Автоматизированный мониторинг состояния рельсов и инфраструктуры с использованием нейросетей Титова Анастасия Юрьевна

Готовая работа не предполагает план (Содержание)

Весь текст будет доступен после покупки

Готовая работа не предполагает вступление

Весь текст будет доступен после покупки

Железнодорожный транспорт является жизненно важным элементом эко-номики многих стран, включая Россию. Для обеспечения быстрой и надежной перевозки грузов и пассажиров крайне необходима эффективная система кон-троля за состоянием рельсов и всей сопутствующей инфраструктуры. Традици-онные методы проверки качества рельсов требуют значительных трудовых и финансовых затрат. Внедрение передовых технологий, основанных на искус-ственном интеллекте и глубоком обучении, открывает новые горизонты для бо-лее точной и оперативной диагностики повреждений и износа элементов желез-нодорожного полотна [1].
Современные автоматизированные решения мониторинга состояния рель-сов позволяют существенно сократить время, затрачиваемое на мониторинг объ-ектов железнодорожной инфраструктуры. Применение цифровых датчиков и видеокамер в сочетании с системами компьютерного зрения дает возможность автоматически выявлять потенциальные проблемы на ранних стадиях их воз-никновения. В основе автоматизированного мониторинга лежат нейросетевые модели, использующие глубокое обучение для анализа изображений и данных, поступающих от различных датчиков. Эти модели состоят из множества взаи-мосвязанных слоев, каждый из которых специализируется на извлечении опре-деленных характеристик из входных данных. Последующие слои объединяют эти характеристики, формируя комплексное представление об объекте, которое затем подвергается дальнейшему анализу [2].
Например, такая нейросеть может анализировать фотографии рельсов, сделанные видеокамерой или дроном, и автоматически выявлять участки с при-знаками коррозии, трещин или других повреждений. Полученные данные мгно-венно передаются операторам для принятия необходимых мер.
Использование нейросетевых технологий особенно актуально в условиях российского климата, где такие факторы, как морозы, снегопады и резкие пере-пады температур, ускоряют износ материалов и требуют частого контроля за те-кущим состоянием инфраструктуры. Автоматизированные диагностические си-стемы обеспечивают быстрое реагирование на изменения и своевременное при-нятие мер по устранению неисправностей [3]. Этот подход значительно превос-ходит устаревшие, трудоемкие и медленные методы, поскольку нейросети спо-собны мгновенно и с высокой точностью выявлять даже скрытые дефекты, ана-лизируя колоссальные массивы информации. Ключевым условием их успешного применения является наличие обширной и достоверной базы данных для обуче-ния.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Сацюк, А.В. Мониторинг инфраструктуры на основе искусственного интеллекта // Автоматика, связь, информатика. – 2025. – № 9. – С. 32–34. – DOI: 10.62994/AT.2025.9.9.005.
2 «Нейросканнер», прибор «Пульсар» и «Макроскоп» для объектов железной дороги // inno.urfu.ru: сайт. – URL: https://inno.urfu.ru/2021/10/22/нейросканнер-прибор-пульсар-и-м/ (дата обращения: 09.02 2026).
3 Язынин, В.С. Модель системы дистанционного контроля состояния электроподвижного состава с применением искусственных нейронных сетей /В.С. Язынин, А.М. Барановский, А.В. Забродин // Интеллектуальные технологии на транспорте. – 2023. – № 1. – С. 27–37. – DOI: 10.24412/2413-2527-2023-133-27-37.
4 Шалымов, Р.В. Разработка и исследование инерциальной системы мониторинга рельсового пути. Дис. … канд. технич. наук. СПбГУПС, 2014. – 115 c.

Весь текст будет доступен после покупки