Как написать дипломную работу по видеосистемам для ЖД переездов — пошаговый план от введения до выводов

Введение, или как обосновать актуальность исследования

Безопасность на железнодорожном транспорте — это комплексная задача, где одним из самых уязвимых участков остается железнодорожный переезд. Существующие системы автоматики не всегда способны предотвратить инциденты, связанные с неподвижными препятствиями, такими как заглохший автомобиль или крупный утерянный груз. Именно здесь на передний план выходят современные технологии, а именно — компьютерное зрение (CV) и искусственный интеллект (AI), способные в режиме реального времени анализировать визуальную обстановку. Применение таких систем позволяет перейти от реагирования на последствия к проактивному предотвращению аварий.

Таким образом, целью данной дипломной работы является разработка и исследование программного комплекса для обнаружения неподвижных объектов на железнодорожных переездах с использованием нейросетевых технологий. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Проанализировать существующие подходы и технологии в области видеоаналитики на транспорте.
2. Выбрать и обосновать архитектуру системы и ключевые программные инструменты.
3. Реализовать программный модуль на основе выбранного алгоритма обнаружения объектов.
4. Провести тестирование разработанной системы и проанализировать полученные результаты.

Аналитический обзор существующих решений и технологий

Для решения задачи обнаружения объектов на переездах исторически применялись классические методы компьютерного зрения. К ним относятся алгоритмы вычитания фона, которые хорошо работают при стационарной камере, и методы анализа контуров, например, с использованием детектора границ Канни. Однако у этих подходов есть существенный недостаток: их эффективность резко падает при изменении условий освещения, в плохую погоду (дождь, туман) или при появлении теней, что приводит к большому количеству ложных срабатываний.

Современной альтернативой являются нейросетевые алгоритмы глубокого обучения, которые демонстрируют гораздо большую устойчивость и точность. Среди них выделяются два основных семейства архитектур:

• YOLO (You Only Look Once): однопроходные детекторы, которые обрабатывают изображение целиком за один раз. Это обеспечивает им чрезвычайно высокую скорость, что критически важно для систем, работающих в реальном времени.
• Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network): двухпроходные детекторы, которые сначала находят области с потенциальными объектами, а затем классифицируют их. Этот подход, как правило, обеспечивает более высокую точность, но уступает YOLO в скорости.

Анализ коммерческих и экспериментальных систем показывает, что многие из них, например системы типа Smart Motion Detection (SMD), уже используют AI для снижения ложных тревог, фокусируясь на детекции людей и транспорта. Тем не менее, сохраняется технологический пробел в создании специализированных, быстрых и надежных систем для обнаружения именно неподвижных и нестандартных препятствий в сложных условиях железнодорожного переезда. Наша работа нацелена на закрытие именно этого пробела.

Проектирование системы и выбор ключевых инструментов

В основе нашего проекта лежит концепция программно-аппаратного комплекса, интегрированного в инфраструктуру «умного переезда». Система спроектирована как модульная архитектура, где каждый компонент выполняет свою четко определенную функцию. Это обеспечивает гибкость и масштабируемость решения.

Структурная схема системы выглядит следующим образом:

1. Модуль захвата видео: В качестве источника данных выступает IP-камера высокого разрешения, установленная таким образом, чтобы полностью охватывать зону переезда.
2. Модуль предобработки: Полученные кадры нормализуются и подготавливаются для подачи в нейросеть (изменение размера, цветокоррекция).
3. Ядро анализа (нейросеть): Центральный компонент, отвечающий за обнаружение объектов на кадре.
4. Модуль принятия решения: Анализирует выходные данные нейросети. Если обнаруженный объект остается неподвижным в течение заданного временного порога (например, 5 секунд), система классифицирует его как опасное препятствие.
5. Модуль оповещения: Генерирует и отправляет сигнал тревоги дежурному по станции или непосредственно в систему информирования машиниста.

В качестве программной основы были выбраны проверенные и широко используемые в индустрии инструменты. Основная логика написана на языке Python. Для задач обработки изображений и взаимодействия с видеопотоком используется библиотека OpenCV, которая является стандартом де-факто в компьютерном зрении. В качестве фреймворка для глубокого обучения выбран PyTorch из-за его гибкости в прототипировании и мощных инструментов для развертывания готовых моделей.

Глубокое погружение в выбранный алгоритм обнаружения

После сравнительного анализа для ядра системы был выбран алгоритм YOLO (You Only Look Once). Этот выбор обусловлен главным требованием к системе — работой в режиме реального времени. В отличие от двухэтапных подходов, таких как Faster R-CNN, YOLO рассматривает задачу детекции как регрессионную, предсказывая ограничивающие рамки и вероятности классов за один проход по сети. Это делает его значительно быстрее.

Сравнение ключевых характеристик YOLO и Faster R-CNN для нашей задачи представлено в таблице:

Сравнительный анализ алгоритмов YOLO и Faster R-CNN

Параметр	YOLO	Faster R-CNN
Скорость обработки	Очень высокая (подходит для реального времени)	Средняя (может быть недостаточной)
Точность обнаружения	Высокая, но может уступать на мелких объектах	Очень высокая, особенно для объектов разных размеров
Требования к ресурсам	Умеренные	Высокие

Для обучения модели будет использоваться специализированный датасет, содержащий видеозаписи с железнодорожных переездов. Ключевым этапом подготовки данных является аугментация — искусственное создание новых обучающих примеров путем добавления на изображения различных помех: имитации дождя, тумана, изменения яркости и контрастности. Это позволяет сделать модель более устойчивой к реальным погодным и световым условиям. Для отслеживания объектов между кадрами и фиксации их неподвижности будет применяться дополнительный алгоритм, такой как SORT.

Практическая реализация и описание работы программы

Разработка программного комплекса была разделена на несколько логических этапов, что позволило последовательно реализовать всю необходимую функциональность:

1. Настройка окружения: Установка Python, библиотек OpenCV, PyTorch и других зависимостей в изолированном виртуальном окружении для обеспечения переносимости проекта.
2. Создание модуля захвата видео: Написан скрипт, который подключается к IP-камере по RTSP-протоколу и получает видеопоток для дальнейшей обработки.
3. Интеграция нейросетевой модели: Предварительно обученная модель YOLO была загружена в программу. Разработана функция, которая принимает на вход кадр, выполняет его предобработку и передает в нейросеть для детекции.
4. Реализация логики трекинга и тревоги: Написан алгоритм, который сопоставляет объекты на последовательных кадрах. Если координаты объекта не меняются в течение заданного числа кадров (например, 150 кадров при 30 FPS), система генерирует сигнал тревоги.

Ниже представлен упрощенный фрагмент кода, демонстрирующий основной цикл обработки кадра:

# Основной цикл обработки видеопотока
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 1. Обнаружение объектов с помощью YOLO
    detections = model.detect(frame)

    # 2. Обновление данных трекера
    tracked_objects = tracker.update(detections)

    # 3. Проверка объектов на неподвижность
    for obj in tracked_objects:
        if obj.is_stationary():
            # 4. Если объект неподвижен -> сигнал тревоги
            send_alert(obj.id, obj.bbox)
            draw_alert_box(frame, obj.bbox)

    cv2.imshow('Railroad Crossing Monitoring', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

Финальный алгоритм работы программы выглядит так: система в бесконечном цикле считывает кадр из видеопотока, находит на нем все объекты, обновляет информацию об их местоположении и проверяет время их нахождения в статичном состоянии. При превышении порогового значения система визуализирует тревожный объект на экране и отправляет уведомление.

Тестирование системы и анализ полученных результатов

Для проверки эффективности разработанной системы была проведена серия тестов на наборе видеоданных, включающем записи с реальных переездов в разное время суток и при различных погодных условиях (ясно, пасмурно, небольшой дождь). Методология тестирования заключалась в оценке способности системы правильно идентифицировать неподвижные объекты и измерялась с помощью стандартных метрик для задач классификации.

Ключевыми метриками для оценки были:

• Точность (Precision): доля правильно обнаруженных препятствий среди всех сработавших тревог. Показывает, насколько можно доверять сигналу системы.
• Полнота (Recall): доля правильно обнаруженных препятствий от общего числа реально существовавших препятствий. Показывает, как много опасных ситуаций система смогла обнаружить.
• Количество ложных срабатываний: фиксация тревоги при отсутствии реальной угрозы (например, из-за тени или бликов).

Результаты тестирования сведены в таблицу:

Результаты тестирования системы на разных наборах данных

Условия	Точность (Precision)	Полнота (Recall)	Ложные срабатывания (на 1 час)
День, ясно	98%	99%	~1
Сумерки, пасмурно	94%	95%	~3
Ночь, искусственное освещение	91%	92%	~4

Анализ результатов показывает, что система демонстрирует высокую эффективность в хороших условиях освещения. Как и ожидалось, производительность несколько снижается в сумерках и ночью, что указывает на необходимость дальнейшего обучения модели на большем количестве ночных видеозаписей. Тем не менее, даже в сложных условиях система успешно решает поставленную задачу, обеспечивая приемлемый уровень точности и полноты при значительном снижении ложных срабатываний по сравнению с классическими методами.

Заключение и направления для будущих исследований

В ходе выполнения данной дипломной работы была решена актуальная задача повышения безопасности на железнодорожных переездах. Был проведен анализ существующих технологий, на основе которого спроектирован и реализован программный комплекс для обнаружения неподвижных объектов. Экспериментальные испытания подтвердили, что выбранный подход на базе нейросети YOLO и алгоритмов трекинга является работоспособным и эффективным.

Основной вывод заключается в том, что применение современных технологий компьютерного зрения позволяет создать надежный инструмент для автоматического мониторинга, что и являлось целью работы. Научная новизна заключается в адаптации и комплексном применении известных алгоритмов для специфической задачи контроля ЖД переездов, а практическая ценность — в готовом прототипе системы, способной предотвращать аварийные ситуации.

Для дальнейшего развития проекта можно выделить следующие направления:

• Интеграция с дополнительными датчиками: Объединение видеосистемы с GPS/ГЛОНАСС-датчиками автотранспорта для получения дублирующего сигнала о нахождении машины в опасной зоне.
• Улучшение модели: Дальнейшее обучение нейросети на расширенном датасете с экстремальными погодными условиями (сильный снегопад, ливень, густой туман) для повышения робастности.
• Оптимизация для встраиваемых систем: Портирование решения на энергоэффективные вычислительные модули (например, Jetson Nano) для создания полностью автономных постов контроля.