29 de mayo de 2025
Vea cómo la visión por ordenador en las operaciones ferroviarias está mejorando la seguridad, el mantenimiento y la eficacia mediante la supervisión en tiempo real y las inspecciones automatizadas.
El ferrocarril es una parte esencial de los sistemas de transporte terrestre. Con más de un millón de kilómetros de rutas en todo el mundo, las redes ferroviarias conectan ciudades, industrias y comunidades a través de enormes distancias. A medida que estos sistemas se expanden y crece la demanda, garantizar la seguridad y la eficiencia requiere algo más que controles y supervisiones manuales.
Las soluciones de vanguardia son cada vez más esenciales. Por ejemplo, la visión por ordenador, una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa del procesamiento de datos visuales, se está utilizando para agilizar diversas operaciones ferroviarias.
Los sistemas de visión artificial utilizan cámaras y modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 para que los operadores ferroviarios conozcan las operaciones en tiempo real. Mediante tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, modelos como YOLO11 pueden analizar vías, andenes, túneles y el interior de los trenes para detectar objetos, personas o peligros.
Pensemos en una situación en la que alguien se acerca demasiado al borde del andén o aparecen escombros en la vía. Vision AI puede detectarlo en tiempo real y enviar una alerta, lo que permite a los equipos de la estación responder rápidamente y evitar que los riesgos potenciales se conviertan en retrasos o accidentes. También ayuda al personal vigilando en todo momento las zonas difíciles de vigilar.
A medida que crece la adopción de la IA y la visión por ordenador, más ciudades empiezan a utilizar Vision AI para que las operaciones ferroviarias sean más seguras y eficientes. En este artículo, exploraremos cómo se está aplicando Vision AI en los flujos de trabajo del transporte ferroviario en todo el mundo. Empecemos.
Las redes ferroviarias tienen muchos elementos móviles que deben controlarse en tiempo real. Lo que tradicionalmente hacía el personal de las estaciones puede automatizarse con la IA. Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden ayudar a los operadores de estaciones a vigilar más de cerca las funciones ferroviarias y responder con rapidez cuando surgen problemas.
En concreto, las tareas de visión por ordenador se refieren a las funciones específicas que estos modelos pueden entrenarse para realizar utilizando la información visual de las cámaras. He aquí algunas tareas clave que pueden utilizarse para supervisar las operaciones ferroviarias:
Segmentación de instancias: Se centra en clasificar cada píxel de una imagen en categorías predefinidas. En la supervisión de infraestructuras ferroviarias, puede utilizarse para evaluar el estado de vías, andenes y otras superficies identificando características como grietas, corrosión o desgaste.
Aunque la supervisión basada en la visión suele asociarse a la seguridad y la vigilancia, los sistemas ferroviarios utilizan Vision AI para mucho más que tareas básicas de seguridad. También desempeña un papel en la mejora de las operaciones, el aumento de la seguridad y el apoyo a la gestión general del sistema en toda la red.
Una ventaja clave del uso de Vision AI en el transporte público es su capacidad para trabajar en tiempo real, proporcionando al personal de la estación información oportuna y útil para anticiparse a posibles problemas.
Veamos algunos ejemplos reales de cómo la visión por ordenador está ayudando a los ferrocarriles a operar con mayor precisión y control.
A medida que el tráfico ferroviario sigue creciendo en Europa, la necesidad de una supervisión fiable de la infraestructura se ha vuelto crucial. Las vías deben inspeccionarse periódicamente en busca de desgaste, daños y desalineaciones para facilitar unas operaciones seguras y fluidas. Esto implica comprobar miles de kilómetros de vías en busca de señales tempranas de defectos antes de que provoquen costosas interrupciones o accidentes. Vision AI ofrece una forma eficaz de automatizar y mejorar este proceso de inspección.
Por ejemplo, en los Países Bajos, donde la red ferroviaria se extiende a lo largo de miles de kilómetros, supervisar y mantener constantemente las vías es una tarea ingente. Aunque las inspecciones manuales siguen siendo importantes, pueden ser lentas, laboriosas y a menudo interrumpen el servicio. Para solucionarlo, se introdujo un sistema de visión por ordenador que inspecciona el estado de las vías en tiempo real.
Las cámaras instaladas en los trenes en movimiento captan un flujo continuo de imágenes de alta resolución. A continuación, estas imágenes son analizadas por modelos de Vision AI entrenados para detectar desajustes en las vías, componentes desgastados o dañados y piezas que faltan.
Con una supervisión continua y automatizada, las inspecciones no sólo son más rápidas, sino también más precisas. Los equipos de mantenimiento pueden priorizar las áreas que más atención necesitan, reduciendo las comprobaciones innecesarias. Como resultado, los operadores han podido reducir los riesgos operativos, reducir los retrasos y mejorar la seguridad general, sin interrumpir el servicio diario.
En los proyectos ferroviarios a gran escala, mantener la seguridad in situ es uno de los retos más persistentes. Esto fue especialmente cierto durante la construcción de la red ferroviaria urbana de Wuhan (China), donde las obras activas y las condiciones cambiantes exigían una supervisión constante.
Tradicionalmente, los controles de seguridad se basaban en la observación manual, lo que a menudo significaba que los riesgos sólo se identificaban después de que se hubiera producido un incidente. Para mejorar los tiempos de respuesta y reducir los riesgos, los investigadores introdujeron un sistema de control de la seguridad en tiempo real basado en visión por ordenador.
Se instalaron más de 240 cámaras de alta definición en las obras para grabar continuamente la actividad. Las secuencias de vídeo se procesaron in situ mediante modelos de inteligencia artificial capaces de detectar no sólo cuándo las personas entraban en zonas peligrosas, sino también si los equipos cercanos estaban parados o en movimiento, un factor importante para evaluar el riesgo en tiempo real. Cuando se detectaba un comportamiento inseguro, el sistema podía enviar alertas inmediatas a los supervisores de la obra.
Además de mejorar las inspecciones de mantenimiento y seguridad, la visión por ordenador también se está utilizando para vigilar las vías férreas en tiempo real en busca de intrusiones. Se trata de un problema grave, ya que solo en 2023 se registraron 995 víctimas mortales relacionadas con el ferrocarril en Estados Unidos. Muchos de estos incidentes involucraron el acceso no autorizado a las vías, un área donde los métodos de monitoreo tradicionales a menudo son limitados.
Para solucionar este problema, los ferrocarriles de Estados Unidos están empezando a adoptar soluciones de visión por ordenador. Estos sistemas utilizan imágenes de vídeo en directo, analizadas por modelos de inteligencia artificial, para detectar intrusiones, obstrucciones de las vías y posibles infracciones de las señales. Al identificar estos problemas en el momento en que se producen, el sistema ayuda a los equipos a responder rápidamente, antes de que se interrumpa el servicio o se ponga en peligro la seguridad.
A diferencia de las inspecciones manuales, que se producen a intervalos fijos, los sistemas de visión por ordenador proporcionan una supervisión continua y en tiempo real de toda la red. Cuando se detecta una amenaza, las alertas se envían inmediatamente a los operadores, lo que permite respuestas rápidas y específicas. Esto mejora el conocimiento de la situación, agiliza la intervención y reduce los retrasos causados por incidentes evitables.
Cada día se preparan y sirven millones de comidas en trenes y estaciones, donde la higiene es una prioridad absoluta. En la India, la Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) gestiona una de las mayores redes de alimentación ferroviaria del mundo.
Hasta hace poco, los controles de higiene se hacían manualmente, lo que dificultaba la supervisión permanente de todas las cocinas. Para hacer las cosas más eficientes y fiables, IRCTC introdujo un sistema Vision AI que vigila las prácticas de seguridad alimentaria en tiempo real.
El sistema se conecta a las cámaras de CCTV existentes en las cocinas y zonas de preparación de alimentos. Utiliza modelos de inteligencia artificial entrenados para detectar problemas de higiene comunes, como que el personal no se lave las manos, que falten guantes o redecillas o que los puestos de trabajo estén sucios.
Desde su implantación, el sistema ha contribuido a mejorar las normas de higiene y ha facilitado que el personal se mantenga al tanto de la seguridad alimentaria, dedicando más tiempo a preparar las comidas y no sólo a comprobar los procedimientos.
La visión por ordenador ofrece toda una serie de ventajas a la hora de mejorar la seguridad, el mantenimiento y las operaciones cotidianas en los sistemas ferroviarios. Estas son algunas de las principales ventajas:
A pesar de los muchos aspectos positivos que Vision AI aporta al transporte ferroviario, la implantación y el mantenimiento de estos sistemas siguen planteando problemas. He aquí algunos inconvenientes a tener en cuenta:
A medida que crecen las redes ferroviarias, aumenta la demanda de sistemas en tiempo real que proporcionen información fiable. Los sistemas de visión por ordenador utilizan la detección de objetos, las comprobaciones estructurales y las alertas en tiempo real para ayudar a los operadores a responder con rapidez y precisión a los problemas.
Las herramientas de IA mejoran las operaciones diarias y también reducen los costes de mantenimiento a largo plazo y los riesgos para la seguridad. A medida que estas herramientas mejoren, la IA desempeñará un papel decisivo en la mejora de la eficiencia, la capacidad de respuesta y la seguridad de los sistemas ferroviarios.
Únase a nuestra creciente comunidad Explora nuestro repositorio GitHub para aprender más sobre IA. ¿Listo para empezar tus proyectos de visión por computador? Consulte nuestras opciones de licencia. Descubra la IA en la agricultura y la IA de visión en la sanidad visitando nuestras páginas de soluciones.
ES
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
PT
IT
TR
VI
AR.webp)
