Khám phá các ví dụ về cảng thông minh cho thấy cách thị giác máy tính nâng cao tính an toàn, hợp lý hóa việc xử lý hàng hóa, cải thiện việc điều hướng và định nghĩa lại việc quản lý cảng.
Với hơn 90% hàng hóa được vận chuyển bằng đường biển, cảng là trung tâm thiết yếu cho thương mại toàn cầu. Chúng đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa đất liền và biển. Cảng thường xử lý các lô hàng có giá trị như nguyên liệu thô, hàng hóa sản xuất và sản phẩm tiêu dùng, khiến chúng trở thành chìa khóa cho chuỗi cung ứng quốc tế.
Trong nhiều năm qua, các công nghệ tiên tiến đã thay đổi cách chúng ta vận hành và quản lý cảng trên toàn thế giới. Những đổi mới này đã giúp quản lý cảng nhanh hơn, an toàn hơn và đáng tin cậy hơn. Những đổi mới gần đây tại các cảng thường liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) .
Đặc biệt, thị giác máy tính (CV), một tập hợp con của AI, đang tạo nên những làn sóng lớn trong hoạt động cảng. Vision AI giúp các hệ thống máy tính có thể nhìn thấy và hiểu thông tin trực quan theo thời gian thực. Bằng cách phân tích hình ảnh và video, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể xác định các mẫu, phát hiện vật thể và theo dõi chuyển động theo thời gian thực. Thông tin chi tiết từ phân tích hình ảnh cho phép các hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, có nhiều tiềm năng trong quản lý cảng.
Ví dụ, Cảng Rotterdam, cảng biển lớn nhất châu Âu, sử dụng hệ thống thị giác máy tính để tối ưu hóa lịch trình bảo trì. Hệ thống hỗ trợ AI của họ sử dụng giám sát video trực tiếp để theo dõi tàu và thiết bị cảng, giúp nhân viên cảng dự đoán thời điểm cần bảo trì. Giám sát thường xuyên giúp thiết bị chạy lâu hơn và giúp hoạt động của cảng diễn ra suôn sẻ và nhanh hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá nhiều ví dụ về cổng thông minh tận dụng công nghệ thị giác máy tính. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về những ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng cải tiến này trong các cảng trong khi xem xét triển vọng tương lai của nó. Hãy bắt đầu nào!
Các cảng tiếp nhận lượng hàng hóa khổng lồ mỗi ngày và phải đối mặt với những thách thức như duy trì hoạt động hiệu quả, đảm bảo an toàn cho người lao động, giảm ùn tắc giao thông và ứng phó với thời tiết xấu. Ngay cả sự chậm trễ một giờ cũng có thể gây tốn kém cho các công ty vận chuyển.
Ví dụ, có những chi phí liên quan đến việc mất quá nhiều thời gian để dỡ hàng (tiền lưu kho), giữ container quá lâu sau khi dỡ hàng (tiền tạm giữ), lưu kho hàng hóa tại cảng trong thời gian dài hơn (phí lưu kho) và tàu đến muộn (phí đến muộn). Để tránh những khoản phạt tốn kém này, các công ty vận chuyển đặt mục tiêu lập kế hoạch cẩn thận cho lịch trình, thời gian di chuyển và các hoạt động tại cảng.
Để quản lý hoạt động cảng trong khi giải quyết những thách thức này, các công ty vận chuyển và cơ quan cảng ngày càng chuyển sang các giải pháp tự động tiên tiến do AI điều khiển. Về thị giác máy tính, các mô hình thị giác có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về hình ảnh và video clip về hoạt động cảng.
Các mô hình được đào tạo có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như phát hiện và theo dõi các container hàng hóa khi chúng được chất lên và dỡ xuống. Công nghệ thị giác máy tính cũng có thể giúp tăng cường an toàn cho cảng bằng cách theo dõi nhân viên cảng di chuyển các container hàng hóa nặng.
Bây giờ chúng ta đã hiểu tại sao công nghệ AI và thị giác máy tính lại quan trọng và có giá trị tại các cảng, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ví dụ về cảng thông minh cho thấy cách sử dụng thị giác máy tính.
Các mô hình thị giác máy tính, như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLOv8 , có thể theo dõi người lao động và đảm bảo tuân thủ các giao thức an toàn. Điều này hoạt động như thế nào? Cả hai YOLO11 Và YOLOv8 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, xác định và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video, và theo dõi đối tượng, giám sát chuyển động của các đối tượng này theo thời gian.
Những tác vụ này có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng an toàn cho người lao động. Một ví dụ điển hình là sử dụng phát hiện vật thể để phát hiện thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE) trên nhân viên cảng, chẳng hạn như mũ bảo hiểm và áo vest.
Tương tự như vậy, các hệ thống cổng thông minh được tích hợp với khả năng thị giác máy tính như theo dõi đối tượng cũng có thể được sử dụng để giám sát vị trí của công nhân và theo dõi chuyển động của họ theo thời gian thực để phát hiện mối nguy hiểm và ngăn ngừa tai nạn.
Bằng cách phân tích cảnh quay video trực tiếp, các mô hình thị giác có thể xác định các mối nguy hiểm tiềm ẩn, chẳng hạn như vật thể rơi hoặc công nhân đi vào khu vực dễ xảy ra nguy hiểm. Hệ thống thậm chí có thể được cấu hình để gửi cảnh báo tức thời nếu công nhân vô tình đi vào khu vực hạn chế hoặc tiếp cận máy móc hạng nặng quá gần.
Các giải pháp thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện điều hướng hàng hải. Các hệ thống hàng hải tích hợp với thị giác máy tính, truyền dẫn Hệ thống nhận dạng tự động (AIS) (tín hiệu từ tàu chứa thông tin nhận dạng, vị trí, tốc độ, v.v.) và các cảm biến tiên tiến khác có thể được sử dụng để có được thông tin chi tiết về vị trí của tàu. Dựa trên những thông tin chi tiết này, hệ thống AI có thể lập bản đồ tuyến đường lý tưởng cho tàu với ít tắc nghẽn và hiệu quả nhiên liệu hơn. Những thông tin chi tiết này cũng cho phép thủy thủ đoàn chuẩn bị cảng cho các hoạt động như bốc xếp hàng hóa mà không cần phải chờ đợi.
Các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện vật thể có thể được các cơ quan cảng sử dụng để phát hiện và theo dõi các vật thể trên biển để điều hướng an toàn. Ví dụ, Viện nghiên cứu Vịnh Maine ở Portland sử dụng hệ thống camera dựa trên AI để điều hướng và đảm bảo an toàn cho tàu. Các camera sử dụng thị giác máy tính để phát hiện tàu, thuyền, phao, người và các mối nguy hiểm khác trên biển, ngay cả vào ban đêm hoặc trong điều kiện sương mù. Bằng cách phát hiện các chướng ngại vật trên biển, người vận hành tàu có thể tránh được tai nạn và điều hướng dễ dàng.
Xử lý hàng hóa là một trong những hoạt động phức tạp hơn tại các cảng do có sự tham gia của máy móc hạng nặng và nguy cơ vật thể rơi. Các nghiên cứu cho thấy hơn 63% tai nạn tại cảng xảy ra trong quá trình điều khiển hàng hóa và hoạt động xếp dỡ. Những tai nạn này có thể tránh được bằng cách giảm nhu cầu công nhân phải ở gần các container hoặc thiết bị cảng hạng nặng để thực hiện các nhiệm vụ như đọc nhãn hoặc kiểm tra hư hỏng.
Hệ thống thị giác có thể giúp đạt được điều này bằng cách nhận dạng nhãn trên container, quét kích thước, loại, trọng lượng, niêm phong và điểm đến của chúng hoặc phát hiện bất kỳ hư hỏng nào về cấu trúc. Một nghiên cứu điển hình thú vị về điều này là Cảng container Piraeus (PCT) của Hy Lạp. Cảng này sử dụng camera tích hợp Vision AI để kiểm tra xem niêm phong trên container có còn nguyên vẹn không. Hệ thống chụp ảnh mặt trước của mỗi container trong khi xếp hoặc dỡ hàng. Sau đó, phát hiện vật thể được sử dụng trên hình ảnh để xác định vị trí niêm phong trên container. Nếu niêm phong bị mất hoặc bị hỏng, cảnh báo sẽ được kích hoạt, thông báo cho cơ quan quản lý cảng để điều tra thêm.
Nhiệm vụ an ninh và giám sát tại các cảng đòi hỏi sự chú ý liên tục. Nhân lực cần thiết để giám sát toàn bộ cảnh quan và hoạt động của cảng là rất lớn. Ngay cả cảng nhỏ nhất thế giới, Depoe Bay ở Oregon, cũng có diện tích sáu mẫu Anh. Không gian rộng lớn và các container xếp chồng khít nhau khiến con người gần như không thể giám sát thủ công suốt ngày đêm.
Sử dụng công nghệ thị giác máy tính, các hoạt động của cảng có thể được giám sát tại nhiều điểm truy cập và bất kỳ mục nhập trái phép nào cũng có thể được phát hiện ngay lập tức. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và nhận dạng biển số tự động (ANPR) có thể đọc biển số xe của các phương tiện ra vào cảng để phát hiện bất kỳ phương tiện nào không được phép. Để tăng thêm một lớp bảo mật, hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng có thể được sử dụng để xác minh chéo danh tính của tài xế và hành khách bên trong xe.
Ví dụ, Cảng Valencia ở Tây Ban Nha đang sử dụng hệ thống thị giác máy tính bao gồm máy bay không người lái tự động, kết nối 5G và tai nghe thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh của cảng. Máy bay không người lái tự động được sử dụng để tuần tra cảng thường xuyên và nguồn cấp dữ liệu video được phân tích bằng các hệ thống dựa trên thị giác thông qua mạng 5G. Các mô hình thị giác máy tính tìm kiếm bất kỳ sự xâm nhập hoặc hoạt động đáng ngờ nào. Khi phát hiện bất kỳ điều gì bất thường, cảnh báo sẽ được tạo ra. Sử dụng tai nghe AR, nhóm an ninh thậm chí có thể xem xét khu vực được cảnh báo để hiểu mức độ nghiêm trọng của sự cố.
Tràn dầu gây ra mối đe dọa đáng kể đến môi trường, đặc biệt là trong quá trình bốc dỡ hàng tại cảng. Các nghiên cứu chỉ ra rằng khoảng 29% các vụ tràn dầu vừa và nhỏ (7 - 700 tấn) xảy ra trong các hoạt động này. Mặc dù các vụ tràn dầu này có thể không dễ nhìn thấy và có vẻ vô hại, nhưng hậu quả đối với môi trường của chúng có thể rất nghiêm trọng.
Việc giám sát thủ công các vụ tràn dầu như vậy đặc biệt khó khăn ở các khu vực cảng lớn. Để giải quyết vấn đề này, các camera cảm biến nước tiên tiến được trang bị phần mềm thị giác máy tính có thể cung cấp một giải pháp hiệu quả. Bằng cách phân tích cảnh quay video, các hệ thống này có thể phát hiện sự cố tràn dầu theo thời gian thực, cho phép phản ứng nhanh chóng và nỗ lực dọn dẹp.
Trên thực tế, Cảng Antwerp , cảng lớn thứ hai của Châu Âu, sử dụng công nghệ thị giác máy tính để giảm thiểu tác động của sự cố tràn dầu. Máy bay không người lái điều khiển từ xa giám sát các vùng nước xung quanh. Được trang bị khả năng thị giác máy tính, những máy bay không người lái này có thể phát hiện sự cố tràn dầu ở các khu vực cảng gần đó. Điều này cho phép các cơ quan quản lý cảng xác định và xử lý kịp thời các khu vực tràn dầu tập trung, do đó cải thiện chất lượng nước dọc theo bờ biển.
Việc áp dụng thị giác máy tính trong quản lý cảng mang lại nhiều lợi thế và thúc đẩy nhiều giải pháp phù hợp với những thách thức riêng biệt. Sau đây là cái nhìn nhanh về một số lợi ích này:
Trong khi các giải pháp CV cung cấp nhiều ưu điểm, việc triển khai chúng tại các cảng có một số thách thức cần cân nhắc. Sau đây là một số hạn chế cần lưu ý:
Theo báo cáo, thị trường cảng thông minh toàn cầu được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng là 24,16%, đạt 6,1 tỷ đô la vào năm 2033. Sự tăng trưởng này làm nổi bật việc sử dụng ngày càng nhiều các công nghệ tiên tiến như AI, thị giác máy tính và Internet vạn vật (IoT) trong hoạt động cảng hiện đại. Khi các cảng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, thị giác máy tính có thể sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ, cải thiện tính an toàn và tăng hiệu quả hoạt động.
Khi kết hợp với các công nghệ như IoT, blockchain và dữ liệu lớn, thị giác máy tính dự kiến sẽ cho phép các giải pháp AI tiên tiến và phức tạp, chẳng hạn như theo dõi hàng hóa theo thời gian thực và bảo trì dự đoán thiết bị cảng. Những cải tiến này sẽ hợp lý hóa hoạt động của cảng và thúc đẩy tính bền vững bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và giảm lượng khí thải carbon.
Bằng cách tích hợp thị giác máy tính vào quản lý cảng, chúng ta có thể nâng cao tính an toàn, hiệu quả và bảo mật. Từ việc giám sát hoạt động của công nhân đến tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp như xử lý hàng hóa và điều hướng tàu, các ứng dụng thị giác máy tính có thể cung cấp nhiều ứng dụng và giải quyết các thách thức quan trọng trong quản lý cảng.
Xu hướng tự động hóa và các quy trình do AI thúc đẩy làm sáng tỏ tiềm năng của các giải pháp Vision AI. Bằng cách áp dụng các công nghệ tiên tiến này, các cảng có thể định vị mình là những người dẫn đầu trong ngành hàng hải toàn cầu, góp phần vào tăng trưởng kinh tế và tính bền vững của môi trường.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các ứng dụng thú vị khác của AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe .
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
