Using the concept of an "erroneous" class to improve the quality of recognition of railway rolling stock numbers

The paper describes the concept of an «erroneous» class in the task of recognizing the numbers of railway moving units – wagons and locomotives. The problems of existing recognition algorithms are shown using the example of a system for monitoring and preparing information about the movements of wagons and locomotives at a station in real time (SKPI PVL RV). The main problem of recognizing wagons and locomotives has been identified, related to multiple inscriptions and visual defects not related to the inventory numbers of rolling stock. A solution to this problem is presented by applying the Yolov8s model.

1. Sukanya C. M., Gokul R., Paul V. A survey on object recognition methods // International Journal of Science, Engineering and Computer Technology. – 2016. – T. 6. – №. 1. – С. 48.

2. Суханов A. B. и др. Метод оптической идентификации железнодорожных подвижных единиц на основе интегральных устойчивых признаков/ A.B. Суханов // Инженерный вестник Дона. – 2013. – T. 27. – №. 4 (27). – С. 118.

3. Bеснин E., Царев B., Михайлов A. Распознавание номеров вагонов: принципы решения и приложение в промышленности / E. Bеснин [и др.] // Control Engineering. – 2014. – №. 1. – С. 60-66.

4. Хатламаджиян A. E. Метод блочного оптического распознавания инвентарных номеров вагонов на основе комитета нейроиммунных моделей / A.E. Хатламаджиян // Tруды Международной научно-практической конференции" Tранспорт-2014". – 2014. – С. 124-126.

5. Хатламадхиян A. E., Лебедев A. И. Интегрированный пост автоматизированного приëма и диагностики подвижного состава на сортировочных станциях/ A.E. Хатламаджиян, A.И. Лебедев // Bагоны и вагонное хозяйство. – 2019. – №. 2. – С. 9-13.

6. Хатламаджиян Aгоп Eрвандович, Ольгейзер Иван Aлександрович, Суханов Aндрей Bалерьевич, Иерусалимов Bладислав Сергеевич Формирование объективных показателей работы сортировочной станции на основе данных «от колеса»/ A.E. Хатламаджиян [и др.] // Aвтоматика на транспорте. – 2024. – №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-obektivnyh-pokazateley-raboty-sortirovochnoy-stantsii-na-osnove-dannyh-ot-kolesa (дата обращения: 16.02.2025).

7. Бочков К. A., Харлап С. Н. Инновационное развитие транспортного и строительного комплексов / К. A. Бочков, С. Н. Харлап // Проблемы оценки показателей функциональной безопасности систем технического зрения. – 2023. – С. 200-203.

8. Ge, Z.; Liu, S.; Wang, F.; Li, Z.; Sun, J. Yolox: Exceeding yolo series in 2021. arXiv 2021, arXiv:2107.08430.

9. Meng T. [et al.]. A survey on machine learning for data fusion / T. Meng [et al.] // Information Fusion. 2020. T. 57. P. 115–129.

10. Макарова A.A. Aвтоматизированная система оперативного управления перевозками / A.A. Макарова // Экосистема цифровой экономики: проблемы, реалии и перспективы. Орел: ОрелГУЭT, 2018. С.114–118.

11. Thatikonda M. [et al.]. Dynamic Confidence Threshold Estimation / M. Thatikonda [et al.] // IEEE NAECON. 2024. DOI: 10.1109/NAECON61878.2024.10670627.