بالنقر على "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط"، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين تصفح الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. المزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر على "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط"، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين تصفح الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. المزيد من المعلومات
تعرّف على كيفية مساهمة الرؤية الحاسوبية في عمليات السكك الحديدية في تحسين السلامة والصيانة والكفاءة من خلال المراقبة في الوقت الفعلي وعمليات الفحص الآلي.
السكك الحديدية جزء أساسي من أنظمة النقل البري. تمتد شبكات السكك الحديدية على أكثر من مليون كيلومتر من الطرق في جميع أنحاء العالم، وتربط شبكات السكك الحديدية المدن والصناعات والمجتمعات عبر مسافات شاسعة. ومع توسع هذه الأنظمة وتزايد الطلب عليها، فإن ضمان السلامة والكفاءة يتطلب أكثر من مجرد عمليات الفحص والمراقبة اليدوية.
أصبحت الحلول المتطورة ضرورية بشكل متزايد. على سبيل المثال، يتم استخدام الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعامل مع معالجة البيانات المرئية، لتبسيط عمليات السكك الحديدية المختلفة.
تستخدم الأنظمة الممكّنة للرؤية الكاميرات ونماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 لمنح مشغلي السكك الحديدية وعيًا في الوقت الفعلي للعمليات. من خلال مهام مثل الكشف عن الأجسام وتجزئة النماذج، يمكن لنماذج مثل YOLO11 التدخل لتحليل المسارات والأرصفة والأنفاق وداخل القطارات للكشف عن الأجسام أو الأشخاص أو المخاطر.
ضع في اعتبارك موقفاً يقف فيه شخص ما قريباً جداً من حافة الرصيف أو يظهر فيه حطام على المسار. يمكن للذكاء الاصطناعي المرئي اكتشاف 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.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO11 للكشف عن الأشخاص الواقفين على رصيف قطار.
مع تنامي اعتماد الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، بدأت المزيد من المدن في استخدام الذكاء الاصطناعي المرئي لجعل عمليات السكك الحديدية أكثر أماناً وكفاءة. في هذه المقالة، سنستكشف كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي البصري في سير عمل النقل بالسكك الحديدية في جميع أنحاء العالم. لنبدأ!
دور الذكاء الاصطناعي المرئي 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 الرؤية الحاسوبية إلى الوظائف المحددة التي يمكن تدريب هذه النماذج على أدائها باستخدام المدخلات البصرية 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 اكتشاف عناصر مثل الحطام أو الأدوات أو الأمتعة أو الأشخاص على المسارات أو بالقرب منها.
تتبع الأجسام: يشير هذا إلى مراقبة حركة الأجسام المكتشفة عبر إطارات فيديو متعددة. في المحطات أو على متن القطارات، يساعد التتبع في متابعة تدفق الركاب ومراقبة حركة القطارات.
تقدير الوضعية: يتضمن اكتشاف وتحليل أوضاع مفاصل الجسم الرئيسية لفهم وضعية الإنسان. في إعدادات السكك الحديدية، يمكن أن يساعد في تحديد حالات الطوارئ، مثل انهيار شخص على منصة، مما يؤدي إلى إطلاق تنبيهات للتدخل.
تجزئة المثيل: يركز على تصنيف كل بكسل في الصورة إلى فئات محددة مسبقًا. في مراقبة البنية التحتية للسكك الحديدية، يمكن استخدامه لتقييم حالة المسارات والأرصفة والأسطح الأخرى من خلال تحديد ميزات مثل الشقوق أو التآكل أو التآكل.
الشكل 2. يمكن استخدام YOLO11 لاكتشاف وتتبع الأشخاص والقطارات لأغراض السلامة.
استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة السكك الحديدية
في حين أن المراقبة القائمة على الرؤية ترتبط عادةً بالأمن والمراقبة، إلا أن أنظمة السكك الحديدية تستخدم الذكاء الاصطناعي البصري لأكثر من مجرد مهام الأمن الأساسية. فهو يلعب أيضاً دوراً في تحسين العمليات وتعزيز السلامة ودعم الإدارة الشاملة للنظام عبر الشبكة.
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي المرئي في وسائل النقل العام في قدرته على العمل في الوقت الفعلي، مما يمنح موظفي المحطة معلومات مفيدة وفي الوقت المناسب لاستباق المشاكل المحتملة.
دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة الواقعية لكيفية مساعدة الرؤية الحاسوبية للسكك الحديدية على العمل بمزيد من الدقة والتحكم.
الكشف عن الأجسام في أنظمة السكك الحديدية لمهام الصيانة
مع استمرار نمو حركة السكك الحديدية في أوروبا، أصبحت الحاجة إلى مراقبة موثوقة للبنية التحتية أمراً بالغ الأهمية. يجب فحص السكك الحديدية بانتظام للتأكد من عدم تآكلها أو تلفها أو اختلالها لتسهيل العمليات الآمنة والسلسة. وينطوي ذلك على فحص آلاف الكيلومترات من السكك الحديدية بحثاً عن العلامات المبكرة للعيوب قبل أن تؤدي إلى أعطال أو حوادث مكلفة. توفر تقنية Vision AI طريقة فعالة لأتمتة عملية الفحص هذه وتعزيزها.
الشكل 3. يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية اكتشاف الأجزاء المعيبة في خطوط السكك الحديدية.
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 السكك 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 اكتشاف اختلالات المسار، والمكونات البالية أو التالفة، والأجزاء المفقودة.
مع وجود المراقبة الآلية المستمرة، لا تكون عمليات الفحص أسرع فحسب، بل أكثر دقة أيضًا. يمكن لفرق الصيانة تحديد أولويات المناطق التي تحتاج إلى اهتمام أكبر، مما يقلل من عمليات الفحص غير الضرورية. ونتيجة لذلك، تمكّن المشغّلون من تقليل المخاطر التشغيلية وتقليل التأخير وتحسين السلامة العامة، دون مقاطعة الخدمة اليومية.
قيادة عمليات أكثر أماناً باستخدام الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية للسكك الحديدية
في مشاريع السكك الحديدية واسعة النطاق، يعد الحفاظ على السلامة في الموقع أحد أكثر التحديات المستمرة. وقد كان هذا صحيحًا بشكل خاص أثناء إنشاء شبكة السكك الحديدية الحضرية في ووهان في الصين، حيث تتطلب مواقع العمل النشطة والظروف المتغيرة رقابة مستمرة.
تقليدياً، كانت فحوصات السلامة تعتمد على المراقبة اليدوية، مما يعني في كثير من الأحيان أن المخاطر لا يتم تحديدها إلا بعد وقوع الحادث. ولتحسين أوقات الاستجابة وتقليل المخاطر، قدم الباحثون نظام مراقبة السلامة في الوقت الحقيقي مدعوماً بالرؤية الحاسوبية.
تم تركيب أكثر من 240 كاميرا عالية الوضوح في جميع أنحاء مواقع الإنشاءات لتسجيل النشاط بشكل مستمر. تمت معالجة لقطات الفيديو في الموقع باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على اكتشاف ليس فقط عند دخول الأفراد إلى المناطق الخطرة ولكن أيضًا ما إذا كانت المعدات القريبة ثابتة أو متحركة - وهو عامل مهم في تقييم المخاطر في الوقت الفعلي. عند اكتشاف سلوك غير آمن، يمكن للنظام إرسال تنبيهات فورية إلى المشرفين في الموقع.
الشكل 4. اكتشاف المخاطر باستخدام الرؤية الحاسوبية.
نظرة على مراقبة السكك الحديدية باستخدام الذكاء الاصطناعي المرئي
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. تضمنت العديد من هذه الحوادث 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، للكشف عن أحداث مثل التعدي على ممتلكات الغير وعوائق المسار 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 اليدوي، التي تحدث على فترات زمنية محددة، توفر أنظمة الرؤية الحاسوبية مراقبة مستمرة في الوقت الفعلي عبر الشبكة. عندما يتم اكتشاف تهديد، يتم إرسال التنبيهات على الفور إلى المشغلين، مما يسمح باستجابات سريعة وموجهة. وهذا يؤدي إلى تحسين الوعي الظرفي والتدخل السريع وتقليل التأخير الناجم عن الحوادث التي يمكن تجنبها.
مراقبة سلامة الأغذية باستخدام الذكاء الاصطناعي المرئي
في كل يوم، يتم إعداد ملايين الوجبات وتقديمها في القطارات والمحطات، حيث تُعد النظافة أولوية قصوى. في الهند، تدير شركة السكك الحديدية الهندية للتموين والسياحة (IRCTC) واحدة من أكبر شبكات السكك الحديدية للطعام في العالم.
حتى وقت قريب، كانت فحوصات النظافة الصحية تتم يدوياً، مما جعل من الصعب مراقبة كل المطابخ طوال الوقت. ولجعل الأمور أكثر كفاءة وموثوقية، أدخلت الشركة نظام Vision AI الذي يراقب ممارسات سلامة الأغذية في الوقت الفعلي.
يتصل النظام بكاميرات الدوائر التلفزيونية المغلقة الموجودة في المطابخ ومناطق إعداد الطعام. وهو يستخدم نماذج ذكاء اصطناعي مدربة على اكتشاف مشكلات النظافة الشائعة مثل عدم غسل الموظفين لأيديهم، أو عدم وجود قفازات أو أغطية للشعر، أو عدم نظافة محطات العمل.
منذ بدء تطبيقه، ساعد النظام في تحسين معايير النظافة الصحية وسهّل على الموظفين البقاء على اطلاع على سلامة الأغذية، مع قضاء المزيد من الوقت في التركيز على إعداد الوجبات وليس فقط التحقق من الإجراءات.
إيجابيات وسلبيات الرؤية الحاسوبية في عمليات السكك الحديدية
تقدم 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 للذكاء الاصطناعي المرئي المساعدة في منع الأعطال قبل حدوثها.
المراقبة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع: على عكس المفتشين البشريين، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أن تعمل بشكل مستمر دون تعب أو نوبات عمل.
قابلية التوسع: بمجرد تطبيقه، يمكن توسيع النظام نفسه لتغطية المزيد من المحطات أو القطارات أو مناطق التشغيل بأقل جهد إضافي ممكن.
على الرغم من الإيجابيات العديدة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي في مجال النقل بالسكك الحديدية، لا تزال هناك تحديات في نشر هذه الأنظمة وصيانتها. فيما يلي بعض السلبيات التي يجب مراعاتها:
مخاوف تتعلق بالخصوصية: يمكن أن تثير المراقبة المستمرة في الأماكن العامة قضايا أخلاقية وانزعاج الركاب والموظفين.
تكلفة أولية عالية: يتطلب إعداد نظام Vision AI، بما في ذلك الكاميرات والخوادم وبرامج الذكاء الاصطناعي، استثمارًا أوليًا كبيرًا.
التكامل المعقد: يمكن أن يكون دمج أنظمة الرؤية الحاسوبية مع البنية التحتية القائمة، مثل أنظمة الإشارات أو أنظمة التحكم القديمة، أمراً صعباً من الناحية التقنية.
الوجبات الرئيسية
مع نمو شبكات السكك الحديدية، يزداد الطلب على أنظمة الوقت الحقيقي التي توفر رؤى موثوقة. تستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية الكشف عن الأجسام والفحوصات الهيكلية والتنبيهات في الوقت الحقيقي لمساعدة المشغلين على الاستجابة السريعة والدقيقة للمشاكل.
تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات اليومية وتخفيض تكاليف الصيانة ومخاطر السلامة على المدى الطويل. مع تحسن هذه الأدوات، من المقرر أن يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً مؤثراً في جعل أنظمة السكك الحديدية أكثر كفاءة واستجابة وأماناً.
