YO‘LOVCHI TEMIR YO‘L VAGONLARIDA YONG‘INNI ERTA ANIQLASH UCHUN INTELLEKTUAL SENSORLAR TIZIMINI ISHLAB CHIQISH.
Keywords:
Kalit so‘zlar: yo‘lovchi vagonlari; yong‘inni erta aniqlash; intellektual sensorlar; sun’iy intellekt; gaz analizatori; termal tasvirlash; tutun konsentratsiyasi; real vaqt monitoringi; edge-kompyuter; xavfsizlik tizimlari; anomaliyani aniqlash algoritmi., Ключевые слова: пассажирские вагоны; раннее обнаружение пожара; интеллектуальные датчики; искусственный интеллект; газоанализатор; тепловизуализация; концентрация дыма; мониторинг в реальном времени; edge-вычисления; системы безопасности; алгоритм обнаружения аномалий., Keywords: passenger railway cars; early fire detection; intelligent sensors; artificial intelligence; gas analyzer; thermal imaging; smoke concentration; real-time monitoring; edge computing; safety systems; anomaly detection algorithm.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada yo‘lovchi temir yo‘l vagonlarida yong‘inni erta aniqlashga mo‘ljallangan intellektual sensorlar tizimini ishlab chiqishning ilmiy-texnik asoslari yoritilgan. Amaldagi yong‘in xavfsizligi tizimlarining texnik imkoniyatlari, cheklovlari va ulardagi kechikish omillari tahlil qilingan. Zamonaviy sensorlar — gaz chiqindilarini aniqlovchi, termal tasvirlovchi, tutun konsentratsiyasini o‘lchovchi hamda sun’iy intellekt yordamida “anomaliya tahlili”ni amalga oshiruvchi modullar integratsiya qilingan holda taklif etiladi. Tizim real vaqt monitoringi, ma’lumotlarning edge-kompyuterlarda qayta ishlanishi, xatoliklarni kamaytirish algoritmlari va avtomatik signalizatsiya mexanizmlariga asoslanadi. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, takomillashtirilgan intellektual sensorlar majmuasi yong‘inni erta bosqichlarda aniqlash imkoniyatini oshirishi, yo‘lovchilar xavfsizligini ta’minlash va texnik yo‘qotishlarni kamaytirishga xizmat qilishi aniqlangan.
Аннотация: В данной статье рассмотрены научно-технические основы разработки интеллектуальной сенсорной системы для раннего обнаружения пожара в пассажирских железнодорожных вагонах. Проведен анализ существующих систем пожарной безопасности, их технических возможностей, ограничений и факторов задержки. Предлагается интегрированная модель, включающая современные датчики — газоанализаторы, тепловизионные модули, сенсоры концентрации дыма и блоки искусственного интеллекта, осуществляющие анализ аномалий. Система основана на принципах мониторинга в реальном времени, локальной (edge) обработки данных, алгоритмах снижения вероятности ложных срабатываний и автоматическом оповещении. Результаты исследования показывают, что предложенный интеллектуальный сенсорный комплекс значительно повышает эффективность раннего выявления возгораний, обеспечивая безопасность пассажиров и снижая материальные повреждения.
Abstract: This article examines the scientific and technical foundations for developing an intelligent sensor system designed for early fire detection in passenger railway cars. The study analyzes the capabilities and limitations of existing fire safety systems and identifies the key factors causing detection delays. An integrated solution is proposed, combining modern sensors such as gas detectors, thermal imaging modules, smoke concentration sensors, and AI-based anomaly analysis units. The system relies on real-time monitoring, on-device (edge) data processing, false-alarm reduction algorithms, and automated alert mechanisms. The findings indicate that the improved intelligent sensor complex significantly enhances early fire detection performance, improves passenger safety, and reduces technical and material losses.
