Bilgisayarla görmenin güvenliği nasıl artırdığını, kargo elleçlemeyi nasıl kolaylaştırdığını, navigasyonu nasıl geliştirdiğini ve liman yönetimini nasıl yeniden tanımladığını gösteren akıllı liman örneklerini keşfedin.
Malların %90'ından fazlasının deniz yoluyla taşındığı düşünüldüğünde, limanlar küresel ticaret için vazgeçilmez merkezlerdir. Kara ve deniz arasında hayati bağlantılar olarak hizmet verirler. Limanlar genellikle hammadde, mamul mallar ve tüketici ürünleri gibi değerli kargo sevkiyatlarını gerçekleştirerek uluslararası tedarik zincirinde kilit rol oynarlar.
Yıllar geçtikçe, en son teknolojiler dünya çapında limanları işletme ve yönetme şeklimizi değiştirdi. Bu yenilikler liman yönetimini daha hızlı, daha güvenli ve daha güvenilir hale getirdi. Limanlardaki son yenilikler genellikle yapay zekayı (AI) içeriyor.
Özellikle, YZ'nin bir alt kümesi olan bilgisayarla görme (CV), liman operasyonlarında büyük dalgalar yaratıyor. Görme yapay zekası, bilgisayar sistemlerinin görsel bilgileri gerçek zamanlı olarak görmesini ve anlamasını mümkün kılar. Görüntüleri ve videoları analiz ederek, bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 desenleri tanımlayabilir, nesneleri tespit edebilir ve hareketleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Görüntü analitiğinden elde edilen bilgiler, liman yönetiminde büyük potansiyele sahip olan daha verimli ve doğru operasyonları mümkün kılar.
Örneğin, Avrupa'nın en büyük limanı olan Rotterdam Limanı, bakım programlarını optimize etmek için bilgisayarlı görüş sistemlerini kullanıyor. Yapay zeka destekli sistemleri, gemilere ve liman ekipmanlarına göz kulak olmak için canlı video izleme özelliğini kullanarak liman çalışanlarının ne zaman bakıma ihtiyaç duyulacağını tahmin etmelerine yardımcı oluyor. Düzenli izleme, ekipmanın daha uzun süre çalışmasını sağlar ve liman operasyonlarını daha sorunsuz ve hızlı hale getirir.
Bu makalede, bilgisayarla görme teknolojisinden yararlanan çeşitli akıllı liman örneklerini inceleyeceğiz. Ayrıca bu yeniliği limanlarda kullanmanın avantajlarını ve dezavantajlarını tartışırken gelecekteki beklentilerini de göz önünde bulunduracağız. Haydi başlayalım!
Limanlar her gün büyük miktarlarda mal alır ve operasyonları verimli tutmak, çalışanların güvenliğini sağlamak, trafik sıkışıklığını azaltmak ve kötü hava koşullarıyla başa çıkmak gibi zorluklarla karşılaşır. Bir saatlik bir gecikme bile nakliye şirketleri için maliyetli olabilir.
Örneğin, yükün boşaltılmasının çok uzun sürmesi (demuraj), konteynerlerin boşaltıldıktan sonra çok uzun süre bekletilmesi (alıkoyma), malların limanda fazladan süreyle depolanması (depolama ücretleri) ve gemilerinin geç gelmesi (geç varış ücretleri) ile ilgili maliyetler vardır. Bu maliyetli cezalardan kaçınmak için nakliye şirketleri programlarını, seyahat sürelerini ve liman faaliyetlerini dikkatlice planlamayı hedefler.
Bu zorlukların üstesinden gelirken liman operasyonlarını yönetmek için denizcilik şirketleri ve liman yetkilileri giderek daha fazla yapay zeka odaklı otomatik çözümlere yöneliyor. Bilgisayarla görme konusunda, görme modelleri, liman operasyonlarının görüntü ve video kliplerinden oluşan geniş veri kümeleri üzerinde eğitilebilir.
Eğitilen modeller, yüklenen ve boşaltılan kargo konteynerlerini tespit etmek ve izlemek gibi görevler için kullanılabilir. Bilgisayarlı görü ayrıca ağır kargo konteynerlerini taşıyan liman çalışanlarını takip ederek liman güvenliğini güçlendirmeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka ve bilgisayarla görme teknolojilerinin limanlarda neden önemli ve değerli olduğunu anladığımıza göre, bilgisayarla görmenin nasıl kullanılabileceğini gösteren bazı akıllı liman örneklerine daha yakından bakalım.
Bilgisayarla görme modelleri, örneğin Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8çalışanları takip edebilir ve güvenlik protokollerine uyulmasını sağlayabilir. Bu nasıl çalışır? Hem YOLO11 hem de YOLOv8 , bir görüntü veya videodaki nesneleri tanımlayan ve sınıflandıran nesne algılama ve bu nesnelerin zaman içindeki hareketlerini izleyen nesne izleme gibi çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekler.
Bu görevler çeşitli işçi güvenliği kullanım durumlarında kullanılabilir. Buna iyi bir örnek, liman çalışanları üzerindeki kask ve yelek gibi kişisel koruyucu ekipmanları (KKD) tespit etmek için nesne algılamayı kullanmaktır.
Benzer şekilde, nesne izleme gibi bilgisayarla görme özellikleriyle entegre edilmiş akıllı liman sistemleri de tehlikeleri tespit etmek ve kazaları önlemek için çalışanların konumlarını izlemek ve hareketlerini gerçek zamanlı olarak takip etmek için kullanılabilir.
Görüntü modelleri, canlı video görüntülerini analiz ederek düşen nesneler veya çalışanların tehlikeye açık alanlara girmesi gibi potansiyel tehlikeleri belirleyebilir. Sistem, bir işçi yanlışlıkla kısıtlı bir alana girdiğinde veya ağır makinelere çok yaklaştığında anında uyarı gönderecek şekilde bile yapılandırılabilir.
Bilgisayarlı görü çözümleri deniz seyrüseferinin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir. Bilgisayarla görme, Otomatik Tanımlama Sistemi (AIS) iletimleri (gemiden gelen ve geminin kimliğini, konumunu, hızını vb. içeren sinyaller) ve diğer gelişmiş sensörlerle entegre edilmiş denizcilik sistemleri, geminin nerede olduğuna dair içgörüler elde etmek için kullanılabilir. Bu içgörülere dayanarak, yapay zeka sistemi gemi için daha az tıkanıklık ve yakıt verimliliği sağlayan ideal bir rota belirleyebilir. Bu içgörüler ayrıca mürettebatın herhangi bir bekleme süresi olmadan yükleme ve boşaltma gibi operasyonlar için limanı hazırlamasına olanak tanır.
Nesne algılama gibi bilgisayarla görme teknikleri, liman yetkilileri tarafından güvenli navigasyon için denizdeki nesneleri tespit etmek ve izlemek için kullanılabilir. Örneğin, Portland'daki Maine Körfezi Araştırma Enstitüsü gemi navigasyonu ve güvenliği için yapay zeka tabanlı kamera sistemleri kullanmaktadır. Kameralar, gece veya sisli koşullarda bile gemileri, tekneleri, şamandıraları, insanları ve diğer deniz tehlikelerini tespit etmek için bilgisayar görüşünü kullanıyor. Gemi operatörleri denizdeki engelleri tespit ederek kazalardan kaçınabilir ve kolayca seyredebilirler.
Yük elleçleme, ağır makinelerin kullanılması ve nesnelerin düşme riski nedeniyle limanlardaki en karmaşık operasyonlardan biridir. Araştırmalar liman kazalarının %63'ünden fazlasının yük manevrası, yükleme veya boşaltma işlemleri sırasında meydana geldiğini göstermektedir. Bu kazalar, çalışanların etiket okuma veya hasar kontrolü gibi görevler için konteynerlerin veya ağır liman ekipmanlarının yakınında bulunma ihtiyacının azaltılmasıyla önlenebilir.
Görüntü sistemleri konteynerlerin üzerindeki etiketleri tanıyarak, boyutlarını, türlerini, ağırlıklarını, mühürlerini ve varış noktalarını tarayarak veya herhangi bir yapısal hasarı tespit ederek bunu başarmaya yardımcı olabilir. Bu konuda ilginç bir vaka çalışması Yunanistan'ın Pire Konteyner Terminali'dir (PCT). Bu liman, konteynerlerin üzerindeki mühürlerin sağlam olup olmadığını kontrol etmek için Vision AI entegreli kameralar kullanıyor. Sistem, yükleme veya boşaltma sırasında her konteynerin ön tarafının görüntülerini yakalıyor. Ardından, konteynerler üzerindeki mühürlerin yerini belirlemek için görüntülerde nesne algılama kullanılır. Bir mühür eksik veya hasarlıysa, bir uyarı tetiklenir ve liman yetkililerine daha fazla araştırma yapmaları için bildirimde bulunulur.
Limanlardaki güvenlik ve gözetim görevleri sürekli dikkat gerektirir. Tüm bir limanın peyzajını ve operasyonlarını izlemek için gereken insan gücü çok büyüktür. Dünyanın en küçük limanı olan Oregon'daki Depoe Körfezi bile altı dönümlük bir alanı kaplamaktadır. Bu geniş alan ve üst üste istiflenmiş konteynerler, insanların limanı günün her saati manuel olarak izlemesini neredeyse imkansız hale getiriyor.
Bilgisayar görüşü kullanılarak liman operasyonları birden fazla erişim noktasında izlenebilir ve yetkisiz girişler anında tespit edilebilir. Optik karakter tanıma (OCR ) ve otomatik plaka tanıma (ANPR) teknolojisi, yetkisiz araçları tespit etmek için limanlara giren ve çıkan araçların plakalarını okuyabilir. Ekstra bir güvenlik katmanı için, araçların içindeki sürücülerin ve yolcuların kimliklerini çapraz doğrulamak amacıyla yüz tanıma sistemleri de kullanılabilir.
Örneğin, İspanya'daki Valencia Limanı, limanın güvenliğini izlemek için otonom dronlar, 5G bağlantısı ve artırılmış gerçeklik (AR) başlığından oluşan bir bilgisayar görüş sistemi kullanıyor. Otonom dronlar limanda düzenli olarak devriye gezmek için kullanılıyor ve video akışı 5G ağı üzerinden görüş tabanlı sistemler kullanılarak analiz ediliyor. Bilgisayarlı görüş modelleri herhangi bir izinsiz giriş veya şüpheli faaliyet arıyor. Sıra dışı herhangi bir şey tespit edildiğinde uyarılar oluşturuluyor. Güvenlik ekibi, AR kulaklığını kullanarak olayın ciddiyetini anlamak için uyarı verilen alana bile bakabilir.
Petrol sızıntıları, özellikle yükleme ve boşaltma liman operasyonları sırasında önemli bir çevresel tehdit oluşturmaktadır. Araştırmalar, orta ve küçük ölçekli petrol döküntülerinin (7-700 ton) yaklaşık %29'unun bu faaliyetler sırasında meydana geldiğini göstermektedir. Bu döküntüler kolayca görülemese ve zararsız görünse de, çevresel sonuçları ciddi olabilir.
Bu tür dökülmelerin manuel olarak izlenmesi özellikle büyük liman alanlarında zordur. Bu sorunu ele almak için, bilgisayarla görme yazılımı ile donatılmış gelişmiş su algılama kameraları etkili bir çözüm sağlayabilir. Bu sistemler video görüntülerini analiz ederek petrol sızıntılarını gerçek zamanlı olarak tespit edebilir, hızlı müdahale ve temizleme çabalarına olanak sağlayabilir.
Aslında, Avrupa'nın en büyük ikinci limanı olan Antwerp Limanı, petrol sızıntılarının etkisini azaltmak için bilgisayarla görme teknolojisini kullanıyor. Uzaktan kumandalı dronlar çevredeki su alanlarını izliyor. Bilgisayarlı görüş yetenekleriyle donatılmış bu dronlar, yakındaki liman alanlarındaki petrol sızıntılarını tespit edebiliyor. Bu sayede liman yetkilileri döküntülerin yoğunlaştığı alanları derhal tespit edip ele alabiliyor ve böylece deniz kıyısındaki su kalitesini iyileştirebiliyor.
Liman yönetiminde bilgisayarla görmeyi benimsemek birçok avantaj sağlar ve benzersiz zorluklara çeşitli özel çözümler sunar. İşte bu avantajlardan bazılarına hızlı bir bakış:
CV çözümleri çok sayıda avantaj sunarken, bunların limanlarda uygulanmasının dikkate alınması gereken bazı zorlukları vardır. İşte akılda tutulması gereken bazı sınırlamalar:
Raporlara göre, küresel akıllı liman pazarının %24,16'lık etkileyici bir yıllık bileşik büyüme oranıyla (CAGR) büyüyerek 2033 yılına kadar 6,1 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Bu büyüme, modern liman operasyonlarında yapay zeka, bilgisayarla görme ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi gelişmiş teknolojilerin artan kullanımını vurgulamaktadır. Limanlar daha verimli ve daha akıllı hale geldikçe, bilgisayarla görmenin görevlerin otomatikleştirilmesinde, güvenliğin iyileştirilmesinde ve operasyonel verimliliğin artırılmasında kritik bir rol oynaması muhtemeldir.
IoT, blockchain ve büyük veri gibi teknolojilerle birleştirildiğinde, bilgisayarla görmenin gerçek zamanlı kargo takibi ve liman ekipmanlarının öngörücü bakımı gibi gelişmiş ve karmaşık yapay zeka destekli çözümleri mümkün kılması beklenmektedir. Bu yenilikler liman operasyonlarını kolaylaştıracak ve enerji kullanımını optimize ederek ve karbon emisyonlarını azaltarak sürdürülebilirliği teşvik edecektir.
Bilgisayarla görmeyi liman yönetimine entegre ederek emniyeti, verimliliği ve güvenliği artırabiliriz. İşçi faaliyetlerinin izlenmesinden kargo elleçleme ve gemi navigasyonu gibi karmaşık görevlerin otomatikleştirilmesine kadar, bilgisayarlı görü uygulamaları geniş bir uygulama yelpazesi sunabilir ve liman yönetimindeki kritik zorlukları ele alabilir.
Otomasyon ve yapay zeka odaklı süreçlere yönelik eğilim, Vision AI çözümlerinin potansiyeline ışık tutuyor. Limanlar bu ileri teknolojileri benimseyerek kendilerini küresel denizcilik sektöründe lider olarak konumlandırabilir, ekonomik büyümeye ve çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilirler.
Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atın. Üretimde yapay zekanın diğer ilginç uygulamalarını ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görmeyi keşfedin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
