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Scoprite come la computer vision nelle operazioni ferroviarie sta migliorando la sicurezza, la manutenzione e l'efficienza grazie al monitoraggio in tempo reale e alle ispezioni automatizzate.
Le ferrovie sono una parte fondamentale dei sistemi di trasporto terrestre. Con oltre 1 milione di chilometri di percorso in tutto il mondo, le reti ferroviarie collegano città, industrie e comunità su vaste distanze. Con l'espansione di questi sistemi e la crescita della domanda, per garantire la sicurezza e l'efficienza non bastano i controlli manuali e il monitoraggio.
Le soluzioni all'avanguardia stanno diventando sempre più essenziali. Ad esempio, la computer vision, una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa dell'elaborazione dei dati visivi, viene utilizzata per ottimizzare diverse operazioni ferroviarie.
I sistemi di visione utilizzano telecamere e modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 per fornire agli operatori ferroviari una conoscenza in tempo reale delle operazioni. Grazie a compiti come il rilevamento di oggetti e la segmentazione di istanze, modelli come YOLO11 possono intervenire per analizzare binari, piattaforme, gallerie e l'interno dei treni per rilevare oggetti, persone o pericoli.
Si pensi a una situazione in cui qualcuno si avvicina troppo al bordo del binario o in cui appaiono dei detriti sui binari. Vision AI è in grado di rilevarlo in tempo reale e di inviare un allarme, consentendo ai team della stazione di reagire rapidamente e di evitare che i rischi potenziali si trasformino in ritardi o incidenti. Inoltre, assiste il personale monitorando le aree difficili da sorvegliare in ogni momento.
Figura 1. Un esempio di utilizzo di YOLO11 per rilevare le persone in piedi su una banchina ferroviaria.
Con la crescente adozione dell'intelligenza artificiale e della computer vision, sempre più città iniziano a utilizzare la Vision AI per rendere le operazioni ferroviarie più sicure ed efficienti. In questo articolo esploreremo come l'IA di visione viene applicata ai flussi di lavoro del trasporto ferroviario in tutto il mondo. Iniziamo!
Il ruolo della Vision AI nelle operazioni di trasporto ferroviario
Le reti ferroviarie comprendono molte parti in movimento che devono essere monitorate in tempo reale. Ciò che tradizionalmente veniva fatto dal personale delle stazioni può ora essere automatizzato grazie all'intelligenza artificiale. Modelli di visione computerizzata come YOLO11 possono aiutare gli operatori delle stazioni a sorvegliare più da vicino le funzioni ferroviarie e a reagire rapidamente in caso di problemi.
In particolare, i compiti di computer vision si riferiscono alle funzioni specifiche che questi modelli possono essere addestrati a svolgere utilizzando gli input visivi delle telecamere. Ecco alcuni compiti chiave che possono essere utilizzati per monitorare le operazioni ferroviarie:
Rilevamento degli oggetti: Questo compito prevede l'identificazione e la localizzazione di oggetti specifici all'interno di un'immagine o di un fotogramma video. Nelle applicazioni ferroviarie, modelli come YOLO11 sono in grado di rilevare oggetti come detriti, attrezzi, bagagli o persone sui binari o in prossimità di essi.
Tracciamento degli oggetti: Si riferisce al monitoraggio del movimento degli oggetti rilevati su più fotogrammi video. Nelle stazioni o a bordo dei treni, il tracciamento aiuta a seguire il flusso dei passeggeri e a monitorare i movimenti dei treni.
Stima della posa: Comporta il rilevamento e l'analisi delle posizioni delle principali articolazioni del corpo per comprendere la postura umana. In ambito ferroviario, può aiutare a identificare situazioni di emergenza, come il collasso di una persona su una piattaforma, attivando segnalazioni per l'intervento.
Segmentazione delle istanze: Si concentra sulla classificazione di ciascun pixel di un'immagine in categorie predefinite. Nel monitoraggio delle infrastrutture ferroviarie, può essere utilizzata per valutare le condizioni di binari, piattaforme e altre superfici, identificando caratteristiche come crepe, corrosione o usura.
Figura 2. YOLO11 può essere utilizzato per rilevare e seguire persone e treni a fini di sicurezza.
Utilizzo di Vision AI per il monitoraggio ferroviario
Sebbene il monitoraggio basato sulla visione sia tipicamente associato alla sicurezza e alla sorveglianza, i sistemi ferroviari utilizzano Vision AI per molto di più che per le attività di sicurezza di base. L'intelligenza artificiale svolge anche un ruolo di miglioramento delle operazioni, di potenziamento della sicurezza e di supporto alla gestione complessiva del sistema sulla rete.
Un vantaggio fondamentale dell'utilizzo di Vision AI nel trasporto pubblico è la sua capacità di lavorare in tempo reale, fornendo al personale delle stazioni informazioni utili e tempestive per prevenire potenziali problemi.
Vediamo alcuni esempi reali di come la computer vision aiuta le ferrovie a operare con maggiore precisione e controllo.
Rilevamento di oggetti nei sistemi ferroviari per le attività di manutenzione
Con la continua crescita del traffico ferroviario in Europa, la necessità di un monitoraggio affidabile dell'infrastruttura è diventata fondamentale. I binari devono essere ispezionati regolarmente per verificare l'eventuale presenza di usura, danni e disallineamenti, al fine di garantire un funzionamento sicuro e regolare. Ciò comporta il controllo di migliaia di chilometri di rotaie per individuare i primi segni di difetti prima che questi portino a costose interruzioni o incidenti. La Vision AI offre un modo efficace per automatizzare e migliorare questo processo di ispezione.
Figura 3. I sistemi di visione artificiale sono in grado di rilevare le parti difettose dei binari ferroviari.
Ad esempio, nei Paesi Bassi, dove la rete ferroviaria si estende per migliaia di chilometri, il monitoraggio costante e la manutenzione dei binari sono un compito enorme. Sebbene le ispezioni manuali siano ancora importanti, possono essere lente, richiedere molta manodopera e spesso interrompere il servizio. Per risolvere questo problema, è stato introdotto un sistema di computer vision per ispezionare le condizioni dei binari in tempo reale.
Le telecamere montate sui treni in movimento catturano un flusso continuo di immagini ad alta risoluzione. Queste immagini vengono poi analizzate da modelli Vision AI addestrati a rilevare disallineamenti dei binari, componenti usurati o danneggiati e parti mancanti.
Con un monitoraggio continuo e automatizzato, le ispezioni non sono solo più rapide ma anche più accurate. I team di manutenzione possono dare priorità alle aree che necessitano di maggiore attenzione, riducendo i controlli non necessari. Di conseguenza, gli operatori hanno potuto ridurre i rischi operativi, ridurre i ritardi e migliorare la sicurezza generale, senza interrompere il servizio quotidiano.
Operazioni più sicure con l'intelligenza artificiale nelle infrastrutture ferroviarie
Nei progetti ferroviari su larga scala, il mantenimento della sicurezza in cantiere è una delle sfide più persistenti. Ciò è stato particolarmente vero durante la costruzione della rete ferroviaria urbana di Wuhan, in Cina, dove i cantieri attivi e le condizioni mutevoli richiedevano una supervisione costante.
Tradizionalmente, i controlli di sicurezza si basavano sull'osservazione manuale, il che spesso significava che i rischi venivano identificati solo dopo che si era verificato un incidente. Per migliorare i tempi di risposta e ridurre i rischi, i ricercatori hanno introdotto un sistema di monitoraggio della sicurezza in tempo reale basato sulla computer vision.
Nei cantieri sono state installate più di 240 telecamere ad alta definizione per registrare continuamente le attività. I filmati sono stati elaborati in loco utilizzando modelli di intelligenza artificiale in grado di rilevare non solo l'ingresso di persone in aree pericolose, ma anche se le attrezzature vicine erano ferme o in movimento, un fattore importante per valutare il rischio in tempo reale. Quando veniva rilevato un comportamento non sicuro, il sistema poteva inviare avvisi immediati ai supervisori del cantiere.
Figura 4. Rilevamento dei pericoli con la visione artificiale.
Uno sguardo alla sorveglianza ferroviaria con Vision AI
Oltre a migliorare la manutenzione e le ispezioni di sicurezza, la computer vision viene utilizzata anche per monitorare i binari ferroviari in tempo reale per individuare eventuali intrusioni. Si tratta di un problema serio, visto che solo negli Stati Uniti sono stati registrati 995 incidenti mortali legati alle ferrovie nel 2023. Molti di questi incidenti hanno riguardato l'accesso non autorizzato ai binari, un'area in cui i metodi di monitoraggio tradizionali sono spesso limitati.
Per risolvere questo problema, le ferrovie degli Stati Uniti stanno iniziando ad adottare soluzioni di computer vision. Questi sistemi utilizzano flussi video in diretta, analizzati da modelli di intelligenza artificiale, per rilevare eventi come sconfinamenti, ostruzioni dei binari e potenziali violazioni dei segnali. Identificando questi problemi nel momento stesso in cui si verificano, il sistema aiuta le squadre a reagire rapidamente, prima che il servizio venga interrotto o che la sicurezza sia messa a rischio.
A differenza delle ispezioni manuali, che avvengono a intervalli prestabiliti, i sistemi di visione computerizzata forniscono un monitoraggio continuo e in tempo reale di tutta la rete. Quando viene rilevata una minaccia, gli avvisi vengono inviati immediatamente agli operatori, consentendo risposte rapide e mirate. Questo porta a una migliore consapevolezza della situazione, a interventi più rapidi e a minori ritardi causati da incidenti evitabili.
Monitoraggio della sicurezza alimentare con Vision AI
Ogni giorno, milioni di pasti vengono preparati e serviti sui treni e nelle stazioni, dove l'igiene è una priorità assoluta. In India, la Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) gestisce una delle più grandi reti di ristorazione ferroviaria del mondo.
Fino a poco tempo fa, i controlli igienici venivano effettuati manualmente, il che rendeva difficile il monitoraggio costante di ogni cucina. Per rendere le cose più efficienti e affidabili, l'IRCTC ha introdotto un sistema Vision AI che tiene sotto controllo le pratiche di sicurezza alimentare in tempo reale.
Il sistema si collega alle telecamere a circuito chiuso esistenti nelle cucine e nelle aree di preparazione dei cibi. Utilizza modelli di intelligenza artificiale addestrati a individuare i problemi igienici più comuni, come il mancato lavaggio delle mani da parte del personale, la mancanza di guanti o retine o la scarsa pulizia delle postazioni di lavoro.
Da quando è stato introdotto, il sistema ha contribuito a migliorare gli standard igienici e ha reso più facile per il personale rimanere al passo con la sicurezza alimentare, dedicando più tempo alla preparazione dei pasti e non solo al controllo delle procedure.
Pro e contro della computer vision nelle operazioni ferroviarie
La computer vision offre una serie di vantaggi quando si tratta di migliorare la sicurezza, la manutenzione e le operazioni quotidiane nei sistemi ferroviari. Ecco alcuni dei principali vantaggi:
Manutenzione predittiva: Rilevando i primi segni di usura o danni su binari e infrastrutture, Vision AI può aiutare a prevenire i guasti prima che si verifichino.
Monitoraggio 24/7: A differenza degli ispettori umani, i sistemi di visione computerizzata possono operare ininterrottamente senza affaticarsi o fare turni.
Scalabilità: Una volta implementato, lo stesso sistema può essere ampliato per coprire più stazioni, treni o zone operative con un minimo sforzo aggiuntivo.
Nonostante i numerosi vantaggi che Vision AI apporta al trasporto ferroviario, l'implementazione e la manutenzione di questi sistemi presentano ancora delle sfide. Ecco alcuni inconvenienti da considerare:
Problemi di privacy: La sorveglianza continua nelle aree pubbliche può sollevare problemi etici e disagio tra i passeggeri e il personale.
Costo iniziale elevato: La creazione di un sistema Vision AI, che comprende telecamere, server e software AI, richiede un investimento iniziale significativo.
Integrazione complessa: L'integrazione dei sistemi di visione computerizzata con le infrastrutture esistenti, come i sistemi di segnalazione o di controllo, può essere tecnicamente impegnativa.
Punti di forza
Con la crescita delle reti ferroviarie, aumenta la richiesta di sistemi in tempo reale che forniscano informazioni affidabili. I sistemi di visione artificiale utilizzano il rilevamento degli oggetti, i controlli strutturali e gli avvisi in tempo reale per aiutare gli operatori a rispondere in modo rapido e preciso ai problemi.
Gli strumenti di intelligenza artificiale migliorano le operazioni quotidiane e riducono i costi di manutenzione a lungo termine e i rischi per la sicurezza. Con il miglioramento di questi strumenti, l'IA è destinata a svolgere un ruolo importante nel rendere i sistemi ferroviari più efficienti, reattivi e sicuri.
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