Автоматизированное распознавание принципиальных электрических схем железнодорожной автоматики и телемеханики - актуальная и сложная задача. Общий алгоритм распознавания разделяется на несколько специализированных алгоритмов и решение задач становится более простым и понятным. Основными подзадачами можно называть выделение и распознавание структуры: приниципиальной схемы, текста, штампа и прочей информации. В данной статье описывается метод выделения структуры принципиальной схемы железнодорожной автоматики и телемеханики.Методы выделения структуры схемы, предлагаемые в статье, не решают задачу ее полного распознавания с определением элементов и расстановкой связей между ними, решение требует более глубокого и трудоемкого анализа. Однако задача отделения графической структуры от остальной информации схемы является подготовительной и необходимой для дальнейшего процесса распознавания.Предлагаются модификация известного алгоритма построения скелета изображения Zhang-Suen для распознавания существующих печатных и рукописных принципиальных электрических схем железнодорожной автоматики и телемеханики, методы предобработки изображений, производится выбор минимально необходимого набора алгоритмов предобработки. Приводится пример фрагмента реальной принципиальной электрической схемы. Делается вывод о возможности реализации системы дальнейшего распознавания на основании выделенной структуры
электронный документооборот, техническая документация, распознавание образов, принципиальные схемы, выделение скелета схемы
1. Василенко М. Н. Электронный документооборот в хозяйстве СЦБ / М. Н. Василенко, В. Г. Трохов, Д. В. Зуев // Автоматика связь, информатика. - 2014. - № 8. - С. 2-3.
2. Булавский П. Е. Электронный документооборот технической документации / П. Е. Булавский, Д. С. Марков // Автоматика, связь, информатика. - 2012. - № 2. - С. 2-5.
3. Булавский П. Е Синтез формализованной схемы электронного документооборота систем железнодорожной автоматики и телемеханики / П. Е. Булавский, Д. С. Марков // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2013. - № 2. - С. 108-115.
4. Бурсиан Е. Ю. Распознавание таблиц монтажных карточек технической железнодорожной документациии / Е. Ю. Бурсиан // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2010. - № 2. - С. 137-145.
5. Бурсиан Е. Ю. Построение баз данных эталонных символов при автоматическом распознавании тестов / Е. Ю. Бурсиан // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2015. - № 4. - С. 93-100.
6. Балуев Н. Н. Проблемы внедрения отраслевого формата / Н. Н. Балуев, М. Н. Василенко, В. Г. Трохов, Д. В. Седых //Автоматика, связь, информатика. - 2010. - № 3. - С. 2.
7. Матушев А. А. Распознавание структуры монтажных схем ЖАТ / А. А. Матушев, Д. В. Седых // Автоматика, связь, информатика. - 2015. - № 10. - С. 4-7.
8. Седых Д. В. Методы распознавания структуры монтажных схем железнодорожной автоматики и телемеханики / Д. В. Седых, А. А. Матушев // Автоматика на транспорте. - 2016. - Т. 2. - № 4. - С. 552-563.
9. Василенко М. Н. Методы выделения текстовых выражений принципиальных электрических схем железнодорожной автоматики и телемеханики / М. Н. Василенко, Р. А. Ковалев // Автоматика на транспорте. - 2016. - Т. 2. - № 4. - С. 540-551.
10. Зуев Д. В. Синтез объектной нейросетевой модели распознавания образов и ее применение в задачах железнодорожной автоматики : дис. … канд. техн. наук : 05.13.18 / Зуев Денис Владимирович. - СПб., 2013. - 122 с. : ил.
11. Квасников В. П. Улучшение визуального качества цифрового изображения путем поэлементного преобразования / В. П. Квасников, А. В. Дзюбаненко // Авиационно-космическая техника и технология. - 2009. - № 8. - С. 200-204.
12. Milewski R., Govindaraju V. Binarization and cleanup of handwritten text from carbon copy medical form images (31 March 2008) / R. Milewski, V. Govindaraju // Pattern Recognition. - Vol. 41, issue 4. - Pp. 1308-1315.
13. Ester M. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise / M. Ester, H.-Pe. Kriegel, J. Sander, X. Xu, E. Simoudis, J. Han, U. M. Fay- yad // Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). - AAAI Press, 1996. - Рр. 226-231.
14. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. - М. : Мир, 1978. - С. 109-112.
15. Frey B. J., Dueck D. (2007). Clustering by passing messages between data points. - Vol. 315. - Pp. 972-976.
16. Online magazine «Image Processing and Computer Vision», A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns. - URL : http://www-prima.inrialpes.fr/perso/Tran/ Draft/gateway.cfm.pdf.
