TrainVision von mtrail verkürzt die Erfassung von Schienendaten um fast 100 %

mtrail entwickelte TrainVision, ein Offline-KI-System zur Bilderkennung in Echtzeit auf Basis von Ultralytics YOLO. Es erkennt automatisch Europäische Fahrzeugnummern, Gefahrgutschilder und Bremsschilder, verkürzt die Datenerfassung um 40–100 % und reduziert Fehler um mindestens 90 %.

Seit 15 Jahren unterstützt mtrail Eisenbahn- und Infrastrukturbetreiber mit fundiertem Fachwissen und technischen Lösungen zur Optimierung betrieblicher Abläufe. Mit TrainVision hat mtrail dieses Fachwissen in ein intelligentes Objekterkennungssystem überführt. Es basiert auf Ultralytics YOLO, automatisiert und optimiert manuelle Abläufe und ermöglicht so eine effiziente Anomalieerkennung sowie die sichere Erfassung und Validierung von Zugdaten.

Die Herausforderung: Warum Zugbildungsdaten wichtig sind#

Genaue Angaben zu Zugbildung und Traktion – also die genaue Reihenfolge der Wagen und Lokomotiven eines Zuges sowie Zuglänge, Gewicht und Traktionsdaten – sind für eine zuverlässige Disposition und Kundeninformation unerlässlich. Eisenbahnunternehmen müssen diese Daten an zentrale Zugdateninformationssysteme melden.

Bei Personenzügen lassen sich Zugbildungsdaten in der Regel automatisch aus den Planungsdaten ableiten. Bei Bauzügen und in Rangierbahnhöfen ist eine manuelle Eingabe jedoch häufig weiterhin erforderlich. Das bedeutet, dass das Eisenbahnpersonal die Europäische Fahrzeugnummer (EVN) jedes Wagens und jeder Lokomotive von Hand erfassen muss – meist mit Handschuhen und in einem aktiven Gleisbereich. Dieses Verfahren ist langsam, fehleranfällig und birgt ein echtes Sicherheitsrisiko: Jede Sekunde, in der ein Beschäftigter auf ein Tablet blickt, fehlt ihm der Blick für das Geschehen auf dem umliegenden Gleis.

TrainVision: Erkennung bahnspezifischer Daten in Echtzeit#

TrainVision setzt maschinelles Lernen und Computer Vision ein, um diesen Erkennungsprozess durchgängig zu automatisieren. So werden manuelle Abläufe schon heute unterstützt und zugleich wird ein klarer Weg zur vollständigen Automatisierung geschaffen. Für die Objekterkennung nutzt TrainVision Ultralytics YOLO, um Elemente wie EVNs und Gefahrenschilder in einem Bild präzise zu lokalisieren. Anschließend extrahieren die eigens von mtrail trainierten OCR- und Erkennungsmodelle die domänenspezifischen Informationen: Sie lesen die EVN selbst aus, bestimmen Gefahrgutklassen oder erkennen Bremsschilder.

Abb. 1. Live-Demo von TrainVision mit Ultralytics YOLO, speziell für EVN- und Waggonbeschriftungen trainiert (privat aufgenommenes Bild).

Um die für diesen Anwendungsfall erforderliche Genauigkeit zu erreichen, trainiert mtrail seine Modelle mit realen Bildern und Millionen intern erzeugter synthetischer Bilder. Da der Syntheseprozess vollständig definiert und nachvollziehbar ist, müssen die erzeugten Bilder nicht manuell beschriftet werden. Das spart erheblich Zeit und ermöglicht mtrail, Modelle schnell neu zu trainieren, sobald ein neuer Sonderfall aus der Praxis erkannt wird, etwa durch Witterungseinflüsse, Verdeckungen oder ungewöhnliche Beleuchtung.

TrainVision ist kein einzelnes Modell für alle Fälle. Für jede Zielplattform entwickelt mtrail ein maßgeschneidertes, plattformspezifisches Modell, das für die jeweilige Laufzeitumgebung optimiert ist. So lässt sich TrainVision in unterschiedlichsten Einsatzumgebungen integrieren – von tragbaren Mobilgeräten bis hin zu fest installierten Gleiskamerasystemen. Dabei verarbeitet das System jedes Bild weiterhin in nur 8–30 Millisekunden.

Warum Ultralytics YOLO?#

Für mtrail waren Erkennungsgeschwindigkeit und der Einsatz am Rand des Netzwerks zwingende Anforderungen. TrainVision musste nicht nur in einem Rechenzentrum, sondern auch zuverlässig auf mobilen Geräten im Außeneinsatz laufen – ebenso wie die plattformspezifischen Modelle, die für jede Zielumgebung entwickelt wurden.

Diese Leistungsfähigkeit machte Ultralytics YOLO zur Grundlage der Objekterkennung in TrainVision. Die YOLO-Modelle werden mit realen Bildern trainiert, um Elemente wie EVNs und Gefahrgutschilder sowohl bei mobilen als auch bei fest installierten Kameras präzise zu lokalisieren. Anschließend übernehmen die OCR- und Erkennungsmodelle von mtrail die fachspezifischen Aufgaben und extrahieren detaillierte Informationen aus den von YOLO lokalisierten Elementen.

Vorteile und Ergebnisse für Kunden#

Durch die Automatisierung einer Aufgabe, die zuvor vollständig auf manueller Eingabe beruhte, erzielt TrainVision messbare Verbesserungen für Eisenbahnunternehmen:

• Bis zu 100 % weniger Zeitaufwand für die Datenerfassung, da die manuelle Eingabe von EVNs vor Ort entfällt. Mit Ultralytics YOLO steigerte mtrail die Effizienz von etwa 40 % auf nahezu 100 %.
• Mindestens 90 % weniger Fehler, verglichen mit der manuellen Dateneingabe.
• Mehr Sicherheit für das Personal, da die Ablenkung durch manuelle Dateneingabe in aktiven Gleisbereichen entfällt.
• Möglichkeit zur vollständigen Automatisierung fest installierter Anlagen, bei denen stationäre Kamerasysteme zahlreiche bahnspezifische Messpunkte ohne manuellen Eingriff prüfen können, darunter Zugbildungen, Gefahrgut, Bremseigenschaften, Wagenzustand und Revisionsdaten.

Wie geht es mit TrainVision weiter?#

Mängel, die heute häufig manuell mit physischen Aufklebern dokumentiert werden, könnten stattdessen automatisch erkannt und über standardisierte Schnittstellen wie TAF-TSI direkt an europäische Bahndatenplattformen oder Wartungssysteme übertragen werden. Die Verbindung von mtrails Fachwissen im Bahnsektor mit Computer Vision könnte die Effizienz und Qualität der Mängelerkennung weiter steigern. Durch die Ergänzung von Stichprobenkontrollen mit stationären Systemen ließe sich zudem eine umfassendere, kontinuierliche Sicherheitsüberwachung des gesamten Netzes ermöglichen.

mtrail sieht erhebliches weiteres Potenzial bei Sicherheitsprüfungen und der vorausschauenden Instandhaltung von Schienenfahrzeugen. Die Anomalieerkennung erfolgt derzeit manuell, wenn Schienenfahrzeuge zwischen Eigentümern und Eisenbahnunternehmen überführt werden. Dazu gehören Stichprobenprüfungen gemäß ISO 2859 und dem Allgemeinen Verwendungsvertrag für Güterwagen, die sich als nächste Anwendungsfälle für die Erkennungsfunktionen von TrainVision anbieten.

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