Внедрение систем автоматической идентификации подвижного состава позволяет повысить достоверность и оперативность отчетности о состоянии вагонных и локомотивных парков, уменьшить штат сотрудников, повысить уровень информационного сервиса во внутренних и транзитных международных перевозках. Системы радиочастотной идентификации обеспечивают высокую достоверность данных. Однако технология RFID предполагает размещение на каждом вагоне дополнительного устройства – кодового бортового датчика, что требует значительных материальных и временных ресурсов. Главным недостатком оптических систем является зависимость от погодных условий, загрязнений и вибрации поверхности вагона. В работе рассматривается комплексная система автоматической идентификации подвижного состава, в которой совмещаются технологии радиочастотной и оптической идентификации. Предложены структура и общие принципы построения такой системы. Предложен также алгоритм оптического распознавания номеров вагонов с применением искусственной нейронной сети, работоспособность которого подтверждается результатами имитационного моделирования.

Implementation the systems for automatic identification of rolling stock makes it possible to increase the data reliability and efficiency of reporting about the state of wagon and locomotive fleets, reduce the staff, increase the level of information service in national and transit international transportation. RFID systems provide high data reliability. However, RFID technology involves the placement of additional device on each car - on-board code sensor that requires significant material and time resources. The main disadvantage of optical systems is the dependence from weather conditions, impurity and vibration of the car surface. The paper considers the integrated system for automatic identification of rolling stock, which combines radio frequency and optical identification technologies. The structure and general principles of operating such system have been proposed. Algorithm for optical recognition of car numbers using an artificial neural network has been also proposed. Efficiency of proposed algorithms is confirmed by the results of simulation modeling.

Впровадження систем автоматичної ідентифікації рухомого складу дозволяє підвищити достовірність і оперативність звітності про стан вагонних і локомотивних парків, зменшити штат співробітників, підвищити рівень інформаційного сервісу у внутрішніх і транзитних міжнародних перевезеннях. Системи радіочастотної ідентифікації забезпечують високу достовірність даних. Проте технологія RFID потребує розміщення на кожному вагоні додаткового пристрою – кодового бортового датчика, що вимагає значних матеріальних та часових ресурсів. Головним недоліком оптичних систем є залежність від погодних умов, забруднень і вібрації поверхні вагона. В роботі розглядається комплексна система автоматичної ідентифікації рухомого складу, в якій поєднуються технології радіочастотної та оптичної ідентифікації. Запропонована структура та загальні принципи побудови такої системи. Запропоновано також алгоритм оптичного розпізнавання номерів вагонів із застосуванням штучної нейронної мережі, працездатність якого підтверджується результатами імітаційного моделювання