Малышев Максим Игорьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента
Москва
Malyshev, Maxim I., Ph.D. (Eng), Associate Professor at the Department of Management of Moscow Automobile and Road Construction
Moscow
Процесс формирования комплексных транспортных систем предполагает не только кардинальное изменение масштаба решаемых задач, но и применение эффективных методов и инструментов.
Объектом исследования является процесс контроля сохранности груза, перевозимого в открытом железнодорожном вагоне. Предметом исследования является рельеф верхней поверхности груза и незаполненное пространство полувагона. Актуальность исследования обусловлена растущими объемами перевозки и существенными потерями сыпучих грузов в процессе транспортировки, развитием информационных технологий и возможностью создания доступного инструмента контроля сохранности перевозимых грузов.
Целью настоящего исследования является описание интеллектуального инструмента контроля сохранности грузов, перевозимых железнодорожным транспортом в открытых вагонах, и процесса его применения в режиме реального времени. В числе требований, предъявляемых к предложенному методу контроля, – передача функций оператора цифровому помощнику и минимизация необходимого для контроля оборудования. Контроль сохранности навалочных и насыпных грузов предложено осуществлять путём обработки свёрточной нейронной сетью изображения полувагона с грузом, получаемого с камер фото-видеофиксации, а вычисление объёма незаполненного грузом пространства выполнять, используя методы фотограмметрии.
The process of developing integrated transport systems involves not only a radical change in the scale of the tasks being solved, but also the use of effective methods and tools.
The object of the study is the process of controlling safety of cargo transported in a gondola car. The subject of the study is the relief of the upper surface of the cargo and the unfilled space of the gondola car. The relevance of the study is due to the growing volumes of transportation and significant losses of bulk cargo during transportation, the development of information technology and the possibility of creating an affordable tool for monitoring the safety of transported goods.
The objective of the study is to describe an intelligent tool for monitoring the safety of goods transported by rail in gondola cars, and the process of its application in real time. The proposed control method requires for the transfer of operator functions to a digital assistant and the minimisation of the equipment necessary for monitoring. It is proposed to control the safety of bulk cargo by processing the image of a gondola car with cargo obtained from photo-video cameras with a convolutional neural network, and to calculate the volume of space unfilled with cargo using photogrammetry methods.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.