Тихомиров О. И. Перспективы цифровизации охраны труда / О. И. Тихомиров, Ю. Н. Канонин. - Текст : электронный // Безопасность жизнедеятельности. - 2023. - № 10. - С. 3-10
Аннотация: Рассмотрены пути цифровой трансформации в охране труда. Приведен обзор задач, решаемых на базе нейронных сетей и машинного (компьютерного) зрения. Выполнен анализ умных средств индивидуальной защиты и промышленного интернета вещей для обеспечения безопасности.
Осипов Д. В. Машинноезрение на транспорте: перспективы и применение / Д. В. Осипов. - Текст : непосредственный // Экономика железных дорог : Журнал для руководителей и финансово-экономических работников. - М. : Прометей, 2023. - N 8. - С. 71-75
Аннотация: Статья исследует роль и потенциал машинногозрения в транспортном секторе. Автор рассматривает различные аспекты применения машинногозрения, начиная от автономных транспортных средств и систем безопасности, и заканчивая мониторингом транспортной инфраструктуры и оптимизацией управления трафиком.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Система калибровки для бортовых систем технического зрения / С. В. Кудряшов, П. А. Попов, М. Г. Меткий, К. Г. Фуярчук. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2023. - N 5. - С. 31-33
Аннотация: Представлены результаты работы по совершенствованию технологии постоянного контроля свободности пути, обнаружения возможных препятствий и предотвращения столкновения с ними при движении электропоездов «Ласточка», оснащенных системами автоматического управления движением поездов уровня автоматизации УА3 и УА4. Рассказано о стационарной системе автоматической калибровки датчиков машинногозрения, в которой реализован метод, аналогичный проверке зрения человека. Дана информация об испытаниях на полигоне Московского центрального кольца (МЦК) бортового оборудования электропоезда «Ласточка» ЭС2Г (в частности, системы технического зрения), которые проводятся в целях реализации уровня автоматизации УА4.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Озеров А. В. Развитие систем автоматизации управления движением поездов / А. В. Озеров, В. М. Малинов, А. С. Маршова. - Текст : электронный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2022. - N 3. - С. 10-15
Аннотация: Описана история внедрения систем автоматического управления движением поездов в различных странах мира в контексте классификации уровней автоматизации. Рассмотрены такие предпосылки успешной реализации технологий автоведения на железной дороге, как надежная система определения препятствий, высокоточная система позиционирования с применением спутниковой навигации и электронных бортовых карт, новые стандарты цифровой радиосвязи, а также разработка спецификаций к подсистеме автоведения и ее интерфейсам с другими подсистемами.
Матвеев В.И. Искусственный интеллект / В. И. Матвеев. - Текст : электронный // Контроль. Диагностика. - 2021. - № 5. - С. 56-63
Аннотация: Искусственный интеллект становится главным направлением развития науки и техники, осуществляя прогресс на новом уровне. Автоматизация производств, реализация операций в опасных и вредных зонах, выполнение рутинных действий в среде неизбежны в современном мире. Человек создает аналог себе, сознавая возможные последствия и ограничивая их законодательными актами. Приводятся положительные примеры реализации проекта искусственного интеллекта и законодательные меры, ограничивающие его влияние на социальную среду.
Определение траектории движения локомотива для систем машинногозрения / А. М. Романчиков, В. А. Гросс, П. Е. Мащенко, К.С. Болдырев. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2020. - N 11. - С. 61-63
Аннотация: Дано краткое описание технических средств и программных продуктов для транспортной отрасли, предназначенных для автоматизации процессов предотвращения ситуаций, способных причинить вред здоровью людей, повлечь за собой повреждение подвижного состава и инфраструктуры. Представлены разработки ООО «ЛокоТех-Сигнал» в части реализации методов обработки изображения при построении траектории движения локомотива в автоматическом режиме, реализованные в опытных образцах системы обнаружения препятствий Ctrl@Vision 100, примененной на маневровом тепловозе ТЭМ5Х и тепловозах нескольких крупных промышленных предприятий. Дана информация о функциях следующего уровня системы – Ctrl@Vision 200, необходимого для перехода на дистанционное управление тяговыми единицами. Рассказано о мероприятиях, направленных на создание современного программного обеспечения в целях реализации беспилотного движения поездов на метрополитене Казани.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Фоменко, Валентин Константинович. Применение технологии "машинноезрение" на тяговом подвижном составе / В. К. Фоменко, В. А. Минаков. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги" / РЖД. - М. : Автоматика, связь, информатика, 2019. - N 11. - С. 21-23
Аннотация: Использование современных устройств компьютерного мониторинга на тяговом подвижном составе позволит осуществлять идентификацию объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта во время движения поезда. В статье рассмотрена возможность применения современных средств компьютерного мониторинга для оснащения тягового подвижного состава технологией «машинногозрения». Реализация технологии, включающая применение моделей машинного обучения, дополнит комплекс мер по цифровизации подвижного состава. Совокупность существующих средств автоматики и применение технологии «машинногозрения» на тяговом подвижном составе позволит повысить безопасность движения поездов.
004 Б 12 Бабич Н.А. Параметрический синтез интерференционной модели нейронной сети / Н. А. Бабич. - Текст : электронный // Вестник современных исследований. - 2019. - № 1.13 (28). - С. 52-56
Аннотация: В данной статье описывается структура интерференционной модели нейронной сети и её параметры. В статье подбираются значения параметров, позволяющие решать задачу распознавания образов с максимальной точностью, а также приводятся экспериментальные данные, показывающие эффективность подбора.
Э896722/2023/8 Экономика железных дорог : журнал для руководителей и финансово-экономических работников. - Выходит ежемесячно 2023г. № 8 Экономика железных дорог, 2023г. № 8 (Введено оглавление). - Текст : непосредственный.