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

Резюме: 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, компьютерное зрение, нейронная сеть, железнодорожный переезд, детектирование препятствия, движение поезда, аварийная ситуация.

M. Iskanderov, B.E. Katarushkin, A.A. Ershov 

Application of machine learning methods to automate the detection of obstacles to the movement of a train through a level crossing 

Summary: Aim. Currently, when creating intelligent information systems in various fields of practical activity, machine learning methods are used. The article shows the possibilities of using these methods in automating the detection of obstacles in the interest of improving safety and reducing the number of emergencies at level crossings. Materials and methods. The article discusses advanced computer vision technologies used as the basis of an intelligent system for detecting obstacles to the movement of a train through a railway crossing. Results. Based on the analysis of the conditions and features of the functioning of the technologies considered, the relevance of introducing a similar system is shown, options for constructing its structure and operating principle are proposed, approaches are formulated when developing a machine learning model for classifying of the used images. Conclusions. The approach underlying the formation of an intelligent system for detecting obstacles to the movement of a train through a railway crossing allows it to be used as an additional independent security tool that implements an alarm for a duty officer on a specific section of the railway and / or to a traffic control dispatch center to prevent emergencies.

Keywords: machine learning, computer vision, neural network, railroad crossing, obstacle detection, train movement, emergency situation. 

doi 10.34219/2078-8320-2020-11-2-46-51