На Ижевском радиозаводе начат выпуск устройства автораспознавания объектов для ж/д техники

Опубликовано 2021-05-10

 © irz.ru

Устройство автоматизированного распознавания объектов интегрировано в уже действующую систему контроля и регистрации параметров движения (СКРПД), также разработанную ИРЗ, которая успешно эксплуатируется на специальном самоходном подвижном составе. Модернизированная СКРПД позволит повысить безопасность движения на транспорте с затрудненным обзором.

Система успешно прошла приёмочные испытания на Калужском заводе «Рем­путьмаш». На сегодняшний день изготовлено и отгру­жено пять комплектов модернизированной системы СКРПД.

Система распознавания объектов состоит из двух видеокамер, охваты­вающих слепую зону ма­шиниста, с дальностью распознавания объектов 100 метров. В системе предусмотрен звукоизлучатель и ЖК дисплей, благодаря которым машинист может быть оповещен о нахождении препятствий на пути двумя способами: звуковым сигналом и визуально. Микрофонный модуль, установленный в кабине позволяет записывать переговоры между машинистом и помощником во время работы.

Основные факторы, влияющие на травмирова­ние людей специальным самоходным подвижным составом, — ограниченная видимость машиниста при движении транспорта задним ходом или движении ночью. Разработка ИРЗ поможет предот­вратить наезд подвижно­го состава на людей или предметы, находящиеся на железнодорожных путях.

 © irz.ru

Самой сложной работой в данном проекте стало создание программного обеспечения для распо­знавания и классификации объектов в режиме реаль­ного времени с помощью нейронной сети. Для системы выбрана нейросеть, ко­торая продемонстрировала высокий процент распозна­вания и быстродействия. Её точность на тестовом набо­ре составила 85%, скорость обработки — около 20 кадров в секунду. Специалисты ИРЗ провели дополнительное «обучение» системы — был создан набор данных, приближён­ный к решаемой задаче: произведена ручная раз­метка объектов, которые нужно распознавать, в частности людей и автомобили. В результате точность распознавания была увеличена до 98%.

Для оценки расстояния до препятствий была разрабо­тана математическая мо­дель. На испытаниях при установке системы на локо­мотив провели калибровку модели под конкретное расположение видеокамеры.

Источник https://sdelanounas.ru/blogs/141282/