Изучи примеры умных портов, демонстрирующие, как компьютерное зрение повышает безопасность, оптимизирует обработку грузов, улучшает навигацию и пересматривает управление портом.
Поскольку более 90 % товаров перевозится по морю, порты являются важнейшими центрами мировой торговли. Они служат жизненно важными связующими звеньями между сушей и морем. Порты часто переправляют ценные грузы, такие как сырье, промышленные товары и потребительские продукты, что делает их ключевыми в международной цепочке поставок.
За прошедшие годы передовые технологии изменили то, как мы работаем и управляем портами по всему миру. Эти инновации сделали управление портами быстрее, безопаснее и надежнее. Последние инновации в портах часто связаны с искусственным интеллектом (ИИ).
В частности, компьютерное зрение (КЗ), подмножество ИИ, делает огромные волны в портовых операциях. ИИ зрения позволяет компьютерным системам видеть и понимать визуальную информацию в реальном времени. Анализируя изображения и видео, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут выявлять закономерности, обнаруживать объекты и отслеживать перемещения в режиме реального времени. Анализ изображений позволяет повысить эффективность и точность операций, что открывает большие перспективы в управлении портами.
Например, Роттердамский порт, который является крупнейшим морским портом в Европе, использует системы компьютерного зрения для оптимизации графиков технического обслуживания. Их системы на базе искусственного интеллекта используют видеомониторинг в реальном времени, чтобы следить за кораблями и портовым оборудованием, помогая портовым работникам предсказывать, когда потребуется техническое обслуживание. Регулярный мониторинг позволяет оборудованию работать дольше и делает работу порта более плавной и быстрой.
В этой статье мы рассмотрим различные примеры умных портов, в которых используется технология компьютерного зрения. Также мы обсудим преимущества и недостатки использования этой инновации в портах и рассмотрим ее дальнейшие перспективы. Давай приступим!
Ежедневно порты принимают огромное количество грузов, и перед ними стоят такие задачи, как поддержание эффективности работы, обеспечение безопасности работников, уменьшение пробок и борьба с плохой погодой. Даже часовая задержка может дорого обойтись судоходным компаниям.
Например, существуют расходы, связанные с тем, что разгрузка груза занимает слишком много времени (демередж), контейнеры слишком долго удерживаются после разгрузки (задержание), товары хранятся в порту в течение дополнительного времени (плата за хранение), а корабли прибывают с опозданием (плата за позднее прибытие). Чтобы избежать этих дорогостоящих штрафов, судоходные компании стремятся тщательно планировать свои графики, время в пути и работу в порту.
Чтобы управлять портовыми операциями и одновременно решать эти проблемы, судоходные компании и портовые власти все чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на основе искусственного интеллекта. Что касается компьютерного зрения, то модели зрения можно обучать на огромных массивах данных изображений и видеоклипов портовых операций.
Обученные модели можно использовать для таких задач, как обнаружение и отслеживание грузовых контейнеров при их погрузке и разгрузке. Компьютерное зрение также может помочь усилить безопасность в порту, отслеживая сотрудников порта, которые перемещают тяжелые грузовые контейнеры.
Теперь, когда мы поняли, почему технологии ИИ и компьютерного зрения важны и ценны в портах, давай подробнее рассмотрим несколько примеров умных портов, которые демонстрируют, как можно использовать компьютерное зрение.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLOv8, могут следить за рабочими и обеспечивать соблюдение протоколов безопасности. Как это работает? И YOLO11 , и YOLOv8 поддерживают различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, которое идентифицирует и классифицирует объекты на изображении или видео, и отслеживание объектов, которое отслеживает перемещение этих объектов во времени.
Эти задачи можно использовать в различных сценариях обеспечения безопасности работников. Хороший пример - использование обнаружения объектов для выявления средств индивидуальной защиты (СИЗ) на сотрудниках порта, таких как каски и жилеты.
Аналогично, умные портовые системы, в которые интегрированы возможности компьютерного зрения, такие как отслеживание объектов , также могут использоваться для мониторинга местоположения рабочих и отслеживания их перемещений в режиме реального времени, чтобы обнаружить опасность и предотвратить несчастные случаи.
Анализируя видеозаписи, сделанные в реальном времени, модели зрения могут выявлять потенциальные опасности, например падающие предметы или работников, входящих в опасные зоны. Систему можно даже настроить на отправку мгновенных оповещений, если работник случайно зашел в запретную зону или слишком близко подошел к тяжелой технике.
Решения на основе компьютерного зрения могут сыграть значительную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, интегрированные с компьютерным зрением, передачами автоматической идентификационной системы (АИС) (сигналы с судна, содержащие его идентификационные данные, местоположение, скорость и т. д.) и другими передовыми датчиками, могут использоваться для получения информации о местонахождении судна. На основе этих сведений система искусственного интеллекта может проложить идеальный маршрут для корабля с меньшим количеством пробок и экономией топлива. Эти сведения также позволяют экипажу подготовить порт к таким операциям, как погрузка и разгрузка, без какого-либо ожидания.
Такие техники компьютерного зрения, как обнаружение объектов, могут использоваться портовыми властями для обнаружения и отслеживания объектов в море для безопасной навигации. Например, Исследовательский институт залива Мэн в Портленде использует системы камер на основе ИИ для навигации и безопасности судов. Камеры используют компьютерное зрение для обнаружения кораблей, лодок, буев, людей и других морских опасностей даже ночью или в условиях тумана. Обнаруживая препятствия в море, операторы судов могут избежать аварий и легко ориентироваться.
Перевалка грузов - одна из самых сложных операций в портах из-за участия тяжелой техники и риска падения предметов. Исследования показывают, что более 63% несчастных случаев в порту происходят во время маневрирования грузом и операций по погрузке или разгрузке. Этих несчастных случаев можно избежать, если уменьшить необходимость нахождения работников рядом с контейнерами или тяжелым портовым оборудованием для выполнения таких задач, как чтение этикеток или осмотр на предмет повреждений.
Системы технического зрения могут помочь в этом, распознавая этикетки на контейнерах, сканируя их размер, тип, вес, пломбы и пункты назначения, а также обнаруживая любые структурные повреждения. Интересный пример - контейнерный терминал Пирея (PCT) в Греции. В этом порту используются камеры, интегрированные в систему Vision AI, чтобы проверять, целы ли пломбы на контейнерах. Система захватывает изображения передней части каждого контейнера во время погрузки или разгрузки. Затем на изображениях используется распознавание объектов, чтобы найти пломбы на контейнерах. Если пломба отсутствует или повреждена, срабатывает оповещение, уведомляющее портовые власти о необходимости дальнейшего расследования.
Задачи безопасности и наблюдения в портах требуют постоянного внимания. Человеческие ресурсы, необходимые для наблюдения за ландшафтом и операциями всего порта, огромны. Даже самый маленький порт в мире, Depoe Bay в штате Орегон, занимает площадь в шесть акров. Огромное пространство и тесно уложенные контейнеры делают практически невозможным круглосуточное наблюдение за ним вручную.
С помощью компьютерного зрения можно отслеживать работу портов в нескольких точках доступа и мгновенно обнаруживать любые несанкционированные въезды. Технологии оптического распознавания символов (OCR) и автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) позволяют считывать номерные знаки автомобилей, въезжающих и выезжающих из порта, и обнаруживать несанкционированные транспортные средства. Для дополнительного уровня безопасности можно также использовать системы распознавания лиц для перекрестной проверки личностей водителей и пассажиров, находящихся в транспортных средствах.
Например, порт Валенсии в Испании использует систему компьютерного зрения, состоящую из автономных дронов, 5G-связи и гарнитуры дополненной реальности (AR), чтобы следить за безопасностью порта. Автономные дроны регулярно патрулируют порт, а видеозаписи анализируются с помощью систем, основанных на компьютерном зрении, через сеть 5G. Модели компьютерного зрения ищут любые вторжения или подозрительные действия. При обнаружении чего-либо необычного генерируются оповещения. Используя AR-гарнитуру, команда охраны может даже взглянуть на зону, о которой поступило предупреждение, чтобы понять серьезность инцидента.
Разливы нефти представляют собой значительную экологическую угрозу, особенно во время погрузочно-разгрузочных портовых операций. Исследования показывают, что примерно 29% средних и мелких разливов нефти (7 - 700 тонн) происходят именно во время этих работ. Хотя эти разливы могут быть не очень заметны и кажутся безобидными, их экологические последствия могут быть очень серьезными.
Вручную отслеживать такие разливы особенно сложно в больших портовых зонах. Для решения этой проблемы эффективным решением могут стать современные водочувствительные камеры, оснащенные программным обеспечением компьютерного зрения. Анализируя видеоматериалы, эти системы могут обнаруживать нефтяные разливы в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на них и проводить очистку.
На самом деле порт Антверпена, второй по величине порт Европы, использует технологию компьютерного зрения, чтобы смягчить последствия разливов нефти. Беспилотники с дистанционным управлением следят за окружающими водными пространствами. Оснащенные способностями компьютерного зрения, эти дроны могут обнаруживать нефтяные разливы в близлежащих портовых зонах. Это позволяет портовым властям оперативно выявлять и устранять очаги разлива, тем самым улучшая качество воды на морских побережьях.
Применение компьютерного зрения в управлении портом дает множество преимуществ и позволяет находить различные индивидуальные решения для уникальных задач. Вот краткий обзор некоторых из этих преимуществ:
Хотя CV-решения имеют множество плюсов, их внедрение в порты сопряжено с определенными трудностями, которые необходимо учитывать. Вот некоторые ограничения, о которых следует помнить:
Согласно отчетам, мировой рынок "умных" портов, по прогнозам, будет расти впечатляющими среднегодовыми темпами (CAGR) в 24,16% и к 2033 году достигнет 6,1 миллиарда долларов. Этот рост подчеркивает растущее использование передовых технологий, таких как искусственный интеллект, компьютерное зрение и Интернет вещей (IoT), в современных портовых операциях. По мере того как порты будут становиться все более эффективными и умными, компьютерное зрение, скорее всего, будет играть важнейшую роль в автоматизации задач, повышении безопасности и увеличении операционной эффективности.
Ожидается, что в сочетании с такими технологиями, как IoT, блокчейн и большие данные, компьютерное зрение позволит создавать передовые и сложные решения на базе ИИ, такие как отслеживание грузов в реальном времени и предиктивное обслуживание портового оборудования. Эти инновации позволят оптимизировать портовые операции и будут способствовать устойчивому развитию за счет оптимизации энергопотребления и снижения выбросов углекислого газа.
Интегрировав компьютерное зрение в управление портом, мы сможем повысить безопасность, эффективность и надежность. От контроля за действиями рабочих до автоматизации сложных задач, таких как обработка грузов и навигация судов, приложения компьютерного зрения могут предложить широкий спектр применений и решить важнейшие задачи в управлении портом.
Тенденция к автоматизации и процессам, управляемым искусственным интеллектом, проливает свет на потенциал решений Vision AI. Внедряя эти передовые технологии, порты могут позиционировать себя как лидеры в мировой морской индустрии, способствуя экономическому росту и экологической устойчивости.
Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Изучи другие интересные варианты применения ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
