Principles of Intelligent System Building for Detecting and Preventing Offences at Transport Infrastructure Facilities
EDN: GYKDMY
Abstract
The article justifies the need to develop and implement an intellectual system carrying out control and supervision activities at transport infrastructure facilities. The advantage of the proposed system is the ability to continuously analyse the events and the information output to specialists in real time.
About the Authors
M. I. Mukonina
Ростовский государственный университет путей сообщения
Russian Federation
Russian Federation
V. D. Shvalov
Ростовский государственный университет путей сообщения
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Чеченова, Л.М. «Интеллектуальные» перспективы железной дороги / Л.М. Чеченова. –Текст: непосредственный // Тренды экономического развития транспортного комплекса России: форсайт, прогнозы и стратегии, МОСКВА, 21 апреля 2021 года / Институт экономики и финансов Российского университета транспорта (МИИТ). –Москва: ООО «Научно-издательский центр Инфра-М», федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта», 2021. –С. 317–320.
2. Москат, Н.А. Место систем искусственного интеллекта в современной транспортной отрасли / Н.А. Москат, Н.Р. Осипова. –Текст: непосредственный // Сборник научных трудов «Транспорт: наука, образование, производство»: Труды Международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 20–22 апреля 2021 года. –Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2021. –С. 150–153.
3. Лященко, З.В. Технологии развития искусственного интеллекта / З.В. Лященко, В.Р. Хусаинов. –Текст: непосредственный // Цифровые инфокоммуникационные технологии: сборник научных трудов, Ростов-на-Дону, 07 сентября 2021 года. –Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2021. –С. 68–71.
4. Лященко, А.М. Проблемы и перспективы применения искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте / А.М. Лященко, Д.В. Швалов . –Текст: непосредственный // Современное развитие науки и техники: сборник научных трудов Всероссийской национальной научно-практической конференции Наука-2020; РГУПС. –Ростов -на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2022. –С. 194–197.
5. Локтев, Д.А. Моделирование функции размытия образов на изображениях, используемых в системах мониторинга транспортных объектов / Д.А. Локтев, В.А. Кочнев, А.А. Локтев // Наука и техника транспорта. –2020. –№3. –С. 83–90.
6. Локтев, Д.А. Возможность распознавания лиц в инфракрасном диапазоне / Д.А. Локтев, В.А. Кочнев, А.А. Локтев // Наука и техника транспорта. –2019. –№2. –С. 77–83.
7. Carey, S. Low power high-performance smart camera system based on SCAMP vision sensor / S. Carey, D. Barr, P. Dudek.-Journal of Systems Architecture Volume 59, Issue 10, Part A, November 2013, Pages 889–899. –Текст: непосредственный.
8. Шалев–Шварц, Ш. Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам: учебное пособие / Ш. Шалев-Шварц, Ш. Бен-Давид; пер. с англ. А.А. Слинкина. –Москва: ДМК Пресс, 2019. –436 с. –Текст: непосредственный.
9. Шумский, С.А. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта / С.А. Шумский. –Москва: РИОР, 2019. –340 с. –DOI: https://doi.org/10.29039/02011-1. –ISBN 978-5-369-02011-1. –Текст: непосредственный.
Review
For citations:
Mukonina M.I., Shvalov V.D. Principles of Intelligent System Building for Detecting and Preventing Offences at Transport Infrastructure Facilities. Science and Technology in Transport. 2022;(4):76-80. (In Russ.) EDN: GYKDMY
Views:
14
Email this article 