철도 운영 분야의 컴퓨터 비전이 실시간 모니터링 및 자동 검사를 통해 안전, 유지 보수 및 효율성을 어떻게 개선하고 있는지 알아보세요.
철도 운영 분야의 컴퓨터 비전이 실시간 모니터링 및 자동 검사를 통해 안전, 유지 보수 및 효율성을 어떻게 개선하고 있는지 알아보세요.
철도는 지상 운송 시스템의 핵심 부분입니다. 전 세계적으로 100만 킬로미터가 넘는 노선에 걸쳐 있는 철도 네트워크는 광대한 거리에 걸쳐 도시, 산업 및 커뮤니티를 연결합니다. 이러한 시스템이 확장되고 수요가 증가함에 따라 안전과 효율성을 보장하려면 단순한 수동 점검 및 모니터링 이상의 것이 필요합니다.
최첨단 솔루션이 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 시각적 데이터 처리를 다루는 컴퓨터 비전인 인공 지능(AI)의 한 분야가 다양한 철도 운영을 간소화하는 데 사용되고 있습니다.
비전 지원 시스템은 카메라와 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 철도 운영자에게 운영에 대한 실시간 인식을 제공합니다. 객체 탐지 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 통해 YOLO11과 같은 모델은 트랙, 플랫폼, 터널 및 열차 내부를 분석하여 객체, 사람 또는 위험 요소를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
플랫폼 가장자리에 너무 가까이 서 있거나 트랙에 파편이 나타나는 상황을 고려해 보십시오. Vision AI는 이를 실시간으로 감지하고 경고를 보내 역무팀이 신속하게 대응하여 잠재적 위험이 지연이나 사고로 이어지는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 직원이 항상 감시하기 어려운 영역을 모니터링하여 직원을 지원합니다.
AI 및 컴퓨터 비전의 채택이 증가함에 따라 점점 더 많은 도시에서 Vision AI를 사용하여 철도 운영을 더 안전하고 효율적으로 만들고 있습니다. 이 기사에서는 전 세계에서 철도 운송 워크플로에 Vision AI가 어떻게 적용되고 있는지 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!
철도 네트워크는 실시간으로 모니터링해야 하는 많은 움직이는 부품을 포함합니다. 전통적으로 역 직원이 수행했던 작업을 이제 AI를 사용하여 자동화할 수 있습니다. YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 역 운영자가 철도 기능을 더 면밀히 감시하고 문제가 발생했을 때 신속하게 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.
특히 컴퓨터 비전 작업은 카메라의 시각적 입력을 사용하여 이러한 모델을 훈련하여 수행할 수 있는 특정 기능을 나타냅니다. 다음은 철도 운영을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 주요 작업입니다.
인스턴스 분할(Instance segmentation): 이미지의 각 픽셀을 미리 정의된 범주로 분류하는 데 중점을 둡니다. 철도 인프라 모니터링에서 균열, 부식 또는 마모와 같은 특징을 식별하여 선로, 플랫폼 및 기타 표면의 상태를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
일반적으로 비전 기반 모니터링은 보안 및 감시와 관련이 있지만, 철도 시스템은 기본적인 보안 작업 그 이상으로 비전 AI를 사용합니다. 또한 운영 개선, 안전 강화 및 네트워크 전반의 전반적인 시스템 관리를 지원하는 역할도 합니다.
대중교통에서 Vision AI를 사용하는 주요 이점은 실시간으로 작동하여 역무원에게 잠재적인 문제를 미리 파악할 수 있도록 시기적절하고 유용한 정보를 제공하는 능력입니다.
컴퓨터 비전이 철도가 더 큰 정밀성과 제어력을 가지고 운영되도록 어떻게 돕고 있는지에 대한 실제 사례를 살펴보겠습니다.
유럽에서 철도 교통량이 계속 증가함에 따라 안정적인 인프라 모니터링의 필요성이 매우 중요해졌습니다. 안전하고 원활한 운영을 위해서는 마모, 손상 및 정렬 불량에 대해 선로를 정기적으로 검사해야 합니다. 여기에는 비용이 많이 드는 중단이나 사고로 이어지기 전에 결함의 초기 징후를 찾기 위해 수천 킬로미터의 선로를 점검하는 것이 포함됩니다. Vision AI는 이러한 검사 프로세스를 자동화하고 개선하는 효과적인 방법을 제공합니다.
예를 들어, 철도망이 수천 킬로미터에 걸쳐 뻗어 있는 네덜란드에서는 선로를 지속적으로 모니터링하고 유지 관리하는 것이 막대한 작업입니다. 수동 검사가 여전히 중요하지만 속도가 느리고 노동 집약적이며 종종 서비스 중단을 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 시스템이 도입되어 실시간으로 철도 선로 상태를 검사합니다.
움직이는 기차에 장착된 카메라는 고해상도 이미지를 지속적으로 캡처합니다. 이러한 시각 자료는 트랙 정렬 불량, 마모되거나 손상된 부품 및 누락된 부품을 감지하도록 훈련된 비전 AI 모델에 의해 분석됩니다.
지속적인 자동 모니터링 시스템을 통해 검사가 더 빠르고 정확해질 뿐만 아니라 유지 보수 팀은 가장 주의가 필요한 영역의 우선순위를 정하여 불필요한 점검을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 운영자는 일상적인 서비스 중단 없이 운영 위험을 낮추고 지연을 줄이며 전반적인 안전을 개선할 수 있었습니다.
대규모 철도 프로젝트에서 현장 안전 유지는 가장 지속적인 과제 중 하나입니다. 특히 중국 우한의 도시 철도망 건설 중에는 활발한 작업 현장과 변화하는 조건으로 인해 지속적인 감독이 필요했습니다.
전통적으로 안전 점검은 수동 관찰에 의존했는데, 이는 종종 사고가 발생한 후에야 위험이 식별된다는 것을 의미했습니다. 대응 시간을 개선하고 위험을 줄이기 위해 연구자들은 컴퓨터 비전으로 구동되는 실시간 안전 모니터링 시스템을 도입했습니다.
활동을 지속적으로 기록하기 위해 건설 현장 전체에 240개 이상의 고화질 카메라가 설치되었습니다. 비디오 영상은 개인이 위험 지역에 들어갔을 때뿐만 아니라 주변 장비가 정지 상태인지 또는 움직이는지 여부(실시간 위험을 평가하는 데 중요한 요소)를 감지할 수 있는 AI 모델을 사용하여 현장에서 처리되었습니다. 안전하지 않은 행동이 감지되면 시스템은 현장 감독자에게 즉시 경고를 보낼 수 있습니다.
유지 보수 및 안전 검사를 개선하는 것 외에도 컴퓨터 비전은 침입에 대한 철도 선로를 실시간으로 모니터링하는 데 사용되고 있습니다. 이는 심각한 문제이며, 2023년에만 미국에서 995건의 철도 관련 사망이 보고되었습니다. 이러한 사고 중 다수는 선로에 대한 무단 접근과 관련되어 있으며, 기존 모니터링 방법은 종종 제한적입니다.
이를 해결하기 위해 미국 철도는 컴퓨터 비전 솔루션을 채택하기 시작했습니다. 이러한 시스템은 AI 모델에서 분석한 라이브 비디오 피드를 사용하여 무단 침입, 장애물 추적 및 잠재적인 신호 위반과 같은 이벤트를 감지합니다. 이러한 문제가 발생하면 시스템은 팀이 서비스가 중단되거나 안전이 위험에 처하기 전에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
설정된 간격으로 발생하는 수동 검사와 달리, 컴퓨터 비전 시스템은 네트워크 전체에서 지속적인 실시간 모니터링을 제공합니다. 위협이 감지되면 즉시 운영자에게 경고가 전송되어 빠르고 정확한 대응이 가능합니다. 이는 상황 인식 개선, 신속한 개입, 피할 수 있는 사고로 인한 지연 감소로 이어집니다.
매일 수백만 끼의 식사가 기차와 역에서 준비되고 제공되며, 위생이 최우선 과제입니다. 인도에서는 인도 철도 케이터링 및 관광 공사(IRCTC)가 세계 최대의 철도 식품 네트워크 중 하나를 관리합니다.
최근까지 위생 점검은 수동으로 이루어져 모든 주방을 항상 감시하기가 어려웠습니다. IRCTC는 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 식품 안전 관리를 실시간으로 감시하는 Vision AI 시스템을 도입했습니다.
이 시스템은 주방 및 식품 준비 구역의 기존 CCTV 카메라에 연결됩니다. 직원이 손을 씻지 않거나, 장갑이나 머리망을 착용하지 않거나, 작업 공간이 깨끗하지 않은 경우와 같은 일반적인 위생 문제를 식별하도록 훈련된 AI 모델을 사용합니다.
이 시스템이 출시된 이후 위생 기준을 개선하고 직원이 식품 안전을 지속적으로 관리하는 데 도움이 되었으며, 절차를 확인하는 데 그치지 않고 식사 준비에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
컴퓨터 비전은 철도 시스템의 안전, 유지 보수 및 일상적인 운영을 개선하는 데 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
비전 AI가 철도 운송에 가져다주는 많은 긍정적인 측면에도 불구하고 이러한 시스템을 배포하고 유지 관리하는 데에는 여전히 어려움이 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.
철도 네트워크가 성장함에 따라 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하는 실시간 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 객체 탐지, 구조 검사 및 실시간 경고를 사용하여 운영자가 문제에 신속하고 정확하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
AI 도구는 일상적인 운영을 개선할 뿐만 아니라 장기적인 유지 보수 비용과 안전 위험을 낮춥니다. 이러한 도구가 개선됨에 따라 AI는 철도 시스템을 더욱 효율적이고 대응력이 뛰어나며 안전하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
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