تطبيقات رؤية الكمبيوتر في عمليات السكك الحديدية

تعد السكك الحديدية جزءًا أساسيًا من أنظمة النقل البري. تمتد شبكات السكك الحديدية لأكثر من مليون كيلومتر من الطرق في جميع أنحاء العالم، وتربط المدن والصناعات والمجتمعات عبر مسافات شاسعة. مع توسع هذه الأنظمة وتزايد الطلب، فإن ضمان السلامة والكفاءة يتطلب أكثر من مجرد الفحوصات والمراقبة اليدوية.

أصبحت الحلول المتطورة ضرورية بشكل متزايد. على سبيل المثال، يتم استخدام رؤية الكمبيوتر، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعامل مع معالجة البيانات المرئية، لتبسيط عمليات السكك الحديدية المختلفة.

تستخدم الأنظمة التي تدعم الرؤية الكاميرات ونماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 لتزويد مشغلي السكك الحديدية بالوعي في الوقت الفعلي للعمليات. من خلال مهام مثل الكشف عن الأجسام وتجزئة النماذج، يمكن لنماذج مثل YOLO11 التدخل لتحليل المسارات والأرصفة والأنفاق وداخل القطارات detect الأجسام أو الأشخاص أو المخاطر.

ضع في اعتبارك موقفاً يقف فيه شخص ما قريباً جداً من حافة الرصيف أو يظهر فيه حطام على track. يمكن للذكاء الاصطناعي المرئي detect ذلك في الوقت الفعلي وإرسال تنبيه، مما يتيح لفرق المحطة الاستجابة بسرعة ومنع المخاطر المحتملة من التحول إلى تأخيرات أو حوادث. كما أنه يساعد الموظفين من خلال مراقبة المناطق التي يصعب مراقبتها في جميع الأوقات.

‍

مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر، بدأت المزيد من المدن في استخدام Vision AI لجعل عمليات السكك الحديدية أكثر أمانًا وكفاءة. في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يتم تطبيق Vision AI في سير عمل النقل بالسكك الحديدية حول العالم. هيا بنا نبدأ!

دور Vision AI في عمليات النقل بالسكك الحديدية

تتضمن شبكات السكك الحديدية العديد من الأجزاء المتحركة التي يجب مراقبتها في الوقت الفعلي. ما كان يقوم به موظفو المحطات تقليدياً يمكن الآن أتمتته باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 أن تساعد مشغلي المحطات على مراقبة وظائف السكك الحديدية عن كثب والاستجابة بسرعة عند ظهور مشكلات.

على وجه الخصوص، تشير مهام رؤية الكمبيوتر إلى الوظائف المحددة التي يمكن تدريب هذه النماذج على أدائها باستخدام مدخلات مرئية من الكاميرات. فيما يلي بعض المهام الرئيسية التي يمكن استخدامها لمراقبة عمليات السكك الحديدية:

• اكتشاف الأجسام: تتضمن هذه المهمة تحديد وتوطين كائنات معينة داخل صورة أو إطار فيديو. في تطبيقات السكك الحديدية، يمكن لنماذج مثل YOLO11 detect عناصر مثل الحطام أو الأدوات أو الأمتعة أو الأشخاص على المسارات أو بالقرب منها.
  
  
• تتبع الكائنات: يشير هذا إلى مراقبة حركة الكائنات المكتشفة عبر إطارات فيديو متعددة. في المحطات أو القطارات، يساعد التتبع على تتبع تدفق الركاب ومراقبة حركات القطارات.
  
  
• تقدير الوضعية: يتضمن اكتشاف وتحليل مواقع المفاصل الرئيسية في الجسم لفهم وضعية الإنسان. في أماكن السكك الحديدية، يمكن أن يساعد في تحديد حالات الطوارئ، مثل انهيار شخص ما على رصيف، مما يؤدي إلى تنبيهات للتدخل.
  
  

تجزئة المثيلات: يركز على تصنيف كل بكسل في الصورة إلى فئات محددة مسبقًا. في مراقبة البنية التحتية للسكك الحديدية، يمكن استخدامه لتقييم حالة المسارات والمنصات والأسطح الأخرى عن طريق تحديد ميزات مثل الشقوق أو التآكل أو التآكل.

‍

استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة السكك الحديدية

في حين أن المراقبة القائمة على الرؤية ترتبط عادةً بالأمن والمراقبة، فإن أنظمة السكك الحديدية تستخدم الذكاء الاصطناعي البصري لأكثر من مجرد مهام الأمان الأساسية. كما أنه يلعب دورًا في تحسين العمليات وتعزيز السلامة ودعم إدارة النظام بشكل عام عبر الشبكة.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي البصري في وسائل النقل العام في قدرته على العمل في الوقت الفعلي، مما يمنح موظفي المحطة معلومات مفيدة وفي الوقت المناسب للبقاء في صدارة المشكلات المحتملة.

دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة الواقعية لكيفية مساعدة الرؤية الحاسوبية للسكك الحديدية على العمل بقدر أكبر من الدقة والتحكم.

اكتشاف الأجسام في أنظمة السكك الحديدية لمهام الصيانة

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 والاختلال لضمان عمليات آمنة وسلسة. يتضمن ذلك فحص آلاف الكيلومترات من القضبان بحثًا عن علامات مبكرة للعيوب قبل أن تؤدي إلى اضطرابات أو حوادث مكلفة. يقدم الذكاء الاصطناعي البصري طريقة فعالة لأتمتة عملية الفحص هذه وتحسينها.

‍

على سبيل المثال، في هولندا، حيث تمتد شبكة السكك الحديدية عبر آلاف الكيلومترات، فإن مراقبة المسارات وصيانتها باستمرار مهمة ضخمة. وفي حين أن عمليات الفحص اليدوي لا تزال مهمة، إلا أنها قد تكون بطيئة وكثيفة العمالة وغالباً ما تعطل الخدمة. ولحل هذه المشكلة، تم استحداث نظام رؤية حاسوبية لفحص حالة مسارات track الحديدية في الوقت الفعلي.

تلتقط الكاميرات المثبتة على القطارات المتحركة دفقاً مستمراً من الصور عالية الدقة. ثم يتم تحليل هذه الصور المرئية بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي المرئي المدربة على detect اختلالاتtrack والمكونات البالية أو التالفة، والأجزاء المفقودة.

مع وجود مراقبة مستمرة وآلية، لا تكون عمليات الفحص أسرع فحسب، بل أيضًا أكثر دقة. يمكن لفرق الصيانة تحديد أولويات المناطق التي تحتاج إلى اهتمام أكبر، مما يقلل من الفحوصات غير الضرورية. ونتيجة لذلك، تمكن المشغلون من خفض المخاطر التشغيلية وتقليل التأخيرات وتحسين السلامة العامة، دون مقاطعة الخدمة اليومية.

قيادة عمليات أكثر أمانًا باستخدام الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية للسكك الحديدية

في مشاريع السكك الحديدية واسعة النطاق، تعد المحافظة على السلامة في الموقع أحد التحديات الأكثر استمرارًا. كان هذا صحيحًا بشكل خاص خلال بناء شبكة السكك الحديدية الحضرية في ووهان في الصين، حيث تتطلب مواقع العمل النشطة والظروف المتغيرة إشرافًا مستمرًا.

تقليديًا، اعتمدت فحوصات السلامة على الملاحظة اليدوية، مما يعني غالبًا أنه لم يتم تحديد المخاطر إلا بعد وقوع حادث. لتحسين أوقات الاستجابة وتقليل المخاطر، قدم الباحثون نظام مراقبة السلامة في الوقت الفعلي مدعومًا بالرؤية الحاسوبية.

تم تركيب أكثر من 240 كاميرا عالية الدقة في جميع أنحاء مواقع البناء لتسجيل النشاط باستمرار. تمت معالجة لقطات الفيديو في الموقع باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على اكتشاف ليس فقط متى دخل الأفراد إلى المناطق الخطرة ولكن أيضًا ما إذا كانت المعدات القريبة ثابتة أم متحركة - وهو عامل مهم في تقييم المخاطر في الوقت الفعلي. عند اكتشاف سلوك غير آمن، يمكن للنظام إرسال تنبيهات فورية إلى المشرفين على الموقع.

‍

نظرة على مراقبة السكك الحديدية باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري

بالإضافة إلى تحسين عمليات الصيانة وفحص السلامة، يتم استخدام الرؤية الحاسوبية أيضًا لمراقبة مسارات السكك الحديدية في الوقت الفعلي بحثًا عن أي اختراقات. ويشكل هذا الأمر مصدر قلق بالغ، حيث تم الإبلاغ عن 995 حالة وفاة مرتبطة بالسكك الحديدية في الولايات المتحدة في عام 2023 وحده. ينطوي العديد من هذه الحوادث على الوصول غير المصرح به إلى المسارات، وهو مجال غالباً ما تكون فيه طرق المراقبة التقليدية محدودة.

ولمعالجة هذه المشكلة، بدأت السكك الحديدية في الولايات المتحدة في اعتماد حلول الرؤية الحاسوبية. وتستخدم هذه الأنظمة بثاً مباشراً للفيديو، يتم تحليله بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي، detect أحداث مثل التعدي على ممتلكات الغير وعوائق track والانتهاكات المحتملة للإشارات. من خلال تحديد هذه المشكلات فور حدوثها، يساعد النظام فرق العمل على الاستجابة بسرعة، قبل أن تتعطل الخدمة أو تتعرض السلامة للخطر.

على عكس عمليات الفحص اليدوية، التي تحدث على فترات زمنية محددة، توفر أنظمة الرؤية الحاسوبية مراقبة مستمرة في الوقت الفعلي عبر الشبكة. عند اكتشاف تهديد، يتم إرسال تنبيهات فورية إلى المشغلين، مما يسمح باستجابات سريعة وموجهة. يؤدي هذا إلى تحسين الوعي الظرفي والتدخل الأسرع وتقليل التأخيرات الناجمة عن الحوادث التي يمكن تجنبها.

مراقبة سلامة الأغذية باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري

يتم إعداد وتقديم الملايين من الوجبات يوميًا عبر القطارات والمحطات، حيث تعتبر النظافة أولوية قصوى. في الهند، تدير شركة Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) واحدة من أكبر شبكات الأغذية للسكك الحديدية في العالم.

حتى وقت قريب، كانت فحوصات النظافة تتم يدويًا، مما جعل من الصعب مراقبة كل مطبخ طوال الوقت. لجعل الأمور أكثر كفاءة وموثوقية، قدمت IRCTC نظام الذكاء الاصطناعي البصري الذي يراقب ممارسات سلامة الأغذية في الوقت الفعلي.

يتصل النظام بكاميرات CCTV الموجودة في المطابخ ومناطق تحضير الطعام. يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على اكتشاف مشكلات النظافة الشائعة مثل عدم غسل الموظفين لأيديهم أو فقدان القفازات أو أغطية الشعر أو محطات العمل غير النظيفة.

منذ طرحه، ساعد النظام في تحسين معايير النظافة وجعل من السهل على الموظفين البقاء على اطلاع دائم بسلامة الأغذية، مع قضاء المزيد من الوقت في التركيز على إعداد الوجبات، وليس فقط التحقق من الإجراءات.

إيجابيات وسلبيات الرؤية الحاسوبية في عمليات السكك الحديدية

توفر الرؤية الحاسوبية مجموعة من المزايا عندما يتعلق الأمر بتحسين السلامة والصيانة والعمليات اليومية في أنظمة السكك الحديدية. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية:

• الصيانة التنبؤية: من خلال الكشف عن العلامات المبكرة للتآكل أو التلف في المسارات والبنية التحتية، يمكن للرؤية الاصطناعية (Vision AI) أن تساعد في منع الأعطال قبل وقوعها.
  ‍
• المراقبة على مدار الساعة: على عكس المفتشين البشريين، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أن تعمل باستمرار دون تعب أو تبديل.
  ‍
• قابلية التوسع: بمجرد التنفيذ، يمكن توسيع النظام نفسه لتغطية المزيد من المحطات أو القطارات أو مناطق التشغيل بأقل جهد إضافي.

على الرغم من الإيجابيات العديدة التي تجلبها الرؤية الاصطناعية (Vision AI) إلى النقل بالسكك الحديدية، لا تزال هناك تحديات في نشر هذه الأنظمة وصيانتها. فيما يلي بعض العيوب التي يجب مراعاتها:

• مخاوف الخصوصية: يمكن أن تثير المراقبة المستمرة في الأماكن العامة قضايا أخلاقية وعدم ارتياح بين الركاب والموظفين.
  ‍
• التكلفة الأولية العالية: يتطلب إعداد نظام الرؤية الاصطناعية (Vision AI)، بما في ذلك الكاميرات والخوادم وبرامج الذكاء الاصطناعي، استثمارًا أوليًا كبيرًا.
  ‍
• التكامل المعقد: قد يكون دمج أنظمة الرؤية الحاسوبية مع البنية التحتية الحالية، مثل أنظمة الإشارات أو التحكم القديمة، أمرًا صعبًا من الناحية الفنية.

النقاط الرئيسية

مع نمو شبكات السكك الحديدية، يتزايد الطلب على الأنظمة الآنية التي توفر رؤى موثوقة. تستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية الكشف عن الأجسام والفحوصات الهيكلية والتنبيهات الآنية لمساعدة المشغلين على الاستجابة بسرعة ودقة للمشكلات. 

تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات اليومية وتقليل تكاليف الصيانة طويلة الأجل ومخاطر السلامة. مع تحسن هذه الأدوات، من المقرر أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مؤثرًا في جعل أنظمة السكك الحديدية أكثر كفاءة واستجابة وأمانًا.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. هل أنت مستعد لبدء مشاريع الرؤية الحاسوبية الخاصة بك؟ تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا. اكتشف الذكاء الاصطناعي في الزراعة و الرؤية الاصطناعية في الرعاية الصحية من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا!