29 maggio 2025
Scopri come la computer vision nelle operazioni ferroviarie sta migliorando la sicurezza, la manutenzione e l'efficienza attraverso il monitoraggio in tempo reale e le ispezioni automatizzate.
Le ferrovie sono una componente 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, garantire la sicurezza e l'efficienza richiede più di semplici controlli e monitoraggi manuali.
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 di dati visivi, viene utilizzata per semplificare varie operazioni ferroviarie.
I sistemi abilitati alla visione utilizzano telecamere e modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 per fornire agli operatori ferroviari una consapevolezza in tempo reale delle operazioni. Attraverso attività come l'object detection e la instance segmentation, modelli come YOLO11 possono intervenire per analizzare binari, piattaforme, tunnel e l'interno dei treni per rilevare oggetti, persone o pericoli.
Considera una situazione in cui qualcuno si trova troppo vicino al bordo della piattaforma o compaiono detriti sul binario. La Vision AI può rilevarlo in tempo reale e inviare un avviso, consentendo ai team della stazione di rispondere rapidamente e impedire che potenziali rischi si trasformino in ritardi o incidenti. Inoltre, assiste il personale monitorando aree che sono difficili da sorvegliare in ogni momento.
Con la crescente adozione dell'IA e della computer vision, sempre più città stanno iniziando a utilizzare la Vision AI per rendere le operazioni ferroviarie più sicure ed efficienti. In questo articolo, esploreremo come la Vision AI nei flussi di lavoro del trasporto ferroviario viene applicata in tutto il mondo. Iniziamo!
Le reti ferroviarie coinvolgono molte parti mobili che devono essere monitorate in tempo reale. Ciò che tradizionalmente veniva fatto dal personale della stazione ora può essere automatizzato utilizzando l'AI. I modelli di computer vision come YOLO11 possono aiutare i gestori delle stazioni a sorvegliare più attentamente le funzioni ferroviarie e a rispondere rapidamente quando sorgono problemi.
In particolare, i compiti di computer vision si riferiscono alle funzioni specifiche che questi modelli possono essere addestrati a svolgere utilizzando l'input visivo dalle telecamere. Ecco alcuni compiti chiave che possono essere utilizzati per monitorare le operazioni ferroviarie:
Segmentazione di istanza: Si concentra sulla classificazione di ogni pixel in un'immagine in categorie predefinite. Nel monitoraggio dell'infrastruttura ferroviaria, può essere utilizzata per valutare le condizioni di binari, piattaforme e altre superfici identificando caratteristiche come crepe, corrosione o usura.
Sebbene il monitoraggio basato sulla visione sia tipicamente associato alla sicurezza e alla sorveglianza, i sistemi ferroviari utilizzano la Vision AI per molto più che semplici compiti di sicurezza di base. Svolge anche un ruolo nel miglioramento delle operazioni, nel miglioramento della sicurezza e nel supporto della gestione complessiva del sistema in tutta la rete.
Un vantaggio fondamentale dell'utilizzo della Vision AI nel trasporto pubblico è la sua capacità di operare in tempo reale, fornendo al personale della stazione informazioni tempestive e utili per anticipare potenziali problemi.
Osserviamo alcuni esempi reali di come la computer vision stia aiutando le ferrovie a operare con maggiore precisione e controllo.
Con la continua crescita del traffico ferroviario in Europa, la necessità di un monitoraggio affidabile delle infrastrutture è diventata fondamentale. I binari devono essere ispezionati regolarmente per verificare usura, danni e disallineamento, al fine di agevolare operazioni sicure e senza intoppi. Ciò comporta il controllo di migliaia di chilometri di binari per individuare tempestivamente i segni di difetti prima che provochino costose interruzioni o incidenti. La Vision AI offre un modo efficace per automatizzare e migliorare questo processo di ispezione.
Ad esempio, nei Paesi Bassi, dove la rete ferroviaria si estende per migliaia di chilometri, il monitoraggio e la manutenzione costanti 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 di Vision AI addestrati per rilevare disallineamenti dei binari, componenti usurati o danneggiati e parti mancanti.
Grazie a un monitoraggio continuo e automatizzato, le ispezioni non sono solo più veloci, ma anche più accurate. I team di manutenzione possono dare la priorità alle aree che necessitano maggiormente di attenzione, riducendo i controlli non necessari. Di conseguenza, gli operatori sono stati in grado di ridurre i rischi operativi, diminuire i ritardi e migliorare la sicurezza generale, senza interrompere il servizio quotidiano.
Nei progetti ferroviari su larga scala, il mantenimento della sicurezza in loco 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.
Sono state installate più di 240 telecamere ad alta definizione nei cantieri per registrare continuamente l'attività. Le riprese video sono state elaborate in loco utilizzando modelli di intelligenza artificiale in grado di rilevare non solo quando le persone entravano in aree pericolose, ma anche se le attrezzature vicine erano ferme o in movimento, un fattore importante nella valutazione del rischio in tempo reale. Quando veniva rilevato un comportamento non sicuro, il sistema poteva inviare avvisi immediati ai supervisori del sito.
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 affrontare questo problema, le ferrovie negli Stati Uniti stanno iniziando ad adottare soluzioni di computer vision. Questi sistemi utilizzano feed video in diretta, analizzati da modelli di intelligenza artificiale, per rilevare eventi come l'accesso abusivo, tracciare ostacoli e potenziali violazioni dei segnali. Identificando questi problemi nel momento in cui si verificano, il sistema aiuta i team a rispondere rapidamente, prima che il servizio venga interrotto o la sicurezza sia a rischio.
A differenza delle ispezioni manuali, che avvengono a intervalli prestabiliti, i sistemi di computer vision forniscono un monitoraggio continuo e in tempo reale su tutta la rete. Quando viene rilevata una minaccia, gli avvisi vengono inviati immediatamente agli operatori, consentendo risposte rapide e mirate. Ciò porta a una migliore consapevolezza della situazione, un intervento più rapido e meno ritardi causati da incidenti evitabili.
Ogni giorno, milioni di pasti vengono preparati e serviti su treni e stazioni, dove l'igiene è una priorità assoluta. In India, l'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 eseguiti manualmente, il che rendeva difficile monitorare ogni cucina in ogni momento. Per rendere le cose più efficienti e affidabili, IRCTC ha introdotto un sistema Vision AI che tiene d'occhio le pratiche di sicurezza alimentare in tempo reale.
Il sistema si connette alle telecamere a circuito chiuso esistenti nelle cucine e nelle aree di preparazione degli alimenti. Utilizza modelli di IA addestrati per individuare problemi di igiene comuni, come il personale che non si lava le mani, la mancanza di guanti o retine per capelli o postazioni di lavoro sporche.
Da quando è stato implementato, il sistema ha contribuito a migliorare gli standard di igiene e ha reso più facile per il personale tenere sotto controllo la sicurezza alimentare, dedicando al contempo più tempo alla preparazione dei pasti, non solo al controllo delle procedure.
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:
Nonostante i numerosi aspetti positivi che la Vision AI apporta al trasporto ferroviario, ci sono ancora sfide nell'implementazione e nella manutenzione di questi sistemi. Ecco alcuni svantaggi da considerare:
Con la crescita delle reti ferroviarie, aumenta la domanda di sistemi in tempo reale che forniscano informazioni affidabili. I sistemi di computer vision utilizzano il rilevamento di oggetti, i controlli strutturali e gli avvisi in tempo reale per aiutare gli operatori a rispondere rapidamente e con precisione ai problemi.
Gli strumenti di IA migliorano le operazioni quotidiane e riducono anche i costi di manutenzione a lungo termine e i rischi per la sicurezza. Man mano che questi strumenti migliorano, l'IA è destinata a svolgere un ruolo di grande impatto nel rendere i sistemi ferroviari più efficienti, reattivi e sicuri.
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