Anwendungen von Computer Vision im Eisenbahnbetrieb

Objekterkennung in Schienensystemen für Wartungsaufgaben

Da der Schienenverkehr in Europa stetig zunimmt, ist eine zuverlässige Infrastrukturüberwachung unerlässlich. Gleise müssen regelmäßig auf Verschleiß, Beschädigungen und Fehlstellungen überprüft werden, um einen sicheren und reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Dabei werden Tausende von Schienenkilometern auf frühe Anzeichen von Mängeln überprüft, 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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In den Niederlanden beispielsweise, wo sich das Schienennetz über Tausende von Kilometern erstreckt, ist die ständige Überwachung und Instandhaltung der Gleise eine enorme Aufgabe. Manuelle Inspektionen sind zwar nach wie vor wichtig, können aber langsam und arbeitsintensiv sein und den Betrieb oft stören. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein Computer-Vision-System eingeführt, das den Zustand der Gleise in Echtzeit überprüft .

An fahrenden Zügen montierte Kameras erfassen kontinuierlich hochauflösende Bilder. Diese werden anschließend von Vision-AI-Modellen analysiert, die darauf trainiert sind, Gleisfehlstellungen, verschlissene oder beschädigte Komponenten sowie fehlende Teile zu erkennen.

Durch kontinuierliche, automatisierte Überwachung sind Inspektionen nicht nur schneller, sondern auch präziser. Wartungsteams können die Bereiche priorisieren, die am dringendsten Aufmerksamkeit erfordern, und so unnötige Kontrollen reduzieren. Dadurch konnten Betreiber Betriebsrisiken senken, Verzögerungen reduzieren und die allgemeine Sicherheit verbessern, ohne den täglichen Betrieb zu unterbrechen.

Sichererer Betrieb durch KI in der Eisenbahninfrastruktur

Bei großen Bahnprojekten ist die Aufrechterhaltung der Sicherheit vor Ort eine der größten Herausforderungen. Dies galt insbesondere für den Bau des städtischen Schienennetzes im chinesischen Wuhan, wo reger Betrieb und wechselnde Bedingungen eine ständige Überwachung erforderten.

Traditionell beruhten Sicherheitskontrollen auf manueller Beobachtung, wodurch Risiken oft erst nach einem Vorfall erkannt wurden. Um die Reaktionszeiten zu verbessern und das Risiko zu minimieren, führten Forscher ein Echtzeit- Sicherheitsüberwachungssystem auf Basis von Computer Vision ein.

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. Diese erkennen nicht nur, wann Personen Gefahrenbereiche betreten, sondern auch, ob sich in der Nähe befindliche Geräte bewegen oder stillstehen – ein wichtiger Faktor für die Echtzeit-Risikobewertung. Bei Erkennung unsicheren Verhaltens kann das System sofort Warnmeldungen an die Baustellenleitung senden.

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Ein Blick auf die Eisenbahnüberwachung mit Vision AI

Neben der Verbesserung von Wartungs- und Sicherheitsinspektionen wird Computer Vision auch eingesetzt, um Gleise in Echtzeit auf Eindringlinge zu überwachen. Dies ist ein ernstes Problem, da allein im Jahr 2023 in den USA 995 Todesfälle im Zusammenhang mit der Eisenbahn gemeldet wurden. Viele dieser Vorfälle betrafen unbefugten Zugang zu Gleisen, einem Bereich, in dem herkömmliche Überwachungsmethoden oft an ihre Grenzen stoßen.

Um diesem Problem zu begegnen, setzen Bahnen in den USA zunehmend auf Computer-Vision-Lösungen . Diese Systeme nutzen Live-Videoübertragungen, die von KI-Modellen analysiert werden, um Ereignisse wie unbefugtes Betreten , Gleisbehinderungen und mögliche Signalverstöße zu erkennen. Indem das System diese Probleme erkennt, sobald sie auftreten, unterstützt es die Teams dabei, schnell zu reagieren, bevor es zu Betriebsunterbrechungen oder Sicherheitsrisiken kommt.

Im Gegensatz zu manuellen Inspektionen, die in festgelegten Intervallen durchgeführt werden, ermöglichen Computer-Vision-Systeme eine kontinuierliche Echtzeitüberwachung des gesamten Netzwerks. Bei Erkennung einer Bedrohung werden umgehend Warnmeldungen an die Betreiber gesendet, die schnelle und gezielte Reaktionen ermöglichen. Dies führt zu einem verbesserten Situationsbewusstsein, schnellerem Eingreifen und weniger Verzögerungen durch vermeidbare Vorfälle.

Überwachung der Lebensmittelsicherheit mit Vision AI

Täglich werden in Zügen und Bahnhöfen Millionen von Mahlzeiten zubereitet und serviert. Hygiene hat dabei oberste Priorität. In Indien betreibt die Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) eines der größten Bahn-Food-Netzwerke der Welt.

Bis vor Kurzem wurden Hygienekontrollen manuell durchgeführt, was eine ständige Überwachung aller Küchen erschwerte. Um die Effizienz und Zuverlässigkeit zu steigern, führte IRCTC ein Vision-AI-System ein, das die Lebensmittelsicherheit in Echtzeit überwacht.

Das System verbindet sich mit vorhandenen Überwachungskameras in Küchen und Bereichen zur Lebensmittelzubereitung. Es nutzt KI-Modelle, die darauf trainiert sind, häufige Hygieneprobleme zu erkennen, etwa wenn sich das Personal nicht die Hände wäscht, Handschuhe oder Haarnetze fehlen oder die Arbeitsplätze unsauber sind.

Seit seiner Einführung hat das System zur Verbesserung der Hygienestandards beigetragen und es dem Personal erleichtert, die Lebensmittelsicherheit im Auge zu behalten, während es gleichzeitig mehr Zeit hat, sich auf die Zubereitung der Mahlzeiten zu konzentrieren und nicht nur auf die Überprüfung der Abläufe.