Anwendungen der Computer Vision im Eisenbahnbetrieb

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

Hochmoderne Lösungen werden immer wichtiger. So wird beispielsweise die Computer Vision, ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI ), der sich mit der Verarbeitung visueller Daten befasst, zur Rationalisierung verschiedener Eisenbahnvorgänge eingesetzt.

Vision-fähige Systeme verwenden Kameras und Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11, um Bahnbetreibern Echtzeitinformationen über den Betrieb zu liefern. Durch Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung können Modelle wie YOLO11 Gleise, Bahnsteige, Tunnel und das Innere von Zügen analysieren, um Objekte, Personen oder Gefahren zu erkennen.

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der jemand zu nahe an der Bahnsteigkante steht oder Trümmer auf den Gleisen liegen. Vision AI kann dies in Echtzeit erkennen und eine Warnung senden. So können die Bahnhofsteams schnell reagieren und verhindern, dass potenzielle Risiken zu Verspätungen oder Unfällen führen. Außerdem unterstützt es das Personal, indem es Bereiche überwacht, die nur schwer zu beobachten sind, und zwar zu jeder Zeit.

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Mit der zunehmenden Verbreitung von KI und Computer Vision beginnen immer mehr Städte, Vision AI einzusetzen, um den Bahnbetrieb sicherer und effizienter zu machen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Vision AI in den Arbeitsabläufen des Schienenverkehrs auf der ganzen Welt eingesetzt wird. Legen wir los!

Die Rolle von Vision AI im Schienenverkehr

Eisenbahnnetze bestehen aus vielen beweglichen Teilen, die in Echtzeit überwacht werden müssen. Was traditionell vom Bahnhofspersonal erledigt wurde, kann nun mithilfe von KI automatisiert werden. Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 können Bahnhofsbetreibern dabei helfen, die Bahnfunktionen genauer zu überwachen und schnell zu reagieren, wenn Probleme auftreten.

Computer-Vision-Aufgaben beziehen sich insbesondere auf die spezifischen Funktionen, für die diese Modelle anhand der visuellen Eingaben von Kameras trainiert werden können. Hier sind einige wichtige Aufgaben, die für die Überwachung des Eisenbahnbetriebs genutzt werden können:

• Objekterkennung: Diese Aufgabe umfasst die Identifizierung und Lokalisierung bestimmter Objekte in einem Bild oder Videobild. Bei Bahnanwendungen können Modelle wie YOLO11 Gegenstände wie Schutt, Werkzeuge, Gepäck oder Personen auf oder in der Nähe der Gleise erkennen.
  
  
• Objektverfolgung: Dies bezieht sich auf die Überwachung der Bewegung von erkannten Objekten über mehrere Videobilder hinweg. In Bahnhöfen oder an Bord von Zügen hilft das Tracking, den Passagierfluss zu verfolgen und die Zugbewegungen zu überwachen.
  
  
• Schätzung der Körperhaltung: Hier geht es um die Erkennung und Analyse der Positionen der wichtigsten Körpergelenke, um die menschliche Haltung zu verstehen. Im Bahnbereich kann sie dazu beitragen, Notsituationen zu erkennen, z. B. eine Person, die auf einem Bahnsteig zusammenbricht, und entsprechende Warnungen auszulösen.
  
  

Segmentierung von Instanzen: Sie konzentriert sich auf die Klassifizierung jedes Pixels in einem Bild in vordefinierte Kategorien. Bei der Überwachung der Schieneninfrastruktur kann es zur Bewertung des Zustands von Gleisen, Bahnsteigen und anderen Oberflächen verwendet werden, indem Merkmale wie Risse, Korrosion oder Abnutzung identifiziert werden.

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Einsatz von Vision AI für die Eisenbahnüberwachung

Während die bildverarbeitungsbasierte Überwachung in der Regel mit Sicherheit und Überwachung in Verbindung gebracht wird, nutzen 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 Netz.

Ein wesentlicher Vorteil des Einsatzes von Vision AI in öffentlichen Verkehrsmitteln ist die Fähigkeit, in Echtzeit zu arbeiten, so dass das Bahnhofspersonal rechtzeitig nützliche Informationen erhält, um möglichen Problemen zuvorzukommen.

Sehen wir uns einige Beispiele aus der Praxis an, die zeigen, wie Computervision den Bahnbetrieb mit größerer Präzision und Kontrolle unterstützt.

Objekterkennung in Eisenbahnsystemen für Wartungsaufgaben

Da der Schienenverkehr in Europa weiter zunimmt, ist eine zuverlässige Überwachung der Infrastruktur von entscheidender Bedeutung. Um einen sicheren und reibungslosen Betrieb zu ermöglichen, müssen die Gleise regelmäßig auf Verschleiß, Schäden und Ausrichtungsfehler untersucht werden. Dazu müssen Tausende von Schienenkilometern auf frühe Anzeichen von Defekten überprüft werden, bevor diese zu kostspieligen Unterbrechungen 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 Eisenbahnnetz über Tausende von Kilometern erstreckt, ist die ständige Überwachung und Wartung der Gleise eine gewaltige Aufgabe. Manuelle Inspektionen sind zwar nach wie vor wichtig, aber sie können langsam und arbeitsintensiv sein und den Betrieb häufig unterbrechen. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein Computer-Vision-System eingeführt, das den Zustand der Gleise in Echtzeit überprüft.

An fahrenden Zügen angebrachte Kameras erfassen einen kontinuierlichen Strom hochauflösender Bilder. Diese Bilder werden dann von Vision-KI-Modellen analysiert, die darauf trainiert sind, Gleisschiefstände, abgenutzte oder beschädigte Komponenten und fehlende Teile zu erkennen.

Mit einer kontinuierlichen, automatisierten Überwachung sind die Inspektionen nicht nur schneller, sondern auch genauer. Die Wartungsteams können den Bereichen, die am meisten Aufmerksamkeit benötigen, Priorität einräumen und so unnötige Kontrollen reduzieren. Infolgedessen konnten die Betreiber die Betriebsrisiken senken, Verzögerungen reduzieren und die allgemeine Sicherheit verbessern, ohne den täglichen Betrieb zu unterbrechen.

Sicherer Betrieb mit KI in der Eisenbahninfrastruktur

Bei großen Eisenbahnprojekten ist die Aufrechterhaltung der Sicherheit auf der Baustelle eine der größten Herausforderungen. Dies galt insbesondere für den Bau des Stadtbahnnetzes von Wuhan in China, wo aktive Baustellen und wechselnde Bedingungen eine ständige Überwachung erforderten.

Bisher beruhten die Sicherheitskontrollen auf manueller Beobachtung, was oft bedeutete, dass Risiken erst nach einem Zwischenfall erkannt wurden. Um die Reaktionszeiten zu verkürzen und das Risiko zu verringern, führten die 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 Personen gefährliche Bereiche betraten, sondern auch, ob sich in der Nähe befindliche Geräte in Bewegung befanden oder nicht - ein wichtiger Faktor für die Risikobewertung in Echtzeit. Wenn ein unsicheres Verhalten erkannt wurde, konnte das System sofort eine Warnung an die Bauleiter senden.

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Ein Blick auf die Eisenbahnüberwachung mit Vision AI

Neben der Verbesserung von Wartungs- und Sicherheitsinspektionen wird die computergestützte Bildverarbeitung auch zur Echtzeit-Überwachung von Bahngleisen auf Einbrüche eingesetzt. Dies ist ein ernstes Problem, denn allein im Jahr 2023 wurden in den Vereinigten Staaten 995 Todesfälle im Zusammenhang mit dem Schienenverkehr gemeldet. Viele dieser Vorfälle betrafen den unbefugten Zugang zu den Gleisen, ein Bereich, in dem herkömmliche Überwachungsmethoden oft an ihre Grenzen stoßen.

Um dieses Problem zu lösen, beginnen die Eisenbahnen in den Vereinigten Staaten, Computer-Vision-Lösungen einzusetzen. Diese Systeme nutzen Live-Videobilder, die von KI-Modellen analysiert werden, um Ereignisse wie unbefugtes Betreten, Gleisbehinderungen und potenzielle Signalverstöße zu erkennen. Indem das System diese Probleme erkennt, sobald sie auftreten, hilft es den Teams, schnell zu reagieren, bevor der Betrieb unterbrochen oder die Sicherheit gefährdet wird.

Im Gegensatz zu manuellen Inspektionen, die in bestimmten Zeitabständen erfolgen, bieten Computer-Vision-Systeme eine kontinuierliche Überwachung des gesamten Netzes in Echtzeit. Wenn eine Bedrohung erkannt wird, werden Warnungen sofort an die Betreiber gesendet, was schnelle, gezielte Reaktionen ermöglicht. Dies führt zu einem besseren Situationsbewusstsein, schnellerem Eingreifen und weniger Verzögerungen durch vermeidbare Zwischenfälle.

Überwachung der Lebensmittelsicherheit mit Vision AI

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

Bis vor kurzem wurden die Hygienekontrollen manuell durchgeführt, was es schwierig machte, jede Küche ständig zu überwachen. Um die Dinge effizienter und zuverlässiger zu machen, hat IRCTC ein Vision AI-System eingeführt, das die Lebensmittelsicherheit in Echtzeit überwacht.

Das System wird an vorhandene CCTV-Kameras in Küchen und Lebensmittelvorbereitungsbereichen angeschlossen. Es nutzt KI-Modelle, die darauf trainiert sind, häufige Hygienemängel zu erkennen, z. B. wenn sich das Personal nicht die Hände wäscht, Handschuhe oder Haarnetze fehlen oder die Arbeitsplätze unsauber sind.

Seit seiner Einführung hat das System dazu beigetragen, die Hygienestandards zu verbessern und es dem Personal zu erleichtern, die Lebensmittelsicherheit im Auge zu behalten, während es mehr Zeit für die Zubereitung der Mahlzeiten und nicht nur für die Überprüfung der Verfahren aufwenden kann.

Vor- und Nachteile der Computer Vision im Eisenbahnbetrieb

Die computergestützte Bildverarbeitung bietet eine Reihe von Vorteilen, wenn es darum geht, die Sicherheit, die Wartung und den täglichen Betrieb von Eisenbahnsystemen zu verbessern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Vorausschauende Wartung: Durch die frühzeitige Erkennung von Verschleißerscheinungen oder Schäden 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 Bildverarbeitungssysteme ununterbrochen arbeiten, ohne dass es zu Ermüdung oder Schichtarbeit kommt.
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• Skalierbarkeit: Einmal implementiert, kann dasselbe System mit minimalem Mehraufwand auf weitere Bahnhöfe, Züge oder Betriebsbereiche erweitert werden.

Trotz der vielen positiven Aspekte, die Vision AI für den Schienenverkehr mit sich bringt, gibt es immer noch Herausforderungen bei der Einführung und Wartung dieser Systeme. Hier sind einige Nachteile zu beachten:

• Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre: Die ständige Überwachung in öffentlichen Bereichen kann ethische Fragen und Unbehagen bei Passagieren und Personal aufwerfen.
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• Hohe Anfangskosten: Die Einrichtung eines Vision-KI-Systems, einschließlich Kameras, Server und KI-Software, erfordert erhebliche Vorabinvestitionen.
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• Komplexe Integration: Die Integration von Bildverarbeitungssystemen in die bestehende Infrastruktur, z. B. in ältere Signal- oder Kontrollsysteme, kann eine technische Herausforderung darstellen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Mit dem Wachstum der Eisenbahnnetze steigt der Bedarf an Echtzeitsystemen, die zuverlässige Erkenntnisse liefern. Bildverarbeitungssysteme nutzen Objekterkennung, Strukturprüfungen und Echtzeitwarnungen, um Betreibern zu helfen, schnell und präzise auf Probleme zu reagieren. 

KI-Tools verbessern den täglichen Betrieb und senken auch die langfristigen Wartungskosten und Sicherheitsrisiken. In dem Maße, wie diese Werkzeuge verbessert werden, wird KI eine wichtige Rolle dabei spielen, die Eisenbahnsysteme effizienter, reaktionsschneller und sicherer zu machen.

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