Переход от живого контроля к автоматическому обнаружению и распознаванию
Испытания дистанционного управления поездами на МЦК – в первой десятке событий российского рынка в 2023 году. В ходе конференции
AI Journey, прошедшей в минувшем ноябре, заместитель генерального директора – директор Санкт–Петербургского филиала АО «НИИАС», руководитель проекта РЖД по беспилотным поездам Павел Попов рассказал тогда о фундаментальных аспектах работы над технологиями автоматизации движения поездов, подготовке нормативной базы и персонала, поделился мнением о перспективах дальнейшего внедрения искусственного интеллекта на транспорте.
Первое направление, которым стали заниматься, – это техническое зрение. Другими словами, как фактически заместить зрение человека: обнаруживать препятствия, распознавать различные внештатные ситуации.
Из открывшегося клубка проблем потянули за одну маленькую ниточку – реализовать техническое зрение для того, чтобы сделать беспилотное движение. Но это породило огромное количество задач.
Например, диспетчеры с кем будут общаться? Это еще одна технология – разработать аппарат для диспетчеров. Если рассматривать маневровые беспилотные локомотивы, то пока невозможно идти от составителя. Последний должен взаимодействовать с беспилотным локомотивом. И тут возникает новый вопрос: составитель всегда разговаривал по радиосвязи, а теперь ему надо будет дать пульт, но зимой нажать на кнопку крайне сложно и т. д.
У технического зрения есть несколько модулей. Один из них научен обнаруживать только стандартные предметы: к примеру, система научена распознавать людей и машины. Но может появиться объект, который невозможно научить распознавать, потому что он появится один раз. Так что при обнаружении препятствий в любом случае подстраховываемся человеком. Так, есть машинист–оператор, который может принять точное и окончательное решение.
Разговор о сравнении результатов человека и машины Павел Попов продолжил на форуме «ТБ–2024». В частности, он рассказал о проведенном эксперименте: а как справляются с обнаружением объекта человек и система? Известно, что человек уже уступил компьютеру в шахматах. И вообще в любой рутинной задаче машина лидирует. Что было сделано? Мы собрали 8 машинистов в рамках нашего проекта, ставили перед ними различные препятствия и пытались выяснить, на каком расстоянии видят машинисты, а на каком видит система. Что мы получили? В целом по дальности машинист в среднем видит 333 м, а система – 565. Значительное преимущество. Если посмотреть по секундам, то это расстояние в 14 м. Надо понимать, что система постоянно развивается. Уже четко видно, что человек уступает машине. И эта тенденция будет только сохраняться.
Нами были задействованы 8 разных машинистов, каждый сделал порядка 20 подъездов. Это, может, не самые большие данные, но порядка 160 измерений были проведены, чтобы получить средние данные по машинистам. И по системам.
Что происходит дальше? Выстраивается четкая линия от человека–контроля, гибридного контроля к тому, что все обнаруживается автоматически. И здесь, конечно, открываются потрясающие возможности. Система может обнаруживать, и делает это уже лучше. Это сразу же начинает существенно влиять на технологии. Приведу несколько примеров, которые используют на железных дорогах. Сказал бы, что мы в начале пути, но потенциал изменений с точки зрения видеонаблюдения и видеоконтроля колоссальный.
Вот один из примеров, который реализуется на Приволжской железной дороге. В основе пилотного проекта – технология видеоаналитики на основе нейросетей, которая при помощи камер позволяет фиксировать время нахождения локомотива на площадке, отслеживать выполнение обязательных операций и их продолжительность. Помимо этого, производить подсчет персонала и формировать отчет о прохождении ТО. Если раньше многие операции фиксировались вручную, то сейчас за счет камер видеонаблюдения можно фиксировать прибытие, отправление и т. д. Получаемые данные анализируются специальным программно–аппаратным комплексом и передаются в информационную систему РЖД.
Конечно, появляется очень много вещей, в частности, досмотровые комплексы. Есть подобный комплекс, но с другими задачами на железной дороге, который частично заменяет работу осмотрщиков вагонов. Осматриваются уже и вагоны, обнаруживаются дефекты, определяются номера. Часть работы людей уже исключаем и меняем алгоритм самой станции.
На станциях все больше и больше появляется различных камер. С их помощью осуществляется контроль и за занятостью путей. А дальше они меняют технологический процесс. Многие человеческие операции можно изменить или вообще упростить. Вот, например, как происходит применение видео-
аналитики в интегрированном посту автоматизированного приема и диагностики подвижного состава на сортировочных станциях. Это проверка габаритов, дефектов кузова вагонов, открытые двери вагонов, коммерческий осмотр, составление 3D–модели состава с определением подвижной единицы, а также загрузки каждой подвижной единицы.
А еще в русле технического зрения АО «НИИАС» разработан техновизор – система для комплексной диагностики тормозной системы вагонов, а также визуального контроля целостности дна вагона и наличия предметов в подвагонном пространстве.
Виктор ДМИТРИЕВ
