| Popis: |
Безпека життєдіяльності людини, збереження її матеріальних цінностей є одним з основних пріоритетів в су-часному суспільстві. Найбільшому ризику піддаються об'єкти критичної інфраструктури, надзвичайні події на яких мають серйозні наслідки, у тому числі із людськими жертвами . На протязі останніх років статистика надзвичайних подій на залізничних переїздах як в Україні, так і за кордоном зберігається на високому рівні, що підкреслює актуаль-ність даної проблеми. Велика кількість пригод пов’язана насамперед із підвищеним ризиком високотехнологічних об’єктів та наявністю людського фактору. У статті пропонується за допомогою адаптованої нейронної мережі під-вищити рівень безпеки на небезпечних ділянках залізниці через підсистему інформаційного забезпечення машиніста поїзда. Ця система дозволяє виявити небезпечні ситуації у вигляді несподіваних перешкод на залізничному переїзді, по-відомити машиніста поїзда та уникнути аварії або зменшити серйозність її наслідків завдяки завчасному гальмуванню і зниженню швидкості. Для вирішення поставленої задачі була обрана згортальна нейронна мережа через свої переваги перед іншими видами штучних нейронних мереж. Складність її використання полягає у підборі великої кількості змінних параметрів та налаштуванні роботи мережі для вирішення конкретної задачі розпізнавання наявності перешкоди на залізничному переїзді у різні пори року при різних погодних умовах та часі доби. Реалізувати дану задачу необхідно для конкретних обчислювальних потужностей. Запропонована адаптована до особливостей спостережуваного об'єкта нейрона мережа, для якої максимально ефективно визначені такі параметри, як кількість шарів, розмірність ядра згортки для кожного з шарів, кількість ядер для кожного з шарів, крок зсуву ядра при обробці шару, наявність шарів підвибірки, ступінь зменшення розмірності, функція по зменшенню розмірності, функція активації нейронів, наявність і параметри вихідної повнозв’язної нейронної мережі на виході згортальної частини. Наведено результати навчання і моделювання роботи нейронної мережі по зображеннях, отриманих з камери відеоспостереження на залізничному пе-реїзді. |
