Applied result detail

Software pro identifikaci vlaků TIS (Train Identification System)

KRČ, R.; PODROUŽEK, J.; NAVRÁTIL, P.; VYHLÍDAL, M.; PLÁŠEK, O.

Original Title

Software pro identifikaci vlaků TIS (Train Identification System)

English Title

Train Identification System

Type

Software

Abstract

Tato aplikace slouží k automatickému rozpoznání typu lokomotivy ze signálů zrychlení s předem definovanou přesností pomocí modelu hluboké konvoluční neuronové sítě (CNN). Využívá předtrénovaný model ve formátu onnx pro určení konkrétního typu hnacího vozidla. Součástí aplikace je lokalizace začátku a konce lokomotivy v signálu pomocí metody klouzavých průměrů RMS. Vstupem jsou naměřené signály (ve formátu .txt nebo .dat) a jim odpovídající doplňující data z databáze ve formátu .csv. Výstupem je soubor s určenými třídami lokomotiv. Tyto výsledky lze nechat rovněž zapsat přímo do databáze DISC-S tabulky 'vlaky' a sloupce 'TIS_CATEGORY'. Je využito rozhraní CLI, čímž lze systém TIS zapojit přímo do procesu automatizovaného zpracování naměřených dat.

Abstract in English

This application is used to automatically recognize the locomotive type from acceleration signals with a predefined accuracy using a deep convolutional neural network (CNN) model. It uses a pre-trained model in onnx format to determine a specific type of driving vehicle. Part of the application is the localization of the beginning and end of the locomotive in the signal using the RMS moving average method. The input is the measured signals (in .txt or .dat format) and the corresponding supplementary data from the database in .csv format. The output is a file with specified classes of locomotives. These results can also be written directly to the DISC-S database in the 'trains' table and 'TIS_CATEGORY' column. The CLI interface is used, which allows the TIS system to be connected directly to the process of automated processing of measured data.

Keywords

switches and crossings, condition monitoring, TIS, machine learning, CNN

Key words in English

switches and crossings, condition monitoring, TIS, machine learning, CNN

Location

https://www.fce.vutbr.cz/AIU/krc.r/turnout4-0/tis/index.html

Licence fee

The result is being used by the owner

www