Academic Journal
Инновационные алгоритмы машинного зрения для диагностики продольного профиля сортировочных путей
| Τίτλος: | Инновационные алгоритмы машинного зрения для диагностики продольного профиля сортировочных путей |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Открытое акционерное общество Российские железные дороги, 2022. |
| Έτος έκδοσης: | 2022 |
| Θεματικοί όροι: | ртировочная горка, Integrated System for Automated Control of Shunting Operations (KSAU SP), средства измерения, 11. Sustainability, hump yards, longitudinal profile, measuring instrument, КЗСП, продольный профиль, computer vision tools for monitoring railway sorting processes, КСАУ СП |
| Περιγραφή: | Сортировочные станции являются одним из важнейших элементов транспортной инфраструктуры. Автоматизация сортировочных горок имеет большое значение для повышения уровня безопасности движения и увеличения перерабатывающей способности. При автоматизации необходимо предусматривать системы самодиагностики, которые позволят снизить отказы за счет применения технологии обслуживания устройств по состоянию. В статье рассматривается разработанный авторами метод автоматической оценки отклонения продольного профиля путей сортировочного парка. Метод позволяет в реальном времени отслеживать изменение продольного профиля и принимать решения о необходимости его выправки. Измерения продольного профиля с помощью предложенного метода, которые проводились на четной сортировочной системе станции Инская Западно-Сибирской дороги, подтвердили его эффективность Marshaling stations are one of the most important elements of the transport infrastructure. Hump yard automatization is one of the steps to improve traffic safety and estimated capacity. In automation, it is necessary to provide self-diagnostic systems that will reduce the level of failures. The article discusses the method developed by the authors for the automatic assessment of the deviation of the longitudinal profile of the hump yard tracks. The method allows real-time monitoring of changes in the longitudinal profile and making decisions about the need for track surfacing. The results of the work were implemented at the Inskaya station, where they confirmed their performance. Автоматика, связь, информатика, Выпуск 8 (8) 2022, Page 7–9 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.34649/at.2022.8.8.002 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........e45875b11068de3fd9a06302d0bc918d |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.34649/at.2022.8.8.002 |
|---|