Applicazioni della visione artificiale nelle operazioni ferroviarie

Per una panoramica visiva dei concetti trattati in questo articolo, guarda il video qui sotto.

Le ferrovie sono una componente fondamentale dei sistemi di trasporto terrestre. Con oltre un milione di chilometri di linee in tutto il mondo, le reti ferroviarie collegano città, industrie e comunità su distanze enormi. Con l’espansione di questi sistemi e la crescita della domanda, garantire sicurezza ed efficienza richiede più di semplici controlli e monitoraggi manuali.

Le nuove soluzioni stanno diventando sempre più essenziali. Per esempio, la visione artificiale, un ramo dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa dell’elaborazione dei dati visivi, viene usata per semplificare diverse operazioni ferroviarie.

I sistemi basati sulla visione usano telecamere e modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 per offrire agli operatori ferroviari una visione in tempo reale delle operazioni. Attraverso attività come il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle istanze, modelli come YOLO11 possono analizzare binari, banchine, gallerie e interni dei treni per rilevare oggetti, persone o pericoli.

Immagina che qualcuno si avvicini troppo al bordo della banchina o che compaiano detriti sui binari. L’IA visiva può rilevarli in tempo reale e inviare un avviso, consentendo al personale della stazione di reagire rapidamente e impedire che potenziali rischi si trasformino in ritardi o incidenti. Inoltre, supporta il personale monitorando le aree difficili da sorvegliare in ogni momento.

Fig. 1. Esempio di utilizzo di Ultralytics YOLO11 per rilevare persone in piedi su una banchina ferroviaria.

Con la crescente diffusione dell’IA e della visione artificiale, sempre più città iniziano a usare la Vision AI per rendere le operazioni ferroviarie più sicure ed efficienti. In questo articolo vedremo come la Vision AI viene applicata ai flussi di lavoro del trasporto ferroviario in tutto il mondo.

Il ruolo dell’IA visiva nelle operazioni di trasporto ferroviario#

Le reti ferroviarie comprendono molte attività che devono essere monitorate in tempo reale. Ciò che prima era svolto dal personale delle stazioni può ora essere automatizzato con l’IA. I modelli di visione artificiale come YOLO11 possono aiutare gli operatori ferroviari a sorvegliare più da vicino le attività e a reagire rapidamente quando si verificano problemi.

In particolare, le attività di visione artificiale sono le funzioni specifiche che questi modelli possono essere addestrati a svolgere usando input visivi provenienti dalle telecamere. Ecco alcune attività importanti che possono essere utilizzate per monitorare le operazioni ferroviarie:

• Rilevamento degli oggetti: questa attività consiste nell'identificare e localizzare oggetti specifici all'interno di un'immagine o di un fotogramma video. Nel settore ferroviario, modelli come Ultralytics YOLO11 possono rilevare elementi come detriti, attrezzi, bagagli o persone sui binari o nelle loro vicinanze.
• Segmentazione delle istanze: delinea ogni singolo oggetto con una maschera a livello di pixel, anziché con un riquadro di delimitazione. Nel monitoraggio delle infrastrutture ferroviarie, può essere usata per valutare lo stato dei binari, delle piattaforme e di altre superfici, individuando caratteristiche come crepe, corrosione o usura.
• Stima della posa: consiste nel rilevare e analizzare la posizione delle articolazioni chiave del corpo per comprendere la postura umana. In ambito ferroviario, può aiutare a identificare situazioni di emergenza, come una persona che crolla su una banchina, attivando avvisi per un intervento.
• Tracciamento degli oggetti: consiste nel monitorare lo spostamento degli oggetti rilevati attraverso 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.

Fig. 2. Ultralytics YOLO11 può essere usato per rilevare e tracciare persone e treni a fini di sicurezza.

Usare la Vision AI per il monitoraggio ferroviario#

Sebbene il monitoraggio basato sulla visione sia solitamente associato alla sicurezza e alla sorveglianza, i sistemi ferroviari usano la Vision AI per molto più che semplici attività di sicurezza di base. Svolge inoltre un ruolo nel migliorare le operazioni, aumentare la sicurezza e supportare la gestione complessiva del sistema sull'intera rete.

Un vantaggio fondamentale dell'uso della Vision AI nel trasporto pubblico è la capacità di operare in tempo reale, fornendo al personale delle stazioni informazioni tempestive e utili per prevenire potenziali problemi.

Vediamo alcuni esempi concreti di come la visione artificiale aiuta le ferrovie a operare con maggiore precisione e controllo.

Rilevamento degli oggetti nei sistemi ferroviari per le attività di manutenzione#

Con la continua crescita del traffico ferroviario in Europa, il monitoraggio affidabile delle infrastrutture è diventato fondamentale. Per garantire operazioni sicure e regolari, i binari devono essere ispezionati regolarmente per individuare usura, danni e disallineamenti. Questo comporta il controllo di migliaia di chilometri di binari per rilevare i primi segni di difetti prima che causino costose interruzioni o incidenti. La Vision AI offre un modo efficace per automatizzare e migliorare questo processo di ispezione.

Fig. 3. I sistemi di visione artificiale possono rilevare componenti difettosi dei binari ferroviari.

Per esempio, nei Paesi Bassi, dove la rete ferroviaria si estende per migliaia di chilometri, monitorare e mantenere costantemente i binari è un compito enorme. Le ispezioni manuali sono ancora importanti, ma possono essere lente, laboriose e spesso causano interruzioni del servizio. Per risolvere il problema, è stato introdotto un sistema di visione artificiale per ispezionare le condizioni dei binari in tempo reale.

Le telecamere montate sui treni in movimento acquisiscono 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 al monitoraggio continuo e automatizzato, le ispezioni non sono solo più rapide, ma anche più precise. I team di manutenzione possono dare priorità alle aree che richiedono maggiore attenzione, riducendo i controlli non necessari. Di conseguenza, gli operatori sono riusciti a ridurre i rischi operativi e i ritardi e a migliorare la sicurezza complessiva, senza interrompere il servizio quotidiano.

Rendere più sicure le operazioni con l'AI nelle infrastrutture ferroviarie#

Nei grandi progetti ferroviari, mantenere la sicurezza sul cantiere è una delle sfide più costanti. 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 il verificarsi di 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 visione artificiale.

Oltre 240 telecamere ad alta definizione sono state installate nei cantieri per registrare continuamente le attività. I filmati venivano elaborati in loco con modelli di IA in grado di rilevare non solo quando le persone entravano in aree pericolose, ma anche se le attrezzature nelle vicinanze 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 responsabili del cantiere.

Fig. 4. Rilevamento dei pericoli con la visione artificiale.

Uno sguardo alla sorveglianza ferroviaria con la Vision AI#

Oltre a migliorare la manutenzione e le ispezioni di sicurezza, la visione artificiale viene usata anche per monitorare in tempo reale i binari ferroviari e rilevare le intrusioni. Si tratta di un problema serio: nel solo 2023, negli Stati Uniti sono stati segnalati quasi 1.000 decessi legati alle ferrovie. Molti di questi incidenti hanno coinvolto l'accesso non autorizzato ai binari, un ambito in cui i metodi di monitoraggio tradizionali sono spesso limitati.

Per affrontare il problema, le ferrovie degli Stati Uniti stanno iniziando ad adottare soluzioni di visione artificiale. Questi sistemi usano flussi video in diretta, analizzati da modelli di AI, per rilevare eventi come intrusioni, ostacoli sui binari e potenziali violazioni dei segnali. Identificando questi problemi mentre si verificano, il sistema aiuta i team a intervenire rapidamente, prima che il servizio venga interrotto o la sicurezza sia messa a rischio.

A differenza delle ispezioni manuali, che avvengono a intervalli prestabiliti, i sistemi di visione artificiale offrono un monitoraggio continuo e in tempo reale dell'intera rete. Quando viene rilevata una minaccia, gli operatori ricevono avvisi immediati che consentono loro di intervenire rapidamente e in modo mirato. Questo migliora la consapevolezza della situazione, accelera gli interventi e riduce i ritardi causati da incidenti evitabili.

Monitoraggio della sicurezza alimentare con la Vision AI#

Ogni giorno vengono preparati e serviti milioni di pasti 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 al mondo.

Fino a poco tempo fa, i controlli igienici venivano effettuati manualmente, rendendo difficile monitorare costantemente ogni cucina. Per rendere il processo più efficiente e affidabile, IRCTC ha introdotto un sistema di Vision AI che monitora in tempo reale le pratiche di sicurezza alimentare.

Il sistema si collega alle telecamere a circuito chiuso già presenti nelle cucine e nelle aree di preparazione dei cibi. Usa modelli di AI addestrati per individuare problemi igienici comuni, come il personale che non si lava le mani, l'assenza di guanti o cuffie e le postazioni di lavoro non pulite.

Dalla sua introduzione, il sistema ha contribuito a migliorare gli standard igienici e ha facilitato il rispetto delle norme di sicurezza alimentare da parte del personale, che può dedicare più tempo alla preparazione dei pasti anziché limitarsi a controllare le procedure.

Vantaggi e svantaggi della visione artificiale nelle operazioni ferroviarie#

La visione artificiale offre diversi vantaggi per migliorare la sicurezza, la manutenzione e le operazioni quotidiane nei sistemi ferroviari. Ecco alcuni dei principali:

• Manutenzione predittiva: rilevando i primi segni di usura o danni ai binari e alle infrastrutture, la Vision AI può aiutare a prevenire i guasti prima che si verifichino.
• Monitoraggio 24/7: a differenza degli ispettori umani, i sistemi di visione artificiale possono operare ininterrottamente, senza stancarsi né dover rispettare turni.
• Scalabilità: una volta implementato, lo stesso sistema può essere esteso a più stazioni, treni o zone operative con uno sforzo aggiuntivo minimo.

Nonostante i numerosi vantaggi che la Vision AI offre al trasporto ferroviario, restano alcune sfide legate all'implementazione e alla manutenzione di questi sistemi. Ecco alcuni svantaggi da considerare:

• Problemi di privacy: la sorveglianza continua degli spazi pubblici può sollevare questioni etiche e creare disagio tra passeggeri e personale.
• Costi iniziali elevati: configurare un sistema di Vision AI, comprese telecamere, server e software di AI, richiede un investimento iniziale significativo.
• Integrazione complessa: integrare i sistemi di visione artificiale con le infrastrutture esistenti, come i sistemi di segnalamento o di controllo legacy, può essere tecnicamente impegnativo.

Punti chiave#

Con la crescita delle reti ferroviarie, aumenta la domanda di sistemi in tempo reale che forniscano informazioni affidabili. I sistemi di visione artificiale usano il rilevamento degli oggetti, i controlli strutturali e gli avvisi in tempo reale per aiutare gli operatori a rispondere ai problemi con rapidità e precisione.

Gli strumenti di AI migliorano le operazioni quotidiane e riducono anche i costi di manutenzione a lungo termine e i rischi per la sicurezza. Con il miglioramento di questi strumenti, l'AI è destinata a svolgere un ruolo importante nel rendere i sistemi ferroviari più efficienti, reattivi e sicuri.

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