Интеллектуализация контроля вагонов в железнодорожном сортировочном парке

The railway marshalling station occupies a central place in the technological chain of freight transportation processes, since the speed of processing trains at marshalling yards determines the volume and cost of transportation. Therefore, development of automation and computerization of sorting processes results in growing efficiency of freight transportation in general. The objective of the study is to formalize the problem of cars’ monitoring within the railway marshalling yard and to develop a method for solving it with the use of algorithms of recognizing and positioning of dynamic objects through the intelligent data analysis of streaming video. The article presents a new approach to solution of the problem of monitoring moving units in the hump (sorting) yard of marshalling stations. The article suggests core criteria for identifying speed and positioning of the railway wagons when they are running after been separated at the hump. The article specifies that monitoring of moving units at hump yard is less automated in comparison with the monitoring at the hump itself, and that confirms the relevance of the research. To get the problem of the automation monitoring of moving units in the hump yard solved, the authors have suggested an algorithm that is based on the image data intelligent analysis, that is on computer vision, and have described the model of its implementation at a station. The methods used are based on the theory of computer vision and are aimed at recognizing key dynamic objects in streaming video and at their subsequent positioning. The study has resulted in substantiation of acceptability of the use of computer vision in the process of separation and formation of trains. It is planned to proceed with further improvement of the presented approach to develop a software product allowing to objectify information about hump yard in order to increase the efficiency of targeted braking at the hump.Железнодорожная сортировочная станция занимает центральное место в технологической цепочке грузовых перевозочных процессов, поскольку скорость переработки железнодорожных составов на ней определяет объём и стоимость перевозок. Поэтому развитие средств автоматизации и информатизации сортировочных процессов ведёт к повышению эффективности грузовых перевозок в целом. Целью работы является формализация задачи контроля вагонов в железнодорожном сортировочном парке иразработка метода её решения, основанного на использовании алгоритмов распознавания и позиционирования динамических объектов путём интеллектуального анализа данных потокового видео. В работе представлен новый подход к решению задачи контроля подвижных единиц в подгорочном (сортировочном) парке железнодорожных сортировочных станций. Приводятся основные критерии определения скорости движения и позиционирования групп вагонов при их движении после расформирования на сортировочной горке. Определено, что контроль подвижных единиц в сортировочном парке является менее автоматизированным процессом по сравнению с контролем на сортировочной горке. Для решения поставленной задачи автоматизации контроля подвижных единиц в сортировочном парке предложен алгоритм на базе методов интеллектуального анализа видеоданных – компьютерного зрения – и представлена его модель реализации на конкретном объекте. Методы работы основаны на теории компьютерного зрения и направлены на распознавание ключевых динамических объектов на потоковом видео с их последующим позиционированием. Результатом проведённой работы является обоснование актуальности использования компьютерного зрения в процессе расформирования-формирования железнодорожных составов. В дальнейшем планируется совершенствование представленных разработок для подготовки готового программного продукта, позволяющего объективизировать информацию о сортировочном парке для повышения эффективности прицельного торможения на сортировочной горке

Occlusion handling in multiple people tracking

Object tracking with occlusion handling is a challenging problem in automated video surveillance. Occlusion handling and tracking have always been considered as separate modules. We have proposed an automated video surveillance system, which automatically detects occlusions and perform occlusion handling, while the tracker continues to track resulting separated objects. A new approach based on sub-blobbing is presented for tracking objects accurately and steadily, when the target encounters occlusion in video sequences. We have used a feature-based framework for tracking, which involves feature extraction and feature matching

Online Selection of Tracking Features Using AdaBoost

[[abstract]]©2009 IEEE-This paper presents an online feature selection algorithm for video object tracking. Using the object and background pixels from the previous frame as training samples, we model the feature selection problem as finding a good subset of features to better classify object from background in current frame. This paper aims to improve existing methods by taking correlation between features into consideration. We propose to use AdaBoost algorithm to iteratively select one feature which best compensates the previously selected features. Using the selected features, we then construct a compound likelihood image, which shows the ability to discriminate better than the original frame, as the input for the tracking process. We also propose to use ellipse fitting to eliminate mislabeled pixels from our training process. In addition, we propose an online feature validity test to monitor the selected features and only re-select features when the previously selected features become out-of-date. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm combined with mean-shift based tracking algorithm achieves very promising results.[[department]]資訊工程學