مراقبة العمليات الأرضية في المطارات باستخدام برنامج Ultralytics YOLO11

أبيرامي فينا

4 دقائق للقراءة

18 يوليو 2025

تعرّف كيف يمكن لنظام Ultralytics YOLO11 تحسين العمليات الأرضية في المطارات من خلال مراقبة مدرج المطار، واكتشاف الحالات الشاذة، وتتبع نشاط الطاقم، وتحسين السلامة.

على مستوى العالم، تدير المطارات أكثر من 100,000 رحلة طيران يومياً، مما يضع ضغطاً مستمراً على الأطقم الأرضية للحفاظ على سير كل شيء بسلاسة. في الواقع، تُعدّ المطارات من أكثر بيئات العمل ازدحاماً وتعقيداً، حيث تعتمد كل رحلة طيران على العمليات الأرضية التي تتبع جدولاً زمنياً دقيقاً. 

حتى المشكلات الصغيرة، مثل تأخر حمولة البضائع أو تفويت فحص السلامة، يمكن أن تؤدي إلى تعطل الرحلات الجوية أو تخلق مخاطر جسيمة على السلامة على مدرج المطار. تتولى الطواقم الأرضية مسؤولية مجموعة كبيرة من المهام الحرجة للحفاظ على سير عمليات المطار على المسار الصحيح. 

فهم يوجهون الطائرات، ويشغلون مركبات الدعم، ويديرون مناطق التحميل، ويعملون في إطار فترات زمنية ضيقة. وعلى الرغم من سرعة وتعقيد هذه المهام، إلا أن العديد من هذه المهام لا تزال تعتمد على الفحوصات اليدوية والأنظمة القديمة والأتمتة المحدودة. 

يمكن أن تتسبب العثرات، مثل عربة متروكة خارج المنطقة المخصصة لها أو دخول أحد أفراد الطاقم إلى ممر نشط في ممر نشط، في حدوث تأخيرات أو خلق مخاطر تتعلق بالسلامة. وللتعامل مع هذه التحديات بشكل أفضل، بدأت المطارات في استخدام الرؤية الحاسوبية، وهو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي (AI) يمكّن أجهزة الكمبيوتر من تحليل الصور ومقاطع الفيديو وفهمها.

بالاستفادة من نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11، يمكن للمطارات مراقبة العمليات الأرضية في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن استخدام YOLO11 للكشف عن الطائرات والمركبات وعربات الأمتعة وحركة الطاقم والأجسام غير المتوقعة. تساعد هذه الرؤية في الوقت الفعلي المطارات على الاستجابة بشكل أسرع للمشكلات المحتملة واتخاذ قرارات أكثر استنارة على الأرض.

الشكل 1. استخدام YOLO11 للكشف عن الأمتعة وعدّها في المطار.

في هذه المقالة، سنستكشف كيف يمكن لنظام Ultralytics YOLO11 أن يجعل العمليات الأرضية في المطارات أكثر أماناً من خلال توفير المراقبة في الوقت الفعلي، وتعزيز الوعي الظرفي، والمساعدة في تقليل مخاطر التأخير والحوادث على مدرج المطار. لنبدأ!

ما الذي يجعل مراقبة المطارات في الوقت الفعلي أمراً صعباً؟

تشير العمليات الأرضية بالمطار إلى جميع الأنشطة التي تتم على مدرج المطار لإعداد الطائرة للمغادرة أو الوصول. تشمل هذه المهام توجيه الطائرات إلى البوابات، وتحميل وتفريغ الأمتعة والبضائع، والتزود بالوقود، والتموين، وتنسيق مركبات الدعم. يجب إكمال كل مهمة من هذه المهام في غضون فترة زمنية قصيرة للحفاظ على سير الرحلات الجوية في مواعيدها المحددة.

نظرًا لأن الطائرات غالبًا ما تعمل في أوقات دوران ضيقة، فإن العمليات الأرضية حساسة جدًا للوقت. يمكن أن يؤدي أي تأخير على الأرض، سواء كان ذلك بسبب مشكلة في التزود بالوقود أو التأخر في نقل الأمتعة أو فحص السلامة الذي يستغرق وقتاً طويلاً، إلى تعطل الرحلات الجوية أو تفويت رحلات الطيران أو زيادة التكاليف على شركات الطيران.

ومما يزيد من الضغط، أن هذه المهام تتم في بيئات مزدحمة ومفتوحة مع حركة مستمرة للمركبات والأفراد. يتعين على الطواقم الأرضية التنسيق بشكل وثيق لإدارة المساحات المشتركة بأمان وكفاءة، وغالباً ما يتم ذلك أثناء التعامل مع الظروف الجوية المتغيرة أو تحديات الرؤية.

لا تزال العديد من هذه العمليات تعتمد على العمليات اليدوية. تستخدم أطقم العمل أجهزة الاتصال اللاسلكي والفحوصات البصرية والتواصل الشفهي لتتبع النشاط، مما قد يجعل من الصعب اكتشاف المشاكل في وقت مبكر أو الاستجابة السريعة.

مع ازدياد ازدحام المطارات وتعاملها مع المزيد من الرحلات الجوية، أصبح من الصعب إدارة العمليات الأرضية. فالاعتماد على الإشراف اليدوي فقط لا يكفي لمواكبة السرعة والدقة التي تحتاجها مطارات اليوم.

الشكل 2. التحديات المتعلقة بالعمليات الأرضية للمطارات. الصورة من إعداد المؤلف.

استخدام YOLO11 ومهام الرؤية الحاسوبية لمراقبة العمليات

يمكن أن تساعد نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 في معالجة هذه المشاكل من خلال منح المطارات طريقة مبسطة لتحليل وتتبع وفهم ما يحدث على الأرض في الوقت الفعلي. وعلى وجه الخصوص، فهي تدعم طواقم العمل من خلال مراقبة المشاكل في الوقت الفعلي، حتى يتمكنوا من التصرف قبل أن تتحول المشاكل الصغيرة إلى مشاكل كبيرة.

علاوةً على اكتشاف الأجسام، يدعم YOLO11 مجموعة متنوعة من مهام الذكاء الاصطناعي البصري الأخرى. إليك بعض المهام المفيدة بشكل خاص لمراقبة العمليات الأرضية في المطار:

  • تجزئة المثيل: بدلاً من مجرد رسم المربعات، يحدد النموذج الشكل الدقيق لكل كائن. يسمح ذلك برصد أكثر دقة للمركبات ومعدات السلامة ومواقعها الدقيقة على الأرض.
  • تتبع الأجسام: يستطيع YOLO11 تتبع كيفية تحرك كل كائن بمرور الوقت. وهذا يساعد على اكتشاف الأنماط مثل المركبات بطيئة الحركة أو المعدات التي تسد المناطق الرئيسية، مما يساعد على تحسين التنسيق والكفاءة.
  • تقدير الوضعية: يمكن لـ YOLO11 تقدير وضع الجسم وحركته لاكتشاف سلوك الطاقم غير الآمن، مثل الانحناء إلى منطقة المحرك أو الوقوف بوضعية سيئة أثناء رفع الأمتعة الثقيلة.
  • اكتشاف الصندوق المحيط الموجه: تركز هذه المهمة على فهم كل من موقع الأجسام واتجاهها. وهي مؤثرة بشكل خاص لمحاذاة الطائرات بشكل صحيح عند البوابات أو على طول الممرات.
الشكل 3. يمكن استخدام YOLO11 لمراقبة العمليات الأرضية في المطار.(المصدر)

نظرة على YOLO11 وكفاءة المطارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

تنطوي العمليات الأرضية في المطار على العديد من الأجزاء المتحركة التي تحدث في نفس الوقت، ومع ذلك لا تتم مراقبة سوى عدد قليل منها في الوقت الفعلي. غالباً ما يكون من الصعب معرفة المعدات المستخدمة، أو مكان وجود مركبات الدعم، أو ما إذا كان يتم اتباع إجراءات السلامة.

يمكن أن تؤدي هذه الثغرات إلى إبطاء العمليات وزيادة مخاطر الخطأ. بعد ذلك، دعنا نستعرض بعض حالات الاستخدام التي يمكن لـ YOLO11 تحسين العمليات الأرضية فيها.

تم تمكين اكتشاف الأجسام في المطارات بواسطة YOLO11

تُعد مركبات الدعم الأرضي مثل عربات نقل الأمتعة وشاحنات تحميل البضائع وشاحنات التموين وشاحنات الخدمة ضرورية في كل رحلة جوية. تتحرك هذه المركبات بشكل عام عبر الأماكن المشتركة وتحتاج إلى أن تكون في المكان المناسب في الوقت المناسب. وبدون التتبع المناسب، يمكن أن تعيق مسارات الوصول وتؤخر عمليات التحميل.

يمكن استخدام دعم YOLO11 لاكتشاف الأجسام لتحديد موقع كل مركبة أثناء تحركها في ساحة الانتظار. وهذا يمنح الفرق عرضاً مباشراً لمواقع المعدات ويبرز عندما يكون هناك شيء ما في غير مكانه. يساعد ذلك في تقليل الارتباك، ويمكن للمشرفين استخدام هذه المعلومات لتحسين تدفق المركبات ومنع المعدات من التوقف عن العمل أو البقاء في المناطق ذات الازدحام الشديد لفترة طويلة. 

الشكل 4. الكشف عن الأجسام مثل عربات الأمتعة والعمال والطائرات باستخدام YOLO11.(المصدر). (المصدر)

على سبيل المثال، إذا بقيت عربة في منطقة التحميل بعد الوقت المحدد لها، يمكن للنظام المدمج في YOLO11 الإبلاغ عن وجودها في منطقة التحميل لإزالتها. وبالمثل، يمكن أن يؤدي الوصول إلى رؤى YOLO11 الخاصة بتتبع الأشياء إلى إلغاء الحاجة إلى عمليات الفحص الشفهي أو الإبلاغ اليدوي.

YOLO11 وتقدير الوضعيات لسلامة الطاقم الأرضي

يعمل أفراد الطواقم الأرضية، مثل حاملي الأمتعة والفنيين ومشغلي الوقود، بالقرب من الطائرات والمعدات الثقيلة، وغالباً ما يكون ذلك في مناطق ذات رؤية محدودة. يتطلب عملهم التنقل بسرعة بين المناطق المختلفة، لذلك يحتاجون إلى التركيز على التوقيت والسلامة على حد سواء. عندما لا تسير الأمور كما هو مخطط لها، يمكن أن يؤدي ذلك إلى وقوع إصابات أو تعطيل سير عمليات المطار.

لجعل هذه المهام أكثر أماناً، يمكن استخدام قدرات YOLO11 لتقدير الوضعيات لتحليل كيفية تحرك الأشخاص داخل المناطق النشطة. يمكنه التعرف على وضعية الجسم ووضع علامة على الحركات التي لا تتبع إرشادات السلامة. على سبيل المثال، يمكنه تحديد متى ينحني شخص ما بالقرب من المحرك.

كما يدعم تقدير الوضعيات أيضًا التدريب ومراجعات السلامة من خلال توفير بيانات مفصلة عن الحركة يمكن تحليلها بعد انتهاء المناوبة. يساعد ذلك الفرق على تحديد الأنماط وتصحيح العادات غير الآمنة وتعزيز الإجراءات السليمة أثناء العمليات المستقبلية.

استخدام YOLO11 لأتمتة العمليات الأرضية في المطارات

يرتبط الحفاظ على سلاسة حركة المسافرين عبر المطار ارتباطاً مباشراً بالعمليات الأرضية. ضع في اعتبارك حالة تأخر تحميل الأمتعة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إبطاء عملية الصعود إلى الطائرة، ويؤدي إلى التزاحم عند البوابة، ويتسبب في حدوث اضطرابات في جميع أنحاء المبنى. 

وبالمثل، إذا وصلت مركبة دعم أو أحد أفراد طاقم الطائرة متأخراً، فقد يؤدي ذلك إلى تأخير دوران الطائرة والتأثير على تدفق الركاب أثناء الوصول والمغادرة. 

إن إدارة الطوابير بفعالية هي أيضاً جزء أساسي من الحفاظ على سير الأمور في مواعيدها المحددة. يمكن أن تؤدي الطوابير الطويلة عند تسجيل الوصول أو الأمن أو بوابات الصعود إلى بوابات الصعود إلى الطائرة إلى تفويت الرحلات وإحباط الركاب. 

باستخدام YOLO11 للكشف عن الأجسام وتتبعها، يمكن للمطارات الذكية مراقبة أطوال طوابير الانتظار وحركة الركاب في الوقت الفعلي. يمكن للأنظمة التي تدعم الرؤية تنبيه الموظفين عندما تصبح الطوابير طويلة جداً أو عندما يحين وقت فتح ممرات إضافية، مما يساعد على تقليل أوقات الانتظار ومنع الازدحام.

الشكل 5. يمكن استخدام إدارة طوابير الانتظار المدعومة من YOLO11 في المطارات.(المصدر)

اكتشاف الحالات الشاذة في المطارات باستخدام الذكاء الاصطناعي و YOLO11

تُعدّ المدارج وساحات خدمات الطائرات من الأجزاء المهمة في البنية التحتية للمطارات. والمدارج هي مسارات مرصوفة تستخدم لإقلاع الطائرات وهبوطها، في حين أن ساحات خدمات الطائرات هي المناطق التي يتم فيها إيقاف الطائرات أو تحميلها أو صيانتها. 

تحتاج هذه المناطق إلى إجراء فحوصات منتظمة للأسطح للحفاظ على سلامة الهبوط والوقوف والصيانة. قد يكون من السهل تفويت مشاكل مثل التشققات أو انسكاب السوائل أو المياه الراكدة أو الحطام ولكن قد تتسبب في حدوث تأخيرات أو أضرار إذا لم يتم التعامل معها بسرعة.

يمكن لقدرة نموذج YOLO11 على تجزئة المثيل اكتشاف هذه العيوب وتجزئتها بدقة على مستوى البكسل. يمكن للنموذج معالجة الصور في الوقت الفعلي وتسليط الضوء على المناطق السطحية التي تتطلب الاهتمام. وهذا يجعل من الممكن لأطقم الصيانة تلقي تنبيهات وجدولة التنظيف أو الإصلاحات دون انتظار عمليات الفحص اليدوي.

إيجابيات وسلبيات استخدام الرؤية الحاسوبية في عمليات المطارات

فيما يلي نظرة على بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية لتحسين العمليات الأرضية في المطارات:

  • انخفاض الاضطرابات التشغيلية: يساعد الاكتشاف المبكر للمشكلات في تجنب التأخير في عمليات التحول ويحافظ على صيانة الطائرات في الموعد المحدد.
  • مراقبة قابلة للتطوير: تسمح الرؤية الحاسوبية للمطارات بمراقبة المناطق الكبيرة ذات الحركة المرورية العالية بشكل مستمر دون زيادة متطلبات الموظفين، مما يسهل إدارة أحجام الرحلات المتزايدة.
  • اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات: يجمع النظام البيانات التشغيلية المفصلة التي تدعم تحسين التخطيط وتخصيص الموارد وتحسين العمليات.

من ناحية أخرى، هناك أيضًا بعض القيود التي يجب وضعها في الاعتبار عند تنفيذ حل Vision AI. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها:

  • حساسية البيئة: يمكن أن تؤثر ظروف الإضاءة والطقس على مدى جودة اكتشاف النموذج للأجسام وتتبعها.
  • وضع الكاميرات: يجب أن توضع الكاميرات بشكل استراتيجي لضمان تغطية كاملة للمناطق الحرجة دون خلق نقاط عمياء.
  • التدريب على النماذج والتخصيص: قد يلزم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المرئي أو تكييفها للتعرف على الأجسام والمركبات والأزياء الخاصة ببيئة كل مطار.

الوجبات الرئيسية

تعمل نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 على تسهيل مراقبة العمليات الأرضية للمطارات في الوقت الفعلي. من خلال الكشف عن المركبات الأرضية وتتبع الموظفين وتحديد المخاطر على مستوى السطح، يمكن لـ YOLO11 تحسين الوعي الظرفي وتقليل احتمالية حدوث أخطاء أثناء العمليات الحساسة من حيث الوقت.

وبالنظر إلى المستقبل، يمكن لنماذج مثل YOLO11 دعم الأنظمة شبه المستقلة التي تدير توجيه المركبات وتوجيه حركة الطائرات ومراقبة مناطق الموظفين في الوقت الفعلي. مع تحسن الذكاء الاصطناعي البصري، أصبح أداة مهمة لجعل العمليات الأرضية في المطارات أكثر أماناً وفعالية وقدرة على مواكبة الطلب المتزايد.

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

دعونا نبني المستقبل
للذكاء الاصطناعي معاً!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي

ابدأ مجاناً
تم نسخ الرابط إلى الحافظة