23 июня 2021 21:34

ИНН для вагона

Молодые учёные по-новому взглянули на проблему грузового парка

Решение Ильи поступать в Ростовский государственный университет путей сообщения в семье Артемьевых никого не удивило. Как-никак жили они в Россоши – городе железнодорожников. Отец, бывший офицер МВД, и мать, преподаватель музыки, хотели лишь, чтобы после окончания вуза сын вернулся в родные пенаты. Но Илья поступил в аспирантуру.
То, что он на верном пути, родители поняли, когда узнали: на одном из промышленных предприятий Россоши внедрена универсальная система идентификации вагонов, созданная с участием Ильи. Совсем недавно эта разработка была награждена дипломом Всероссийского конкурса научных работ среди студентов и аспирантов транспортных вузов.

Проблема, за решение которой взялись молодые учёные, состоит в следующем. Сегодня скорость перемещения грузов снизилась в среднем до 20 км/сут.

Это критическая отметка, ниже которой опускаться нельзя. В то же время в нашей стране до сих пор не принята единая автоматизированная система идентификации грузовых вагонов.
– Вместе с руководителем профессором Игорем Долгим, – рассказывает Илья, – наша группа, в частности Владимир Кудюкин и Алексей Лебедев, делает только первые шаги, чтобы изменить ситуацию.

Аспиранты предложили перейти от АСУ с «ручным» вводом данных о формировании, расформировании и проследовании грузовых поездов к автоматическому моделированию поездной и вагонной ситуации. Дело в том, что используемые при автоматической повагонной идентификации видеокамеры с высокой скоростью разрешения способны делать необходимое количество кадров в секунду. То есть с помощью систем автоматики и телемеханики будет получена полная информация о маневровых перемещениях подвижного состава на сортировочной станции.

В работе аспирантов предложены и принципиальные решения по созданию универсальной системы автоматического распознавания номеров вагонов (АРНВ) и их удалённой локализации в железнодорожном составе с использованием датчиков счёта осей (ДСО), которая может выдавать необходимую информацию по беспроводным каналам связи.

АРНВ в системах верхнего уровня разрабатывается как для диагностики подвижного состава, так и для организации перевозочного процесса, автоматизированного учёта парка и управления сортировочными комплексами. При этом формирование повагонной модели станции проходит в автоматическом режиме.
– Речь идёт о комплексе новых решений и мер, позволяющих обработать множество потоков видеоданных в режиме реального времени, – объясняет Илья Артемьев. – Это, в свою очередь, даёт возможность повысить точность считывания за счёт восстановления информации прежде всего из систем верхнего уровня.

Проще говоря, в нормальных условиях эксплуатации система должна обеспечивать передачу информации об инвентарном номере подвижной единицы. При этом продолжительность её обработки после проследования составом точки контроля должна быть не более 10 минут. Кроме того, АРНВ не только сообщает о прибытии поезда в зону контроля, но и тут же считывает порядковые номера подвижных единиц в этом поезде.

Илья – главный программист этой разработки. По его мнению, система АРНВ должна обеспечивать распознавание номеров с вероятностью не менее 95%.

Надо отметить, что информация о подвижном составе поступает в диспетчерские центры и вагонное хозяйство уже на подходах к станции.
– Это позволяет, – уверен Илья, – упростить и в то же время повысить качество работы не только персонала Дирекции управления движением и технических контор, но, если хотите, в целом грузового и коммерческого направлений компании «РЖД». Ведь эта система работает на стыке всех областей ее деятельности.

Заявка, что и говорить, серьёзная. Но, во-первых, можно ли технически решить эти проблемы в короткие сроки? И не погубит ли задумку то, что нередко номера вагонов и цистерн плохо видны?

Илья Артемьев открыл планшет и показал схемы расположения оборудования. Оказывается, для считывания информации применяются цифровые видеокамеры с повышенной светочувствительностью. Дополнительно пункт АРНВ оборудован датчиками счёта осей подсистемы удалённой локализации подвижных единиц (УЛПЕ), с помощью которых состав разделяется на отдельные вагоны. Если недостаточно естественной освещённости, то включается система искусственного освещения.

Полученные данные (строка с инвентарным номером) подаются в модуль сопряжения для преобразования информации в формат, пригодный для записи в базу данных системы диагностики подвижного состава. А для локализации области расположения инвентарного номера применяется алгоритм, построенный новаторами на основе метода контурного анализа с использованием априорных данных об объекте распознавания. В этой научной работе впервые предлагается использовать нейроиммунную модель классификации инвентарных номеров вагонов.

– На практике задача классификации сегментированных цифр, – подключается к разговору руководитель научной группы профессор Александр Долгий, – нередко решается с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). Очевидно, чем больше примеров в обучающей выборке ИНС, тем меньше ошибка классификации. Параллельная обработка информации является ключевой особенностью иммунной системы. Это делает её интересным инструментом для применения в качестве вычислительной модели.
– Вот почему для проведения вычислительных экспериментов нами была реализована предлагаемая нейроиммунная модель в виде программного прототипа, – подхватывает мысль своего наставника Игорь Артемьев. – В качестве примеров обучающего тестового множества использовались бинарные изображения цифр инвентарных номеров железнодорожных вагонов, полученные на одном из объектов внедрения АРНВ.

Интересно, что в результате эксплуатационных испытаний система АРНВ при выборке 24176 вагонов показала уровень распознавания 99,97% при автоматическом восстановлении информации из натурного листа АСОУП. И это уже не теория.
– Система автоматизированного распознавания работает не только на промышленных железнодорожных путях в Россоши, но и на станции Батайск Северо-Кавказской железной дороги, – уточняет Александр Долгий, кстати, отвечающий в Ростовском государственной университете путей сообщения за дальнейшую реализацию разработки. – В ближайшее время она будет установлена ещё на двух объектах.

Существующие в настоящее время системы локализации вагонов в железнодорожном составе с использованием датчиков прохождения колеса требуют наличия развитой инфраструктуры в виде линий электропитания и проводных каналов связи. Но это ограничивает развитие и внедрение различных систем верхнего уровня, для работы которых требуется удалённое получение соответствующей информации. Например, при разработке системы автоматизированного формирования повагонной модели железнодорожной станции необходимо наличие множества точек контроля, распределённых по всей территории станции.

Этой научной группой предложено использовать структурно-функциональную схему подсистемы УЛПЕ в железнодорожном составе, оборудованном датчиками прохождения колеса с применением беспроводных технологий. Такие системы, обладающие высокой энергоэффективностью, во многих случаях избавят от необходимости прокладки дополнительных линий электропитания и новых проводных каналов связи. Правда, следует учесть, что подсистема УЛПЕ требует современных комплектующих.

Уже сегодня, по мнению молодых учёных, можно гарантировать мультипликативный эффект для предприятий при внедрении и активной эксплуатации таких систем. Это позволит сократить время всего технологического процесса расформирования, формирования и проследования поездов, повысить уровень безопасности при работе с опасными грузами, а также добиться и других результатов.

Но лично меня в этой научной истории очень радует и человеческий аспект. То, что Илья Артемьев нашёл свою стезю в жизни совсем ещё молодым. Значит, велика вероятность того, что он не раз порадует железнодорожников своими работами.

Виталий Тетерятник
Фото автора

Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30