В настоящее время повышение качества предоставляемых транспортных и логи- стических услуг напрямую связано с внедрением новых и модернизацией существующих технологий информатизации и цифровизации. Одной из наиболее актуальных задач, ре- шаемых с помощью внедрения цифровых технологий в существующие технологические процессы, является повышение безопасности движения поездов. Анализ отечественных и зарубежных работ, посвящённых разработке систем повышения безопасности движения поездов показал, что одним из методов решения поставленной задачи является разработ- ка и внедрение систем технического зрения для обнаружения объектов инфраструктуры и препятствий по ходу движения поезда. Это особенно актуально при увеличении скоростей движения поездов, когда машинисту бывает сложно правильно оценить сложившуюся ситуацию и принять оперативное решение. В данной работе описана реализация системы технического зрения для беспилотных поездов. В ее рамках был реализован новый подход к обучению узкоспециализированной масочной нейронной сети. Основной задачей этой сис- темы является распознавание препятствий и фигур человека на фоне железнодорожной инфраструктуры, определения их местоположения относительно рельсовых путей и оцен- ки этой ситуации с точки зрения безопасности движения. Для получения более качествен- ной маски был использован подход одновременного использования изображений стандарт- ных камер CVS и камер с более высоким разрешением. Данный метод способен повысить качество распознавания, особенно на больших расстояниях, когда интересующий объект не заметен в сложной среде окружающей его обстановки. Выполненная работа показала хорошие результаты по идентификации объектов на железнодорожных путях. Создание прототипа такой системы и оснащение ей тягового подвижного состава позволит реали- зовать своевременное обнаружение препятствий и людей на пути поезда, что способству- ет повышению уровня безопасности движения поездов.
