コンピュータビジョンが安全性、貨物処理の効率化、ナビゲーションの改善、港湾管理の再定義をどのように強化するかを示す、スマートポートの事例をご覧ください。
海上輸送が貨物輸送の90%以上を占める現在、港湾はグローバル貿易に不可欠な拠点です。陸と海を結ぶ重要な役割を果たし、原材料、工業製品、消費財などの貴重な貨物を扱うことが多いため、国際的なサプライチェーンの要となっています。
長年にわたり、最先端技術は世界中の港湾の運営と管理方法を変えてきました。これらのイノベーションにより、港湾管理はより速く、より安全で、より信頼性の高いものになりました。最近の港湾におけるイノベーションには、人工知能（AI）が関わることがよくあります。
特に、AIのサブセットであるコンピューター・ビジョン（CV）は、港湾業務に大きな波を起こしている。ビジョンAIは、コンピュータシステムが視覚情報をリアルタイムで見て理解することを可能にする。画像やビデオを分析することで、次のようなコンピュータ・ビジョン・モデルが実現します。 Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、リアルタイムでパターンを識別し、物体をdetect し、動きをtrack することができる。画像分析からの洞察は、より効率的で正確なオペレーションを可能にし、港湾管理において多くの可能性を秘めている。
例えば、ヨーロッパ最大の海港であるロッテルダム港では、メンテナンススケジュールを最適化するためにコンピュータービジョンシステムを使用しています。彼らのAI搭載システムは、ライブビデオ監視を使用して船舶と港湾設備を監視し、港湾作業員がメンテナンスの必要時期を予測するのに役立ちます。定期的な監視により、設備の稼働時間が長くなり、港湾業務がよりスムーズかつ迅速になります。
この記事では、コンピュータビジョン技術を活用したさまざまなスマートポートの事例を探ります。また、港湾におけるこのイノベーションの使用に関する利点と欠点について、その将来の見通しを考慮しながら議論します。それでは、始めましょう。
港湾は日々大量の物資を受け入れており、業務効率の維持、作業員の安全確保、交通渋滞の緩和、悪天候への対応といった課題に直面しています。1時間の遅延でも、海運会社にとっては大きな損失となり得ます。
例えば、貨物の荷降ろしに時間がかかりすぎる（デマレージ）、荷降ろし後にコンテナを長期間保持する（デテンション）、港で商品を余分に保管する（保管料）、船の到着が遅れる（遅延料金）などに関連する費用があります。これらの高額なペナルティを回避するために、海運会社はスケジュール、移動時間、港湾活動を慎重に計画することを目指しています。
これらの課題に対処しながら港湾業務を管理するために、海運会社と港湾当局は、高度な AI 駆動の自動化ソリューションにますます注目しています。コンピュータビジョンに関して言えば、ビジョンモデルは、港湾業務の画像とビデオクリップの膨大なデータセットでトレーニングできます。
トレーニング済みのモデルは、貨物コンテナの積み下ろしを検出および追跡するなどのタスクに使用できます。コンピュータビジョンは、重い貨物コンテナを移動する港湾労働者を追跡することにより、港湾の安全性を強化するのにも役立ちます。
AIとコンピュータビジョン技術が港で重要かつ価値がある理由を理解しましたので、次はコンピュータビジョンがどのように使用できるかを示すスマートポートの例をいくつか詳しく見ていきましょう。
コンピュータビジョンモデル Ultralytics YOLO11や Ultralytics YOLOv8は、作業員をtrack し、安全プロトコルの遵守を確認することができます。どのように機能するのか？YOLO11 YOLOv8 どちらも、画像やビデオ内の物体を識別・分類する物体検出や、物体の動きを時間経過とともに監視する物体追跡など、さまざまなコンピューター・ビジョン・タスクをサポートしています。
これらのタスクは、作業員の安全に関する様々なユースケースで使用することができます。良い例は、ヘルメットやベストのような港湾従業員の個人保護具（PPE）をdetect するために物体検出を使用することです。
同様に、物体追跡の ようなコンピューター・ビジョン機能と統合されたスマート・ポート・システムも、作業員の位置を監視し、リアルタイムで動きをtrack 危険をdetect し、事故を防止するために使用することができる。
ライブビデオ映像を分析することで、ビジョンモデルは、落下物や危険区域に立ち入る作業員など、潜在的な危険を特定できます。作業員が誤って制限区域に立ち入ったり、重機に近づきすぎたりした場合に、即座に警告を送信するようにシステムを設定することも可能です。
コンピュータビジョンソリューションは、海上ナビゲーションの改善に重要な役割を果たすことができます。コンピュータビジョン、自動識別システム（AIS）送信（船舶の識別、位置、速度などを含む信号）、およびその他の高度なセンサーと統合された海上システムを使用して、船舶の所在に関する洞察を得ることができます。これらの洞察に基づいて、AIシステムは、混雑が少なく、燃料効率の高い船舶の理想的なルートをマッピングできます。これらの洞察により、乗組員は待機時間なしに、積み込みや荷降ろしなどの作業のために港を準備することもできます。
物体検出のようなコンピュータ・ビジョン技術は、港湾当局が安全な航行のために海上の物体をdetect ・track するために使用することができる。例えば、ポートランドにあるメイン湾研究所では、船舶の航行と安全のためにAIベースのカメラシステムを使用している。このカメラはコンピューター・ビジョンを使って、夜間や霧の中でも船舶、ボート、ブイ、人、その他の海洋の危険物をdetect する。海中の障害物を検知することで、船のオペレーターは事故を回避し、容易に航行することができる。
貨物取扱いは、重機が関与し、落下物の危険性があるため、港湾におけるより複雑な作業の1つです。調査によると、港湾事故の63％以上が、貨物の操縦および積み込みまたは積み下ろし作業中に発生しています。これらの事故は、ラベルの読み取りや損傷の検査などの作業のために、作業員がコンテナまたは重い港湾設備の近くにいる必要性を減らすことで回避できます。
Visionシステムは、コンテナのラベルを認識し、サイズ、種類、重量、シール、および目的地をスキャンしたり、構造的な損傷を検出したりすることで、これを実現するのに役立ちます。この興味深い事例研究として、ギリシャのピレウスコンテナターミナル（PCT）があります。この港では、Vision AI統合カメラを使用して、コンテナのシールが損傷していないかどうかを確認しています。システムは、積み込みまたは積み下ろし中に各コンテナの前面の画像をキャプチャします。次に、オブジェクト検出を使用して、画像上のコンテナのシールを特定します。シールがないか破損している場合、アラートがトリガーされ、港湾当局に通知してさらに調査するように指示します。
港湾でのセキュリティおよび監視業務には、絶え間ない注意が必要です。港全体の状況とオペレーションを監視するために必要な人員は膨大です。世界最小の港であるオレゴン州のデポベイでさえ、6エーカーの広さがあります。広大なスペースと密集して積み重ねられたコンテナにより、人間が24時間体制で手動で監視することは事実上不可能です。
コンピュータ・ビジョンを使えば、複数のアクセス・ポイントで港湾業務を監視し、不正な入港を即座に発見することができる。光学式文字認識（OCR）と自動ナンバープレート認識（ANPR） 技術により、港に出入りする車両のナンバープレートを読み取り、不正な車両をdetect ことができる。さらにセキュリティを強化するために、顔認識システムを使って車両内の運転手と乗客の身元を照合することもできる。
例えば、スペインのバレンシア港では、自律型ドローン、5G接続、拡張現実（AR）ヘッドセットで構成されるコンピュータービジョンシステムを使用して、港のセキュリティを監視しています。自律型ドローンは定期的に港を巡回するために使用され、その映像は5Gネットワークを通じてビジョンベースのシステムで分析されます。コンピュータービジョンモデルは、侵入や不審な活動がないかを確認します。異常が検出されると、アラートが生成されます。セキュリティチームはARヘッドセットを使用して、アラートが発生したエリアを確認し、インシデントの重大度を把握することもできます。
原油流出は、特に港湾での積み降ろし作業中に重大な環境的脅威をもたらします。調査によると、中小規模の原油流出（7〜700トン）の約29％がこれらの活動中に発生しています。これらの流出は容易に目に見えず、無害に見えるかもしれませんが、環境への影響は深刻になる可能性があります。
このような流出を手動で監視することは、大規模な港湾地域では特に困難である。この問題に対処するため、コンピューター・ビジョン・ソフトウェアを搭載した高度な水感知カメラが効果的なソリューションを提供できる。ビデオ映像を分析することで、これらのシステムはリアルタイムで油流出をdetect し、迅速な対応と浄化作業を可能にする。
実際、ヨーロッパ第二の港湾であるアントワープ港では、油流出の影響を軽減するためにコンピューター・ビジョン技術を使用している。遠隔操作のドローンが周辺の水域を監視している。コンピューター・ビジョンの能力を備えたこれらのドローンは、近隣の港湾地域の油流出をdetect ことができる。これにより、港湾当局は流出油の集中箇所を迅速に特定して対処することができ、海辺の水質が改善される。
港湾管理にコンピュータビジョンを導入すると、多くの利点がもたらされ、固有の課題に対するさまざまなカスタマイズされたソリューションが生まれます。これらの利点のいくつかを簡単に見てみましょう。
CVソリューションは数多くの利点を提供しますが、港湾での実装には考慮すべき特定の課題があります。留意すべきいくつかの制限事項を以下に示します。
報告書によると、世界のスマートポート市場は、年平均成長率（CAGR）24.16%という目覚ましい成長を遂げ、2033年までに61億ドルに達すると予測されています。この成長は、現代の港湾運営におけるAI、コンピュータビジョン、モノのインターネット（IoT）などの高度な技術の利用拡大を浮き彫りにしています。港湾がより効率的かつスマートになるにつれて、コンピュータビジョンはタスクの自動化、安全性の向上、および運用効率の向上において重要な役割を果たす可能性があります。
IoT、ブロックチェーン、ビッグデータなどのテクノロジーと組み合わせることで、コンピュータビジョンは、リアルタイムの貨物追跡や港湾設備の予知保全など、高度で複雑なAI搭載ソリューションを可能にすると期待されています。これらのイノベーションは、エネルギー使用の最適化と炭素排出量の削減により、港湾業務を効率化し、持続可能性を促進します。
コンピュータビジョンを港湾管理に統合することで、安全性、効率、セキュリティを強化できます。作業員の活動の監視から、貨物処理や船舶航行などの複雑なタスクの自動化まで、コンピュータビジョンアプリケーションは幅広いアプリケーションを提供し、港湾管理における重要な課題に対処できます。
自動化とAI主導のプロセスへのトレンドは、Vision AIソリューションの可能性に光を当てています。これらの高度な技術を採用することにより、港湾は世界の海事産業のリーダーとしての地位を確立し、経済成長と環境の持続可能性に貢献できます。
ぜひコミュニティに参加し、GitHubリポジトリをチェックして、AIについてもっと学びましょう。製造業におけるAIやヘルスケアにおけるコンピュータビジョンの他の興味深い応用例もご覧ください。
