Nomad Digital расширила партнерство с Network Rail для предоставления данных о состоянии железнодорожной инфраструктуры.
28.06.2017 в 14:21 | INFOLine, ИА (по материалам компании) | Advis.ru
Network Rail (оператор инфраструктуры железных дорог Великобритании) регулярно контролирует состояние железнодорожных линий, используя в путеизмерительных поездах технологию Plain Line Pattern Recognition (PLPR) для анализа параметров пути в реальном времени. Компания Nomad Digital (в декабре 2016 г. приобретена Alstom) предоставила решение, позволяющее дистанционно транслировать эти данные в стационарные центры. Коммуникационный бортовой сервер компании Nomad Digital передает инженерам Network Rail файлы изображений с необработанными данными, с помощью которых можно идентифицировать дефекты рельсового пути. Информация передается по защищенному Wi-Fi-соединению и сохраняется на локальном сервере.
Технология PLPR, применяемая Network Rail, предусматривает установку на поезде четырех 3D-камер и двух тепловизионных камер для сканирования пути. Изображения захватываются c частотой до 76 кГц, что позволяет производить съемку при движении со скоростью до 200 км/ч. Затем изображения передаются в базу данных, которую анализируют сотрудники Network Rail. Изображения в базе данных можно фильтровать и приоритизировать, что помогает быстрее обнаруживать проблемные места.
Данные декодируются с использованием ПО для анализа видеоинформации, синхронизируются в режиме реального времени с системой геолокации и данными о геометрии участка, после чего отчеты отправляются рабочим бригадам на местах, помогая им точно находить обнаруженные дефекты
Технология PLPR, применяемая Network Rail, предусматривает установку на поезде четырех 3D-камер и двух тепловизионных камер для сканирования пути. Изображения захватываются c частотой до 76 кГц, что позволяет производить съемку при движении со скоростью до 200 км/ч. Затем изображения передаются в базу данных, которую анализируют сотрудники Network Rail. Изображения в базе данных можно фильтровать и приоритизировать, что помогает быстрее обнаруживать проблемные места.
Данные декодируются с использованием ПО для анализа видеоинформации, синхронизируются в режиме реального времени с системой геолокации и данными о геометрии участка, после чего отчеты отправляются рабочим бригадам на местах, помогая им точно находить обнаруженные дефекты