Anwendungen von Computer Vision im Bahnbetrieb

Eisenbahnen sind ein zentraler Bestandteil der Bodentransportsysteme. Mit über 1 Million Streckenkilometern weltweit verbinden Eisenbahnnetze Städte, Industrien und Gemeinden über weite Entfernungen hinweg. Da diese Systeme expandieren und die Nachfrage wächst, erfordert die Gewährleistung von Sicherheit und Effizienz mehr als nur manuelle Kontrollen und Überwachung.

Zukunftsweisende Lösungen werden immer wichtiger. Beispielsweise wird Computer Vision, ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Verarbeitung visueller Daten befasst, eingesetzt, um verschiedene Bahnbetriebe zu rationalisieren.

Vision-basierte Systeme verwenden Kameras und Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11, um Bahnbetreibern einen Echtzeit-Überblick über den Betrieb zu ermöglichen. Durch Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung können Modelle wie YOLO11 eingesetzt werden, um Gleise, Bahnsteige, Tunnel und das Innere von Zügen zu analysieren, um Objekte, Personen oder Gefahren zu erkennen.

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der jemand zu nahe an der Bahnsteigkante steht oder sich Trümmer auf dem Gleis befinden. Vision AI kann dies in Echtzeit erkennen und einen Alarm senden, wodurch es den Stationsteams ermöglicht wird, schnell zu reagieren und zu verhindern, dass sich potenzielle Risiken zu Verspätungen oder Unfällen entwickeln. Es unterstützt das Personal auch bei der Überwachung von Bereichen, die nur schwer ständig zu beobachten sind.

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Mit der zunehmenden Verbreitung von KI und Computer Vision setzen immer mehr Städte Vision AI ein, um den Bahnbetrieb sicherer und effizienter zu gestalten. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Vision AI in Arbeitsabläufen des Schienenverkehrs weltweit eingesetzt wird. Los geht's!

Die Rolle von Vision AI im Bahnbetrieb

Eisenbahnnetze umfassen viele bewegliche Teile, die in Echtzeit überwacht werden müssen. Was traditionell von Bahnhofspersonal erledigt wurde, kann jetzt mit KI automatisiert werden. Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 können Bahnhofsbetreibern helfen, die Bahnbetriebsabläufe genauer zu überwachen und schnell zu reagieren, wenn Probleme auftreten.

Insbesondere beziehen sich Computer-Vision-Aufgaben auf die spezifischen Funktionen, für deren Ausführung diese Modelle mithilfe von visuellen Eingaben von Kameras trainiert werden können. Hier sind einige wichtige Aufgaben, die zur Überwachung des Bahnbetriebs verwendet werden können:

• Objekterkennung: Diese Aufgabe umfasst das Identifizieren und Lokalisieren spezifischer Objekte innerhalb eines Bildes oder Videobildes. In Bahnanwendungen können Modelle wie YOLO11 Gegenstände wie Trümmer, Werkzeuge, Gepäck oder Personen auf oder in der Nähe der Gleise erkennen.
  
  
• Objektverfolgung: Dies bezieht sich auf die Überwachung der Bewegung erkannter Objekte über mehrere Videobilder hinweg. In Bahnhöfen oder an Bord von Zügen hilft die Verfolgung, den Passagierfluss zu verfolgen und Zugbewegungen zu überwachen.
  
  
• Pose-Schätzung: Sie umfasst das Erkennen und Analysieren der Positionen wichtiger Körpergelenke, um die menschliche Körperhaltung zu verstehen. In Bahnumgebungen kann sie helfen, Notfallsituationen zu erkennen, z. B. wenn eine Person auf einem Bahnsteig zusammenbricht, und Alarme für ein Eingreifen auszulösen.
  
  

Instanzsegmentierung: Sie konzentriert sich auf die Klassifizierung jedes Pixels in einem Bild in vordefinierte Kategorien. Bei der Überwachung der Bahninfrastruktur kann sie verwendet werden, um den Zustand von Gleisen, Bahnsteigen und anderen Oberflächen zu beurteilen, indem Merkmale wie Risse, Korrosion oder Verschleiß identifiziert werden.

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Verwendung von Vision AI für die Bahnüberwachung

Während die visionsbasierte Überwachung typischerweise mit Sicherheit und Überwachung in Verbindung gebracht wird, verwenden Bahnsysteme Vision AI für weit mehr als nur grundlegende Sicherheitsaufgaben. Sie spielt auch eine Rolle bei der Verbesserung des Betriebs, der Erhöhung der Sicherheit und der Unterstützung des gesamten Systemmanagements im gesamten Netzwerk.

Ein wesentlicher Vorteil des Einsatzes von Vision AI im öffentlichen Verkehr ist seine Fähigkeit, in Echtzeit zu arbeiten und dem Bahnhofspersonal zeitnahe und nützliche Informationen zu liefern, um potenziellen Problemen einen Schritt voraus zu sein.

Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele aus der Praxis, wie Computer Vision dazu beiträgt, dass Bahnen präziser und kontrollierter arbeiten.

Objekterkennung in Bahnsystemen für Wartungsaufgaben

Da der Bahnverkehr in Europa weiter zunimmt, ist die Notwendigkeit einer zuverlässigen Infrastrukturüberwachung von entscheidender Bedeutung. Die Gleise müssen regelmäßig auf Verschleiß, Beschädigung und Fehlausrichtung überprüft werden, um einen sicheren und reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Dies beinhaltet die Überprüfung von Tausenden von Kilometern Gleis auf frühe Anzeichen von Defekten, bevor diese zu kostspieligen Störungen oder Unfällen führen. Vision AI bietet eine effektive Möglichkeit, diesen Inspektionsprozess zu automatisieren und zu verbessern.

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Beispielsweise ist in den Niederlanden, wo sich das Eisenbahnnetz über Tausende von Kilometern erstreckt, die ständige Überwachung und Wartung der Gleise eine enorme Aufgabe. Während manuelle Inspektionen nach wie vor wichtig sind, können sie langsam und arbeitsintensiv sein und den Betrieb häufig stören. Um dies zu lösen, wurde ein Computer-Vision-System eingeführt, um die Gleisbedingungen in Echtzeit zu inspizieren.

Kameras, die an fahrenden Zügen montiert sind, erfassen einen kontinuierlichen Strom hochauflösender Bilder. Diese Bilder werden dann von Vision-AI-Modellen analysiert, die darauf trainiert sind, Gleisverwerfungen, verschlissene oder beschädigte Komponenten und fehlende Teile zu erkennen.

Mit einer kontinuierlichen, automatisierten Überwachung sind Inspektionen nicht nur schneller, sondern auch genauer. Die Wartungsteams können Bereiche priorisieren, die am dringendsten Aufmerksamkeit benötigen, wodurch unnötige Kontrollen reduziert werden. Infolgedessen konnten die Betreiber die Betriebsrisiken senken, Verspätungen reduzieren und die allgemeine Sicherheit verbessern, ohne den täglichen Betrieb zu unterbrechen.

Sichererer Betrieb durch KI in der Bahninfrastruktur

Bei groß angelegten Bahnprojekten ist die Aufrechterhaltung der Sicherheit vor Ort eine der größten Herausforderungen. Dies galt insbesondere während des Baus des städtischen Schienennetzes von Wuhan in China, wo aktive Baustellen und wechselnde Bedingungen eine ständige Aufsicht erforderten.

Traditionell beruhten Sicherheitskontrollen auf manueller Beobachtung, was oft bedeutete, dass Risiken erst nach einem Vorfall erkannt wurden. Um die Reaktionszeiten zu verbessern und Risiken zu reduzieren, führten Forscher ein Echtzeit-Sicherheitsüberwachungssystem ein, das auf Computer Vision basiert.

Mehr als 240 hochauflösende Kameras wurden auf den Baustellen installiert, um die Aktivitäten kontinuierlich aufzuzeichnen. Das Videomaterial wurde vor Ort mithilfe von KI-Modellen verarbeitet, die nicht nur erkennen konnten, wann sich Personen in Gefahrenbereiche begaben, sondern auch, ob sich Geräte in der Nähe in Ruhe befanden oder in Bewegung waren – ein wichtiger Faktor bei der Beurteilung des Echtzeitrisikos. Wenn unsicheres Verhalten erkannt wurde, konnte das System sofortige Warnmeldungen an die Baustellenleiter senden.

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Ein Blick auf die Bahnüberwachung mit Vision AI

Neben der Verbesserung der Wartungs- und Sicherheitsinspektionen wird Computer Vision auch eingesetzt, um Bahngleise in Echtzeit auf unbefugtes Betreten zu überwachen. Dies ist ein ernstes Problem, da allein im Jahr 2023 in den Vereinigten Staaten 995 Todesfälle im Zusammenhang mit der Eisenbahn gemeldet wurden. Viele dieser Vorfälle betrafen unbefugten Zutritt zu Gleisen, ein Bereich, in dem traditionelle Überwachungsmethoden oft begrenzt sind.

Um dem entgegenzuwirken, beginnen die Eisenbahnen in den Vereinigten Staaten mit der Einführung von Computer-Vision-Lösungen. Diese Systeme nutzen Live-Video-Feeds, die von KI-Modellen analysiert werden, um Ereignisse wie unbefugtes Betreten von Gleisen, Hindernisse und mögliche Signalverstöße zu erkennen. Durch die Identifizierung dieser Probleme, sobald sie auftreten, hilft das System den Teams, schnell zu reagieren, bevor der Betrieb gestört oder die Sicherheit gefährdet wird.

Im Gegensatz zu manuellen Inspektionen, die in festgelegten Intervallen stattfinden, bieten Computer-Vision-Systeme eine kontinuierliche Echtzeitüberwachung des gesamten Netzes. Wenn eine Bedrohung erkannt wird, werden sofort Warnmeldungen an die Bediener gesendet, was schnelle, gezielte Reaktionen ermöglicht. Dies führt zu einem verbesserten Situationsbewusstsein, schnelleren Eingriffen und weniger Verspätungen durch vermeidbare Vorfälle.

Lebensmittelsicherheitsüberwachung mit Vision AI

Jeden Tag werden Millionen von Mahlzeiten in Zügen und Bahnhöfen zubereitet und serviert, wo Hygiene oberste Priorität hat. In Indien verwaltet die Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) eines der größten Eisenbahn-Gastronomienetze der Welt.

Bis vor kurzem wurden Hygienekontrollen manuell durchgeführt, was es erschwerte, jede Küche ständig zu überwachen. Um die Abläufe effizienter und zuverlässiger zu gestalten, führte IRCTC ein Vision-AI-System ein, das die Lebensmittelsicherheitspraktiken in Echtzeit überwacht.

Das System ist mit den vorhandenen Überwachungskameras in Küchen und Lebensmittelzubereitungsbereichen verbunden. Es verwendet KI-Modelle, die darauf trainiert sind, häufige Hygienemängel wie fehlendes Händewaschen des Personals, fehlende Handschuhe oder Haarnetze oder unreine Arbeitsplätze zu erkennen.

Seit der Einführung hat das System dazu beigetragen, die Hygienestandards zu verbessern und es den Mitarbeitern erleichtert, die Lebensmittelsicherheit im Auge zu behalten und gleichzeitig mehr Zeit für die Zubereitung von Mahlzeiten aufzuwenden, anstatt nur Verfahren zu überprüfen.

Vor- und Nachteile von Computer Vision im Bahnbetrieb

Computer Vision bietet eine Reihe von Vorteilen, wenn es darum geht, die Sicherheit, die Wartung und den täglichen Betrieb in Bahnsystemen zu verbessern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Vorausschauende Wartung: Durch die Erkennung von frühen Anzeichen von Verschleiß oder Beschädigung an Gleisen und Infrastruktur kann Vision AI helfen, Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten.
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• 24/7-Überwachung: Im Gegensatz zu menschlichen Inspektoren können Computer-Vision-Systeme kontinuierlich ohne Ermüdung oder Schichtwechsel arbeiten.
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• Skalierbarkeit: Nach der Implementierung kann dasselbe System erweitert werden, um mehr Bahnhöfe, Züge oder Betriebsbereiche mit minimalem zusätzlichem Aufwand abzudecken.

Trotz der vielen positiven Aspekte, die Vision AI in den Schienenverkehr bringt, gibt es immer noch Herausforderungen bei der Bereitstellung und Wartung dieser Systeme. Hier sind einige Nachteile, die es zu berücksichtigen gilt:

• Datenschutzbedenken: Kontinuierliche Überwachung in öffentlichen Bereichen kann ethische Fragen aufwerfen und bei Fahrgästen und Mitarbeitern Unbehagen auslösen.
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• Hohe Anfangskosten: Die Einrichtung eines Vision-AI-Systems, einschließlich Kameras, Server und KI-Software, erfordert erhebliche Vorabinvestitionen.
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• Komplexe Integration: Die Integration von Computer-Vision-Systemen in bestehende Infrastrukturen, wie z. B. ältere Signal- oder Steuerungssysteme, kann technisch anspruchsvoll sein.

Wesentliche Erkenntnisse

Mit dem Wachstum der Eisenbahnnetze steigt auch die Nachfrage nach Echtzeitsystemen, die zuverlässige Erkenntnisse liefern. Computer-Vision-Systeme nutzen Objekterkennung, Strukturprüfungen und Echtzeitwarnungen, um den Bedienern zu helfen, schnell und genau auf Probleme zu reagieren. 

KI-Tools verbessern den täglichen Betrieb und senken auch die langfristigen Wartungskosten und Sicherheitsrisiken. Da sich diese Tools verbessern, wird KI eine wichtige Rolle dabei spielen, Eisenbahnsysteme effizienter, reaktionsfähiger und sicherer zu machen.

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