Adapted neural network of information support subsystem
Наукові видання Харківського національного університету Повітряних Сил
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Adapted neural network of information support subsystem
Адаптована нейронна мережа підсистеми інформаційного забезпечення Адаптированная нейронная сеть подсистемы информационного обеспечения |
|
| Creator |
S. Semenov
О. Lipchanska M. Lipchanskyi С.Г. Семенов О.В. Ліпчанська М.В. Ліпчанський С.Г. Семенов О.В. Липчанская М.В. Липчанский |
|
| Subject |
Розвиток радіотехнічного забезпечення, асу та зв’язку повітряних сил
УДК 004.415:621.39:510.589 згортальна нейронна мережа, відеоспостереження, інформаційне забезпечення, безпека руху безопасность движения, информационное обеспечение, видеонаблюдение, сверточная нейронная сеть |
|
| Description |
Safety of human life, the safety of his material values are main priorities in modern society. Objects of critical infrastructure are in a special risk zone. Accident statistics for them has remained high in recent years. Increased risk and a large number of incidents, including abroad, emphasize the relevance of this problem. An adapted neural network has been proposed for monitoring the situation at a railway crossing and informing the train driver of information about unexpected obstacles through the subsystem of information support in order to reduce the likelihood of an accident or reduce the severity of its consequences. Images from a railway crossing video surveillance camera are obtained. The results of neural network training and modeling using image data are given.
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. Безопасность жизнедеятельности человека, сохранность его материальных ценностей является одним из основных приоритетов в современном обществе. В особой зоне риска находятся объекты критической инфраструктуры, статистика происшествий для которых сохраняется на высоком уровне на протяжении последних лет. Повышенный риск и большое количество происшествий, в том числе и за рубежом, подчеркивают актуальность данной проблемы. Предложена адаптированная нейронная сеть для контроля ситуации на железнодорожном переезде и информирования через подсистему информационного обеспечения машиниста поезда о неожиданных препятствиях с целью снижения вероятности аварии либо уменьшения серьезности ее последствий. Приведены результаты обучения и моделирования работы нейронной сети по изображениям, полученным с камеры видеонаблюдения на железнодорожном переезде. |
|
| Publisher |
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба Kharkiv national Air Force University named after I. Kozhedub |
|
| Date |
2019
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Рецензована стаття |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/19204
|
|
| Source |
Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. — 2019. — № 1(34). 102-106
Наука и техника Воздушных Сил Вооруженных Сил Украины. — 2019. — № 1(34). 102-106 Science and Technology of the Air Force of Ukraine. — 2019. — № 1(34). 102-106 2223-456X |
|
| Language |
eng
|
|
| Relation |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/19204/nitps_2019_1_16.pdf
|
|