Optimierung des Seehandels mit Computer Vision in Häfen

Da über 90% der Waren auf dem Seeweg transportiert werden, sind Häfen wichtige Drehscheiben für den globalen Handel. Sie sind ein wichtiges Bindeglied zwischen Land und Meer. In Häfen werden oft wertvolle Güter wie Rohstoffe, Industrieerzeugnisse und Konsumgüter umgeschlagen, was sie zu einem wichtigen Bestandteil der internationalen Lieferkette macht.

Im Laufe der Jahre haben modernste Technologien die Art und Weise verändert, wie wir Häfen weltweit betreiben und verwalten. Diese Innovationen haben das Hafenmanagement schneller, sicherer und zuverlässiger gemacht. Die jüngsten Innovationen in den Häfen haben oft mit künstlicher Intelligenz (KI) zu tun.

Insbesondere die Computer Vision (CV), ein Teilbereich der KI, schlägt im Hafenbetrieb hohe Wellen. KI ermöglicht es Computersystemen, visuelle Informationen in Echtzeit zu sehen und zu verstehen. Durch die Analyse von Bildern und Videos können Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 Muster identifizieren, Objekte erkennen und Bewegungen in Echtzeit verfolgen. Die Erkenntnisse aus der Bildanalyse ermöglichen effizientere und präzisere Abläufe, was ein großes Potenzial für das Hafenmanagement darstellt.

Der Hafen von Rotterdam zum Beispiel, der größte Seehafen Europas, nutzt Computer Vision Systeme, um die Wartungspläne zu optimieren. Die KI-gesteuerten Systeme überwachen Schiffe und Hafenanlagen live per Video und helfen den Hafenarbeitern dabei, vorauszusehen, wann eine Wartung erforderlich ist. Durch die regelmäßige Überwachung bleibt die Ausrüstung länger in Betrieb und der Hafenbetrieb wird reibungsloser und schneller.

In diesem Artikel stellen wir verschiedene Beispiele für intelligente Häfen vor, die die Computer Vision Technologie nutzen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieser Innovation in Häfen diskutieren und ihre Zukunftsaussichten betrachten. Los geht's!

Die Bedeutung von Smart Ports

In den Häfen werden täglich riesige Mengen an Gütern umgeschlagen und sie stehen vor Herausforderungen wie der Aufrechterhaltung eines effizienten Betriebs, der Gewährleistung der Sicherheit der Beschäftigten, der Reduzierung von Staus und dem Umgang mit schlechtem Wetter. Selbst eine einstündige Verspätung kann für Reedereien kostspielig sein. 

Zum Beispiel entstehen Kosten, wenn das Entladen der Ladung zu lange dauert (Liegegeld), wenn Container nach dem Entladen zu lange festgehalten werden (Detention), wenn die Waren länger im Hafen gelagert werden (Lagergebühren) und wenn die Schiffe zu spät ankommen (Verspätungsgebühren). Um diese kostspieligen Strafen zu vermeiden, versuchen die Reedereien, ihre Fahrpläne, Reisezeiten und Hafenaktivitäten sorgfältig zu planen.

Um den Hafenbetrieb zu managen und diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen Reedereien und Hafenbehörden zunehmend auf fortschrittliche KI-gestützte automatisierte Lösungen. Mit Hilfe von Computer Vision können Bildverarbeitungsmodelle auf riesigen Datenmengen von Bildern und Videoclips aus dem Hafenbetrieb trainiert werden. 

Die trainierten Modelle können für Aufgaben wie das Erkennen und Verfolgen von Frachtcontainern beim Be- und Entladen eingesetzt werden. Computer Vision kann auch dazu beitragen, die Sicherheit in Häfen zu erhöhen, indem Hafenmitarbeiter verfolgt werden, die schwere Frachtcontainer bewegen.

Anwendungen von Computer Vision in Häfen

Nachdem wir nun verstanden haben, warum KI- und Computer Vision-Technologien in Häfen wichtig und wertvoll sind, wollen wir uns einige Beispiele für intelligente Häfen genauer ansehen, die zeigen, wie Computer Vision eingesetzt werden kann.

Mit Computer Vision die Sicherheit im Hafen aufrechterhalten

Computer Vision Modelle, wie Ultralytics YOLO11 und Ultralytics YOLOv8können Arbeiter verfolgen und die Einhaltung von Sicherheitsprotokollen sicherstellen. Wie funktioniert das? Sowohl YOLO11 als auch YOLOv8 unterstützen verschiedene Computer-Vision-Aufgaben, wie die Objekterkennung, die Objekte in einem Bild oder Video identifiziert und klassifiziert, und die Objektverfolgung, die die Bewegung dieser Objekte im Laufe der Zeit überwacht. 

Diese Aufgaben können in verschiedenen Anwendungsfällen der Arbeitssicherheit eingesetzt werden. Ein gutes Beispiel ist die Objekterkennung, um die persönliche Schutzausrüstung (PSA) von Hafenarbeitern zu erkennen, z. B. Helme und Schutzwesten. 

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Ebenso können intelligente Hafensysteme, die mit Computer-Vision-Funktionen wie der Objektverfolgung ausgestattet sind, genutzt werden, um die Standorte der Arbeiter zu überwachen und ihre Bewegungen in Echtzeit zu verfolgen, um Gefahren zu erkennen und Unfälle zu vermeiden. 

Durch die Analyse des Live-Videomaterials können die Bildverarbeitungsmodelle potenzielle Gefahren erkennen, z. B. herabfallende Gegenstände oder Arbeiter, die gefährliche Bereiche betreten. Das System kann sogar so konfiguriert werden, dass es sofortige Warnungen sendet, wenn ein/e Arbeitnehmer/in versehentlich einen Sperrbereich betritt oder sich schweren Maschinen zu sehr nähert.

Schiffsnavigation und -überwachung mit KI in Häfen

Computervision-Lösungen können eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Navigation auf See spielen. Maritime Systeme, die mit Computer Vision, Automatic Identification System (AIS) Übertragungen (Signale des Schiffes, die seine Identität, Position, Geschwindigkeit usw. enthalten) und anderen fortschrittlichen Sensoren integriert sind, können genutzt werden, um Erkenntnisse über den Aufenthaltsort des Schiffes zu gewinnen. Anhand dieser Informationen kann das KI-System eine ideale Route für das Schiff berechnen, die weniger Staus und weniger Treibstoff verbraucht. Diese Erkenntnisse ermöglichen es der Besatzung auch, den Hafen ohne Wartezeiten für Vorgänge wie das Be- und Entladen vorzubereiten.

Computer-Vision-Techniken wie die Objekterkennung können von Hafenbehörden genutzt werden, um Objekte auf See zu erkennen und zu verfolgen und so eine sichere Navigation zu gewährleisten. Das Gulf of Maine Research Institute in Portland setzt zum Beispiel KI-basierte Kamerasysteme für die Schiffsnavigation und -sicherheit ein. Die Kameras nutzen Computer Vision, um Schiffe, Boote, Bojen, Menschen und andere Gefahren auf See zu erkennen, sogar bei Nacht oder Nebel. Indem sie die Hindernisse im Meer erkennen, können Schiffsbetreiber Unfälle vermeiden und einfach navigieren.

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Die Digitalisierung der Häfen vereinfacht den Frachtumschlag

Der Ladungsumschlag ist einer der komplexesten Vorgänge in Häfen, weil dabei schwere Maschinen zum Einsatz kommen und die Gefahr besteht, dass Gegenstände herunterfallen. Studien zeigen, dass mehr als 63 % der Unfälle im Hafen beim Manövrieren der Ladung und beim Be- und Entladen passieren. Diese Unfälle können vermieden werden, wenn sich die Beschäftigten nicht mehr in der Nähe von Containern oder schwerer Hafenausrüstung aufhalten müssen, um z. B. Etiketten zu lesen oder Schäden zu überprüfen. 

Bildverarbeitungssysteme können dabei helfen, indem sie Etiketten auf Containern erkennen, Größe, Typ, Gewicht, Siegel und Bestimmungsort scannen oder strukturelle Schäden erkennen. Ein interessantes Beispiel dafür ist das Piraeus Container Terminal (PCT) in Griechenland. Dieser Hafen nutzt in Vision AI integrierte Kameras, um zu prüfen, ob die Siegel an den Containern intakt sind. Das System nimmt Bilder von der Vorderseite jedes Containers auf, während er be- oder entladen wird. Dann werden die Bilder mit Hilfe der Objekterkennung ausgewertet, um die Siegel an den Containern zu lokalisieren. Wenn ein Siegel fehlt oder beschädigt ist, wird ein Alarm ausgelöst und die Hafenbehörden werden benachrichtigt, um weitere Nachforschungen anzustellen.

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Überwachung und Zugangskontrolle in Smart Ports

Sicherheits- und Überwachungsaufgaben in Häfen erfordern ständige Aufmerksamkeit. Der Personalaufwand für die Überwachung der gesamten Hafenlandschaft und des Hafenbetriebs ist enorm. Selbst der kleinste Hafen der Welt, Depoe Bay in Oregon, ist sechs Hektar groß. Die riesige Fläche und die dicht gestapelten Container machen es für Menschen praktisch unmöglich, ihn rund um die Uhr manuell zu überwachen. 

Mithilfe von Computer Vision kann der Hafenbetrieb an mehreren Zugangspunkten überwacht werden, und unbefugte Einfahrten können sofort erkannt werden. Optische Zeichenerkennung (OCR) und automatische Nummernschilderkennung (ANPR) können die Nummernschilder von Fahrzeugen lesen, die in den Hafen ein- und ausfahren, um unbefugte Fahrzeuge zu erkennen. Für eine zusätzliche Sicherheitsebene können auch Gesichtserkennungssysteme eingesetzt werden, um die Identität der Fahrer und Passagiere in den Fahrzeugen zu überprüfen.

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Der Hafen von Valencia in Spanien nutzt zum Beispiel ein Computer Vision System, das autonome Drohnen, 5G-Konnektivität und ein Augmented Reality (AR) Headset umfasst, um die Sicherheit des Hafens zu überwachen. Autonome Drohnen patrouillieren regelmäßig durch den Hafen, und die Videoaufnahmen werden mit Hilfe von Bildverarbeitungssystemen über das 5G-Netzwerk analysiert. Computer-Vision-Modelle suchen nach Eindringlingen oder verdächtigen Aktivitäten. Wenn etwas Ungewöhnliches entdeckt wird, wird ein Alarm ausgelöst. Mit dem AR-Headset kann das Sicherheitsteam sogar einen Blick auf den alarmierten Bereich werfen, um den Schweregrad des Vorfalls zu erkennen.

Erkennen von Ölverschmutzungen mit Hilfe von Vision AI

Ölverschmutzungen stellen eine große Gefahr für die Umwelt dar, vor allem beim Be- und Entladen von Häfen. Studien zeigen, dass etwa 29 % der mittleren und kleinen Ölverschmutzungen (7 - 700 Tonnen) bei diesen Aktivitäten auftreten. Auch wenn diese Ölverschmutzungen nicht leicht sichtbar sind und harmlos erscheinen, können sie schwerwiegende Folgen für die Umwelt haben. 

Die manuelle Überwachung solcher Verschmutzungen ist besonders in großen Hafengebieten eine Herausforderung. Moderne Kameras, die mit Computer Vision Software ausgestattet sind, können eine effektive Lösung für dieses Problem darstellen. Durch die Analyse des Videomaterials können diese Systeme Ölverschmutzungen in Echtzeit erkennen und schnelle Reaktionen und Säuberungsmaßnahmen ermöglichen.

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Im Hafen von Antwerpen, dem zweitgrößten Hafen Europas, wird die Computer Vision Technologie eingesetzt, um die Auswirkungen von Ölverschmutzungen zu verringern. Ferngesteuerte Drohnen überwachen die umliegenden Wasserflächen. Ausgestattet mit Computer-Vision-Fähigkeiten können diese Drohnen Ölverschmutzungen in nahe gelegenen Hafengebieten erkennen. Auf diese Weise können die Hafenbehörden konzentrierte Ölverschmutzungen sofort erkennen und bekämpfen und so die Wasserqualität entlang der Küste verbessern.

Vorteile und Grenzen von Computer Vision in Häfen

Der Einsatz von Computer Vision im Hafenmanagement bringt viele Vorteile und ermöglicht verschiedene maßgeschneiderte Lösungen für einzigartige Herausforderungen. Hier ist ein kurzer Überblick über einige dieser Vorteile:

• Verbesserte maritime Logistik: KI in maritimen Lieferketten bringt eine neue Ebene der betrieblichen Effizienz in die Logistik. Bildverarbeitungsbasierte Systeme können zur Überwachung des Warenaustauschs zwischen Schifffahrtswegen, Hafendiensten, Frachtumschlag usw. eingesetzt werden. 

• Datengestützte Entscheidungsfindung: Mit den Erkenntnissen aus der Bild- und Videoanalyse kann das Hafenmanagement gut informierte Entscheidungen treffen.

• Bessere Routenvorhersage: Vision-KI-Systeme können visuelle Daten analysieren, z. B. Live-Aufnahmen von Häfen und Schiffen, um KI-Algorithmen dabei zu unterstützen, optimierte Routen vorzuschlagen.

• Geringere Arbeitskosten: Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Schiffsüberwachung, Ladungssortierung und Schiffsverfolgung durch Computer Vision können Häfen ihre Abhängigkeit von menschlicher Arbeitskraft verringern. 

Während CV-Lösungen zahlreiche Vorteile bieten, gibt es bei ihrer Umsetzung in Häfen einige Herausforderungen zu beachten. Hier sind einige Einschränkungen, die du beachten solltest:

• Hohe Anfangskosten: Die Implementierung von branchenüblichen Computer-Vision-Anwendungen in Häfen erfordert erhebliche Investitionen in Hardware, KI-Fachwissen und Recheninfrastruktur.

• Umweltbedingte Beschränkungen: Unbeständige Wetterbedingungen, vor allem in Küstenregionen, wie Regen und Nebel, können die Bild- und Videoqualität beeinträchtigen und zu einer schlechten Leistung des KI-Modells führen.

• Unterschiedliche Größen von Schiffscontainern: Schiffscontainer unterscheiden sich in Größe, Farbe, Beschriftung und Form, was es für bildverarbeitungsbasierte Systeme schwierig macht, sie zu verfolgen. Computer-Vision-Modelle müssen unter Umständen zusätzlich geschult werden, um mit dieser Vielfalt umzugehen.

• Inkonsistente Netzwerkverbindungen: Eine stabile Netzwerkverbindung ist der Schlüssel für Cloud-basierte Bildverarbeitungssysteme, da Unterbrechungen zu Verzögerungen, Ineffizienz und Sicherheitsrisiken im Hafenbetrieb führen können.

Die Zukunft der Computer Vision in Häfen

Berichten zufolge wird der globale Markt für intelligente Häfen mit einer beeindruckenden jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24,16 % wachsen und bis 2033 6,1 Mrd. USD erreichen. Dieses Wachstum verdeutlicht den zunehmenden Einsatz von fortschrittlichen Technologien wie KI, Computer Vision und dem Internet der Dinge (IoT) im modernen Hafenbetrieb. Da Häfen immer effizienter und intelligenter werden, wird die Computer Vision wahrscheinlich eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben, der Verbesserung der Sicherheit und der Steigerung der betrieblichen Effizienz spielen.

In Kombination mit Technologien wie IoT, Blockchain und Big Data wird Computer Vision voraussichtlich fortschrittliche und komplexe KI-gestützte Lösungen ermöglichen, z. B. Frachtverfolgung in Echtzeit und vorausschauende Wartung von Hafenausrüstung. Diese Innovationen werden den Hafenbetrieb rationalisieren und die Nachhaltigkeit fördern, indem sie den Energieverbrauch optimieren und den Kohlenstoffausstoß reduzieren. 

Die wichtigsten Erkenntnisse über Smart Ports

Durch die Integration von Computer Vision in das Hafenmanagement können wir die Sicherheit, Effizienz und Gefahrenabwehr verbessern. Von der Überwachung der Arbeitertätigkeiten bis hin zur Automatisierung komplexer Aufgaben wie Ladungsumschlag und Schiffsnavigation bieten Bildverarbeitungsanwendungen ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten und bewältigen wichtige Herausforderungen im Hafenmanagement. 

Der Trend zur Automatisierung und zu KI-gesteuerten Prozessen wirft ein Licht auf das Potenzial von Vision AI-Lösungen. Durch die Einführung dieser fortschrittlichen Technologien können sich Häfen als führend in der globalen maritimen Industrie positionieren und so zu wirtschaftlichem Wachstum und ökologischer Nachhaltigkeit beitragen.

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