Обзор методов сегментации и обнаружения объектов на изображении в реальном времени для предотвращения аварийных ситуаций РЖД

С развитием железнодорожной индустрии, информатизации общества и автоматизации многих технологических процессов, появляется возможность создания аппаратно-программных комплексов автоматического управления, диагностики и безопасности движения локомотивов. Одной из важнейших систем данного комплекса является система обнаружения объектов на железнодорожных путях, разрывов железнодорожного полотна и его поворотов. Подобная система может быть разработана в виде камеры, установленной на локомотиве, и систем обработки информации, находящихся на борту каждого подвижного состава, или в виде глобальной системы, осуществляющей удаленную обработку информации с нескольких локомотивов. Независимо от реализации системы существует необходимость создания блока обнаружения объектов на изображениях, приходящих с камер. Для реализация данного блока необходимо выделять железнодорожную полосу на изображении и детектировать объекты в режиме реального времени. Для выделения полосы используются методы сегментации. В статье приведены алгоритмы нескольких из них и выбран наиболее предпочтительный вариант. Задача обнаружения объектов в видеопотоке в режиме реального времени решается при помощи сверточных нейронных сетей. В статье приведены краткие описания нескольких сетей, проанализированы результаты работы описанных нейронных сетей и выбрана сеть, наиболее подходящая для решения поставленной задачи.