Development of an intelligent video analysis system to ensure safety at railway crossings

Abstract

В настоящей работе представлены результаты разработки программы на языке Python с использованием библиотеки алгоритмов OpenCV для обработки видео с помощью плотного оптического потока и тестом временного ограничения. На примере конкретной чрезвычайной ситуации на железнодорожном переезде рассчитан тормозной путь подвижного состава, выбран примерный временной интервал работы системы видеонаблюдения, который требует отработки и коррекции в реальных условиях. Описан план действий всей системы для предотвращения ДТП. Также были выявлены неточности работы алгоритма в обработке видео для дальнейшей работы.

This paper presents the results of the development of a program in Python using the OpenCV algorithm library for video processing using a dense optical stream and a time constraint test. On the example of a specific emergency situation at a railway crossing, the braking distance of the rolling stock is calculated, the approximate time interval of the video surveillance system is selected, which requires testing and correction in real conditions. An action plan for the entire system to prevent accidents is described. The inaccuracies of the algorithm in the video processing for further work were also revealed.