Автоматизация видеоконтроля устройств ЖАТ: особенности разработки
ТРЕТЬЯКОВ Александр Александрович, АО «Радиоавионика», заместитель начальника отдела Средств диагностики железнодорожной инфраструктуры, канд. техн, наук, Санкт-Петербург, Россия
Диагностические вагоны с системами видеоконтроля, обеспечивающие диагностику железнодорожных путей, помимо основного функционала позволяют визуально проверять объекты ЖАТ, попадающие в поле зрения камер. При этом проведение диагностики сплошным контролем в соответствии с действующей нормативно-технической документацией [1] крайне трудоемко. При диагностике объектов железнодорожной инфраструктуры для сокращения издержек необходима автоматизация визуального контроля объектов инфраструктуры.
Автоматизация визуального контроля объектов инфраструктуры предполагает создание программного обеспечения для автоматического поиска объектов на основе видеоданных и анализа их целостности; интерфейсов обработки автоматических замечаний оператором; интерфейсов передачи замечаний в АСУ эксплуатирующей организации. Кроме того, автоматизации должна предшествовать формализация модели, с которой будут соотноситься данные диагностики.
Рассмотрим действующую реализацию «модели стыков» в программном обеспечении автоматизированной видеоизмерительной системы контроля технического состояния верхнего строения пути АВИС КТСП производства АО «Радиоавионика» [2]. Система поддерживает определенную номенклатуру стыков, классификация которых представлена на рис. 1.
С этой моделью может быть сопоставлено большинство стыков в пути и замечаний к ним. В реальной эксплуатации находятся стыки с визуальными отличиями от модели, так называемые артефакты. К ним можно отнести: стык с разными накладками по рабочей/нерабочей стороне рельса; места временного восстановления; уравнительный стык; схожие конструкции на стрелочных переводах; стык с количеством боковых отверстий в накладках, отличающимся от номинального «4/6» (рис. 2).
Как правило, такие объекты обрабатываются в автоматическом режиме некорректно и нужна ручная проверка оператором, что увеличивает время расшифровки.
Распространенность подобных «артефактов» требует или «закрыть глаза» на неизбежные ошибки, или усложнить модель для их обработки. Для автоматизации видеоконтроля ведется работа в трех направлениях: балансировка пропорций между правильным обнаружением (в том числе оценкой состояния) объектов и количеством ошибок; работа над 20 % проблем, которые вызывают 80 % ошибок оператора; усложнение модели путем включения дополнительных конструкций.
Усложнение модели позволит исключить ошибки из-за вариативности конструкций одного и того же объекта. Одновременно, по мере необходимости, в модели дорабатываются наиболее массовые причины брака.
Любая доработка модели относительно шаблона и программного обеспечения автоматического распознавания инцидентов проводится в три этапа:
сбор данных и доработка модели для выявления исправных объектов (не менее 300 шт.);
сбор выборки конкретного дефекта (не менее 300 шт.) и доработка модели под выявление данной неисправности (дефекта объектов);
корректировка пользовательского интерфейса под работу с новым объектом.
При контроле объектов железнодорожной автоматики в зоне стыков предписано проверять перемычки и соединители. Элементы обратных тяговых рельсовых сетей на стыках представлены на рис. 3.
Однако каждый объект имеет вариативность элементов обратных тяговых рельсовых сетей на стыках (рис. 4). Поэтому полностью или частично эти различия должны быть учтены в модели автоматизации. Кроме того, помимо нормальных объектов есть «артефакты», которые также нельзя игнорировать.
На рис. 5 приведены примеры некоторых «артефактов»: изостык без отверстий в рельсе под перемычки (рис. 5, а); изостык с меньшим количеством перемычек, чем отверстий (рис. 5, б), изостыки с разным количеством перемычек (рис. 5, в, г, д). Также распространены стыки без соединителей, стыки с пометкой «П» на накладке и соединителями.
Для обработки подобных объектов и определения между ними и моделью баланса возможны следующие варианты::
сравнение диагностических данных с единой базой паспортных данных устройств напольной автоматики и телемеханики (ЕБПД ЖАТ) (рис. 6);
оценка по худшему сценарию;
контроль «артефактов» оператором.
Автоматическая оценка, основанная на сопоставлении диагностических данных с базой данных устройств ЖАТ, предъявляет высокие требования к их чистоте и точности координатной привязки объектов. Наличие ошибок может в худшем случае привести к потере данных диагностики если система нашла объект, но сопоставить в базе данных его не с чем, или если фактическое положение объекта сильно отличается от паспортного значения его координаты.
Оценка по худшему сценарию предполагает, что критерии безопасности (надежности, долговечности) объекта проверяются с учетом соблюдения максимального числа требований.
В последнем случае «разбор» нестандартных ситуаций становится работой оператора.
Развитие видеоконтроля устройств ЖАТ требует дальнейших совместных усилий разработчиков и функциональных заказчиков по решению следующих ключевых вопросов:
- доработке программного обеспечения для автоматического распознавания объектов и неисправностей;
- параллельной доработке пользовательских интерфейсов для обработки объектов ЖАТ;
- доработке и внедрению централизованной базы паспортных данных в ЕК АСУИ;
- повышению культуры производства для обеспечения единообразия диагностируемых объектов;
- унификации конструкций для упрощения модели.
СПИСОК источников
1. «Методика учета данных о нарушениях, зафиксированных мобильными диагностическими средствами, оборудованными автоматизированными системами видеонаблюдения», утв. Старовойтов М.М., № ЦДИ-462 от 03.03.2021.
2. Третьяков А.А. Технология видеоконтроля устройств ЖАТ / «Автоматика, связь, информатика». 2021. № 8. С. 23-25. DOI: 10.34649/АТ.2021.8.8.007
3. Типовые материалы для проектирования 410108-ТМП, Напольное оборудование устройств СЦБ, ТО-139-2021, Часть 2, 2001.
