БПЛА И ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОЦЕНКЕ РЕСУРСОВ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ

Чрезвычайные ситуации (ЧС) на железнодорожном транспорте, такие как обвалы, размывы путей, сходы вагонов и разрушения мостов, создают значительные проблемы для транспортной инфраструктуры и требуют оперативного реагирования

Традиционные методы обследования, основанные на визуальном осмотре и наземных геодезических измерениях, сопряжены с рядом ограничений: высокой трудоёмкостью, продолжительным временем выполнения работ, а также значительными рисками для персонала, работающего в опасных зонах. Кроме того, они не всегда обеспечивают достаточную детализацию и оперативность анализа.

С развитием технологий дистанционного зондирования всё более широкое распространение получают беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Современные БПЛА позволяют выполнять аэрофотосъёмку в высоком разрешении, создавать ортофотопланы и 3D-модели местности, проводить лидарное сканирование и тепловизионный мониторинг. Это открывает возможность оперативного сбора точных и пространственно привязанных данных, необходимых для анализа повреждений и расчёта объёмов восстановительных работ.

Целью настоящей работы является обоснование эффективности применения БПЛА при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железной дороге, а также описание технологий обработки и анализа полученных данных с использованием современных программных и алгоритмических решений.

БПЛА становятся ключевым элементом экстренного мониторинга и оперативного анализа последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) на железнодорожной инфраструктуре. Использование дронов позволяет ускорить получение детальной информации о состоянии повреждений, минимизировать риски для персонала и значительно сократить время принятия решений.

БПЛА применяются во многих сферах деятельности, в том числе:

1. Аэрофотосъемка и картографирование: создание цифровых карт с высоким разрешением (до нескольких см на автоматизированное построение 2D/3D-моделей местности (например, платформа SiteScan от Autodesk и 3D Robotics)).

2. Мониторинг инфраструктуры железных дорог: обследование путей и объектов (экономия ресурсов); высотных сооружений: осмотр труб, мостов, ветрогенераторов, вышек связи; промышленных объектов: резервуаров, тоннелей, котлов и других труднодоступных зон.

3. Доставка грузов: медикаментов, биоматериалов, продуктов, почты, товаров из интернет-магазинов. Используются автономные транспортные системы на базе БПЛА.

4. Поисково-спасательные операции: поиск людей в ЧС, обнаружение мин, разведка зон бедствий. При этом используются мультиспектральные камеры, тепловизоры, датчики радиации.

5. МЧС и безопасность: профилактика ЧС, мониторинг катастроф, доставка грузов в зоны бедствий; выявление незаконного строительства и опасных объектов.

Ключевые преимущества использования БПЛА:

· Экономия времени и ресурсов, доступ к труднодоступным местам, оперативность и мобильность (обеспечивается быстрый вылет, обследование начинается на интервале 10-30 минут после прибытия на место ЧС), облет труднодоступных зон (обвалы, разрушенные мосты) выполняется без риска для спасателей.

· Высокая детализация данных обеспечивается с помощью фотограмметрии (создания ортофотопланов — цифровых или фотографических изображений местности на основе аэрофотоснимков, преобразованных в ортогональную проекцию для устранения перспективных искажений и точной привязки к системе координат

· Автоматизированный анализ означает использование: цифровых моделей рельефа (ЦМР) для оценки объемов завалов, размывов; облаков точек в целях выявление смещений путей, деформаций насыпей.

· NDVI (Normalized Difference Vegetation Index — нормализованный разностный вегетационный индекс)-анализ — метод оценки состояния растительности по данным мультиспектральной съёмки, позволяющий выявлять зоны природных рисков (оползни, подтопления, пожары), контролировать повреждения инфраструктуры и планировать восстановительные работы на железнодорожном транспорте

2.1. Практический пример применения БПЛА для оценки ЧС на железной дороге

· Для оценки повреждений после размыва пути использовался БПЛА DJI Phantom 4 RTK, который выполнил аэрофотосъемку с разрешением 2 см на пиксель. Съемка включала 500 кадров с перекрытием 80%. На их основе была создана 3D-модель и ортофотоплан участка пути (таблица 1, таблица 2).

Результаты практического применения: на основе полученных данных была точно выявлена зона размыва протяженностью 25 м с объемом поврежденного грунта около 540 м³. Эта информация позволила оперативно спланировать и начать восстановительные работы.

Применение БПЛА в ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железной дороге позволяет существенно сократить время и ресурсы, повысить точность и снизить риски для персонала. Особенно эффективно применение современных фотограмметрических технологий и автоматизированных систем обработки данных, таких как WebODM

В условиях постоянного роста требований к скорости реагирования и точности анализа при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре применение БПЛА оказывается особенно эффективным. Практика показывает, что использование дронов даёт возможность перейти от субъективной оценки разрушений к комплексной цифровой диагностике.

БПЛА позволяют выполнять аэрофотосъёмку аварийных участков в высоком разрешении, обеспечивая тем самым точную фиксацию всех изменений на поверхности, включая подмывы, осадки земляного полотна и разрушения рельсово-шпальной решётки. Благодаря наличию RTK/GNSS-модулей на борту, обеспечивается субдециметровая точность координатной привязки изображений, что критически важно при сравнительном анализе состояния инфраструктуры «до» и «после» ЧС.

Важнейшее преимущество применения БПЛА заключается в их способности работать в труднодоступных и опасных зонах без риска для персонала

Сравнительный анализ эффективности традиционных методов обследования и технологий, основанных на применении БПЛА, представлен в таблице 2.

Таким образом, беспилотные технологии становятся важным компонентом современной системы аварийного реагирования, обеспечивая как визуальный, так и метрический контроль состояния железнодорожной инфраструктуры.

Процесс обследования и анализа аварийного участка железной дороги с применением БПЛА включает в себя несколько логически взаимосвязанных этапов, каждый из которых вносит вклад в формирование полной цифровой картины последствий ЧС.

Первоначально производится вылет БПЛА и выполнение аэрофотосъёмки участка. В условиях аварии, например, после схода вагонов, используется платформа DJI Matrice 300 RTK с камерой Zenmuse P1. Съёмка проводится с высоты порядка 60–70 метров, при этом обеспечивается перекрытие кадров по фронту и базису не менее 80%.

Результатом становится массив геопривязанных изображений, который далее подвергается обработке в специализированном программном обеспечении. Одним из таких решений является WebODM, позволяющий в автоматическом режиме формировать плотное облако точек, ортофотоплан и цифровую модель поверхности.

На этапе анализа цифровых моделей проводится расчёт масштабов повреждений. При этом, например, объём разрушенного грунта может быть вычислен по формуле: 

где V — объём деформации, Zi — высота i-й точки после ЧС, Z0 — эталонная высота до ЧС, Si — площадь соответствующей ячейки.

Дополнительно применяется анализ растительности на основе NDVI, позволяющий выделить потенциально нестабильные зоны:

где NIR — отражение в ближнем инфракрасном диапазоне, а RED — в красном. NDVI <0.2 сигнализирует об утере вегетационного покрова, что может указывать на размыв или эрозию.

Финальной частью этапа становится расчёт требуемых ресурсов на восстановление. Например, разрушение участка длиной 50 метров может потребовать замены до 60 метров рельсов, что связано с технологией стыковки и необходимым запасом по безопасности, восстановления 150 м³ балласта, а также установки новых опор контактной сети. Полученные цифровые данные позволяют формализовать эти расчёты и оптимизировать логистику доставки материалов и техники.

На практике применение БПЛА для обследования аварийных участков железной дороги даёт конкретные результаты, подтверждённые инженерными расчётами.

Один из показательных случаев относится к ликвидации последствий подмыва пути после продолжительных дождей. Для обследования был использован БПЛА DJI Matrice 300 RTK, оснащённый фотограмметрической камерой Zenmuse P1. За 20 минут съёмки был получен набор из 350 изображений с разрешением 1.8 см/пиксель. Обработка данных в Agisoft Metashape позволила построить цифровую модель местности и выявить зону размыва объёмом порядка 540 м³. Инженерные службы на основе этих данных оперативно определили объёмы щебня и песка, необходимые для восстановления насыпи, и обеспечили доставку техники в кратчайшие сроки.

Другой пример связан с аварией, произошедшей вследствие схода грузовых вагонов. Аварийный участок длиной около 500 метров был обследован с воздуха тем же типом БПЛА. Съёмка продолжалась 30 минут, после чего данные были обработаны в программном комплексе Pix4D. Полученный ортофотоплан позволил визуализировать повреждения рельсов, деформацию насыпи и разрушение четырёх опор контактной сети.

Преимущество заключалось в том, что, не дожидаясь прибытия тяжёлой техники, инженерные группы смогли на основании фотограмметрических моделей оценить фронт работ и рассчитать последовательность восстановительных мероприятий. Сокращение времени реагирования составило более 70% по сравнению с традиционным наземным обследованием.

Современные системы автоматизированного анализа данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов, формируют основу для быстрой и точной диагностики состояния объектов инфраструктуры после чрезвычайных ситуаций. В контексте железнодорожного транспорта наиболее широко применяются фотограмметрические и лидарные алгоритмы, реализованные в таких программных платформах, как Agisoft Metashape (коммерческое ПО, доступно для российских пользователей; альтернатива — OpenDroneMap/WebODM, свободно распространяемое ПО с открытым кодом), Pix4D (коммерческое ПО, доступ может быть ограничен; альтернативы — MicMac (open-source) и WebODM), а также инструменты анализа облаков точек CloudCompare (open-source, GPL), PDAL (open-source, BSD), LASTools (частично бесплатное, полный функционал — коммерческая лицензия; альтернатива — PDAL). Для нейросетевой сегментации дефектов применяется архитектура Mask R-CNN, доступная в реализациях PyTorch/TensorFlow (open-source).

Ключевую роль в построении трёхмерных моделей играет метод Structure from Motion (SfM). Он реализует реконструкцию сцены из серии перекрывающихся изображений, полученных с различных ракурсов

В упрощённом виде, оптимизационная задача SfM может быть описана уравнением минимизации ошибок проекций:

где xij — координаты наблюдаемой точки на изображении, Pi — параметры i-й камеры, Xj — координаты j-й 3D-точки, а π — функция проекции.

Для повышения точности применяется алгоритм Bundle Adjustment, обеспечивающий совместную нелинейную оптимизацию положения камер и пространственных точек.

При необходимости детализированной реконструкции объектов используется Multi-View Stereo (MVS). Он дополняет SfM, генерируя плотное облако точек по результатам триангуляции и стереосопоставления текстурных фрагментов изображений.

Альтернативным методом построения трёхмерной сцены выступает лидарное сканирование, при котором на летательном аппарате устанавливается лазерный дальномер. Принцип действия основан на измерении временного интервала между испусканием импульса и его возвращением от объекта. Расстояние до поверхности рассчитывается по формуле:

где D — расстояние до объекта, c — скорость света, ∆t — время между отправкой и получением сигнала.

После получения *.las-файлов с облаком точек осуществляется их обработка: фильтрация шумов, классификация поверхностей (грунт, растительность, конструкции), расчёт нормалей и построение цифровых моделей рельефа. Для этих целей применяются библиотеки PDAL и LASTools, позволяющие выполнять следующие этапы:

- устранение выбросов с помощью статистических фильтров;

- выделение поверхности земли алгоритмом CSF (Cloth Simulation Filter);

- построение модели поверхности методом Delaunay-триангуляции.

Таким образом, программные средства обеспечивают полный цикл: от загрузки изображений и облаков точек до генерации моделей, и проведения инженерных расчётов.

Полученные в результате съёмки данные являются основой для количественной оценки масштабов разрушений и точного расчёта необходимых ресурсов. Прежде всего, производится определение объёма деформированных масс грунта, требующих выемки или засыпки. Такой расчёт выполняется путём вычитания цифровой модели рельефа до ЧС из модели после инцидента. Это реализуется в ГИС-средах (например, QGIS, GRASS GIS) по формуле:

где Zi — значения высот в соответствующих пикселях, Si — площадь ячейки.

Кроме оценки геометрических характеристик разрушений, осуществляется моделирование логистических маршрутов доставки материалов и техники. Для этих целей применяется линейное программирование. Оптимизация затрат на транспортировку материалов с различных складов может быть сформулирована как задача минимизации целевой функции: 

с ограничениями 

где сij — стоимость перевозки из склада i на объект j, xij — объём перевозимого груза, ai ,bj — ресурсы на складе и потребности на объекте.

Реализация данной задачи осуществляется с использованием библиотек PuLP или SciPy.optimize, что позволяет быстро построить маршруты, минимизирующие логистические расходы и временные издержки.

Также значительное внимание уделяется автоматической детекции повреждений железнодорожного полотна. Для этой задачи применяется архитектура Mask R-CNN, объединяющая детекцию и семантическую сегментацию. В процессе обработки аэрофотоснимков нейросеть выявляет зоны трещин, просадок и дефектов рельсов. При наличии обученного набора данных точность распознавания превышает 95%, а производительность достигает 4–5 кадров в секунду на графических ускорителях.

Таким образом, методы анализа и расчёта на базе данных БПЛА позволяют перейти от описательной оценки к численно обоснованному планированию восстановительных мероприятий с высокой точностью и скоростью.

Современная тенденция в области цифровизации инженерных объектов и инфраструктурных систем заключается в переходе от изолированных процессов мониторинга к комплексной информационной среде, в которой данные, полученные из различных источников, интегрируются в единую цифровую модель. В этом контексте данные, полученные с беспилотных летательных аппаратов, представляют собой ценный ресурс, подлежащий интеграции с BIM (Building Information Modeling) и ГИС (Геоинформационные системы).

Создание информационной модели объекта на основе облаков точек, полученных в результате фотограмметрической или лидарной съёмки, осуществляется путём переноса данных в формат IFC и последующего импорта в такие программные комплексы, как Autodesk Revit, Tekla Structures или Bentley OpenBuildings. Это позволяет выполнять оценку технического состояния объекта с привязкой к его проектным характеристикам, а также формировать цифровой паспорт сооружения.

Параллельно, применение ГИС-систем (QGIS, ArcGIS) позволяет обрабатывать пространственно распределённые данные, анализировать риски (оползни, подтопления, эрозия), выполнять маршрутизацию и планирование ремонтных работ с учётом рельефа, плотности застройки и погодных условий. Например, наложение цифровой модели рельефа на кадастровую карту позволяет выявить зоны потенциальной нестабильности земляного полотна.

К числу перспективных направлений развития технологий БПЛА в контексте железнодорожной инфраструктуры следует отнести:

- Использование роя дронов, выполняющих синхронное обследование больших участков путей

- Внедрение глубоких нейросетей для многоклассовой сегментации дефектов полотна

- Переход к полной автоматизации цикла: от съёмки и анализа до формирования технического отчёта и расчёта восстановительных мероприятий.

- Применение мультиспектрального анализа не только для оценки растительности, но и для выявления коррозионных процессов на металлоконструкциях.

- Реализацию замкнутого контура «цифрового двойника» железнодорожного участка, интегрированного в систему мониторинга эксплуатационного состояния в реальном времени.

Таким образом, интеграция данных БПЛА с BIM/GIS-модулями способствует формированию целостного подхода к управлению жизненным циклом объектов железнодорожной инфраструктуры и повышает уровень готовности к ЧС.

Проведённый анализ подтвердил высокую эффективность применения беспилотных летательных аппаратов при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железной дороге. Их использование обеспечивает оперативность, точность и безопасность при обследовании аварийных участков, позволяя в кратчайшие сроки получить геопривязанные данные высокого разрешения и на их основе произвести инженерные расчёты

Благодаря внедрению современных алгоритмов фотограмметрии (SfM, MVS), методов лидарного сканирования, NDVI-анализа, а также нейросетевых архитектур (Mask R-CNN, U-Net), становится возможным выполнение автоматизированной обработки больших объёмов данных. Это, в свою очередь, сокращает время принятия решений и повышает точность оценки объёмов повреждений и объёмов восстановительных работ.

Интеграция с системами BIM и ГИС открывает возможности для комплексного анализа, планирования и визуализации инженерных решений. Формирование цифровых моделей объектов, создание интерактивных карт повреждений и автоматическая генерация отчётности делают процесс управления аварийно-восстановительными работами более технологичным и прозрачным.

Таким образом, технология применения БПЛА в ЧС на железной дороге обладает высоким потенциалом, а её дальнейшее развитие будет связано с расширением функциональности, интеграцией с цифровыми платформами и внедрением систем искусственного интеллекта в процесс анализа и принятия решений.