Применение методов машинного обучения при автоматизации детектирования препятствия движению поезда через железнодорожный переезд

Информатизация и связь. 2020. № 2. С. 46–51.

Искандеров Ю. М., Катарушкин Б. Е., Ершов А. А.

Цель. В настоящее время при создании интеллектуальных информационных систем в различных областях практической деятельности используются методы машинного обучения. В статье показаны возможности применения указанных методов при автоматизации детектирования препятствий в интересах повышения безопасности и снижения количества аварийных ситуаций на железнодорожных переездах. Материалы и методы. В статье рассматриваются передовые технологии компьютерного зрения, используемые в качестве основы интеллектуальной системы детектирования препятствия движению поезда через железнодорожный переезд. Результаты. На основе анализа условий и особенностей функционирования рассмотренных технологий показана актуальность внедрения подобной системы, предложены варианты построения её структуры и принцип работы, сформулированы релевантные подходы при разработке модели машинного обучения для классификации соответствующих изображений. Выводы. Подход, положенный в основу формирования интеллектуальной системы детектирования препятствия движению поезда через железнодорожный переезд, позволяет использовать ее как дополнительное независимое средство обеспечения безопасности, реализующее сигнализацию дежурному по определенному участку железной дороги и/или в диспетчерский центр управления перевозками с целью предотвращения возникновения аварийных ситуаций.

Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, компьютерное зрение, machine learning, computer vision, Neural Network, railway crossing, железнодорожный переезд