بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
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 رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLO11 لمنح مشغلي السكك الحديدية وعيًا في الوقت الفعلي بالعمليات. من خلال مهام مثل الكشف عن الكائنات وتجزئة المثيلات، يمكن لنماذج مثل YOLO11 التدخل لتحليل المسارات والمنصات والأنفاق وداخل القطارات للكشف عن الكائنات أو الأشخاص أو المخاطر.
تخيل موقفًا يقف فيه شخص ما بالقرب من حافة الرصيف أو تظهر فيه حطام على المسار. يمكن للرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف ذلك في الوقت الفعلي وإرسال تنبيه، مما يتيح لفرق المحطة الاستجابة بسرعة ومنع المخاطر المحتملة من التحول إلى تأخيرات أو حوادث. كما يساعد الموظفين من خلال مراقبة المناطق التي يصعب مراقبتها في جميع الأوقات.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO11 للكشف عن الأشخاص الذين يقفون على رصيف القطار.
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 تحتاج إلى مراقبة في الوقت الفعلي. ما كان يفعله موظفو المحطة تقليديًا يمكن الآن أتمتته باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعد نماذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLO11 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:
الكشف عن الكائنات: تتضمن هذه المهمة تحديد وتحديد مواقع كائنات معينة داخل صورة أو إطار فيديو. في تطبيقات السكك الحديدية، يمكن لنماذج مثل YOLO11 اكتشاف عناصر مثل الحطام أو الأدوات أو الأمتعة أو الأشخاص الموجودين 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.
الشكل 2. يمكن استخدام YOLO11 للكشف عن الأشخاص والقطارات وتتبعهم لأغراض السلامة.
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.
الشكل 3. يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية اكتشاف الأجزاء المعيبة من مسارات السكك الحديدية.
على سبيل المثال، في هولندا، حيث تمتد شبكة السكك الحديدية عبر آلاف الكيلومترات، تعد مراقبة المسارات وصيانتها باستمرار مهمة ضخمة. في حين أن عمليات الفحص اليدوية لا تزال مهمة، إلا أنها يمكن أن تكون بطيئة وتتطلب عمالة مكثفة وغالبًا ما تعطل الخدمة. لحل هذه المشكلة، تم تقديم نظام رؤية حاسوبية لفحص حالة مسارات السكك الحديدية في الوقت الفعلي.
تقوم الكاميرات المثبتة على القطارات المتحركة بالتقاط دفق مستمر من الصور عالية الدقة. ثم يتم تحليل هذه المرئيات بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي البصري المدربة على اكتشاف اختلال مسار القضبان 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.
الشكل 4. اكتشاف المخاطر باستخدام الرؤية الحاسوبية.
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.
لمعالجة هذه المشكلة، بدأت السكك الحديدية في الولايات المتحدة في تبني حلول الرؤية الحاسوبية. تستخدم هذه الأنظمة موجزات الفيديو الحية، التي تحللها نماذج الذكاء الاصطناعي، لاكتشاف أحداث مثل التعدي على ممتلكات الغير، وتتبع العوائق، والانتهاكات المحتملة للإشارات. من خلال تحديد هذه المشكلات فور حدوثها، يساعد النظام الفرق على الاستجابة بسرعة، قبل تعطيل الخدمة أو تعريض 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.
