Інтелектуальна система контролю стану небезпечних ділянок залізничного шляху

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСеменов, Сергій Геннадійовичuk
dc.contributor.authorЛіпчанська, Оксана Валентинівнаuk
dc.date.accessioned2019-02-12T12:13:03Z
dc.date.available2019-02-12T12:13:03Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractЗалізничний транспорт є одним з найважливіших об'єктів критичної інфраструктури України і для забезпечення його безпеки потребує вдосконалення система управління безпекою руху поїздів шляхом впровадження сучасних комп'ютерних інформаційних технологій і засобів. Одним з таких шляхів є використання інтелектуальної системи контролю стану небезпечних ділянок залізничного шляху, зокрема на залізничних переїздах. Вирішення даної проблеми набуває ще більшої актуальності в разі, якщо мобільна мережа перенавантажується та машиніст втрачає зв'язок із камерою відеоспостереження на переїзді, в результаті чого не в змозі спостерігати стан переїзду. У статті запропоновано використання інтелектуальної системи для контролю стану небезпечних ділянок залізничного шляху, зокрема на залізничному переїзді. Розглянуто загальну архітектуру згортальної нейронної мережі. Запропоновано оптимізовану архітектуру згортальної нейронної мережі для розпізнавання небезпечних ситуацій на залізничному шляху. Надано рекомендації щодо налаштування параметрів, які варіюються, при побудові та навчанні згортальної нейронної мережі. Наведені результати тестування роботи мережі при розпізнаванні вільного шляху та при наявності критичної ситуації за різних умов. Одержала подальшого розвитку інтелектуальна система контролю стану небезпечних ділянок залізничного шляху, яка відрізняється від відомих використанням оптимізованої архітектури для зменшення часу обробки зображень, що дозволило підвищити точність та оперативність розпізнавання ситуацій на зображеннях та, як слідство, підвищити рівень безпеки залізничного транспорту на окремих небезпечних ділянках.uk
dc.description.abstractRailway transport is one of the most important objects of critical infrastructure of Ukraine and in order to ensure its safety it is necessary to improve the system of safety management of trains by introducing modern computer information technologies and tools. One of these ways is the use of an intelligent system for monitoring the condition of dangerous sections of the rail-road, in particular at railway crossings. The solution to this problem becomes even more urgent in the event that the mobile network is overloaded and the driver loses contact with the video surveillance camera on the move, resulting in the inability to observe the state of migration. The article proposes the use of an intelligent system for monitoring the condition of railway dangerous sections, in particular on the railway crossing. We discuss the description of the work and architecture of convolutional neural networks that are used in this system. The optimized architecture of the neural network is proposed for solving the problem of identifying dangerous situations on the railroad. The recommendations for setting up variable parameters during construction and training of the convolutional neural network are given. The results of testing the work of the network are given when recognizing the free path and in the presence of a critical situation in different conditions. The intelligent system for controlling the state of dangerous sections of the railway has been further developed, which differs from the known use of optimized architecture to reduce the processing time of images, which allowed to improve the accuracy and efficiency of the recognition of situations in the images and, consequently, increase the safety level of rail transport in different dangerous areas.en
dc.identifier.citationСеменов С. Г. Інтелектуальна система контролю стану небезпечних ділянок залізничного шляху / С. Г. Семенов, О. В. Ліпчанська // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2018. – Т. 2, № 2. – С. 89-93.uk
dc.identifier.doi10.20998/2522-9052.2018.2.15
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/39643
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectзгортальна нейронна мережаuk
dc.subjectвідеоспостереженняuk
dc.subjectзалізничий транспортuk
dc.subjectсистема управління безпекоюuk
dc.subjectvideo surveillanceen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.titleІнтелектуальна система контролю стану небезпечних ділянок залізничного шляхуuk
dc.title.alternativeIntelligent system of the railway dangerous land controlen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AIS_2018_2_2_Semenov_Intelektualna_systema.pdf
Розмір:
807.05 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.25 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"