探索智能港口实例,展示计算机视觉如何提高安全性、简化货物装卸、改善导航以及重新定义港口管理。
90% 以上的货物通过海上运输,港口是全球贸易的重要枢纽。它们是连接陆地和海洋的重要纽带。港口经常处理原材料、制成品和消费品等贵重货物运输,是国际供应链的关键。
多年来,尖端技术改变了我们在全球范围内运营和管理港口的方式。这些创新使港口管理变得更快、更安全、更可靠。最近的港口创新通常涉及人工智能(AI)。
计算机视觉(CV)作为人工智能的一个子集,正在港口作业领域掀起巨大波澜。视觉人工智能使计算机系统能够实时观察和理解视觉信息。通过分析图像和视频,计算机视觉模型如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型可以识别模式、检测物体并实时跟踪移动。从图像分析中获得的洞察力可以提高操作的效率和准确性,这在港口管理中大有可为。
例如,欧洲最大的海港鹿特丹港使用计算机视觉系统优化维护计划。他们的人工智能驱动系统使用实时视频监控来监视船只和港口设备,帮助港口工人预测何时需要维护。定期监控可以延长设备的运行时间,使港口作业更加顺畅快捷。
在本文中,我们将探讨利用计算机视觉技术的各种智能端口示例。我们还将讨论在端口中使用这一创新技术的优缺点,同时考虑其未来前景。让我们开始吧!
港口每天都要接收大量货物,并面临各种挑战,如保持运营效率、确保工人安全、减少交通堵塞以及应对恶劣天气。即使是一小时的延误,也会给航运公司带来巨大损失。
例如,卸货时间过长(滞留费)、卸货后集装箱滞留时间过长(滞留费)、货物在港口滞留时间过长(仓储费)以及船舶晚到(晚到费)都会产生费用。为了避免这些高昂的罚款,航运公司都会仔细规划他们的时间表、旅行时间和港口活动。
为了在管理港口运营的同时应对这些挑战,航运公司和港务局越来越多地转向先进的人工智能驱动的自动化解决方案。在计算机视觉方面,视觉模型可以在大量的港口作业图像和视频剪辑数据集上进行训练。
训练有素的模型可用于检测和跟踪装卸货物的集装箱等任务。计算机视觉还可以跟踪移动重型货物集装箱的港口员工,从而帮助加强港口安全。
既然我们已经了解了人工智能和计算机视觉技术在港口的重要性和价值,那么让我们来仔细看看一些展示如何使用计算机视觉的智能港口案例。
计算机视觉模型,如 Ultralytics YOLO11和 Ultralytics YOLOv8可以跟踪工人,确保他们遵守安全协议。它们是如何工作的?YOLO11 和YOLOv8 都支持各种计算机视觉任务,例如对象检测(用于识别图像或视频中的对象并对其进行分类)和对象跟踪(用于监控这些对象随时间的移动)。
这些任务可用于各种工人安全使用案例。一个很好的例子就是使用物体检测来检测港口员工的个人防护设备(PPE),如头盔和背心。
同样,集成了计算机视觉功能(如物体跟踪 )的智能港口系统也可用于监控工人的位置并实时跟踪他们的行动,以检测危险并防止事故发生。
通过分析实时视频录像,视觉模型可以识别潜在的危险,如高空坠物或工人进入危险区域。如果工人意外进入禁区或过于接近重型机械,系统甚至可以配置为发送即时警报。
计算机视觉解决方案可在改善海上导航方面发挥重要作用。集成了计算机视觉、自动识别系统(AIS)传输(来自船舶的信号,包含船舶的身份、位置、速度等)和其他先进传感器的海事系统可用于深入了解船舶的行踪。根据这些信息,人工智能系统可以为船舶规划出一条既能减少拥堵又能提高燃油效率的理想航线。这些洞察力还能让船员在港口做好装卸等作业准备,而无需等待时间。
港务局可利用物体检测等计算机视觉技术来检测和跟踪海上物体,以确保航行安全。例如,位于波特兰的缅因湾研究所使用基于人工智能的摄像系统来确保船舶航行和安全。这些摄像头利用计算机视觉来探测船舶、船只、浮标、人员和其他海上危险物,即使在夜间或大雾天气也不例外。通过检测海上的障碍物,船舶操作员可以避免事故,轻松导航。
由于涉及重型机械和高空坠物的风险,货物装卸是港口中较为复杂的作业之一。研究表明,超过 63% 的港口事故发生在货物装卸过程中。通过减少工人在集装箱或重型港口设备附近进行阅读标签或检查损坏等工作的需要,可以避免这些事故的发生。
视觉系统可以识别集装箱上的标签,扫描集装箱的尺寸、类型、重量、封条和目的地,或检测任何结构性损坏,从而帮助实现这一目标。希腊比雷埃夫斯集装箱码头(PCT)就是一个有趣的案例。该港口使用 Vision AI 集成摄像头来检查集装箱上的封条是否完好无损。系统在装货或卸货时捕捉每个集装箱正面的图像。然后,通过图像上的物体检测来定位集装箱上的封条。如果封条丢失或损坏,就会触发警报,通知港口当局进一步调查。
港口的安全和监控任务需要持续关注。监控整个港口的景观和运作所需的人力是巨大的。即使是世界上最小的港口--俄勒冈州的德波湾,也占地六英亩。广阔的空间和紧密堆叠的集装箱使得人类几乎不可能对其进行全天候的人工监控。
利用计算机视觉技术,可以在多个出入口监控港口作业,并立即发现任何未经授权的进入。光学字符识别(OCR)和车牌自动识别(ANPR) 技术可以读取进出港口车辆的车牌,以检测任何未经授权的车辆。为了加强安全,还可以使用面部识别系统来交叉验证车内司机和乘客的身份。
例如,西班牙巴伦西亚港正在使用由自主无人机、5G 连接和增强现实(AR)耳机组成的计算机视觉系统来监控港口安全。自动无人机定期对港口进行巡逻,通过 5G 网络使用基于视觉的系统对视频进行分析。计算机视觉模型可查找任何入侵或可疑活动。一旦发现任何异常情况,就会发出警报。使用 AR 头显,安保团队甚至可以查看警报区域,以了解事件的严重性。
油类泄漏会对环境造成严重威胁,尤其是在港口装卸作业期间。研究表明,大约 29% 的中小型油类泄漏(7 - 700 吨)发生在这些活动中。虽然这些泄漏可能不易察觉,看似无害,但其环境后果可能非常严重。
在大型港口地区,人工监控此类溢出物尤其具有挑战性。为解决这一问题,配备计算机视觉软件的先进水感应摄像机可提供有效的解决方案。通过分析视频片段,这些系统可以实时检测到油类泄漏,从而迅速采取应对和清理措施。
事实上,欧洲第二大港口安特卫普港就利用计算机视觉技术来减轻漏油造成的影响。遥控无人机对周围水域进行监控。这些无人机配备了计算机视觉功能,可以探测到附近港区的漏油情况。这使港务局能够及时发现并处理集中溢油区域,从而改善沿岸的水质。
在港口管理中采用计算机视觉技术可带来诸多优势,并能针对独特的挑战提供各种量身定制的解决方案。下面简要介绍其中的一些优势:
虽然 CV 解决方案有很多优点,但在端口中实施这些解决方案需要考虑一些挑战。以下是一些需要注意的限制:
据报道,全球智能港口市场预计将以惊人的复合年增长率(CAGR)增长 24.16%,到 2033 年达到 61 亿美元。这一增长凸显了人工智能、计算机视觉和物联网(IoT)等先进技术在现代港口运营中的应用日益广泛。随着港口变得更高效、更智能,计算机视觉将可能在任务自动化、改善安全性和提高运营效率方面发挥关键作用。
当计算机视觉与物联网、区块链和大数据等技术相结合时,有望实现先进而复杂的人工智能解决方案,例如实时货物跟踪和港口设备的预测性维护。这些创新将简化港口运营,并通过优化能源使用和减少碳排放来促进可持续发展。
通过将计算机视觉融入港口管理,我们可以提高安全、效率和安保水平。从监控工人活动到货物装卸和船舶导航等复杂任务的自动化,计算机视觉应用可以提供广泛的应用,并解决港口管理中的关键难题。
自动化和人工智能驱动流程的趋势彰显了 Vision AI 解决方案的潜力。通过采用这些先进技术,港口可以将自己定位为全球海运业的领导者,为经济增长和环境可持续发展做出贡献。
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