RU2804565C1 - Бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства - Google Patents
Бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства Download PDFInfo
- Publication number
- RU2804565C1 RU2804565C1 RU2023108858A RU2023108858A RU2804565C1 RU 2804565 C1 RU2804565 C1 RU 2804565C1 RU 2023108858 A RU2023108858 A RU 2023108858A RU 2023108858 A RU2023108858 A RU 2023108858A RU 2804565 C1 RU2804565 C1 RU 2804565C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- locomotive
- input
- output
- computing module
- video cameras
- Prior art date
Links
Abstract
Изобретение относится к средствам управления и обнаружения объектов на пути движения железнодорожного подвижного состава. Система содержит группу видеокамер ближнего и дальнего обзора, размещенную на крыше локомотива в переднем свесе, модуль вычислительный, модуль управления, выходами через соответствующие реле подключенный к клапану управления тифона, к клапану управления свистка, к электропневматическому клапану и к приставке электропневматического клапана машиниста, и сенсорный монитор, установленный в кабине управления локомотивом. Выходы видеокамер по сети Ethernet подключены к соответствующим входам модуля вычислительного, выход которого посредством CAN шины соединен с входом модуля управления, вход - с выходом скоростемера локомотива, а вход/выход соединен с выходом/входом сенсорного монитора. Достигается повышение надёжности обнаружения объектов на пути движения с возможностью автоматического торможения в случае отсутствия реакции машиниста. 1 з.п. ф-лы, 1 ил.
Description
Изобретение относится к электронным системам железнодорожных транспортных средств и может быть использовано для обнаружения железнодорожных светофоров и их показаний, стрелочных переводов и их положения, препятствий на пути движения железнодорожного транспортного средства.
Известен блок обнаружения препятствий на пути движения рельсового транспортного средства в составе бортовой информационной системы, содержащий блок датчиков технического зрения, включающий модуль первичной обработки данных, к которому подключены, по крайней мере, одна видеокамера, один лидар и один тепловизор, вычислительный блок, состоящий из вычислителя с подключенными к нему модулем комплексирования данных, нейросетью и блоком памяти, при этом вход вычислительного блока соединен с выходом модуля первичной обработки данных, а выход - через блок принятия решений с высокоскоростным CAN-E - интерфейсом (RU 2742960 C1, B61L 25/02, 12.02.2021).
Недостатком известного устройства обнаружения препятствий является высокая стоимость, связанная с избыточным числом используемых сенсоров и, как следствие, повышенными требованиями к вычислительным комплексам и программному обеспечению, связанными с необходимостью комплексирования данных, получаемых от различных групп сенсоров.
Технический результат предлагаемого изобретения заключается в повышении надёжности заблаговременного обнаружения потенциальных опасностей и обеспечении автоматического торможения в случае отсутствия реакции машиниста на предупреждения об опасных объектах на пути следования транспортного средства.
Технический результат достигается тем, что бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства содержит группу видеокамер ближнего и дальнего обзора, размещенную на крыше локомотива в переднем свесе, модуль вычислительный, модуль управления, выходами через соответствующие реле подключенный к клапану управления тифона, к клапану управления свистка, к электропневматическому клапану и к приставке электропневматического клапана машиниста, и сенсорный монитор, установленный в кабине управления локомотивом, при этом выходы видеокамер по сети Ethernet подключены к соответствующим входам модуля вычислительного, выход которого посредством CAN шины соединен с входом модуля управления, вход - с выходом скоростемера локомотива, а вход/выход соединен с выходом/входом сенсорного монитора, причем программное обеспечение модуля вычислительного выполнено на основе нейросети глубокого обучения для обнаружения светофора с запрещающим показанием, стрелочного перевода в запрещённом положении, препятствия или человека в опасной зоне с последующим вычислением оптимального режима торможения локомотива.
Для маневрового локомотива бортовая система технического зрения дополнительно включает вторую группу видеокамер ближнего и дальнего обзора, расположенную на крыше локомотива в заднем свесе, выходы видеокамер по сети Ethernet подключены к соответствующим входам модуля вычислительного.
Сущность изобретения поясняется чертежом, на котором представлена структурная схема предлагаемой бортовой системы технического зрения.
Бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства содержит группу видеокамер 1 ближнего и дальнего обзора, видеокамеры 1 размещены на крыше локомотива попарно в переднем и заднем свесе, модуль 2 вычислительный, модуль 3 управления, выходами через соответствующие реле (на чертеже не показаны) подключенный к клапану управления тифона (КУТ), к клапану управления свистка (КУС), к электропневматическому клапану (ЭКП) и к приставке электропневматического клапана машиниста (ПЭКМ-475), сенсорный монитор 4, установленный в кабине управления локомотивом, при этом выходы видеокамер 1 по сети Ethernet подключены к соответствующим входам модуля 2 вычислительного, выход которого посредством CAN шины соединен с входом модуля 3 управления, вход - с выходом скоростемера локомотива, а вход/выход по интерфейсу HDMI соединен с выходом/входом сенсорного монитора 4.
Программное обеспечение модуля 2 вычислительного выполнено на основе нейросетей глубокого обучения для обнаружения светофора с запрещающим показанием, стрелочного перевода в запрещённом положении, препятствия или человека в опасной зоне.
В качестве скоростемера используют электронный скоростемер.
Бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства функционирует следующим образом.
Видеокамеры 1 в режиме реального времени непрерывно формируют видеопоток в ближней (0-50 м) и дальней (25-200 м) зонах видимости, который поступает на вход модуля 2 вычислительного.
Модуль 2 вычислительный на основе нейросети глубокого обучения обрабатывает видеоинформацию, получаемую от видеокамер, формирует фоновую модель (сцену) пути, по которому движется транспортное средство, и направляет ее в сенсорный монитор 4 для отображения на его экране.
При обнаружении светофора с запрещающим показанием и/или пошёрстной стрелки в запрещённом положении (опасность взреза) и/или- препятствие или человек в опасной зоне модуль 2 вычислительный сопоставляет их изображение с фоновой моделью пути, определяет расстояние транспортного средства до обнаруженного опасного объекта и на основании информации о скорости и ускорения движения транспортного средства по данным от скоростемера строит тормозную кривую.
При этом на экране сенсорного монитора 4 модуль 2 отображает положение обнаруженного опасного объекта и выводит предупреждение с указанием опасного объекта. Кроме того, модуль 2 передает соответствующую команду модулю 3 управления, который через соответствующее реле включает свисток в кабине машиниста. Машинист, получив информацию об обнаруженном опасном объекте, с помощью сенсорного монитора 4 направляет в модуль 2 соответствующее уведомление для подтверждения бдительности и принятия им самостоятельного решения о торможении.
При обнаружении на пути следования препятствий типа «человек» или «автомобиль» модуль 2 вычислительный формирует команду модулю 3 управления на включение тифона.
При отсутствии действий машиниста модуль 2 вычислительный направляет в модуль 3 управления данные о тормозной кривой, на основании которых путем взаимодействия через электропневматическую приставку крана машиниста на тормозную систему поезда модуль 3 управления обеспечивает замедление, необходимое для остановки транспортного средства до попадания в опасную зону.
Причем в случае экстренного торможения модуль 3 управления через соответствующее реле осуществляет управление электропневматическим клапаном.
У машиниста остаётся возможность в ручном режиме отменить автоматическое торможение в случае устранения опасности или при ложноположительном срабатывании системы нажатием виртуальной кнопки на сенсорном мониторе 4.
В качестве основной технологии обработки видеоинформации в модуле 2 вычислительном используется новейшие архитектуры нейронных сетей в задачах сегментации, локализации и классификации. Эти архитектуры занимают лучшие места в соревнованиях, хорошо масштабируются для различных задач и имеют отличное быстродействие при использование современных решений, таких как NVIDIA TensorRT (1).
NVIDIA TensorRT - это набор инструментов для высокопроизводительного прохода по нейронной сети, включающий оптимизатор вывода с использованием глубокого обучения и среду выполнения, которая обеспечивает низкую задержку и высокую пропускную способность для приложений.
Для задач локализации используется архитектура YOLO (2). Она превосходит другие локализаторы объектов как по скорости, так и по точности в диапазоне от 5 до 160 кадров в секунду. Данная архитектура имеет особую предсказательную модель, на основе которой изображение разбивается на независимые блоки и выполняется предсказание о наличии объектов в каждом этом блоке. На выходе для получения результата анализа всего изображения результат обрабатывается алгоритмом немаксимального подавления (3). По итогу поиск объектов на кадре занимает меньше, чем 60 миллисекунд и дает девяностопроцентный результат точности.
Для решения задач классификации применяется та же архитектура, что и для локализации. Единственное отличие в последнем слое нейронной сети, который предсказывает класс изображения вместо того, чтобы локализировать объекты.
Для понимания фоновой модели (сцены) используется семантический сегментатор. Его основой выбрана архитектура U-Net, особенность которой состоит в том, что данные внутри сначала сжимаются, как и в обычной сверточной нейронной сети, а затем расширяются (4). Каждый шаг на пути расширения состоит из повышения частоты дискретизации карты признаков, за которой следует свертка, которая делит вдвое количество функциональных каналов, следом идет конкатенация с соответствующим обрезанной картой признаков.
Применение совокупности перечисленных архитектур позволяет создать надежную систему распознавания, превышающую скорость человеческой реакции.
(1) https://developer.nvidia.com/tensorrt
(2) https://arxiv.org/abs/1506.02640
(3) https://arxiv.org/abs/1704.04503
(4) https://arxiv.org/abs/1505.04597v1
Claims (2)
1. Бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства, характеризующаяся тем, что содержит группу видеокамер ближнего и дальнего обзора, размещенную на крыше локомотива в переднем свесе, модуль вычислительный, модуль управления, выходами через соответствующие реле подключенный к клапану управления тифона, к клапану управления свистка, к электропневматическому клапану и к приставке электропневматического клапана машиниста, и сенсорный монитор, установленный в кабине управления локомотивом, при этом выходы видеокамер по сети Ethernet подключены к соответствующим входам модуля вычислительного, выход которого посредством CAN шины соединен с входом модуля управления, вход - с выходом скоростемера локомотива, а вход/выход соединен с выходом/входом сенсорного монитора, причем программное обеспечение модуля вычислительного выполнено на основе нейросети глубокого обучения для обнаружения светофора с запрещающим показанием, стрелочного перевода в запрещённом положении, препятствия или человека в опасной зоне с последующим вычислением оптимального режима торможения локомотива.
2. Бортовая система по п. 1, отличающаяся тем, что дополнительно включает вторую группу видеокамер ближнего и дальнего обзора, расположенную на крыше локомотива в заднем свесе, выходы видеокамер по сети Ethernet подключены к соответствующим входам модуля вычислительного.
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2804565C1 true RU2804565C1 (ru) | 2023-10-02 |
Family
ID=
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2331535C1 (ru) * | 2007-01-09 | 2008-08-20 | Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт электровозостроения" (ОАО "ВЭлНИИ") | Локомотив |
RU2554912C2 (ru) * | 2013-11-19 | 2015-06-27 | Акционерное общество "Ижевский радиозавод" | Локомотивная система обеспечения безопасности движения поездов |
WO2018104454A2 (de) * | 2016-12-07 | 2018-06-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren, vorrichtung und bahnfahrzeug, insbesondere schienenfahrzeug, zur hinderniserkennung im bahnverkehr, insbesondere im schienenverkehr |
WO2018104460A1 (de) * | 2016-12-07 | 2018-06-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren, vorrichtung und bahnfahrzeug, insbesondere schienenfahrzeug, zur gefahrensituationserkennung im bahnverkehr, insbesondere im schienenverkehr |
RU2720303C1 (ru) * | 2016-12-07 | 2020-04-28 | Сименс Мобилити Гмбх | Способ, устройство и железнодорожное транспортное средство, в частности рельсовое транспортное средство, для анализа изображений на базе колеи в железнодорожном сообщении, в частности для анализа изображений на базе рельсового пути в рельсовом сообщении |
RU2742960C1 (ru) * | 2020-09-25 | 2021-02-12 | Акционерное общество "Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте" | Бортовая информационная система |
RU2761763C1 (ru) * | 2020-12-18 | 2021-12-13 | Акционерное общество "Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте" | Система обеспечения безопасности на железнодорожном транспорте |
RU2766936C1 (ru) * | 2021-10-19 | 2022-03-16 | Акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» | Устройство контроля за управлением локомотивом и бдительностью машиниста |
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2331535C1 (ru) * | 2007-01-09 | 2008-08-20 | Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт электровозостроения" (ОАО "ВЭлНИИ") | Локомотив |
RU2554912C2 (ru) * | 2013-11-19 | 2015-06-27 | Акционерное общество "Ижевский радиозавод" | Локомотивная система обеспечения безопасности движения поездов |
WO2018104454A2 (de) * | 2016-12-07 | 2018-06-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren, vorrichtung und bahnfahrzeug, insbesondere schienenfahrzeug, zur hinderniserkennung im bahnverkehr, insbesondere im schienenverkehr |
WO2018104460A1 (de) * | 2016-12-07 | 2018-06-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren, vorrichtung und bahnfahrzeug, insbesondere schienenfahrzeug, zur gefahrensituationserkennung im bahnverkehr, insbesondere im schienenverkehr |
RU2720303C1 (ru) * | 2016-12-07 | 2020-04-28 | Сименс Мобилити Гмбх | Способ, устройство и железнодорожное транспортное средство, в частности рельсовое транспортное средство, для анализа изображений на базе колеи в железнодорожном сообщении, в частности для анализа изображений на базе рельсового пути в рельсовом сообщении |
RU2742960C1 (ru) * | 2020-09-25 | 2021-02-12 | Акционерное общество "Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте" | Бортовая информационная система |
RU2761763C1 (ru) * | 2020-12-18 | 2021-12-13 | Акционерное общество "Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте" | Система обеспечения безопасности на железнодорожном транспорте |
RU2766936C1 (ru) * | 2021-10-19 | 2022-03-16 | Акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» | Устройство контроля за управлением локомотивом и бдительностью машиниста |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11667292B2 (en) | Systems and methods for vehicle braking | |
US9963149B2 (en) | Vehicle control device | |
JP7188394B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
US10120378B2 (en) | Vehicle automated driving system | |
US10513267B2 (en) | Vehicle safety system | |
US20170270798A1 (en) | Auto driving control system | |
JP6051162B2 (ja) | 検出された物体の挙動を予測するシステム及び方法 | |
CN107077795B (zh) | 用于探测车辆周围环境中出现的行驶障碍的辅助系统 | |
CN109116839A (zh) | 车辆控制系统、车辆控制方法及存储介质 | |
US20200283021A1 (en) | Vehicle control apparatus, vehicle, and control method | |
CN111824126B (zh) | 车辆控制系统 | |
GB2489087A (en) | Driver assistance system for recognizing a turn-off maneuver of a preceding vehicle | |
CN108136987A (zh) | 停车位检测方法及装置 | |
US11590985B2 (en) | Information processing device, moving body, information processing method, and program | |
JP2020166659A (ja) | 車両制御システム | |
US11959999B2 (en) | Information processing device, information processing method, computer program, and mobile device | |
US11358618B2 (en) | Crossing obstruction detection system | |
KR102184598B1 (ko) | 자율주행차량의 운전자 응급상황발생판단에 기반한 주행예측 및 안전주행시스템 | |
JP2019172166A (ja) | 自動運転システムおよび自動運転プログラム | |
WO2019003792A1 (ja) | 制御装置、制御方法、及びプログラム | |
US20230234618A1 (en) | Method and apparatus for controlling autonomous vehicle | |
US11270130B2 (en) | Route inspection system | |
RU2804565C1 (ru) | Бортовая система технического зрения рельсового транспортного средства | |
BG113786A (bg) | Железопътно влаково оборудване за откриване на обекти и тяхното последващо класифициране | |
US20220306161A1 (en) | Method for detecting inconsistencies in the outputs of perception systems of autonomous vehicles |