Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/27510
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorTsapleva, V. V.-
dc.contributor.authorЦаплева, В. В.-
dc.date.accessioned2024-04-25T08:23:35Z-
dc.date.available2024-04-25T08:23:35Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationErofeev, D.A., Tsapleva, V.V., Borovkov, G.S. Using Computer Vision to Detect Deviations in Automatic Train Control Values during Locomotive Operation // Proceedings of the 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElCon 2024. - 2024. - pp. 356-358. - DOI: 10.1109/ElCon61730.2024.10468401ru
dc.identifier.urihttps://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/27510-
dc.description.abstract: One of the fastest-growing technologies is computer vision. Its high adaptability allows it to be applied in a wide range of tasks. This article proposes to explore the application of computer vision to solve problems in the railway industry. One of the most pressing problems in this area is the low efficiency of the automatic train control system, caused by the difficulty of accurately determining train movement data. To solve this problem, we propose the development of a control system that can provide a more efficient way to monitor train movement. This can be achieved using computer vision methods to calibrate and set the parameters of the automatic train control system relative to railway markings (mileposts and kilometer posts).ru
dc.language.isoenru
dc.relation.ispartofseriesProceedings of the 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElCon 2024-
dc.subjectAutomated controlru
dc.subjectTechnology integrationru
dc.subjectComputer visionru
dc.subjectMachine learningru
dc.subjectOptical character recognitionru
dc.subjectRailway industryru
dc.subjectRecommendation systemru
dc.titleUsing Computer Vision to Detect Deviations in Automatic Train Control Values during Locomotive Operationru
dc.typeСтатьяru
vkr.instИнститут сервиса, туризма и дизайна (филиал) СКФУ в г. Пятигорскеru
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
scopusresults 3075 .pdf
  Доступ ограничен
132.13 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.