Текущий выпуск
На главную
Выпуск 2
13.07.2026
RUS
ENG
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ МАРШРУТИЗАЦИЯ ТРАНЗИТА: МЕТОДОЛОГИЯ ЦИФРОВОГО РАСКРЫТИЯ ПОТЕНЦИАЛА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ СТАНЦИЙ
Аннотация
Стратегическое развитие ОАО «РЖД» неразрывно связано с внедрением роботизи-
рованных комплексов и интеллектуальных систем управления. В статье обосновывается необ-
ходимость перехода от традиционных, зачастую реактивных, методов управления к сквозной
цифровой методологии, охватывающей как работу сортировочных станций, так и полигона в
целом. Предлагаемый подход фокусируется на использовании «окон возможностей», позволяю-
щих формировать дальние сквозные и двухгруппные поезда, минуя излишние переработки. Это
способно кардинально снизить эксплуатационные издержки, сократить оборот вагона и высвобо-
дить значительные внутренние резервы сети. Ключевым инструментом реализации становится
интеграция систем искусственного интеллекта и анализа больших данных для прогнозного
управления и достижения синергии между цифровыми станциями и полигоном управления.
Предлагаемый подход обеспечит увеличение доли сквозных поездов собственного формирова-
ния, следующих в дальнем сообщении без переработки на попутных сортировочных станциях.
Это позволит сохранить эффект от внедрения интеллектуальных алгоритмов поездообразова-
ния в рамках системы «Цифровая железнодорожная станция». В свою очередь оптимизация
маршрутов вагонопотоков в масштабах полигонов сети железных дорог на всем протяжении
перевозки способствует сокращению накладных расходов и минимизации потерь в соотношении
эксплуатационного и тарифного грузооборота.
Ключевые слова
цифровая железнодорожная станция (ЦЖС), «окна возможностей», адаптивное
планирование, сквозные поезда, интеллектуальное поездообразование, оптимизация вагонопото-
ков, большие данные, искусственный интеллект, эксплуатационная эффективность, полигонное
управление
Список использованной литературы
1. Солоп И. А., Солоп С. А., Чеботарева Е. А. Новые сквозные
5. Шенфельд К.П. О показателях качества организации перевозочного
процесса. //«Железнодорожный транспорт». – 2011. – №. 3. – С. 64-67
6. Пузеренко А.В., Максимов К.Ю., Боровлев П.В., Суханов А.В.
Использование концепции «Ошибочного» класса для повышения
качества распознавания номеров железнодорожных подвижных
единиц // Интеллектуальный транспорт. – 2025. – Т. 9,№1(33). – С. 27-32.
7. Бушуев С.В., Костров А.А., Ольгейзер И.А. Цифровая
цифровые технологии организации перевозочного процесса //
Научный взгляд в будущее. – 2018. – Т. 2. – №. 9. – С. 30-39.
2. Бородин А.Ф., Николаев К.Ю., Шиндеров Р.В., Прозоров В.В.
Организация вагонопотоков: условия, ограничения, цифровые
2. Бородин А.Ф., Николаев К.Ю., Шиндеров Р.В., Прозоров В.В.
решения // Железнодорожный транспорт. – 2025. –№6. – С. 11-19.
3. Шайков С. В. Системный подход в организации перевозочного
3. Шайков С. В. Системный подход в организации перевозочного
процесса на железнодорожном транспорте
//Вестник Ижевского государственного технического университета. – 2007. – №. 3. –
С. 177-180.
4. Андреев В.Е., Долгий А.И., Кудюкин В.В. [и др.] Цифровая
С. 177-180.
4. Андреев В.Е., Долгий А.И., Кудюкин В.В. [и др.] Цифровая
железнодорожная станция – от концепции к реальному
внедрению. // Автоматика, связь, информатика. – 2023. –№9. – С. 2-6.
5. Шенфельд К.П. О показателях качества организации перевозочного
6. Пузеренко А.В., Максимов К.Ю., Боровлев П.В., Суханов А.В.
качества распознавания номеров железнодорожных подвижных
единиц // Интеллектуальный транспорт. – 2025. – Т. 9,№1(33). – С. 27-32.
7. Бушуев С.В., Костров А.А., Ольгейзер И.А. Цифровая
железнодорожная станция: пример формализации алгоритма
приема грузового поезда // Интеллектуальный транспорт.
– 2025. – Т. 9,№ 3(35). – С. 77-85.
8. Долгий А.И., Вуколов А.В., Никонюк А.А. Цифровой подход
8. Долгий А.И., Вуколов А.В., Никонюк А.А. Цифровой подход
к созданию новой методологии управления перевозочным
процессом // Принята к публикации Транспорт Российской
Федерации. – 2026. –№6.
9. Фролов В.Ф. Новые подходы к управлению перевозочным
процессом. // Железнодорожный транспорт. – 2014.
9. Фролов В.Ф. Новые подходы к управлению перевозочным
процессом. // Железнодорожный транспорт. – 2014.
– №. 4. – С. 14-18.
10. Хатламаджиян А. Е., Яицков И. А., Степин И. А.
10. Хатламаджиян А. Е., Яицков И. А., Степин И. А.
Применение современных цифровых технологий
и технических средств для повышения безопасности
и эффективности перевозочного процесса подвижного
состава //Труды Ростовского государственного
университета путей сообщения. – 2020. – №. 1. – С. 107-110.
11. Луцкая М.И., Эрлих Н.В. Роль цифровой
11. Луцкая М.И., Эрлих Н.В. Роль цифровой
трансформации в перевозочном процессе.
// Наука и образование: достижения и перспективы :
Материалы VIII Международной научно-практической
конференции, Саратов, 21 декабря 2023 года.
конференции, Саратов, 21 декабря 2023 года.
– Самара – Саратов: Общество с ограниченной
ответственностью «Амирит». – 2023. – С. 297-302.
ответственностью «Амирит». – 2023. – С. 297-302.
INTELLIGENT TRANSIT ROUTING: A DIGITAL METHODOLOGY FOR UNLOCKING THE POTENTIAL OF RAILWAY STATIONS
Abstract
The strategic development of Russian Railways (JSCo «RZD») is inextricably linked with
the introduction of robotic complexes and intelligent control systems. The article substantiates the
need for a transition from traditional, often reactive, management methods to an end-to-end digital
methodology covering both the operation of marshalling yards and the polygon as a whole. The proposed
approach focuses on the use of «windows of opportunity», which make it possible to form long-distance
through and two-group trains, bypassing unnecessary reprocessing. This can radically reduce operating
costs, shorten wagon turnover, and release significant internal reserves of the network. The key tool for
implementation is the integration of artificial intelligence systems and big data analytics for predictive
management and achieving synergy between digital stations and the control polygon. The proposed
approach will ensure an increase in the share of self-formed through trains operating in long-distance
service without reprocessing at intermediate marshalling yards. This will preserve the effect of the
introduction of intelligent train formation algorithms within the «Digital Railway Station» system. In
turn, the optimization of wagon flow routes across the railway network polygons throughout the entire
transportation route helps to reduce overhead costs and minimize losses in the ratio of operational and
tariff freight turnover.
Keywords
digital railway station (DRS), «windows of opportunity», adaptive planning, through trains,
intelligent train formation, wagon flow optimization, big data, artificial intelligence, operational efficiency,
polygon-based management
References
1. Solop I.A., Solop S.A., Chebotareva E.A. Novyye skvoznyye tsifrovyye tekhnologii organizatsii transportnogo
protsessa (New end-to-end digital technologies for organizing the transportation process).
Nauchnyy vzglyad v budushcheye (A Scientific Look into the Future), 2018, no. 2(9), pp. 30-39. (in
Russian)
2. Borodin A.F., Nikolaev K.Yu., Shinderov R.V., Prozorov V.V. Borodin A.F., Nikolaev K.Yu., Shinderov R.V.,
ProzorovV.V. Organizatsiya vagonopotokov: usloviya, ogranicheniya, tsifrovyye resheniya (Organization
of Railcar Flows: Conditions, Constraints, and Digital Solutions). Zheleznodorozhnyy transport (Railway
transport), 2026, no. 6, pp. 11-19. (in Russian)
3. Shaikov S.V. Shaikov S.V. Sistemnyy podkhod v organizatsii perevozochnogo protsessa na zheleznodorozhnom
transporte. (System Approach in the Organization of the Transportation Process in Railway
Transport). Vestnik IzhGTU (Bulletin of IzhSTU), 2007, no. 3, pp. 177-180 (in Russian)
4. Andreev V.E., Dolgiy A.I., Kudyukin V.V. [et al.] Tsifrovaya zheleznodorozhnaya stantsiya – ot kontseptsii
k realnomu vnedreniyu (Digital railway station – from concept to real implementation). Avtomatika,
svyaz, informatika (Automation, communication, informatics), 2023, no. 9, pp. 2-6. (in Russian)
5. Shenfeld K.P. Shenfeld K.P. O pokazatelyakh kachestva organizatsii perevozochnogo protsessa (On
indicators of the quality of organization of the transportation process). Zheleznodorozhnyy transport
(Railway transport), 2011, no. 3, pp. 64–67. (in Russian)
6. Puzerenko A.V., Maksimov K.Yu., Borovlev P.V., Sukhanov A.V. Puzerenko A.V., Maksimov K.Yu., Borovlev
P.V., Sukhanov A.V. Ispolzovaniye kontseptsii «Oshibochnogo» klassa dlya povysheniya kachestva raspoznavaniya
nomerov zheleznodorozhnykh podvizhnykh yedinits (Using the concept of an «erroneous»
class to improve the quality of recognition of railway rolling stock numbers). Intellektualnyy transport
(Intelligent transport), 2025, vol. 9, no. 1(33), pp. 27-32. (in Russian)
7. Bushuev S.V., Kostrov A.A., Olgeyzer I.A. Bushuev S.V., Kostrov A.A., Olgeyzer I.A. Tsifrovaya zheleznodorozhnaya
stantsiya: primer formalizatsii algoritma priyema gruzovogo poyezda (Digital railway
station: an example of formalizing the algorithm for receiving a freight train). Intellektualnyy transport
(Intelligent transport), 2025, vol. 9, no. 3(35), pp. 77-85. (in Russian)
8. Dolgiy A.I., Vukolov A.V., Nikonyuk A.A. Dolgiy A.I., Vukolov A.V., Nikonyuk A.A. Tsifrovoy podkhod k
sozdaniyu novoy metodologii upravleniya perevozochnym protsessom (Digital approach to creating
a new methodology for managing the transportation process). Accepted in: Transport Rossiyskoy
Federatsii (Transport of the Russian Federation), 2026, no. 6. (in Russian)
9. Frolov V.F. Frolov V.F. Novyye podkhody k upravleniyu perevozochnym protsessom (New approaches to
managing the transportation process). Zheleznodorozhnyy transport (Railway transport), 2014, no. 4,
pp. 14-18. (in Russian)
10. Khatlamadzhiyan A.E., Yaitskov I.A., Stepin I.A. Khatlamadzhiyan A.E., Yaitskov I.A., Stepin I.A. Primeneniye
sovremennykh tsifrovykh tekhnologiy i tekhnicheskikh sredstv dlya povysheniya bezopasnosti
i effektivnosti perevozochnogo protsessa podvizhnogo sostava (Application of modern digital technologies
and technical means to improve the safety and efficiency of the rolling stock transportation
process). Trudy Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta putey soobshcheniya (Proceedings of the
Rostov State Transport University), 2020, no. 1, pp. 107-110. (in Russian)
11. Lutskaya M.I., Erlikh N.V. Lutskaya M.I., Erlikh N.V. Rol tsifrovoy transformatsii v perevozochnom
protsesse (The role of digital transformation in the transportation process). Nauka i obrazovaniye: dostizheniya
i perspektivy: Materialy VIII Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, Saratov,
21 dekabrya 2023 goda (Science and education: achievements and prospects: Proceedings of the VIII
International scientific-practical conference, Saratov, December 21, 2023). Samara-Saratov: Amirit LLC,
2023, pp. 297-302. (in Russian)
ОРГАНИЗАЦИЯ КОМБИНИРОВАННЫХ ПЕРЕВОЗОК КОНТЕЙНЕРНЫХ ГРУЗОВ В УСЛОВИЯХ ИНФРАСТРУКТУРНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ
Аннотация
В статье рассматривается актуальная проблема обеспечения своевременности достав-
ки контейнерных грузов в условиях инфраструктурных ограничений на сети ОАО «РЖД». Пред-
ложен системный подход к организации комбинированных железнодорожно-автомобильных
перевозок с динамической переадресацией и перегрузкой грузов в пути следования для обхода
загруженных участков инфраструктуры. На основе формализации маршрутной сети в виде взве-
шенного графа и использования алгоритмов поиска оптимальных маршрутов (Прима, Флойда-
Уоршелла) разработана модель выбора рационального способа доставки, минимизирующего
общее время доставки и издержки. Особое внимание уделено условиям принятия решений о
перегрузе до входа на лимитирующий участок, что позволяет избежать простоев и обеспечить
выполнение обязательств «точно в срок». Для практической реализации модели обозначены ос-
новные категории данных, необходимых для построения адекватной информационной основы.
Ключевые слова
инфраструктурные ограничения, рациональный способ доставки, комбинированные
железнодорожно-автомобильные перевозки
Список использованной литературы
1. Вакуленко С.П., Насыбуллин А.М., Айсина Л.Р., Роменский Д.Ю.,
Мехедов М.И. Новый взгляд на технологию контейнерных
перевозок железнодорожным транспортом // Техника и технология
транспорта. – 2022. –№1 (24). – С. 12-16.
2. Иванов Б.И., Мехедов М.И., Федулин В.Г., Тимченко А.Ю.,
транспорта. – 2022. –№1 (24). – С. 12-16.
2. Иванов Б.И., Мехедов М.И., Федулин В.Г., Тимченко А.Ю.,
Бирюкова В.В., Камшилин Н.И. Новые подходы к организации
контейнерных железнодорожных перевозок // Железнодорожный
транспорт и технологии: сборник тр. Всерос. науч.-практ. конф.
с международ. уч. / Уральск. гос. ун-т путей сообщ. – Екатеринбург,
2024. – С. 309-313.
3. Арипов Н.М., Камалетдинов Ш.Ш. Моделирование процессов
3. Арипов Н.М., Камалетдинов Ш.Ш. Моделирование процессов
автоматизированного сменносуточного планирования погрузки
грузов на железнодорожном транспорте // Инновационный
транспорт. – Екатеринбург: УрГУПС: Рос. акад. трансп. – 2023.
транспорт. – Екатеринбург: УрГУПС: Рос. акад. трансп. – 2023.
–№3 (49). – С. 55-59.
4. Котенко А.Г., Сатторов С.Б. К вопросу усиления пропускной
4. Котенко А.Г., Сатторов С.Б. К вопросу усиления пропускной
способности линии при введении ускоренных грузовых перевозок
// Известия Транссиба. – 2023. –№4 (56). – С. 44-56.
5. Турдиев С.С., Исломова М.Н. Оптимизация перевозок:
нахождение оптимальных путей и маршрутов с помощью алгоритмов
Дейкстры и Флойда-Уоршелла // Ресурсосберегающие технологии
на транспорте. – 2023. – Т. 2023. –№2023. – С. 365-369.
6. Goryainov S., Konstantinova E.V., Li H., Zhao D. Integral graphs obtained
5. Турдиев С.С., Исломова М.Н. Оптимизация перевозок:
нахождение оптимальных путей и маршрутов с помощью алгоритмов
Дейкстры и Флойда-Уоршелла // Ресурсосберегающие технологии
на транспорте. – 2023. – Т. 2023. –№2023. – С. 365-369.
6. Goryainov S., Konstantinova E.V., Li H., Zhao D. Integral graphs obtained
by dual Seidel switching // Linear Algebra and its Applications. – 2020. – V.
604. – P. 476-489. 7. Nutz M., Wang R. The directional optimal transport
// Annals of Applied Probability. – 2022. –№32 (2).– P. 1400-1420.
8. Chen S., Liu Y., Zou L., Wang Z., Lin Y., Chen Y., Pan A. Combining
8. Chen S., Liu Y., Zou L., Wang Z., Lin Y., Chen Y., Pan A. Combining
optimal transport and embeddingbased approaches for more expressiveness
in unsupervised graph alignment // arXiv:2406.13216v1
[cs.LG]. – 2024. – 51 p. – DOI:10.48550/arXiv.2406.13216.
9. Kotenko A.G., Malakhova T.A., Shmatkov R.N., Tushin N.A. Description
in unsupervised graph alignment // arXiv:2406.13216v1
[cs.LG]. – 2024. – 51 p. – DOI:10.48550/arXiv.2406.13216.
9. Kotenko A.G., Malakhova T.A., Shmatkov R.N., Tushin N.A. Description
of multimodal transport networks by means of graph models
// Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – V. 2131. –
№3. – P. 032009.
// Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – V. 2131. –
№3. – P. 032009.
ORGANIZATION OF COMBINED CONTAINER CARGO TRANSPORTATION UNDER INFRASTRUCTURE CONSTRAINTS
Abstract
The article considers the urgent problem of ensuring timely delivery of container cargo under
infrastructure constraints on the Russian Railways network. A systematic approach to the organization
of combined rail-road transportation with dynamic re-routing and reloading of cargo en route to bypass
congested infrastructure sections is proposed. Based on the formalization of the route network as
a weighted graph and the use of optimal route search algorithms (Prim, Floyd-Warshall), a model
for choosing a rational delivery method that minimizes total delivery time and costs is developed.
Special attention is paid to the conditions for making decisions about reloading before entering the
limiting section, which allows avoiding downtime and fulfilling «just-in-time» obligations. For practical
implementation of the model, the main categories of data necessary for building an adequate information
base are identified.
Keywords
infrastructure constraints, rational delivery method, combined rail-road transportation
References
1. Vakulenko S.P., Nasybullin A.M., Aysina L.R., Romenskiy D.Yu., Mekhedov M.I. Novyy vzglyad na
tekhnologiyu konteynernykh perevozok zheleznodorozhnym transportom (A new look at the technology
of container transportation by rail). Tekhnika i tekhnologiya transporta (Equipment and Technology of
Transport), 2022, no. 1 (24), pp. 12-16. (in Russian)
2. Ivanov B.I., Mekhedov M.I., Fedulin V.G., Timchenko A.Yu., Biryukova V.V., Kamshilin N.I. Novyye
podkhody k organizatsii konteynernykh zheleznodorozhnykh perevozok (New approaches to the organization
of container rail transportation). Zheleznodorozhnyy transport i tekhnologii: sbornik tr.
Vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunarod. uch. (Railway Transport and Technologies: Proceedings
of the All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation), Ekaterinburg,
2024, pp. 309-313. (in Russian)
3. Aripov N.M., Kamaletdinov Sh.Sh. Modelirovaniye protsessov avtomatizirovannogo smenno-sutochnogo
planirovaniya pogruzki gruzov na zheleznodorozhnom transporte (Modeling of automated shift-daily
planning processes for cargo loading in railway transport). Innovatsionnyy transport (Innovative
Transport), Ekaterinburg: UrGUPS: Ros. akad. transp., 2023, no. 3 (49), pp. 55-59. (in Russian)
4. Kotenko A.G., Sattorov S.B. K voprosu usileniya propusknoy sposobnosti linii pri vvedenii uskorennykh
gruzovykh perevozok (On the issue of increasing line capacity with the introduction of accelerated
freight transportation).
5. Turdiev S.S., Islomova M.N. Optimizatsiya perevozok: nakhozhdeniye optimal’nykh putey i marshrutov
s pomoshch’yu algoritmov Deykstry i Floyda-Uorshella (Optimization of transportation: finding optimal
paths and routes using Dijkstra and Floyd-Warshall algorithms). Resursosberegayushchiye tekhnologii
na transporte (Resource-Saving Technologies in Transport), 2023, vol. 2023, no. 2023, pp. 365-369. (in
Russian)
6. Goryainov S., Konstantinova E.V., Li H., Zhao D. Integral graphs obtained by dual Seidel switching.
Linear Algebra and its Applications, 2020, vol. 604, pp. 476-489.
7. Nutz M., Wang R. The directional optimal transport. Annals of Applied Probability, 2022, no. 32 (2), pp.
1400-1420.
8. Chen S., Liu Y., Zou L., Wang Z., Lin Y., Chen Y., Pan A. Combining optimal transport and embeddingbased
approaches for more expressiveness in unsupervised graph alignment. arXiv:2406.13216v1 [cs.LG],
2024, 51 p. DOI:10.48550/arXiv.2406.13216.
9. Kotenko A.G., Malakhova T.A., Shmatkov R.N., Tushin N.A. Description of multimodal transport
networks by means of graph models. Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 2131, no. 3,
p. 032009.
ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ И ТРАНСФОРМАЦИИ СТРУКТУРЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ НА АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГАХ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ
Аннотация
В статье исследованы этапы формирования и трансформации структуры интеллек-
туальных транспортных систем на автомобильных дорогах общего пользования Российской
Федерации с учетом изменения нормативно-правовой среды, технологических приоритетов
и структуры применяемого оборудования. Целью работы является выявление закономерно-
стей эволюции интеллектуальных транспортных систем и факторов, определивших переход
от локальных технических решений к интегрированным цифровым платформам управления
дорожным движением. В рамках исследования проведен количественный и качественный анализ
внедряемых технических средств на различных этапах развития, проанализирована динамика
соотношения отечественного и иностранного оборудования, а также оценено влияние политики
импортозамещения, требований совместимости и сертификации на архитектуру систем. Особое
внимание уделено роли федеральных и отраслевых нормативных документов в формировании
современной конфигурации интеллектуальных транспортных систем. Полученные результаты
позволяют уточнить тенденции оптимизации аппаратной составляющей, усиления роли про-
граммных и платформенных решений, а также развития технологий высокоавтоматизированных
транспортных средств и развития технологий взаимодействия транспортных средств с инфра-
структурой и окружающей средой. Практическая значимость работы заключается в возможности
использования выявленных закономерностей при планировании развития интеллектуальных
транспортных систем в регионах Российской Федерации, формировании технических требова-
ний к оборудованию, обосновании инвестиционных решений и разработке программ цифровой
трансформации дорожной отрасли.
Ключевые слова
интеллектуальные транспортные системы, автоматизация дорожного движения,
структура оборудования ИТС, этапы трансформации ИТС, цифровизация дорог
Список использованной литературы
1. Ефимов А. А., Медведева К. С. Интеллектуальные транспортные
системы: перспективы, эффективность и проблемы
// IJAS. – 2025. –№1. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=
82539049 (дата обращения: 25.01.2026).
2. Кондрашова Е. А., Мертвищев Г. А., Латышенок Н. М. ИТС
82539049 (дата обращения: 25.01.2026).
2. Кондрашова Е. А., Мертвищев Г. А., Латышенок Н. М. ИТС
как устойчивое развитие транспортной инфраструктуры
// Инновации в информационных технологиях, машиностроении
и автотранспорте. Сборник материалов V Международной
научно-практической конференции. – 2021. – С. 217-219.
3. Торопов Н. Ю., Анохов И. В. Цифровизация автомобильных
научно-практической конференции. – 2021. – С. 217-219.
3. Торопов Н. Ю., Анохов И. В. Цифровизация автомобильных
дорог: учиться на уроках прошлого // Автомобильные дороги.
– 2025. –№9 (1126). – С. 104-109.
4. Кузнецов С. А., Николаев В. А. Организационно-технические
4. Кузнецов С. А., Николаев В. А. Организационно-технические
аспекты внедрения интеллектуальных транспортных систем
в городских агломерациях // Экономика и управление. – 2025.
в городских агломерациях // Экономика и управление. – 2025.
–№6. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82650250
(дата обращения: 30.01.2025).
5. Торопов Н. Ю., Федосеенкова Е. С. Развитие нормативной
5. Торопов Н. Ю., Федосеенкова Е. С. Развитие нормативной
базы в области интеллектуальных транспортных систем
// Дороги и мосты. – 2023. –№2 (50). – С. 13-40.
6. Вальковская А. А., Кривошеев А. В., Павлов Н. В.,
6. Вальковская А. А., Кривошеев А. В., Павлов Н. В.,
Свистельников А. А. Проблемы применения
стандартов в области интеллектуальных транспортных систем
стандартов в области интеллектуальных транспортных систем
// ИТС Регионам. – 2025. –№32. – URL: https://www.itsjournal.ru/
(дата обращения: 30.01.2025).
7. Андреев Е. О., Жанказиев С. В., Зырянов В. В., Павлов А. С.
7. Андреев Е. О., Жанказиев С. В., Зырянов В. В., Павлов А. С.
Развитие архитектуры интеллектуальных транспортных систем
// T-COMM: Телекоммуникации и транспорт. – 2024. –№1. – С.
38-43.
8. Агуреев И. Е., ФедюкинЮ. В. Методика построения
38-43.
8. Агуреев И. Е., ФедюкинЮ. В. Методика построения
функциональной архитектуры интеллектуальных транспортных
систем // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного
технического университета (МАДИ). – 2024. –№3 (78). – С. 78-87.
9. Лапшин В. С., Елькин Д. М., Кучеров С. А., Рогозов Ю. И.
технического университета (МАДИ). – 2024. –№3 (78). – С. 78-87.
9. Лапшин В. С., Елькин Д. М., Кучеров С. А., Рогозов Ю. И.
Обзор методов проектирования архитектур интеллектуальных
транспортных систем // ИВД. – 2018. – № 4 (51). – URL: https:
//cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-proektirovaniya-arhitektur-intel
lektualnyh-transportnyh-sistem (дата обращения: 26.06.2026).
10. Бажина М. А. Интеллектуальные транспортные систем
– основа de lega ferenda транспортной системы Российской
Федерации // Journal of digital technologies and law. – 2023. –№3. – С. 630-649.
11. Волкова Е. М., Васильева М. Е., Романов А. С. Интеллектуальные
транспортные системы в российских агломерациях: сущность,
//cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-proektirovaniya-arhitektur-intel
lektualnyh-transportnyh-sistem (дата обращения: 26.06.2026).
10. Бажина М. А. Интеллектуальные транспортные систем
– основа de lega ferenda транспортной системы Российской
Федерации // Journal of digital technologies and law. – 2023. –№3. – С. 630-649.
11. Волкова Е. М., Васильева М. Е., Романов А. С. Интеллектуальные
транспортные системы в российских агломерациях: сущность,
структура и направления развития // ИТСТ. – 2023. –№4. – URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnye-transportnye-sistemy-v-r
ossiyskih-aglomeratsiyah-suschnost-struktura-i-napravleniya-razvitiya (дата
обращения: 26.06.2026).
12. Алексеев В. М., Баран
ов Л. А., Кулагин М. А., Сидоренко В. Г. Построение архитектуры интеллек-
туальной системы управления городской рельсовой транспортной системой
https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnye-transportnye-sistemy-v-r
ossiyskih-aglomeratsiyah-suschnost-struktura-i-napravleniya-razvitiya (дата
обращения: 26.06.2026).
12. Алексеев В. М., Баран
ов Л. А., Кулагин М. А., Сидоренко В. Г. Построение архитектуры интеллек-
туальной системы управления городской рельсовой транспортной системой
// Мир транспорта. –
2021. –№1 (92). – С. 18-46.
2021. –№1 (92). – С. 18-46.
STAGES OF DEVELOPMENT AND TRANSFORMA
Abstract
This article examines the formation and transformation stages of intelligent transport
systems on public roads in the Russian Federation, considering changes in the regulatory environment,
technological priorities, and equipment structure. The study aims to identify patterns in intelligent
transport systems evolution and factors driving the shift from local solutions to integrated digital
traffic management platforms. The research included quantitative and qualitative analysis of technical
means at different development stages, analysis of the domestic-foreign equipment ratio dynamics, and
assessment of import substitution policies, compatibility requirements, and certification impacts on
system architecture. Particular attention is given to federal and industry regulations shaping the current
intelligent transport systems configuration. The results clarify trends in hardware optimization, the
growing role of software and platform solutions, and the development of VATS and V2X technologies.
The practical significance lies in applying the identified patterns to regional intelligent transport systems
planning, defining equipment requirements, supporting investment decisions, and developing road
industry digital transformation programs.
Keywords
intelligent transport systems, road traffic automation, ITS equipment structure, ITS transformation
stages, road digitalization
References
1. Efimov A.A., Medvedeva K.S. Intellektualnyye transportnyye sistemy: perspektivy, effektivnost i problemy
(Intelligent transport systems: prospects, efficiency and problems). IJAS, 2025, no. 1. URL:
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82539049 (accessed 25.01.2026). (in Russian)
2. Kondrashova E.A., Mertvishchev G.A., Latyshenok N.M. ITS kak ustoychivoye razvitiye transportnoy
infrastruktury (ITS as a sustainable development of transport infrastructure). Innovatsii v informatsionnykh
tekhnologiyakh, mashinostroyenii i avtotransporte. Sbornik materialov V Mezhdunarodnoy
nauchno-prakticheskoy konferentsii (Innovations in Information Technologies, Mechanical Engineering
and Motor Transport. Collection of materials of the V International Scientific and Practical Conference),
2021, pp. 217-219. (in Russian)
3. Toropov N.Yu., Anokhov I.V. Tsifrovizatsiya avtomobilnykh dorog: uchitsya na urokakh proshlogo
(Digitalization of roads: learning from the lessons of the past). Avtomobilnyye dorogi (Automobile
Roads), 2025, no. 9 (1126), pp. 104-109. (in Russian)
4. Kuznetsov S.A., Nikolaev V.A. Organizatsionno-tekhnicheskiye aspekty vnedreniya intellektualnykh
transportnykh sistem v gorodskikh aglomeratsiyakh (Organizational and technical aspects of the
implementation of intelligent transport systems in urban agglomerations). Ekonomika i upravleniye
(Economics and Management), 2025, no. 6. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82650250
(accessed 30.01.2025). (in Russian)
5. Toropov N.Yu., Fedoseenkova E.S. Razvitiye normativnoy bazy v oblasti intellektualnykh transportnykh
sistem (Development of the regulatory framework in the field of intelligent transport systems). Dorogi i
mosty (Roads and Bridges), 2023, no. 2 (50), pp. 13-40. (in Russian)
6. Valkovskaya A.A., Krivosheev A.V., Pavlov N.V., Svistelnikov A.A. Problemy primeneniya standartov v
oblasti intellektualnykh transportnykh sistem (Problems of applying standards in the field of intelligent
transport systems). ITS Regionam (ITS to Regions), 2025, no. 32. URL: https://www.itsjournal.r
u/ (accessed 30.01.2025). (in Russian)
7. Andreev E.O., Zhankaziev S.V., Zyryanov V.V., Pavlov A.S. Razvitiye arkhitektury intellektualnykh
transportnykh sistem (Development of the architecture of intelligent transport systems). T-COMM:
Telekommunikatsii i transport (T-COMM: Telecommunications and Transport), 2024, no. 1, pp. 38-43.
(in Russian)
8. Agureev I.E., Fedyukin Yu.V. Metodika postroyeniya funktsionalnoy arkhitektury intellektualnykh transportnykh
sistem (Methodology for building a functional architecture of intelligent transport systems).
Vestnik Moskovskogo avtomobilno-dorozhnogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta (MADI)
(Bulletin of the Moscow Automobile and Road State Technical University (MADI)), 2024, no. 3 (78), pp.
78-87. (in Russian)
9. Lapshin V.S., Elkin D.M., Kucherov S.A., Rogozov Yu.I. Obzor metodov proyektirovaniya arkhitektur
intellektualnykh transportnykh sistem (Review of methods for designing architectures of intelligent
transport systems). IVD, 2018, no. 4 (51). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzo
r-metodov-proektirovaniya-arhitektur-intellektualnyh-transportnyh-sistem
(accessed 26.06.2026). (in Russian)
10. Bazhina M.A. Intellektualnyye transportnyye sistemy — osnova de lega ferenda transportnoy sistemy
Rossiyskoy Federatsii (Intelligent transport systems as the basis de lega ferenda of the transport system
of the Russian Federation). Journal of Digital Technologies and Law, 2023, no. 3, pp. 630-649. (in
Russian)
11. Volkova E.M., Vasilyeva M.E., Romanov A.S. Intellektualnyye transportnyye sistemy v rossiyskikh
aglomeratsiyakh: sushchnost, struktura i napravleniya razvitiya (Intelligent transport systems in
Russian agglomerations: essence, structure and directions of development). ITST, 2023, no. 4. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnye-transportnye-sistemy-v
-rossiyskih-aglomeratsiyah-suschnost-struktura-i-napravleniya-razvitiya
(accessed 26.06.2026). (in Russian)
12. Alekseev V.M., Baranov L.A., Kulagin M.A., Sidorenko V.G. Postroyeniye arkhitektury intellektualnoy
sistemy upravleniya gorodskoy relsovoy transportnoy sistemoy (Building the architecture of an intelligent
control system for an urban rail transport system). Mir transporta (World of Transport), 2021, no. 1
(92), pp. 18-46. (in Russian)
ПЕРСПЕКТИВЫ ТЕХНИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКИХ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ
Аннотация
Рассмотрены основные направления технического и технологического развития
российских железных дорог на перспективу примерно до 40-50 лет. За такой период железные
дороги должны существенно повысить значения ключевых показателей своей работы. В основу
выбора перспективных направлений технико-технологического развития российских железных
дорог предложено положить в первую очередь использование достижений IV-й промышленной
революции, которая началась в 20-е годы текущего столетия, а также уже известные, высоко-
эффективные, но еще не реализованные решения прошедших революций. Требуется глубокое
изучение новых возможностей, порождаемых IV-й промышленной революцией по развитию
технических средств и технологий применительно к отраслям железнодорожного транспорта,
инфраструктуре, подвижному составу, системам управления движением и перевозочным процес-
сом. В статье рассмотрены основные направления, по которым развивается IV-я промышленная
революция и даны предложения по их использованию с учетом специфики работы железных
дорог.
Ключевые слова
IV-я промышленная революция, новые направления развития,железные дороги, циф-
ровизация, информационно-управляющие системы, искусственный интеллект, эксплуатационный
ресурс технических средств
Список использованной литературы
1. Клаус Шваб. Четвертая промышленная революция. – М.: «Э»,
2016. – 208 с.
2. Мехедов М.И., Сотников Е.А., Холодняк П.С., Курсин Д.А.
2. Мехедов М.И., Сотников Е.А., Холодняк П.С., Курсин Д.А.
Корниенко Н.В. Оптимизация условий
организации движения соединенных поездов на постоянной основе
организации движения соединенных поездов на постоянной основе
на Транссибирской магистрали Восточного полигона сети железных
дорог // Вестник ВНИИЖТ. – 2021. – Т. 80. –№1. – С. 4-12.
3. Кобзев С.А. и др. Комплексная технология интервального
3. Кобзев С.А. и др. Комплексная технология интервального
регулирования движения поездов. –
М.: Т8 издательские технологии, 2023. – 216 С.
4. Увеличение габаритов и повышение погонных нагрузок грузовых
вагонов / под ред. В.М. Богданова // Труды ВНИИЖТ. – 1983. –№660. – 85 С.
5. Никифорова Г.И., Подвербных А.А., Федорова Н.Б. Развитие
контейнерных перевозок на железнодорожном транспорте в современных
М.: Т8 издательские технологии, 2023. – 216 С.
4. Увеличение габаритов и повышение погонных нагрузок грузовых
вагонов / под ред. В.М. Богданова // Труды ВНИИЖТ. – 1983. –№660. – 85 С.
5. Никифорова Г.И., Подвербных А.А., Федорова Н.Б. Развитие
контейнерных перевозок на железнодорожном транспорте в современных
условиях // Техника транспорта: образование и практика (ПГУПС). – 2022.
– Т. 3. –№4. – С. 405-409.
6. Боженко С.А., Новожилова У.А., Легостаева Н.В. Анализ и перспективы
развития контейнерных перевозок в РФ в современных условиях
6. Боженко С.А., Новожилова У.А., Легостаева Н.В. Анализ и перспективы
развития контейнерных перевозок в РФ в современных условиях
// Вестник науки. – 2023. –№7 (64). – Т. 3. – С. 8-13.
7. Лернер А.Я. Начало кибернетики. – М.: Наука, 1967. – 400 С.
8. Мехедов М.И., Сотников Е.А., Холодняк П.С., Лобанов С.В. Переход
7. Лернер А.Я. Начало кибернетики. – М.: Наука, 1967. – 400 С.
8. Мехедов М.И., Сотников Е.А., Холодняк П.С., Лобанов С.В. Переход
к автоматизированным информационно-управляющим системамоперативного управления перевозочным процессом в сети ОАО «РЖД»: постановка задачи
// Вестник ВНИИЖТ. – 2024. – Т. 83. –№3. – С. 231-237.
9. Угрюмов А.К. Неравномерность движения поездов. – М.: Транспорт,
// Вестник ВНИИЖТ. – 2024. – Т. 83. –№3. – С. 231-237.
9. Угрюмов А.К. Неравномерность движения поездов. – М.: Транспорт,
1968. – 112 С.
10. Шенфельд К.П., Сотников Е.А. Развитие методов управления
перевозочным процессом на железнодорожном транспорте
10. Шенфельд К.П., Сотников Е.А. Развитие методов управления
перевозочным процессом на железнодорожном транспорте
в современных условиях. – М.: Научный мир, 2015. – 202 С.
11. Савин А.В., Борц А.И., Святозарова И.В., Дорошкевич А.А.
11. Савин А.В., Борц А.И., Святозарова И.В., Дорошкевич А.А.
Применение композитных материалов на железнодорожном транспорте
// Путь и путевое хозяйство. – 2020. –№1. – С. 15-17.
12. Дориомедов М.С., Дасковский М.И., Скрипачев С.Ю., Шеин Е.А. Полимерные композиционные материалы в железнодорожном транспорте
12. Дориомедов М.С., Дасковский М.И., Скрипачев С.Ю., Шеин Е.А. Полимерные композиционные материалы в железнодорожном транспорте
// Труды ВИАМ. – 2016. –№7 (42). – С. 113-117.
13. Дудоров Е.А., Кудюкин В.В., Котова К.А. Робототехнические комплексы
обслуживания подвижного состава российских железных дорог
// Известия высших учебных заведений. Машиностроение. –
2022. –№9. – С. 3-15. – DOI:10.18698/0536-1044-2022-9-3-15.
14. ГнездиловаЮ.С. Робототехника как элемент четвертой промышленной
революции и перспективы развития робототехники в России
// Международная экономика. – 2019. –№6. – С. 46-57.
15. Некрасов Г.Ю., Любимов Е.Ю., Куделин К.В. Использование электрических
13. Дудоров Е.А., Кудюкин В.В., Котова К.А. Робототехнические комплексы
обслуживания подвижного состава российских железных дорог
// Известия высших учебных заведений. Машиностроение. –
2022. –№9. – С. 3-15. – DOI:10.18698/0536-1044-2022-9-3-15.
14. ГнездиловаЮ.С. Робототехника как элемент четвертой промышленной
революции и перспективы развития робототехники в России
// Международная экономика. – 2019. –№6. – С. 46-57.
15. Некрасов Г.Ю., Любимов Е.Ю., Куделин К.В. Использование электрических
накопителей для повышения тяговых свойств автономных локомотивов
// Мир транспорта. – 2024. – Т. 22. –№1 (110). – С. 24-29.
16. Елисейкин Е.И., Щелокова А.О., Тележкина К.И. 3D-печать запчастей
16. Елисейкин Е.И., Щелокова А.О., Тележкина К.И. 3D-печать запчастей
локомотивов // Железнодорожный транспорт. – 2024. –№7. – С. 42-44.
PROSPECTS FOR TECHNICAL AND TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF THE RUSSIAN RAILWAYS
Abstract
The main directions of technical and technological development of Russian railways for the
period of about 40-50 years are considered. During this period, railways should significantly improve
the key performance indicators of their work. The selection of promising areas for technical and
technological development of Russian railways is based primarily on the use of the achievements of the
Fourth Industrial Revolution, which began in the 1920s, as well as the already known, highly effective,
but not yet implemented solutions of previous revolutions. It is necessary to study in depth the new
opportunities generated by the 4th industrial revolution for the development of technical means and
technologies in relation to the railway transport industry, infrastructure, rolling stock, traffic control
systems, and transportation processes. The article discusses the main areas in which the 4th industrial
revolution is developing and provides suggestions for their use, taking into account the specific features
of railway operations.
Keywords
the Fourth Industrial Revolution, new areas of development, railways, digitalization, information
and control systems, artificial intelligence, and the operational life of technical equipment
References
[1. Shvab K. Chetvertaya promyshlennaya revolyutsiya (The Fourth Industrial Revolution). Moscow, «E»
Publ., 2016. 208 p. (in Russian)
[2] Mekhedov M.I., Sotnikov E.A., Kholodnyak P.S., Kursin D.A., Kornienko N.V. Optimizatsiya usloviy
organizatsii dvizheniya soyedinennykh poyezdov na postoyannoy osnove na Transsibirskoy magistrali
Vostochnogo poligona seti zheleznykh dorog (Optimization of conditions for organizing the movement
of coupled trains on a permanent basis on the Trans-Siberian Railway of the Eastern range of the railway
network). Vestnik VNIIZhT (Bulletin of VNIIZhT), 2021, vol. 80, no. 1, pp. 4-12. (in Russian)
[3] Kobzev S.A. et al. Kompleksnaya tekhnologiya intervalnogo regulirovaniya dvizheniya poyezdov (Comprehensive
technology of interval train traffic control). Moscow, T8 izdatelskiye tekhnologii Publ., 2023.
216 p. (in Russian)
[4] Bogdanov V.M. (ed.) Uvelicheniye gabaritov i povysheniye pogonnykh nagruzok gruzovykh vagonov
(Increasing dimensions and increasing linear loads of freight cars). Trudy VNIIZhT (Proceedings of
VNIIZhT), 1983, no. 660. 85 p. (in Russian)
[5] Nikiforova G.I., Podverbnykh A.A., Fedorova N.B. Razvitiye konteynernykh perevozok na zheleznodorozhnom
transporte v sovremennykh usloviyakh (Development of container transportation by rail in
modern conditions). Tekhnika transporta: obrazovaniye i praktika (PGUPS) (Transport Engineering:
Education and Practice (PGUPS)), 2022, vol. 3, no. 4, pp. 405-409. (in Russian)
[6] Bozhenko S.A., Novozhilova U.A., Legostaeva N.V. Analiz i perspektivy razvitiya konteynernykh perevozok
v RF v sovremennykh usloviyakh (Analysis and prospects for the development of container transportation
in the Russian Federation in modern conditions). Vestnik nauki (Bulletin of Science), 2023,
no. 7 (64), vol. 3, pp. 8-13. (in Russian)
[7] Lerner A.Ya. Nachalo kibernetiki (The Beginning of Cybernetics). Moscow, Nauka Publ., 1967. 400 p. (in
Russian)
[8] Mekhedov M.I., Sotnikov E.A., Kholodnyak P.S., Lobanov S.V. Perekhod k avtomatizirovannym
informatsionno-upravlyayushchim sistemam operativnogo upravleniya perevozochnym protsessom v
seti OAO «RZhD»: postanovka zadachi (Transition to automated information and control systems for
operational management of the transportation process in the network of Russian Railways: problem
statement). Vestnik VNIIZhT (Bulletin of VNIIZhT), 2024, vol. 83, no. 3, pp. 231-237. (in Russian)
[9] Ugryumov A.K. Neravnomernost dvizheniya poyezdov (Irregularity of train traffic). Moscow, Transport
Publ., 1968. 112 p. (in Russian)
[10] Shenfeld K.P., Sotnikov E.A. Razvitiye metodov upravleniya perevozochnym protsessom na zheleznodorozhnom
transporte v sovremennykh usloviyakh (Development of methods for managing the transportation
process in railway transport in modern conditions). Moscow, Nauchnyy mir Publ., 2015. 202 p.
(in Russian)
[11] Savin A.V., Borts A.I., Svyatozarova I.V., Doroshkevich A.A. Primeneniye kompozitnykh materialov
na zheleznodorozhnom transporte (Application of composite materials in railway transport). Put i
putevoye khozyaystvo (Track and Track Facilities), 2020, no. 1, pp. 15-17. (in Russian)
[12] Doriamedov M.S., Daskovsky M.I., Skripachev S.Yu., Shein E.A. Polimernyye kompozitsionnyye materialy
v zheleznodorozhnom transporte (Polymer composite materials in railway transport). Trudy VIAM
(Proceedings of VIAM), 2016, no. 7 (42), pp. 113-117. (in Russian)
[13] Dudorov E.A., Kudyukin V.V., Kotova K.A. Robototekhnicheskiye kompleksy obsluzhivaniya podvizhnogo
sostava rossiyskikh zheleznykh dorog (Robotic systems for maintenance of rolling stock of Russian railways).
Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Mashinostroyeniye (Proceedings of Higher Educational
Institutions. Mechanical Engineering), 2022, no. 9, pp. 3-15. DOI:10.18698/0536-1044-2022-9-3-15. (in
Russian)
[14] Gnezdilova Yu.S. Robototekhnika kak element chetvertoy promyshlennoy revolyutsii i perspektivy
razvitiya robototekhniki v Rossii (Robotics as an element of the fourth industrial revolution and prospects
for the development of robotics in Russia). Mezhdunarodnaya ekonomika (International Economy),
2019, no. 6, pp. 46-57. (in Russian)
[15] Nekrasov G.Yu., Lyubimov E.Yu., Kudelin K.V. Ispolzovaniye elektricheskikh nakopiteley dlya
povysheniya tyagovykh svoystv avtonomnykh lokomotivov (Use of electric storage devices to improve
the traction properties of autonomous locomotives). Mir transporta (World of Transport), 2024, vol. 22,
no. 1 (110), pp. 24-29. (in Russian)
[16] Eliseikin E.I., Shchelokova A.O., Telezhkina K.I. 3D-pechat zapchastey lokomotivov (3D printing of
locomotive spare parts). Zheleznodorozhnyy transport (Railway Transport), 2024, no. 7, pp. 42-44. (in
Russian)
АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ДЛЯ ВЫСОКОТОЧНЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ БЕСПИЛОТНЫХ ОБЪЕКТОВ
Аннотация
В представленной статье описывается адаптивный алгоритм обработки измерений
датчиков инерциальных навигационных систем беспилотных летательных аппаратов. Представ-
лены его словесное и аналитическое описания, а также проведено сравнение с существующими
алгоритмами: экспоненциально взвешенным скользящим средним (программным фильтром
нижних частот) и 𝛼-𝛽 фильтром. Новизна работы заключается в разработке адаптивного фильтра,
который, в отличие от известных адаптивных скользящих средних (например, адаптивной сколь-
зящей средней Кауфмана), где коэффициент сглаживания определяется волатильностью либо
иными статистическими характеристиками сигнала, использует усреднённую (посредством экс-
поненциально взвешенного скользящего среднего) разность измеренных значений сигнала для
динамической настройки параметра фильтрации. Дополнительно реализована автоматическая
компенсация запаздывания через экспоненциально сглаженную ошибку между отфильтрован-
ным и исходным сигналом. Актуальность работы состоит в том, что предложенный алгоритм
обеспечивает высокую точность сглаживания сигнала при высокой скорости реакции на измене-
ния сигнала, что особенно важно для управления маневренными беспилотными аппаратами.
Ключевые слова
беспилотные летательные аппараты (БПЛА), инерциальные навигационные си-
стемы (ИНС), автономная навигация, МЭМС-датчики, акселерометр, обработка сигналов, фильтр
нижних частот
Список использованной литературы
1. Турк Г.Г., Карачёв Н.К. Использование беспилотных летательных
аппаратов (БПЛА) в геодезии // Вектор ГеоНаук. – 2023. –№6 (2).
– С. 56-60. – DOI: 10.24412/2619-0761-2023-2-56-60.
2. Зубарев Ю.Н., Фомин Д.С., Чащин А.Н., Заболотнова М.В.
2. Зубарев Ю.Н., Фомин Д.С., Чащин А.Н., Заболотнова М.В.
Использование беспилотных летательных аппаратов в сельском
хозяйстве // Вестник ПФИЦ. – 2019. – № 2. – С. 47-51. – DOI:
10.7242/2658-705X/2019.2.5.
3. Машненков Д.В. Перспективы использования БПЛА в логистике
// Инновации и инвестиции. – 2023. –№6. – С. 168-171.
4. Барабанов О.Н., Наумова Е.В. Современный вооруженный
10.7242/2658-705X/2019.2.5.
3. Машненков Д.В. Перспективы использования БПЛА в логистике
// Инновации и инвестиции. – 2023. –№6. – С. 168-171.
4. Барабанов О.Н., Наумова Е.В. Современный вооруженный
конфликт: эволюция и влияние беспилотных летательных аппаратов
// Россия в глобальном мире. – 2025. – Т. 28. –№2. – С. 35-53.
– DOI: 10.48612/RG/RGW.28.2.3.
5. Липанов И.Д., Хомоненко А.Д. Технологии и методы планирования
перемещения БПЛА по маршрутным точкам // Интеллектуальные
5. Липанов И.Д., Хомоненко А.Д. Технологии и методы планирования
перемещения БПЛА по маршрутным точкам // Интеллектуальные
технологии на транспорте. – 2024. – № 3. – С. 30- 42.
6. MultiWii Multi-Copter Flight Control Board. – URL:
6. MultiWii Multi-Copter Flight Control Board. – URL:
https://wiki.geeetech.com/index.php/
MultiWii_Multi-Copter_Flight_Control_Board (дата обращения: 08.07.2026).
7. Гурлев К.В. Обзор перспектив использования полетного
MultiWii_Multi-Copter_Flight_Control_Board (дата обращения: 08.07.2026).
7. Гурлев К.В. Обзор перспектив использования полетного
контроллера Pixhawk PX4 для БПЛА малого класса
// Международный научный журнал «ВЕСТНИК НАУКИ».
– 2024. – Т. 3. –№6 (75). – С. 1511-1514.
8. Голощапов А. Применение МЭМС-технологии в навигации
// Датчики и компоненты. – 2014. –№ 4. – С. 65-69.
9. Тимошенков С.П., Кульчицкий А.П. Применение МЭМС-сенсоров
– 2024. – Т. 3. –№6 (75). – С. 1511-1514.
8. Голощапов А. Применение МЭМС-технологии в навигации
// Датчики и компоненты. – 2014. –№ 4. – С. 65-69.
9. Тимошенков С.П., Кульчицкий А.П. Применение МЭМС-сенсоров
в системах навигации и ориентации подвижных объектов // Известия
вузов. ЭЛЕКТРОНИКА. – 2012. –№6 (98). – С. 51-55.
10. Exponential Filter. – URL:
10. Exponential Filter. – URL:
https://gregstanleyandassociates.com/whitepapers/Fault
Diagnosis/Filtering/Exponential-Filter/exponential-filter.htm
Diagnosis/Filtering/Exponential-Filter/exponential-filter.htm
(дата обращения: 22.03.2026).
11. Акселерометр и гироскоп MPU6050. – URL:
11. Акселерометр и гироскоп MPU6050. – URL:
https://cxem.net/mc/mc324.php (дата обращения: 22.03.2026).
12. Родунер Д.Д. Измерение ускорения по трем координатам
12. Родунер Д.Д. Измерение ускорения по трем координатам
с акселерометра на базе микропроцессорной системы arduino
// Международный научный журнал «ВЕСТНИК НАУКИ». – 2024.
– Т. 3. – №2 (71). – С. 557-562.
13. The Alpha-Beta Filter. – URL:
13. The Alpha-Beta Filter. – URL:
http://www.pennelynn.com/Documents/CUJ/HTML/93HTML/19
9301CC.HTM (дата обращения: 22.03.2026).
14. Ермаков П.Г., Гоголев А.А. Программный комплекс алгоритмов
9301CC.HTM (дата обращения: 22.03.2026).
14. Ермаков П.Г., Гоголев А.А. Программный комплекс алгоритмов
автономного определения параметров угловой ориентации
беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. – 2022.
беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. – 2022.
–№124.– С. 1-39. – DOI: 10.34759/trd-2022-124-17.
15. Зо Мьо Наин, Шагин А.В., Ле Винь Тханг, Хтин Линн У.
15. Зо Мьо Наин, Шагин А.В., Ле Винь Тханг, Хтин Линн У.
Комплементарный фильтр для оценки угла с использованием
микроэлектромеханической системы гироскопа и акселерометра
// Инженерный вестник Дона. – 2020. –№3.
16. Брич И.А. Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации
данных инерциальных датчиков //
Политехнический молодежный журнал. – 2023. –№2.
17. Madgwick Orientation Filter. – URL:
16. Брич И.А. Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации
данных инерциальных датчиков //
Политехнический молодежный журнал. – 2023. –№2.
17. Madgwick Orientation Filter. – URL:
(дата обращения: 22.03.2026).
18. Исса М., Ахмад А. Оценка ориентации с помощью слияния
18. Исса М., Ахмад А. Оценка ориентации с помощью слияния
инерциальных данных на основе нелинейных фильтров
(Махони и Мэджвик) // Международный научный журнал «ВЕСТНИК
НАУКИ». – 2024. – Т. 1. –№11 (80). – С. 871-882.
НАУКИ». – 2024. – Т. 1. –№11 (80). – С. 871-882.
ADAPTIVE INERTIAL MEASUREMENT PROCESSING ALGORITHM FOR HIGH-PRECISION NAVIGATION SYSTEMS OF UNMANNED OBJECTS
Abstract
The presented article describes an adaptive algorithm for processing measurements of sensors
of inertial navigation systems of unmanned aerial vehicles. Its verbal and analytical descriptions
are presented, as well as a comparison with existing algorithms: exponentially weighted moving
average (software low-pass filter) and 𝛼-𝛽 filter. The novelty of the work lies in the development
of an adaptive filter, which, unlike the well-known adaptive moving averages (for example, the Kaufman
adaptive moving average), where the smoothing coefficient is determined by volatility or other statistical
characteristics of the signal, uses the averaged (by means of an exponentially weighted moving average)
difference of the measured signal values to dynamically adjust the filtering parameter. Additionally,
automatic delay compensation is implemented through an exponentially smoothed error between the
filtered and the original signal. The relevance of the work lies in the fact that the proposed algorithm
ensures high accuracy of signal smoothing at a high response rate to signal changes, which is especially
important for controlling maneuverable unmanned vehicles.
Keywords
unmanned aerial vehicles (UAVs), inertial navigation systems (INS), autonomous navigation,
MEMS sensors, accelerometer, signal processing, low-pass filter
References
[1] Turk G.G., Karachev N.K. Ispolzovaniye bespilotnykh letatelnykh apparatov (BPLA) v geodezii (Use of
unmanned aerial vehicles (UAVs) in geodesy). Vektor GeoNauk (Vector of Geo Sciences), 2023, no. 6 (2),
pp. 56-60. DOI: 10.24412/2619-0761-2023-2-56-60. (in Russian)
[2] Zubarev Yu.N., Fomin D.S., Chashchin A.N., Zabolotnova M.V. Ispolzovaniye bespilotnykh letatelnykh
apparatov v selskom khozyaystve (Use of unmanned aerial vehicles in agriculture). Vestnik PFITs
(Bulletin of PFIC), 2019, no. 2, pp. 47-51. DOI: 10.7242/2658-705X/2019.2.5. (in Russian)
[3] Mashnenkov D.V. Perspektivy ispolzovaniya BPLA v logistike (Prospects for the use of UAVs in logistics).
Innovatsii i investitsii (Innovations and Investments), 2023, no. 6, pp. 168-171. (in Russian)
[4] Barabanov O.N., Naumova E.V. Sovremennyy vooruzhennyy konflikt: evolyutsiya i vliyaniye bespilotnykh
letatelnykh apparatov (Modern armed conflict: evolution and impact of unmanned aerial
vehicles). Rossiya v globalnom mire (Russia in the Global World), 2025, vol. 28, no. 2, pp. 35-53. DOI:
10.48612/RG/RGW.28.2.3. (in Russian)
[5] Lipanov I.D., Khomonenko A.D. Tekhnologii i metody planirovaniya peremeshcheniya BPLA po marshrutnym
tochkam (Technologies and methods for planning UAV movement along waypoints). Intellektualnyye
tekhnologii na transporte (Intelligent Technologies in Transport), 2024, no. 3, pp. 30-42. (in
Russian
[6] MultiWii Multi-Copter Flight Control Board. – URL: https://wiki.geeetech.com/index.php/
MultiWii_Multi-Copter_Flight_Control_Board (accessed 08.07.2026). (in Russian)
[7] Gurlev K.V. Obzor perspektiv ispolzovaniya poletnogo kontrollera Pixhawk PX4 dlya BPLA malogo klassa
(Review of prospects for using the Pixhawk PX4 flight controller for small-class UAVs). Mezhdunarodnyy
nauchnyy zhurnal «VESTNIK NAUKI» (International Scientific Journal «Bulletin of Science»), 2024, vol.
3, no. 6 (75), pp. 1511-1514. (in Russian)
[8] Goloshchapov A. Primeneniye MEMS-tekhnologii v navigatsii (Application of MEMS technology in
navigation). Datchiki i komponenty (Sensors and Components), 2014, no. 4, pp. 65-69. (in Russian)
[9] Timoshenkov S.P., Kulchitskiy A.P. Primeneniye MEMS-sensorov v sistemakh navigatsii i orientatsii
podvizhnykh obyektov (Application of MEMS sensors in navigation and orientation systems for moving
objects). Izvestiya vuzov. ELEKTRONIKA (Proceedings of Universities. Electronics), 2012, no. 6 (98), pp.
51-55. (in Russian)
[10] Exponential Filter. URL: https://gregstanleyandassociates.com/whitepapers/Fau
ltDiagnosis/Filtering/Exponential-Filter/exponential-filter.htm (accessed
22.03.2026).
[11] Akselerometr i giroskop MPU6050 (Accelerometer and gyroscope MPU6050). URL: https://cxem.n
et/mc/mc324.php (accessed 22.03.2026). (in Russian)
[12] Roduner D.D. Izmereniye uskoreniya po trem koordinatam s akselerometra na baze mikroprotsessornoy
sistemy arduino (Measurement of acceleration in three coordinates from an accelerometer based on the
Arduino microprocessor system). Mezhdunarodnyy nauchnyy zhurnal «VESTNIK NAUKI» (International
Scientific Journal «Bulletin of Science»), 2024, vol. 3, no. 2 (71), pp. 557-562. (in Russian)
[13] The Alpha-Beta Filter. URL: http://www.pennelynn.com/Documents/CUJ/HTML/93HTML/19
9301CC.HTM (accessed 22.03.2026).
[14] Ermakov P.G., Gogolev A.A. Programmnyy kompleks algoritmov avtonomnogo opredeleniya parametrov
uglovoy orientatsii bespilotnykh letatelnykh apparatov (Software complex of algorithms for autonomous
determination of angular orientation parameters of unmanned aerial vehicles). Trudy MAI (Proceedings
of MAI), 2022, no. 124, pp. 1-39. DOI: 10.34759/trd-2022-124-17. (in Russian)
[15] Zo Myo Naing, Shagin A.V., Le Vinh Thang, Htin Lynn U. Komplementarnyy filtr dlya otsenki ugla s
ispolzovaniyem mikroelektromekhanicheskoy sistemy giroskopa i akselerometra (Complementary filter
for angle estimation using a microelectromechanical system gyroscope and accelerometer). Inzhenernyy
vestnik Dona (Engineering Bulletin of the Don), 2020, no. 3. (in Russian)
[16] Brich I.A. Sravnitelnyy analiz algoritmov filtratsii dannykh inertialnykh datchikov (Comparative analysis
of filtering algorithms for inertial sensor data). Politekhnicheskiy molodezhnyy zhurnal (Polytechnic
Youth Journal), 2023, no. 2. (in Russian)
[17] Madgwick Orientation Filter. URL: https://ahrs.readthedocs.io/en/latest/filters/ma
dgwick.html (accessed 22.03.2026).
[18] Issa M., Ahmad A. Otsenka orientatsii s pomoshchyu sliyaniya inertialnykh dannykh na osnove nelineynykh
filtrov (Makhoni i Medzhvik) (Orientation estimation using inertial data fusion based on
nonlinear filters (Mahony and Madgwick)). Mezhdunarodnyy nauchnyy zhurnal «VESTNIK NAUKI»
(International Scientific Journal «Bulletin of Science»), 2024, vol. 1, no. 11 (80), pp. 871-882. (in Russian
МЕТРИКИ ДОСТОВЕРНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫХ ИНЦИДЕНТОВ ПОДСИСТЕМОЙ ВЫЯВЛЕНИЯ ИНЦИДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
Аннотация
В статье исследуется проблема оценки достоверности функционирования подси-
стем выявления дорожных инцидентов (ПВДИ) на основе технологии компьютерного зрения.
Отмечается, что действующая нормативно-техническая база Российской Федерации, включая
ГОСТ Р 71159-2023, не содержит количественных критериев оценки эффективности выявления
инцидентов, что затрудняет валидацию систем и сопоставление решений различных произво-
дителей. Внутренние параметры «достоверности» в программных комплексах не поддаются
независимой верификации, а точность пространственно-временной привязки зависит от мно-
жества факторов, снижающих надежность учета событий. Цель статьи: определение ключевых
метрик оценки функциональных характеристик ПВДИ и обоснование их пороговых значений на
основе анализа технологических возможностей, эксплуатационных требований и международ-
ного опыта. В результате проведенной работы была разработана система взаимодополняющих
метрик, включающая полноту обнаружения, точность детектирования, ошибки классификации
и уровень ложных срабатываний. А также предложены критерии, рекомендованные в качестве
методологической основы для формирования нормативно-технических требований к ПВДИ.
Ключевые слова
интеллектуальные транспортные системы, выявление дорожных инцидентов,
компьютерное зрение, метрики оценки эффективности, достоверность выявления.
Список использованной литературы
1. Свистельников А.А., Ковешников А.А., Феофанов В.В., Малыхина
П.В. Востребованность испытаний и исследований интеллектуальных
транспортных систем и отдельных ее элементов // Вестник НЦ БЖД.
– 2024. –№3 (61). – С. 87-95
2. Журавлев А.Д., Торопов Н.Ю. Концептуальные подходы к оценке
эффективности функционирования интеллектуальных транспортных
систем // Вестник Московского автомобильно-дорожного
государственного технического университета (МАДИ). – 2026. –№1 (84).
– С. 129-136.
3. Свистельников А.А., Малыхина П.В., Григорьева А.М., Кумалов Т.З.
Методы испытаний для оценки соответствия подсистемы дорожного
видеонаблюдения в составе интеллектуальных транспортных систем
// Интеллектуальный транспорт. – 2025. –№4 (36). – С. 65-75.
4. Редмон Дж., Диввала С., Гершик Р., Фархади А. You Only Look Once:
унифицированное детектирование объектов в реальном времени
// Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию
образов (CVPR). – 2016. – С. 779-788. – DOI: 10.1109/CVPR.2016.91. – URL:
https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91 (дата обращения: 11.02.2026).
5. Гершик Р., Донахью Дж., Даррелл Т., Малик Дж. Богатые иерархии
признаков для точного детектирования объектов и семантической
сегментации // Труды конференции IEEE по компьютерному
зрению и распознаванию образов (CVPR). – 2014. – С. 580-587. – DOI:
10.1109/CVPR.2014.81. – URL: https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.81
(дата обращения: 13.02.2026).
6. Жэнь Ш., Хэ К., Жиршик Р., Сунь Ц. Faster R-CNN: к детектированию
объектов в реальном времени с помощью сетей региональных предложений
// IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
Intelligence. – 2017. – Vol. 39. – No. 6. – P. 1137-1149. – DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031.
– URL: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2577031 (дата обращения: 16.02.2026).
7. Лин П.-С., Фабрегас А., Куртеллис А., Лолл Ш., Бато М. Улучшенные меры
регулирования дорожного движения для предотвращения неправильных поворотов
на железнодорожных переездах: окончательный отчет / Национальный центр
исследований городского транспорта Университета Южной Флориды.
– Тампа, 2013. – № BDK85 977-45. – 87 С. – URL: https:
//fdotwww.blob.core.windows.net/sitefinity/docs/default-source/research
/reports/fdot-bdk85-977-45-rpt.pdf (дата обращения: 16.02.2026).
8. Прейзен Э., Дитер Д. Обнаружение данных о дорожном движении
и инцидентах следующего поколения с помощью видео // Ежегодное
собрание Совета по исследованиям в области транспорта (TRB). – 2014.
– Доклад№14-1478. – URL: https://trid.trb.org/view/1286006 (дата обращения:
16.02.2026).
9. Padilla R., Passos W.L., Dias T.L., Netto S.L., da Silva E.A.B. A Comparative
Analysis of Object Detection Metrics with a Companion Open-Source Toolkit
// Electronics. – 2021. – Vol. 10. – No. 3. – Article 279. –
DOI: 10.3390/electronics10030279. – URL:
https://doi.org/10.3390/electronics10030279 (дата обращения: 16.02.2026).
10. Arefin M. S., Mahin M. I. S., Mily F. A. Real-time rapid accident detection
for optimizing road safety in Bangladesh // Heliyon. – 2025. – Vol. 11. – No.
3. – Article e42432. – DOI: 10.1016/j.heliyon.2025.e42432. – URL:
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e42432 (дата обращения: 16.02.2026).
П.В. Востребованность испытаний и исследований интеллектуальных
транспортных систем и отдельных ее элементов // Вестник НЦ БЖД.
– 2024. –№3 (61). – С. 87-95
2. Журавлев А.Д., Торопов Н.Ю. Концептуальные подходы к оценке
эффективности функционирования интеллектуальных транспортных
систем // Вестник Московского автомобильно-дорожного
государственного технического университета (МАДИ). – 2026. –№1 (84).
– С. 129-136.
3. Свистельников А.А., Малыхина П.В., Григорьева А.М., Кумалов Т.З.
Методы испытаний для оценки соответствия подсистемы дорожного
видеонаблюдения в составе интеллектуальных транспортных систем
// Интеллектуальный транспорт. – 2025. –№4 (36). – С. 65-75.
4. Редмон Дж., Диввала С., Гершик Р., Фархади А. You Only Look Once:
унифицированное детектирование объектов в реальном времени
// Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию
образов (CVPR). – 2016. – С. 779-788. – DOI: 10.1109/CVPR.2016.91. – URL:
https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91 (дата обращения: 11.02.2026).
5. Гершик Р., Донахью Дж., Даррелл Т., Малик Дж. Богатые иерархии
признаков для точного детектирования объектов и семантической
сегментации // Труды конференции IEEE по компьютерному
зрению и распознаванию образов (CVPR). – 2014. – С. 580-587. – DOI:
10.1109/CVPR.2014.81. – URL: https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.81
(дата обращения: 13.02.2026).
6. Жэнь Ш., Хэ К., Жиршик Р., Сунь Ц. Faster R-CNN: к детектированию
объектов в реальном времени с помощью сетей региональных предложений
// IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
Intelligence. – 2017. – Vol. 39. – No. 6. – P. 1137-1149. – DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031.
– URL: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2577031 (дата обращения: 16.02.2026).
7. Лин П.-С., Фабрегас А., Куртеллис А., Лолл Ш., Бато М. Улучшенные меры
регулирования дорожного движения для предотвращения неправильных поворотов
на железнодорожных переездах: окончательный отчет / Национальный центр
исследований городского транспорта Университета Южной Флориды.
– Тампа, 2013. – № BDK85 977-45. – 87 С. – URL: https:
//fdotwww.blob.core.windows.net/sitefinity/docs/default-source/research
/reports/fdot-bdk85-977-45-rpt.pdf (дата обращения: 16.02.2026).
8. Прейзен Э., Дитер Д. Обнаружение данных о дорожном движении
и инцидентах следующего поколения с помощью видео // Ежегодное
собрание Совета по исследованиям в области транспорта (TRB). – 2014.
– Доклад№14-1478. – URL: https://trid.trb.org/view/1286006 (дата обращения:
16.02.2026).
9. Padilla R., Passos W.L., Dias T.L., Netto S.L., da Silva E.A.B. A Comparative
Analysis of Object Detection Metrics with a Companion Open-Source Toolkit
// Electronics. – 2021. – Vol. 10. – No. 3. – Article 279. –
DOI: 10.3390/electronics10030279. – URL:
https://doi.org/10.3390/electronics10030279 (дата обращения: 16.02.2026).
10. Arefin M. S., Mahin M. I. S., Mily F. A. Real-time rapid accident detection
for optimizing road safety in Bangladesh // Heliyon. – 2025. – Vol. 11. – No.
3. – Article e42432. – DOI: 10.1016/j.heliyon.2025.e42432. – URL:
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e42432 (дата обращения: 16.02.2026).
METRICS OF THE RELIABILITY OF ROAD INCIDENT DETECTION BY TRAFFIC INCIDENT DETECTION SUBSYSTEM BASED ON COMPUTER VISION TECHNOLOGY
Abstract
This article examines the problem of assessing the reliability of traffic incident detection
subsystems (TIDS) based on computer vision technology. It is noted that the current regulatory
framework of the Russian Federation, including GOST R 71159-2023, does not contain quantitative
criteria for assessing the effectiveness of incident detection, which complicates the validation of systems
and the comparison of solutions from different manufacturers. Internal «reliability» parameters in
software systems cannot be independently verified, and the accuracy of spatial and temporal referencing
depends on numerous factors that reduce the reliability of event recording. The purpose of the article
is to determine key metrics for assessing the functional characteristics of the TIDS and justify their
threshold values based on an analysis of technological capabilities, operational requirements and
international experience. As a result of this work, a system of complementary metrics was developed,
including detection completeness, detection accuracy, classification errors, and false positive rate.
Criteria were also proposed, recommended as a methodological basis for developing regulatory and
technical requirements for TIDS.
Keywords
intelligent transport systems, traffic incident detection, computer vision, performance evaluation
metrics, detection reliability.
References
1. Svistelnikov A.A., Koveshnikov A.A., Feofanov V.V., Malykhina P.V. Vostrebovannost ispytaniy i issledovaniy
intellektualnykh transportnykh sistem i otdelnykh yeye elementov (Demand for testing and
research of intelligent transport systems and their individual elements). Vestnik NTs BZhD (Bulletin of
the Scientific Center for Life Safety), 2024, no. 3 (61), pp. 87-95. (in Russian)
2. Zhuravlev A.D., Toropov N.Yu. Kontseptualnyye podkhody k otsenke effektivnosti funktsionirovaniya
intellektualnykh transportnykh sistem (Conceptual approaches to assessing the efficiency of intelligent
transport systems). Vestnik Moskovskogo avtomobilno-dorozhnogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo
universiteta (MADI) (Bulletin of the Moscow Automobile and Road State Technical University (MADI)),
2026, no. 1 (84), pp. 129-136. (in Russian)
3. Svistelnikov A.A., Malykhina P.V., Grigorieva A.M., Kumalov T.Z. Metody ispytaniy dlya otsenki sootvetstviya
podsistemy dorozhnogo videonablyudeniya v sostave intellektualnykh transportnykh sistem (Test
methods for assessing the compliance of the road video surveillance subsystem as part of intelligent
transport systems). Intellektualnyy transport (Intelligent Transport), 2025, no. 4 (36), pp. 65-75. (in
Russian)
4. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp.
779-788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91. URL: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91 (accessed
11.02.2026).
5. Girshick R., Donahue J., Darrell T., Malik J. Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection
and Semantic Segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), 2014, pp. 580-587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81. URL: https://doi.org/10.1
109/CVPR.2014.81 (accessed 13.02.2026).
6. Ren S., He K., Girshick R., Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region
Proposal Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, vol. 39, no.
6, pp. 1137-1149. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031. URL: https://doi.org/10.1109/TPAMI.
2016.2577031 (accessed 16.02.2026).
7. Lin P.-S., Fabregas A., Kurtellis A., Lall S., Bato M. Enhanced Traffic Control Measures for Prevention of
Wrong-Way Movements at Railroad Crossings: Final Report. National Center for Urban Transportation
Research, University of South Florida, Tampa, 2013, no. BDK85 977-45, 87 p. URL: https://fdotwww.
blob.core.windows.net/sitefinity/docs/default-source/research/reports/fdo
t-bdk85-977-45-rpt.pdf (accessed 16.02.2026).
8. Preisen E., Dieter D. Next Generation Video-Based Traffic and Incident Data Detection. Annual Meeting
of the Transportation Research Board (TRB), 2014, Paper No. 14-1478. URL: https://trid.trb.o
rg/view/1286006 (accessed 16.02.2026).
9. Padilla R., Passos W.L., Dias T.L., Netto S.L., da Silva E.A.B. A Comparative Analysis of Object Detection
Metrics with a Companion Open-Source Toolkit. Electronics, 2021, vol. 10, no. 3, Article 279.
DOI: 10.3390/electronics10030279. URL: https://doi.org/10.3390/electronics10030279
(accessed 16.02.2026).
10. Arefin M.S., Mahin M.I.S., Mily F.A. Real-time rapid accident detection for optimizing road safety in
Bangladesh. Heliyon, 2025, vol. 11, no. 3, Article e42432. DOI: 10.1016/j.heliyon.2025.e42432. URL:
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e42432 (accessed 16.02.2026
intellektualnykh transportnykh sistem i otdelnykh yeye elementov (Demand for testing and
research of intelligent transport systems and their individual elements). Vestnik NTs BZhD (Bulletin of
the Scientific Center for Life Safety), 2024, no. 3 (61), pp. 87-95. (in Russian)
2. Zhuravlev A.D., Toropov N.Yu. Kontseptualnyye podkhody k otsenke effektivnosti funktsionirovaniya
intellektualnykh transportnykh sistem (Conceptual approaches to assessing the efficiency of intelligent
transport systems). Vestnik Moskovskogo avtomobilno-dorozhnogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo
universiteta (MADI) (Bulletin of the Moscow Automobile and Road State Technical University (MADI)),
2026, no. 1 (84), pp. 129-136. (in Russian)
3. Svistelnikov A.A., Malykhina P.V., Grigorieva A.M., Kumalov T.Z. Metody ispytaniy dlya otsenki sootvetstviya
podsistemy dorozhnogo videonablyudeniya v sostave intellektualnykh transportnykh sistem (Test
methods for assessing the compliance of the road video surveillance subsystem as part of intelligent
transport systems). Intellektualnyy transport (Intelligent Transport), 2025, no. 4 (36), pp. 65-75. (in
Russian)
4. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp.
779-788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91. URL: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91 (accessed
11.02.2026).
5. Girshick R., Donahue J., Darrell T., Malik J. Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection
and Semantic Segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), 2014, pp. 580-587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81. URL: https://doi.org/10.1
109/CVPR.2014.81 (accessed 13.02.2026).
6. Ren S., He K., Girshick R., Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region
Proposal Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, vol. 39, no.
6, pp. 1137-1149. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031. URL: https://doi.org/10.1109/TPAMI.
2016.2577031 (accessed 16.02.2026).
7. Lin P.-S., Fabregas A., Kurtellis A., Lall S., Bato M. Enhanced Traffic Control Measures for Prevention of
Wrong-Way Movements at Railroad Crossings: Final Report. National Center for Urban Transportation
Research, University of South Florida, Tampa, 2013, no. BDK85 977-45, 87 p. URL: https://fdotwww.
blob.core.windows.net/sitefinity/docs/default-source/research/reports/fdo
t-bdk85-977-45-rpt.pdf (accessed 16.02.2026).
8. Preisen E., Dieter D. Next Generation Video-Based Traffic and Incident Data Detection. Annual Meeting
of the Transportation Research Board (TRB), 2014, Paper No. 14-1478. URL: https://trid.trb.o
rg/view/1286006 (accessed 16.02.2026).
9. Padilla R., Passos W.L., Dias T.L., Netto S.L., da Silva E.A.B. A Comparative Analysis of Object Detection
Metrics with a Companion Open-Source Toolkit. Electronics, 2021, vol. 10, no. 3, Article 279.
DOI: 10.3390/electronics10030279. URL: https://doi.org/10.3390/electronics10030279
(accessed 16.02.2026).
10. Arefin M.S., Mahin M.I.S., Mily F.A. Real-time rapid accident detection for optimizing road safety in
Bangladesh. Heliyon, 2025, vol. 11, no. 3, Article e42432. DOI: 10.1016/j.heliyon.2025.e42432. URL:
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e42432 (accessed 16.02.2026
МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ РЕГУЛЯРНОГО МОНИТОРИНГА ЭЛЕМЕНТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ НА АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГАХ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ
Аннотация
В статье представлен методический подход к регулярному мониторингу периферий-
ного оборудования и программного обеспечения интеллектуальных транспортных систем (далее
– ИТС) на автомобильных дорогах общего пользования Российской Федерации. Актуальность
исследования обусловлена отсутствием единого воспроизводимого механизма сбора и обработки
информации об элементах ИТС (периферийном оборудовании и программном обеспечении), что
приводит к фрагментарности данных и затрудняет принятие управленческих решений в области
развития цифровой дорожной инфраструктуры. Предложен организационно-методический под-
ход к системному мониторингу, охватывающий полный цикл работы с первичной статистической
информацией: формирование респондентской базы, разработку стандартизированных опросных
форм, организацию методической поддержки участников мониторинга и процедуры обработки
первичных данных. Подход ориентирован на распределенный сбор сведений о периферийном
оборудовании и программном обеспечении ИТС, эксплуатируемых на трех уровнях дорожной
сети (федеральном, региональном, местном) силами порядка 120 организаций-операторов раз-
личной ведомственной принадлежности. Особое внимание уделено обеспечению полноты, до-
стоверности и сопоставимости информации от владельцев (операторов) ИТС. В рамках пред-
ложенного подхода разработаны процедуры нормализации данных, дедупликации записей и
форматно-логического контроля, направленные на минимизацию влияния человеческого фак-
тора и повышение качества аналитических результатов. Предложенный подход обеспечивает
воспроизводимость мониторинга и может использоваться как инструмент регулярного наблюде-
ния за состоянием инфраструктуры ИТС, а также как основа для формирования государственного
заказа, стратегического планирования и организации статистического наблюдения в сфере ИТС.
Ключевые слова
интеллектуальные транспортные системы, мониторинг ИТС, сбор данных,
форматно-логический контроль, статистическое наблюдение.
Список использованной литературы
1. Егоров С.В., Шационок П.В., Ерпылева А.И., Жарков Д.И. Мировой
и российский опыт применения интеллектуальных транспортных
систем // Транспортное дело России. – 2022. –№2. – С. 130-136.
– DOI: 10.52375/20728689_2022_2_130.
2. Солодкий А.И. Развитие интеллектуальных транспортных систем
– DOI: 10.52375/20728689_2022_2_130.
2. Солодкий А.И. Развитие интеллектуальных транспортных систем
в России: проблемы и пути их решения. Новый этап // Интеллект.
Инновации. Инвестиции. – 2020. –№6. – С. 10-19. – DOI:
10.25198/2077-7175-2020-6-10.
3. Кривошеин Д.И., Попов А.А. Умные дороги и интеллектуальная
транспортная система // Достижения науки и технологий – ДНИТ-2021:
10.25198/2077-7175-2020-6-10.
3. Кривошеин Д.И., Попов А.А. Умные дороги и интеллектуальная
транспортная система // Достижения науки и технологий – ДНИТ-2021:
сб. науч. статей по материалам Всерос. науч. конф. – Красноярск,
2021. – С. 249-258.
4. Гребенкина С.А., Гребенкина И.А. Интеллектуальные транспортные
4. Гребенкина С.А., Гребенкина И.А. Интеллектуальные транспортные
системы в разрезе национальных интересов Российской Федерации:
новые вызовы и угрозы // Вестник Кемеровского государственного
университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки.
– 2022. – Т. 7. –№4. – С. 444-450. – DOI: 10.21603/2500-3372-2022-7-4-444-450.
5. Федюкин Ю.В. Внедрение интеллектуальных транспортных систем
– 2022. – Т. 7. –№4. – С. 444-450. – DOI: 10.21603/2500-3372-2022-7-4-444-450.
5. Федюкин Ю.В. Внедрение интеллектуальных транспортных систем
в России // Автомобили, транспортные системы и процессы: настоящее,
прошлое и будущее: сб. ст. IV Междунар. науч.техн. конф. – Курск, 2022.
– С. 138-145. – DOI: 10.47581/2022/AX-04/Fedukin.01.
6. Минниханов Р.Н., Дагаева М.В., Махмутова А.З. Развитие интеллектуальных
6. Минниханов Р.Н., Дагаева М.В., Махмутова А.З. Развитие интеллектуальных
транспортных систем: единые цифровые платформы для безопасного
управления транспортной системой // Безопасность дорожного движения.
– 2022. –№3. – С. 19-22.
7. Габдурахманов Л.Р., Минниханов Р.Н., Тинчурин Р.Ф. Интеллектуальные
транспортные системы – современная концепция обеспечения безопасности
7. Габдурахманов Л.Р., Минниханов Р.Н., Тинчурин Р.Ф. Интеллектуальные
транспортные системы – современная концепция обеспечения безопасности
дорожного движения // Научный портал МВД России. – 2022. –№1 (57).
– С. 41-50.
8. Жанказиев С.В., Воробьев А.И., Гаврилюк М.В. Принципы формирования
8. Жанказиев С.В., Воробьев А.И., Гаврилюк М.В. Принципы формирования
государственной системы сертификации элементов интеллектуальных
транспортных систем в Российской Федерации // Транспорт Российской
Федерации. – 2021. –№1-2 (92-93). – С. 3-6.
9. CEN/TS 16157. Intelligent transport systems – DATEX II data exchange
9. CEN/TS 16157. Intelligent transport systems – DATEX II data exchange
specifications for traffic management and information. – Brussels: European
Committee for Standardization. – 2022.
10. ISO 14813-1:2015. Intelligent transport systems – Reference model
10. ISO 14813-1:2015. Intelligent transport systems – Reference model
architecture(s) for the ITS sector – Part 1: ITS service domains, service groups
and services. – Geneva: International Organization for Standardization. – 2015.
11. Торопов Н.Ю., Анохов И.В. Цифровизация автомобильных дорог:
11. Торопов Н.Ю., Анохов И.В. Цифровизация автомобильных дорог:
учиться на уроках прошлого // Автомобильные дороги. – 2025. –№9
(1126). – С. 104-109.
12. CEN/TC 278 Intelligent Transport Systems [Электронный ресурс].
12. CEN/TC 278 Intelligent Transport Systems [Электронный ресурс].
– URL: https://www.itsstand ards.eu/ (дата обращения: 30.04.2026).
13. El Faouzi N.-E., Leung H., Kurian A. Data fusion in intelligent
13. El Faouzi N.-E., Leung H., Kurian A. Data fusion in intelligent
transportation systems: Progress and challenges – A survey // Information
Fusion. – 2011. – Vol. 12. – No. 1. – P. 4-10. – DOI:10.1016/j.inffus.2010.06.001.
14. Lana I., Sanchez-Medina J., Vlahogianni E. From Data to Actions
14. Lana I., Sanchez-Medina J., Vlahogianni E. From Data to Actions
in Intelligent Transportation Systems: A Prescription of Functional
Requirements for Model Actionability // IEEE Access. – 2020. – DOI:
10.1109/ACCESS.2020.2969144.
15. Андреев Е.О., Жанказиев С.В., Зырянов В.В., Павлов А.С.
15. Андреев Е.О., Жанказиев С.В., Зырянов В.В., Павлов А.С.
Развитие архитектуры интеллектуальных транспортных систем
// T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2024. – Т. 18. –№ 1. – С.
38-43. – DOI: 10.36724/2072-8735-2024-18-1-38-43.
16. Давыдов Р.Д., Ахмадов Г.Д., Белов М.Ю., Панкратов А.И.
38-43. – DOI: 10.36724/2072-8735-2024-18-1-38-43.
16. Давыдов Р.Д., Ахмадов Г.Д., Белов М.Ю., Панкратов А.И.
Методология анализа технических и программных элементов
как основы эффективного управления национальной сетью
интеллектуальных транспортных систем // Вестник Московского
автомобильно-дорожного государственного технического
университета (МАДИ). – 2025. –№4 (83). – С. 67-78.
METHODOLOGICAL APPROACH TO ORGANIZING REGULAR MONITORING OF INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEMS ELEMENTS ON PUBLIC ROADS
Abstract
The article presents a methodological approach to regular monitoring of peripheral equipment
and software of intelligent transport systems (hereinafter referred to as ITS) deployed on public roads in
the Russian Federation. The relevance of the study is driven by the absence of a unified and reproducible
mechanism for collecting and processing information on ITS elements (peripheral equipment and
software), which results in fragmented datasets and complicates managerial decision making related
to the development of digital road infrastructure. An organizational and methodological approach
to systematic monitoring is proposed, covering the full cycle of primary statistical data management:
formation of a respondent base, development of standardized survey forms, organization of methodological
support for monitoring participants, and procedures for processing primary data. Particular
attention is paid to ensuring the completeness, reliability, and comparability of information provided
by ITS owners and operators. Within the proposed approach, procedures for data normalization, record
deduplication, and format and logical validation are developed to minimize the influence of the human
factor and improve the quality of analytical results. The proposed approach ensures the reproducibility
of monitoring processes and can be used as a tool for regular observation of ITS infrastructure, as well
as a basis for public procurement planning, strategic planning, and the establishment of statistical
observation in the field of ITS.
Keywords
intelligent transport systems, ITS monitoring, data collection, format logical validation, statistical
observation
References
1. Egorov S.V., Shatsionok P.V., Erpyleva A.I., Zharkov D.I. Mirovoy i rossiyskiy opyt primeneniya intellektualnykh
transportnykh sistem (World and Russian experience in the application of intelligent transport
systems). Transportnoye delo Rossii (Transport Business of Russia), 2022, no. 2, pp. 130-136. DOI:
10.52375/20728689_2022_2_130. (in Russian)
2. Solodkiy A.I. Razvitiye intellektualnykh transportnykh sistem v Rossii: problemy i puti ikh resheniya.
Novyy etap (Development of intelligent transport systems in Russia: problems and solutions. A new
stage). Intellekt. Innovatsii. Investitsii (Intellect. Innovations. Investments), 2020, no. 6, pp. 10-19.
DOI: 10.25198/2077-7175-2020-6-10. (in Russian)
3. Krivoshein D.I., Popov A.A. Umnyye dorogi i intellektualnaya transportnaya sistema (Smart roads and
intelligent transport system). Dostizheniya nauki i tekhnologiy – DNIT-2021: sb. nauch. statey po
materialam Vseros. nauch. konf. (Achievements of Science and Technology – DNIT-2021: collection of
scientific articles based on the materials of the All-Russian Scientific Conference), Krasnoyarsk, 2021,
pp. 249–258. (in Russian)
4. Grebenkina S.A., Grebenkina I.A. Intellektualnyye transportnyye sistemy v razreze natsionalnykh
interesov Rossiyskoy Federatsii: novyye vyzovy i ugrozy (Intelligent transport systems in the context of
the national interests of the Russian Federation: new challenges and threats). Vestnik Kemerovskogo
gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Politicheskiye, sotsiologicheskiye i ekonomicheskiye nauki
(Bulletin of Kemerovo State University. Series: Political, Sociological and Economic Sciences), 2022, vol.
7, no. 4, pp. 444–450. DOI: 10.21603/2500-3372-2022-7-4-444-450. (in Russian)
5. Fedyukin Yu.V. Vnedreniye intellektualnykh transportnykh sistem v Rossii (Implementation of intelligent
transport systems in Russia). Avtomobili, transportnyye sistemy i protsessy: nastoyashcheye,
proshloye i budushcheye: sb. st. IV Mezhdunar. nauch.-tekhn. konf. (Automobiles, Transport Systems
and Processes: Present, Past and Future: collection of articles of the IV International Scientific and
Technical Conference), Kursk, 2022, pp. 138–145. DOI: 10.47581/2022/AX-04/Fedukin.01. (in Russian)
6. Minnihanov R.N., Dagaeva M.V., Makhmutova A.Z. Razvitiye intellektualnykh transportnykh sistem:
yedinyye tsifrovyye platformy dlya bezopasnogo upravleniya transportnoy sistemoy (Development of
intelligent transport systems: unified digital platforms for safe management of the transport system).
Bezopasnost dorozhnogo dvizheniya (Road Safety), 2022, no. 3, pp. 19–22. (in Russian)
7. Gabdurakhmanov L.R., Minnihanov R.N., Tinchurin R.F. Intellektualnyye transportnyye sistemy –
sovremennaya kontseptsiya obespecheniya bezopasnosti dorozhnogo dvizheniya (Intelligent transport
systems – a modern concept for ensuring road safety). Nauchnyy portal MVD Rossii (Scientific Portal of
the Ministry of Internal Affairs of Russia), 2022, no. 1 (57), pp. 41-50. (in Russian)
8. Zhankaziev S.V., Vorobiev A.I., Gavrilyuk M.V. Printsipy formirovaniya gosudarstvennoy sistemy sertifikatsii
elementov intellektualnykh transportnykh sistem v Rossiyskoy Federatsii (Principles of forming
a state certification system for intelligent transport system elements in the Russian Federation). Transport
Rossiyskoy Federatsii (Transport of the Russian Federation), 2021, no. 1-2 (92-93), pp. 3-6. (in
Russian)
9. CEN/TS 16157. Intelligent transport systems — DATEX II data exchange specifications for traffic management
and information. Brussels, European Committee for Standardization, 2022.
10. ISO 14813-1:2015. Intelligent transport systems — Reference model architecture(s) for the ITS sector
– Part 1: ITS service domains, service groups and services. Geneva, International Organization for
Standardization, 2015.
11. Toropov N.Yu., Anokhov I.V. Tsifrovizatsiya avtomobilnykh dorog: uchitsya na urokakh proshlogo
(Digitalization of roads: learning from the lessons of the past). Avtomobilnyye dorogi (Automobile
Roads), 2025, no. 9 (1126), pp. 104-109. (in Russian)
12. CEN/TC 278 Intelligent Transport Systems. URL: https://www.itsstandards.eu/ (accessed 30.04.2026).
13. El Faouzi N.-E., Leung H., Kurian A. Data fusion in intelligent transportation systems: Progress and challenges
– A survey. Information Fusion, 2011, vol. 12, no. 1, pp. 4-10. DOI: 10.1016/j.inffus.2010.06.001.
[14] Lana I., Sanchez-Medina J., Vlahogianni E. From Data to Actions in Intelligent Transportation Systems:
A Prescription of Functional Requirements for Model Actionability. IEEE Access, 2020. DOI:
10.1109/ACCESS.2020.2969144.
[15] Andreev E.O., Zhankaziev S.V., Zyryanov V.V., Pavlov A.S. Razvitiye arkhitektury intellektualnykh
transportnykh sistem (Development of the architecture of intelligent transport systems). T-Comm:
Telekommunikatsii i transport (T-Comm: Telecommunications and Transport), 2024, vol. 18, no. 1, pp.
38–43. DOI: 10.36724/2072-8735-2024-18-1-38-43. (in Russian)
[16] Davydov R.D., Akhmadov G.D., Belov M.Yu., Pankratov A.I. Metodologiya analiza tekhnicheskikh i programmnykh
elementov kak osnovy effektivnogo upravleniya natsionalnoy setyu intellektualnykh transportnykh
sistem (Methodology for the analysis of technical and software elements as a basis for effective
management of the national intelligent transport system network). Vestnik Moskovskogo avtomobilnodorozhnogo
gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta (MADI) (Bulletin of the Moscow Automobile
and Road State Technical University (MADI)), 2025, no. 4 (83), pp. 67-78. (in Russian)
