Менеджмент

Машинное зрение - это технология, которая применяется в промышленности для управления роботами и визуальной проверки и измерений. Она использует датчики изображения и теорию управления для обработки видеоданных. Обработка изображений и анализ изображений фокусируются на работе с 2D изображениями, а компьютерное зрение работает с 3D сценами. Основная область применения - это распознавание образов, которое использует статистический подход. Машинное зрение включает в себя компьютерное зрение, распознавание зрительных образов и анализ и обработку изображений..

---

Если вы хотите получить диплом на заказ в Краснодаре то заполняйте форму заказа.

---

Задача первой важности - достичь уровня автоматизации, когда машинист не вмешивается в маневры локомотива при штатных условиях работы. Для этого используются маневровые локомотивы, управляемые голосовыми командами от диспетчера, который задает маршруты и управляет сигналами светофоров и стрелок. Однако этот процесс требует изменений, таких как замена голосового общения защищенным радиосигналом. Управление локомотивами реализуется на основе надежной цифровой радиосвязи, единой цифровой модели станции и взаимодействия с системой электрической централизации, которая сообщает информацию о маршрутах, стрелках и сигналах. Однако необходимо отметить, что машинист необходим для обеспечения безопасности и предупреждения возможных аварийных ситуаций. Живой человек нужен для решения внештатных ситуаций в эксплуатации беспилотных машин. В России проводятся испытания применения камер, радаров и беспилотных летающих средств на основе искусственного интеллекта, чтобы обнаруживать препятствия на железнодорожном пути. Результаты использования радаров являются весьма обнадеживающими с минимальными помехами, даже в условиях плохой погоды.

1. Статья «Нейрокомпьютерный интерфейс» [Электронный ресурс] URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейрокомпьютерный_интерфейс. 2. Статья «Нет предела совершенству: как нейроинтерфейсы помогают человечеству» [Электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/458330/. 3. Статья «Нейроинтерфейсы – наше будущее» [Электронный ресурс] URL: https://tjournal.ru/u/394103-maksim-tyurenkov/369804-neyrointerfeysy-nashebudushchie. 4. Статья «Силой мысли: история нейроинтерфейсов, современные разработки и финансовые перспективы области» [Электронный ресурс] URL: https://vc.ru/future/18995-neurointerfaces. 5. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://goo.su/42uf. 6. Перспективы беспилотного транспорта в России [Электронный ресурс]. URL: https://goo.su/42uF. 7. Интернет автомобилей: первые шаги к беспилотной езде [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/itelma/blog/518166/. 8. Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте[Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/502202/. 9. Ададуров С.Е., Гапанович В.А., Лябах Н.И., Шабельников А.Н. Железнодорожный транспорт на пути к интеллектуальному управлению. Ростов-на-Дону, 2021. 322 с. 10. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. 2021. № 5. С.41-43. 11. Майоров А.А. Пространственное когнитивное моделирование // Перспективы науки и образования. 2020. № 1. С. 33-37. 4. Tsvetkov, V.Ya. Dichotomous Systemic Analysis // Life Science Journal 2020. № 1(6). pр. 586-590. 12. Монахов С.В., Савиных В.П., Цветков В.Я. Методология анализа и проектирования сложных систем. М.: Просвещение, 2005. 264 с. 13. Соловьёв И.В. Геодезия и прикладная информатика // Вестник МГТУ МИРЭА. 2020. № 2 (3). С.126-144. 14. Соловьёв И.В., Цветков В. Я. Информационное пространство как инструмент управления в транспортной сфере // Государственный советник. 2020. № 2(6). С. 58-63. 8. Болбаков Р.Г, Маркелов В.М., Цветков В.Я. Топологическое моделирование на геоданных // Перспективы науки и образования. 2020. № 2. С.34-39. 9. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. 2020. № 5 (49). С. 6-9. 15. Савиных В.П. Информационное обеспечение космических исследований // Перспективы науки и образования. 2020. № 2. С. 9-14. 11. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука, 2020. 328 c.