Підвищення точності визначення параметрів руху відчепів на сортувальних гірках методами відеоаналізу

Автор(и)

  • Sergey Panchenko Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Ivan Siroklyn Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Anton Lapko Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Alexandr Kameniev Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Sergii Zmii Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.76103

Ключові слова:

аналіз відеозображення, оптичний потік, віднімання фону, контроль параметрів руху відчепів, сортувальна гірка

Анотація

Для підвищення точності автоматичного визначення параметрів руху відчепів на сортувальних гірках використано синтез двох класичних методів аналізу відеозображення: метод оптичного потоку та метод віднімання фону. Алгоритм поєднання методів апробовано на сортувальній гірці Одеса-сортувальна (Україна). Отримані результати передбачається використовувати для удосконалення та автоматизації процесів контролю розпуску на сортувальних гірках

Біографії авторів

Sergey Panchenko, Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Доктор технічних наук, професор, ректор

Кафедра автоматики та комп’ютерного телекерування рухом поїздів

Ivan Siroklyn, Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматики та комп’ютерного телекерування рухом поїздів

Anton Lapko, Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Кандидат технічних наук

Кафедра автоматики та комп’ютерного телекерування рухом поїздів

Alexandr Kameniev, Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматики та комп’ютерного телекерування рухом поїздів

Sergii Zmii, Український державний університет залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматики та комп’ютерного телекерування рухом поїздів

Посилання

  1. Seroklin, I. M., Fomina, V., Brazhnik, A. (2015). Use of video image analysis methods for detaching control on hump yards. Part 1. ScienceRise, 1/2(6), 16–21. doi: 10.15587/2313-8416.2015.35869
  2. Ivanov, Y. A. (2011). Tekhnolohyy kompiuternoho zrenyia v systemakh avtovedenyia. Avtomatyka, sviaz, ynformatyka, 6, 46–48.
  3. Gasimov, R. Ch. (2011). Programnyy kompleks dlya videomonitoringa zheleznodorozhnogo pereezda. Nauchnaya sessiya GUAP. Sbornik dokladov. Part 2. Tekhnicheskie nauki, 10–12.
  4. Ivanov, Yu. A. (2011). Tekhnologii komp'yuternogo zreniya dlya nablyudeniya za ob''ektami putevoy infrastrkutury. Prom. transp. KhKhI, 5-6, 35–38.
  5. Rodrigues, T. M. (2011). A novel approach to rail crossing protection using computer vision and radio communications. Graph. And Vision, 20 (1), 41–71.
  6. Ivanov, Yu. A. (2012). Tekhnologii komp'yuternogo zreniya. Zheleznodorozhnyy transport, 12, 49
  7. Dufour, J.-Y. (2013). Intelligent video surveillance systems. Printed and bound in Great Britain by CPI Group (UK) Ltd., Croydon, Surrey CR0 4YY, 322.
  8. Chamasemani, F. F., Affendey, L. S. (2013). Systematic Review and Classification on Video Surveillance Systems. Information Technology and Computer Science, 5 (7), 87–102. doi: 10.5815/ijitcs.2013.07.11
  9. Sun, D., Roth, S., Black, M. J. (2010). Secrets of optical flow estimation and their principles. 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. doi: 10.1109/cvpr.2010.5539939
  10. Bruhn, A., Weickert, J., Schnörr, C. (2005). Lucas/Kanade Meets Horn/Schunck: Combining Local and Global Optic Flow Methods. International Journal of Computer Vision, 61 (3), 1–21. doi: 10.1023/b:visi.0000045324.43199.43
  11. Baker, S., Scharstein, D., Lewis, J. P., Roth, S., Black, M. J., Szeliski, R. (2010). A Database and Evaluation Methodology for Optical Flow. International Journal of Computer Vision, 92 (1), 1–31. doi: 10.1007/s11263-010-0390-2
  12. Shapiro, L. M., Stockman, J. P. (2006). Computer Vision. Knowledge Laboratory, 2, 752.
  13. Nagy, A. T., Vamossy, Z. M. (2007). Super-Resolution for Traditional and Omnidirectional Image Sequences. John von Neumann Faculty of Informatics. Institute of Software Technology, 117–129.
  14. Siroklyn, I. M. (2012). Application of the method of the optical flow analysis to control the parameters of passenger traffic. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6/3(60), 33–36. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/5507/4949
  15. Siroklyn, I. M. (2012). Aprobatsiya metodu avtomatychnoho kontrolyu pasazhyropotoku z vykorystannyam tekhnichnoho zoru. Informatsiyno-keruyuchi systemy na zaliznychnomu transporti: naukovo-tekhnichnyy zhurnal, 6, 22–25.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-08-31

Як цитувати

Panchenko, S., Siroklyn, I., Lapko, A., Kameniev, A., & Zmii, S. (2016). Підвищення точності визначення параметрів руху відчепів на сортувальних гірках методами відеоаналізу. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(3(82), 25–30. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.76103

Номер

Розділ

Процеси управління