Россия
Россия
Россия
Россия
Создание эффективной системы контроля инфраструктуры железнодорожного транспорта, обеспечивающей непрерывное патрулирование состояния путей на протяженных участках. Методы: Методология исследования базируется на использовании современных беспилотных технол гий, включающих автоматизированные системы управления полетами и обработки данных. Предложенная концепция предусматривает разделение железнодорожной сети на участки протяженностью 100–200 км с организацией базовых пунктов управления на станциях. Видеопоток с FPV-дронов будет передаваться на удаленный сервер, оснащенный искусственным интеллектом (ИИ), который, в зависимости от степени опасности возникающей угрозы, будет либо самостоятельно принимать решения, либо формировать список рекомендаций для последующей их передачи работникам железной дороги. В работе рассмотрены этапы внедрения предлагаемой технологии. Разработан алгоритм функциони- рования системы безопасности с использованием FPV-дронов, а также проанализированы различные варианты патрулирования — для каждого из них построены графики движения дронов. Кроме того, исследованы: нормативно-правовая база, потенциальные риски, экономическая эффективность про- екта, а также вопрос идентификации БПЛА со стороны сотрудников железной дороги и населения. Научная новизна: Заключается в интеграции современных беспилотных технологий в существующую инфраструктуру железнодорожного транспорта, что позволяет создать эффективную и экономически целесообразную систему безопасности. Разработанная система может служить основой для дальней- шего развития технологий контроля за состоянием железнодорожных путей с использованием БПЛА. Результаты: Внедрение данной системы позволит: существенно повысить уровень безопасности железнодорожных перевозок, сократить время реагирования на возникающие угрозы, повысить качество контроля железных дорог и минимизировать влияние человеческого фактора на процесс мониторинга. Практическая значимость: Система безопасности на железнодорожном транспорте с применением FPV-дронов имеет большую практическую значимость и может быть использована на участках с повышенной террористической угрозой, в труднодоступных местах, в условиях чрезвычайных ситуаций для поиска розыскных работ и оценки последствий случившейся аварии или катастрофы, для оперативного контроля ремонтных работ на перегонах.
Безопасность на железнодорожном транспорте, приграничные регионы, чрезвычайные ситуации на железнодорожном транспорте, терроризм, FPV-дрон, искусственный интеллект, автоматическое принятие решений, система автономной работы дрона, рабочий цикл дрона, многокомплектность, варианты патрулирования
1. Зинин М. С. Безопасность пассажиров на железнодорожном транспорте / М. С. Зинин // Наука и практика в медицине: сборник материалов VI Всероссийского образовательного форума (Благовещенск, 24–26 апреля 2024 года). — Благовещенск: Амурская государственная медицинская академия, 2024. — С. 166–169.
2. Галицкий В. П. Криминальная проницаемость государственной границы и территории в механизме гибридной войны Запада и России. Проблемы противодействия / В. П. Галицкий, М. П. Киреев, Н. Д. Литвинов, Д. А. Родионов // Юридическая наука: история и современность. — 2023. — № 1. — С. 52–87. —
3. Железнодорожный транспорт: энциклопедия / гл. ред. Н. С. Конарев. — М.: Большая российская энциклопедия, 1994. — 559 с.
4. Иванов А. Л. FPV-дроны / А. Л. Иванов, В. Ю. Морозов, А. А. Соловьев, Р. Ю. Сухарев // Флагман науки. — 2024. — № 10(21). — С. 256–258. — DOI:https://doi.org/10.37539/2949- 1991.2024.21.10.003.
5. Несмиянова И. О. Возможности применения FPV-дронов в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации / И. О. Несмиянова, Д. С. Гольцев // Судебная экспертиза и исследования. — 2024. — № 1. — С. 40–43.
6. Ивашевский М. Р. Системы видеонаблюдения на железнодорожном транспорте / М. Р. Ивашевский // Мир транспорта. — 2019. — Т. 17. — № 5(84). — С. 298– 314. — DOIhttps://doi.org/10.30932/1992-3252-2019-17-5-298-314. — EDN NSTKCT.
7. Офицеров А. И. Использование искусственного интеллекта в системах обеспечения комплексной безопасности охраняемого объекта / А. И. Офицеров, Д. А. Сафонов // Экономика. Информатика. — 2023. — Т. 50. —№ 1. — С. 203–210. — DOI:https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023- 50-1-203-210.
8. Медведев Д. А. Особенности применения видеокамер с искусственным интеллектом / Д. А. Медведев, К. В. Трифонова // Молодежь и наука: шаг к успеху: сборник научных статей 8-й Всероссийской научной конференции перспективных разработок молодых ученых: в 4 т. (Курск, 20–21 марта 2025 года). — Курск: ЗАО Университетская книга», 2025. — С. 185–187.
9. Калинкин В. С. Искусственный интеллект и стратегическое принятие решений / В. С. Калинкин, В. Б. Литовченко // Молодежь и XXI век — 2025: сборник научных статей 14-й Международной молодежной научной конференции: в 5 т. (Курск, 20–21 февраля 2025 года). — Курск: ЗАО «Университетская книга», 2025. — С. 190– 194.
10. Самосватов В. Д. Контроль текущего состояния железнодорожных путей и перспективы развития методов выявления дефектов / В. Д. Самосватов, Р. Х. Альмухаметов // Молодежная наука в XXI веке: традиции, инновации, векторы развития: материалы международной научно-исследовательской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Оренбург, 21–22 апреля 2022 года) / Самарский государственный университет путей сообщения, Оренбургский институт путей сообщения. — Оренбург: Оренбургский институт путей сообщения — филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Самарский государственный университет путей сообщения», 2022. — С. 143–145.
