Цель работы – реализация модели нейронной сети для подсчёта количества пассажиров в вагоне поезда. Система на основе нейронной сети, обнаруживающей людей в вагоне позволит получить информацию, необходимую для улучшения контроля безопасности в поездах, а также для анализа и улучшения контроля за пассажиропотоком на железнодорожных станциях. Было проведено исследование современных моделей нейронных сетей, а также исследование требований к будущей системе на основе использования нейронных сетей. Был создан собственный набор данных, подходящий для обучения нейронной сети, решающей задачу обнаружения людей в вагонах поезда. Основной результат работы – анализ работы современных моделей нейронных сетей в условиях решения нашей задачи, а также рекомендации для дальнейшего развития и улучшения алгоритмов машинного обучения.

The purpose of the work is the implementation of a neural network model for calculating the number of passengers in a train car. A system based on a neural network that detects people in a car will provide information needed to improve safety control in trains, as well as to analyze and improve control of passenger traffic at railway stations. A study was conducted of modern models of neural networks, as well as a study of the requirements for the future system based on the use of neural networks. A personal data set was created that is suitable for training a neural network that solves the problem of detecting people in train cars. The main result of the work is the analysis of the operation of modern models of neural networks in the context of solving our problem, as well as recommendations for further development and improvement of machine learning algorithms.