rostransportТранспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономикеTransport of the Russian Federation1994-831Х2658-3674Российская академия транспортаrostransport-166Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИИнтеллектуальная система повышения безопасности пешеходов при пересечении железной дорогиIntelligent Pedestrian Safety System at Railway CrossingsРомановА. В.RomanovA. V.

Александр В. Романов, главный инженер, аспирант

Alexander V. Romanov, Chief Engineer, PhD student  

7945720@rambler.ruИвановА. Н.IvanovA. N.

Александр Н. Иванов, заместитель начальника службы охраны труда, промышленной безопасности и экологического контроля дирекции инфраструктуры, аспирант 

Alexander N. Ivanov, Deputy Head of the Labor Protection, Industrial Safety and Environmental Control Service of the Infrastructure Directorate, PhD student

СаидоваА. В.SaidovaA. V.

Алина В. Саидова, канд. техн. наук, доцент кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» 

Alina V. Saidova, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of “Wagons and Wagon Economy”

ООО «НПО Квант» ; Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ПГУПС)РоссияLLC “NPO Kvant” ; Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS)Russian FederationОАО «РЖД» ; Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ПГУПС)РоссияJSC “RZD” ; Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS)Russian FederationПетербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ПГУПС)РоссияEmperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS)Russian Federation202418072024031013Copyright © Романов А.В., Иванов А.Н., Саидова А.В., 20242024Романов А.В., Иванов А.Н., Саидова А.В.Romanov A.V., Ivanov A.N., Saidova A.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://rostransport.elpub.ru/jour/article/view/166

Представлен обзор опыта внедрения технического зрения и искусственного интеллекта на основе обработки видеоданных в сфере транспортной отрасли и городского дорожного хозяйства. Рассмотрены назначение, технические характеристики, функциональность и результаты опытной эксплуатации пилотногообразца программно-аппаратного комплекса «Безопасность перехода через железнодорожные пути» (ПАК «СОКОЛ»), возможность его тиражирования и перспективы развития, а также экономический эффект от внедрения системы.

An overview of the implementation experience of technical vision and artificial intelligence based on video data processing in the transport sector and urban road management is presented. The purpose, technical characteristics, functionality, and results of the pilot operation of the “Safety at Railway Crossings” software and hardware complex (PAK “SOKOL”) are considered, including the possibility of scaling and development prospects, as well as the economic effect of the system’s implementation.

безопасность гражданпрограммноаппаратный комплекснейронная сетьвсестороннее информированиестатистикаcitizen safetysoftware and hardware complexneural networkcomprehensive informationstatisticsReferencesПрофили безопасности дорожного движения субъектов Российской Федерации за 2023 год: стат. сб. / ГУОБДД МВД России. 2023. С. 4–6.Профили безопасности дорожного движения субъектов Российской Федерации за 2023 год: стат. сб. / ГУОБДД МВД России. 2023. С. 4–6.Дорожно-транспортная аварийность в Российской Федерации в 2023 году: Информационно-аналитический обзор / ФКУ «НЦ БДД МВД России». 2022. 154 с.Дорожно-транспортная аварийность в Российской Федерации в 2023 году: Информационно-аналитический обзор / ФКУ «НЦ БДД МВД России». 2022. 154 с.Умный пешеходный переход—КРОСС 1. URL: https://russiasmartcity.ru/solutions/99 (дата обращения 02.04.2024).Умный пешеходный переход—КРОСС 1. URL: https://russiasmartcity.ru/solutions/99 (дата обращения 02.04.2024).Модуль «Умный пешеходный переход» для АСУНО «Гелиос». URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49198963 (дата обращения 02.04.2024).Модуль «Умный пешеходный переход» для АСУНО «Гелиос». URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49198963 (дата обращения 02.04.2024).Интеллектуальная система сигнального освещения на нерегулируемых пешеходных переходах. URL: https://en.urbantechgroup.ru/umnyy-perehod (дата обращения 02.04.2024).Интеллектуальная система сигнального освещения на нерегулируемых пешеходных переходах. URL: https://en.urbantechgroup.ru/umnyy-perehod (дата обращения 02.04.2024).Цифровой перекресток Казани: как в городе внедряют технологии безопасности на дорогах. URL: https://habr.com/ru/articles/465361/ (дата обращения 02.04.2024).Цифровой перекресток Казани: как в городе внедряют технологии безопасности на дорогах. URL: https://habr.com/ru/articles/465361/ (дата обращения 02.04.2024).Кравченко П. А., Олещенко Е. М. Системный подход в управлении безопасностью дорожного движения в Российской Федерации // Транспорт РФ. 2018, № 4 (77). С. 14–15.Кравченко П. А., Олещенко Е. М. Системный подход в управлении безопасностью дорожного движения в Российской Федерации // Транспорт РФ. 2018, № 4 (77). С. 14–15.Анализ состояния непроизводственного травматизма в Центральной дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД» за 2023 год / ЦДИ-923 от 27.02.2024.Анализ состояния непроизводственного травматизма в Центральной дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД» за 2023 год / ЦДИ-923 от 27.02.2024.Нарушители посмотрят на себя со стороны. URL: https://gudok.ru/zdr/178/?ID=1630984&archive=63902 (дата обращения 13.04.2024).Нарушители посмотрят на себя со стороны. URL: https://gudok.ru/zdr/178/?ID=1630984&archive=63902 (дата обращения 13.04.2024).«Умный переход» просит пешеходов снять капюшон и наушники. URL: https://gudok.ru/content/tekhnologii/tsifrovizatsiya/1658236 (дата обращения 13.04.2024).«Умный переход» просит пешеходов снять капюшон и наушники. URL: https://gudok.ru/content/tekhnologii/tsifrovizatsiya/1658236 (дата обращения 13.04.2024).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.