اكتشف كيف تعمل الرؤية الحاسوبية في عمليات السكك الحديدية على تحسين السلامة والصيانة والكفاءة من خلال المراقبة في الوقت الفعلي والفحوصات الآلية.
تُعدّ السكك الحديدية جزءًا أساسيًا من أنظمة النقل البري. تمتدّ شبكات السكك الحديدية حول العالم على أكثر من مليون كيلومتر، وتربط المدن والصناعات والمجتمعات المحلية عبر مسافات شاسعة. ومع توسّع هذه الأنظمة وتزايد الطلب عليها، يتطلّب ضمان السلامة والكفاءة أكثر من مجرد عمليات فحص ومراقبة يدوية.
تتزايد أهمية الحلول المتطورة. على سبيل المثال، تُستخدم الرؤية الحاسوبية ، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي يُعنى بمعالجة البيانات المرئية، لتبسيط عمليات السكك الحديدية المختلفة.
تستخدم الأنظمة الممكّنة بالرؤية كاميرات ونماذج رؤية حاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 لتزويد مشغلي السكك الحديدية بمعلومات آنية عن العمليات. ومن خلال مهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الحالات، يمكن لنماذج مثل YOLO11 يمكن أن يتدخل لتحليل المسارات، والمنصات، والأنفاق، وداخل القطارات للكشف عن الأشياء، أو الأشخاص، أو المخاطر.
لنفترض وجود شخص يقف قريبًا جدًا من حافة المنصة أو يظهر حطام على المسار. يمكن لـ Vision AI اكتشاف ذلك فورًا وإرسال تنبيه، مما يُمكّن فرق المحطة من الاستجابة بسرعة ومنع المخاطر المحتملة من التحول إلى تأخيرات أو حوادث. كما يُساعد الموظفين من خلال مراقبة المناطق التي يصعب مراقبتها دائمًا.
مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، بدأت المزيد من المدن باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري لجعل عمليات السكك الحديدية أكثر أمانًا وكفاءة. في هذه المقالة، سنستكشف كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي البصري في سير عمل النقل بالسكك الحديدية حول العالم. هيا بنا نبدأ!
تتضمن شبكات السكك الحديدية العديد من الأجزاء المتحركة التي تحتاج إلى مراقبة آنية. ما كان يقوم به موظفو المحطة تقليديًا أصبح الآن أتمتته باستخدام الذكاء الاصطناعي. نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 يمكن أن يساعد مشغلي المحطات على مراقبة وظائف السكك الحديدية عن كثب والاستجابة بسرعة عندما تظهر المشكلات.
على وجه الخصوص، تشير مهام الرؤية الحاسوبية إلى الوظائف المحددة التي يمكن تدريب هذه النماذج على تنفيذها باستخدام المدخلات البصرية من الكاميرات. فيما يلي بعض المهام الرئيسية التي يمكن استخدامها لمراقبة عمليات السكك الحديدية:
تجزئة الحالات: تُركز على تصنيف كل بكسل في الصورة إلى فئات مُحددة مسبقًا. في مراقبة البنية التحتية للسكك الحديدية، يُمكن استخدامها لتقييم حالة المسارات والأرصفة والأسطح الأخرى من خلال تحديد خصائص مثل الشقوق والتآكل والتلف.
في حين أن المراقبة القائمة على الرؤية ترتبط عادةً بالأمن والمراقبة، إلا أن أنظمة السكك الحديدية تستخدم الذكاء الاصطناعي القائم على الرؤية لأكثر من مجرد مهام أمنية أساسية. فهو يلعب أيضًا دورًا في تحسين العمليات، وتعزيز السلامة، ودعم إدارة النظام الشاملة عبر الشبكة.
إن إحدى الفوائد الرئيسية لاستخدام Vision AI في وسائل النقل العام هي قدرته على العمل في الوقت الفعلي، مما يوفر لموظفي المحطة معلومات مفيدة في الوقت المناسب للبقاء على اطلاع على المشكلات المحتملة.
دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة الواقعية لكيفية مساعدة الرؤية الحاسوبية للسكك الحديدية على العمل بدقة وتحكم أكبر.
مع استمرار نمو حركة السكك الحديدية في أوروبا، أصبحت الحاجة إلى مراقبة موثوقة للبنية التحتية أمرًا بالغ الأهمية. يجب فحص المسارات بانتظام بحثًا عن التآكل والتلف وعدم المحاذاة لضمان تشغيل آمن وسلس. يتضمن ذلك فحص آلاف الكيلومترات من السكك الحديدية بحثًا عن أي علامات مبكرة للعيوب قبل أن تؤدي إلى انقطاعات أو حوادث مكلفة. يوفر Vision AI طريقة فعالة لأتمتة عملية الفحص هذه وتحسينها.
على سبيل المثال، في هولندا، حيث تمتد شبكة السكك الحديدية آلاف الكيلومترات، تُعدّ مراقبة وصيانة المسارات باستمرار مهمةً شاقة. ورغم أهمية عمليات التفتيش اليدوية، إلا أنها قد تكون بطيئةً وتتطلب جهدًا كبيرًا، وغالبًا ما تُعطّل الخدمة. ولحل هذه المشكلة، طُوّر نظام رؤية حاسوبية لفحص حالة مسارات السكك الحديدية آنيًا.
تلتقط الكاميرات المثبتة على القطارات المتحركة سيلًا متواصلًا من الصور عالية الدقة. ثم تُحلل هذه الصور بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي البصري المُدربة على اكتشاف عدم محاذاة المسارات، والمكونات البالية أو التالفة، والأجزاء المفقودة.
بفضل المراقبة الآلية المستمرة، أصبحت عمليات التفتيش أسرع وأكثر دقة. ويمكن لفرق الصيانة تحديد أولويات المناطق الأكثر احتياجًا، مما يقلل من عمليات التفتيش غير الضرورية. ونتيجةً لذلك، تمكن المشغلون من تقليل المخاطر التشغيلية، وتقليل التأخيرات، وتحسين السلامة العامة، دون انقطاع الخدمة اليومية.
في مشاريع السكك الحديدية الضخمة، يُعدّ الحفاظ على السلامة في الموقع من أكثر التحديات إلحاحًا. وقد تجلى هذا بوضوح خلال بناء شبكة السكك الحديدية الحضرية في ووهان بالصين، حيث تطلبت مواقع العمل النشطة وظروف العمل المتغيرة مراقبةً مستمرة.
تقليديًا، اعتمدت عمليات فحص السلامة على المراقبة اليدوية، ما يعني غالبًا عدم تحديد المخاطر إلا بعد وقوع الحادث. ولتحسين أوقات الاستجابة وتقليل المخاطر، قدّم الباحثون نظامًا لمراقبة السلامة آنيًا يعتمد على الرؤية الحاسوبية.
تم تركيب أكثر من 240 كاميرا عالية الدقة في مواقع البناء لتسجيل الأنشطة بشكل مستمر. وعولجت لقطات الفيديو في الموقع باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على اكتشاف دخول الأفراد إلى المناطق الخطرة، بالإضافة إلى تحديد ما إذا كانت المعدات القريبة ثابتة أم متحركة، وهو عامل مهم في تقييم المخاطر بشكل آني. وعند اكتشاف أي سلوك غير آمن، يمكن للنظام إرسال تنبيهات فورية إلى مشرفي الموقع.
بالإضافة إلى تحسين عمليات الصيانة وفحوصات السلامة، تُستخدم الرؤية الحاسوبية أيضًا لمراقبة مسارات السكك الحديدية آنيًا للكشف عن أي تسلل. ويُعدّ هذا مصدر قلق بالغ، حيث سُجِّلت 995 حالة وفاة مرتبطة بالسكك الحديدية في الولايات المتحدة عام 2023 وحده. وشمل العديد من هذه الحوادث دخولًا غير مصرح به إلى المسارات، وهو مجال غالبًا ما تكون فيه أساليب المراقبة التقليدية محدودة.
لمعالجة هذه المشكلة، بدأت السكك الحديدية في الولايات المتحدة الأمريكية باعتماد حلول الرؤية الحاسوبية . تستخدم هذه الأنظمة بث فيديو مباشر، يُحلل بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي، للكشف عن حوادث مثل التعدي على ممتلكات الغير ، وعرقلة المسارات، وانتهاكات الإشارات المحتملة. من خلال تحديد هذه المشكلات فور حدوثها، يساعد النظام الفرق على الاستجابة بسرعة، قبل انقطاع الخدمة أو تعريض السلامة للخطر.
بخلاف عمليات التفتيش اليدوية التي تُجرى على فترات زمنية محددة، توفر أنظمة الرؤية الحاسوبية مراقبة مستمرة وآنية عبر الشبكة. عند اكتشاف أي تهديد، تُرسل التنبيهات فورًا إلى المشغلين، مما يسمح باستجابات سريعة ومحددة. يؤدي هذا إلى تحسين الوعي بالوضع، وتسريع التدخل، وتقليل التأخير الناتج عن الحوادث التي يمكن تجنبها.
تُحضّر ملايين الوجبات يوميًا وتُقدّم في القطارات والمحطات، حيث تُعدّ النظافة أولوية قصوى. في الهند، تُدير شركة خدمات الطعام والسياحة بالسكك الحديدية الهندية (IRCTC) إحدى أكبر شبكات الطعام بالسكك الحديدية في العالم.
حتى وقت قريب، كانت عمليات فحص النظافة تُجرى يدويًا، مما صعّب مراقبة كل مطبخ باستمرار. ولجعل الأمور أكثر كفاءةً وموثوقية، قدّمت IRCTC نظام Vision AI الذي يراقب ممارسات سلامة الغذاء آنيًا.
يتصل النظام بكاميرات المراقبة التلفزيونية المغلقة الموجودة في المطابخ وأماكن تحضير الطعام. ويستخدم نماذج ذكاء اصطناعي مُدرَّبة على رصد مشاكل النظافة الشائعة، مثل عدم غسل الموظفين لأيديهم، أو عدم وجود قفازات أو أغطية شعر، أو عدم نظافة أماكن العمل.
منذ إطلاقه، ساعد النظام على تحسين معايير النظافة وجعل من الأسهل على الموظفين البقاء على رأس سلامة الغذاء ، مع قضاء المزيد من الوقت في التركيز على إعداد الوجبات، وليس فقط التحقق من الإجراءات.
تُقدّم الرؤية الحاسوبية مجموعةً من الفوائد فيما يتعلق بتحسين السلامة والصيانة والعمليات اليومية في أنظمة السكك الحديدية. وفيما يلي بعض أهم هذه المزايا:
على الرغم من الإيجابيات العديدة التي يُضيفها الذكاء الاصطناعي في مجال النقل بالسكك الحديدية، لا تزال هناك تحديات في نشر هذه الأنظمة وصيانتها. إليك بعض السلبيات التي يجب مراعاتها:
مع نمو شبكات السكك الحديدية، يتزايد الطلب على أنظمة آنية توفر رؤى موثوقة. تستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية كشف الأجسام، والفحوصات الهيكلية، والتنبيهات الآنية لمساعدة المشغلين على الاستجابة السريعة والدقيقة للمشكلات.
تُحسّن أدوات الذكاء الاصطناعي العمليات اليومية، وتُخفّض تكاليف الصيانة طويلة الأمد ومخاطر السلامة. ومع تطوّر هذه الأدوات، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مؤثرًا في جعل أنظمة السكك الحديدية أكثر كفاءةً واستجابةً وأمانًا.
انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. هل أنت مستعد لبدء مشاريعك في مجال الرؤية الحاسوبية؟ اطلع على خيارات الترخيص لدينا. اكتشف الذكاء الاصطناعي في الزراعة والرؤية في مجال الرعاية الصحية بزيارة صفحات حلولنا!
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI