Вячеслав Ермаков, главный инженер АО "Транспутьстрой":

Безопасность движения, допускаемые скорости, затраты на тягу поездов и темп расстройства пути – все эти важнейшие для железнодорожного транспорта факторы определяются характером взаимодействия пути и подвижного состава. Оптимизация уровня этого взаимодействия наилучшим образом решается в едином координатном пространстве, создаваемом в рамках Комплексной системы пространственных данных инфраструктуры железнодорожного транспорта (КСПД ИЖТ).

Основной эффект обеспечивается благодаря снижению динамического воздействия поезда на путь. Он достигается при движении по верхнему строению пути, имеющему форму идеальной траектории. Это сокращает затраты на текущее содержание пути и увеличивает межремонтные сроки на 10%.

Ремонты пути в едином координатном пространстве дают многократную экономию затрат при повышении скоростей пассажирских поездов. Эффективность данных технологий в сравнении с традиционными методами, такими как реконструкция кривых, требующими значительных инвестиций, будет оценена в этом году на пилотном участке Уваровка – Гагарин Московской железной дороги.

На Московском центральном кольце, на котором 10 сентября запущено тактовое пассажирское сообщение, в рамках проекта КСПД ИЖТ в будущем планируется отработка технологий автоведения поездов.

Проведены испытания по влиянию на сопротивление движению поезда длинных неровностей в профиле и плане, которые не устраняются при ремонтах пути по традиционным технологиям. Модернизация пути по технологии КСПД ИЖТ обеспечивает устранение длинных неровностей и, как следствие, значительное снижение затрат на тягу поездов.

Работа в едином координатном пространстве создает базу для повышения эффективности работы компании.

Юрис Пуце,

генеральный директор KleinTech Ltd:

Наша компания начинала в 2010 году с самых простых решений, призванных улучшить условия труда осмотрщиков вагонов. Сейчас мы предлагаем проекты для автоматизации работы железнодорожного транспорта, основанные на технологии машинного зрения и интеллектуальных самообучающихся систем. Первый коммерческий продукт для железных дорог Латвии мы представили в 2012 году, а в 2015-м было реализовано шесть проектов автоматизации коммерческого осмотра поездов и грузов.

Наша система TrainINSPECT полностью меняет рутинный процесс проверки вагона как раз за счет использования машинного зрения и применения технологий искусственного интеллекта. Функционально система обеспечивает следующие преимущества: она дает очень высокую степень распознавания номеров – более 99%, которые соответствуют требованиям стандартов, и высокий процент – более 94% – не соответствующих им. Работа приемщика автоматизирована, а ее результаты могут быть интегрированы в уже имеющиеся системы. Есть возможность комбинирования разных источников машинного зрения: лазеры, весы и другие средства контроля. Системой производится точный анализ геометрии колес – до 0,05 мм. На основе использования технологии LIDAR идентификация точного уровня негабаритности и уровня загрузки объема вагонов открытого типа может происходить даже на ходу.

Технологии искусственного интеллекта, заложенные в систему TrainINSPECT, используют для работы передовые методы организации искусственных нейронных сетей и алгоритмы машинного обучения. В результате таких передовых решений система постоянно самообучается, происходит полная замена работы оператора системой автоматики.

Машинное зрение в стандартном функционале системы обеспечивает картинки очень высокого качества со всех сторон вагона. Система обладает способностью высокоточного распознавания каждой оси вагона по скорости и направлению. В качестве дополнительных функций может быть реализовано трехмерное изображение с целью выявления негабаритности, определения типов вагонов, объема загрузки вагонов открытого типа. Также система может определять дефекты колесной пары с помощью ультразвуковых и лазерных датчиков, получать данные от систем рентгеновских датчиков, датчиков весов, тепловизоров и других.

Преимуществами системы TrainINSPECT являются полная модернизация процесса осмотра вагонов на основе машинного зрения и технологии искусственного интеллекта, увеличение уровня безопасности движения, снижение трудозатрат и времени на осмотр поездов и грузов. Происходит полная автоматизация отчетности и передачи данных в другие информационные системы. Снижение затрат и человеческих ресурсов на сегодняшний день специалисты оценивают примерно как один к пяти.

В целом наши системы обеспечивают высокую точность информации о месте нахождения и статусе вагона или груза и высокий уровень автоматизации обработки и диагностики вагонопотока.