Дейлид И.А. Применение методов машинного обучения для определения препятствий с помощью стереозрения / И. А. Дейлид, С. А. Молодяков. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2019. - N 12. - С. 27-29
Аннотация: Журнал продолжает публикацию статей по организации беспилотного движения, разработке необходимых технических средств и технологий, систем управления и др. Рассматривается подход обнаруженияпрепятствий на основе комбинации методов машинного обучения и стереозрения. Предлагается применять результаты работы алгоритмов стереозрения в качестве входных данных для моделей семантической сегментации в целях обнаруженияпрепятствий на пути следования. Приводится анализ подходов с использованием данных от симулятора.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Попов П. А. Инфраструктура для внедрения систем автоматического управления электропоездами / П. А. Попов. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2022. - N 10. - С. 20-23
Аннотация: Представлены новые технические решения не только для подвижного состава, но и для объектов инфраструктуры, необходимые для автоматизации процесса организации движения поездов на МЦК. Кратко описаны технологии реализации 4 уровня автоматизации (УА) движения поездов.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободных экз. нет
Экз.1 (ЧЗ №2) занят
Охотников, Андрей Леонидович. Проекты систем технического зрения для автоматического управления движением / А. Л. Охотников. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги" / РЖД. - Москва : Автоматика, связь, информатика, 2023. - N 3. - С. 21-24
Аннотация: В статье рассмотрены проекты создания систем технического зрения (СТЗ) для обнаруженияпрепятствий, представляющие собой один из элементов системы автоматического управления движением поездов (САУ ДП ). Проведен сравнительный анализ зарубежных и отечественных разработок, который показал высокий уровень готовности российских технологий для внедрения их в промышленную эксплуатацию. Комплексный подход разработчиков к решению сложных технических и технологических задач предоставляет возможность создания беспилотного, полностью автономного подвижного состава за счет использования новых цифровых решений, современной аппаратной базы и инструментов искусственного интеллекта.
Попов П. А. Применение искусственного интеллекта для железнодорожного транспорта / П. А. Попов. - Текст : электронный // Техника железных дорог. - 2024. - № 1. - С. 38-41
Аннотация: Технологии искусственного интеллекта позволяют решать большое количество новых задач, которые ранее не решались с помощью обычных методов автоматизации. Например, последние исследования показывают, что в задачах классификации изображений передовые системы искусственного интеллекта уже превзошли способности человека, а новые возможности на основе технологий нейронных сетей открывают колоссальный потенциал для реализации рутинных задач на железнодорожном транспорте.
г. Красноярск, ул. Новая Заря, 2И
+7 (391) 248-16-44 (доб. 2118, 2033, 2034, 2035) 
А625879/2021/2 
Электронно-библиотечная система Znanium
Национальная электронная библиотека
Электронно-библиотечная система
Университетская библиотека ONLINE
Образовательная платформа Юрайт
Электронная Библиотека Учебно-методического центра по образованию на железнодорожном транспорте