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Veja como a visão computacional nas operações ferroviárias está aprimorando a segurança, a manutenção e a eficiência por meio do monitoramento em tempo real e das inspeções automatizadas.
As ferrovias são uma parte essencial dos sistemas de transporte terrestre. Abrangendo mais de 1 milhão de quilômetros de rotas em todo o mundo, as redes ferroviárias conectam cidades, indústrias e comunidades por vastas distâncias. À medida que esses sistemas se expandem e a demanda aumenta, garantir a segurança e a eficiência exige mais do que apenas verificações e monitoramento manuais.
Soluções de ponta estão se tornando cada vez mais essenciais. Por exemplo, a visão computacional, um ramo da inteligência artificial (IA) que lida com o processamento de dados visuais, está sendo usada para otimizar várias operações ferroviárias.
Os sistemas habilitados para visão usam câmeras e modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 para dar aos operadores ferroviários conhecimento em tempo real das operações. Por meio de tarefas como detecção de objetos e segmentação de instâncias, modelos como o YOLO11 podem intervir para analisar trilhos, plataformas, túneis e o interior de trens para detectar objetos, pessoas ou perigos.
Considere uma situação em que alguém está muito perto da borda da plataforma ou detritos aparecem nos trilhos. A Visão de IA pode detectar isso em tempo real e enviar um alerta, permitindo que as equipes da estação respondam rapidamente e evitem que riscos potenciais se transformem em atrasos ou acidentes. Também auxilia a equipe monitorando áreas difíceis de observar o tempo todo.
Fig 1. Um exemplo de uso do YOLO11 para detectar pessoas em uma plataforma de trem.
À medida que a adoção de IA e visão computacional cresce, mais cidades estão começando a usar a Visão de IA para tornar as operações ferroviárias mais seguras e eficientes. Neste artigo, exploraremos como a Visão de IA nos fluxos de trabalho de transporte ferroviário está sendo aplicada em todo o mundo. Vamos começar!
O papel da Visão de IA nas operações de transporte ferroviário
As redes ferroviárias envolvem muitas partes móveis que precisam ser monitoradas em tempo real. O que antes era feito pela equipe da estação agora pode ser automatizado usando IA. Modelos de visão computacional como o YOLO11 podem ajudar os operadores da estação a monitorar as funções ferroviárias mais de perto e responder rapidamente quando surgem problemas.
Em particular, as tarefas de visão computacional referem-se às funções específicas que esses modelos podem ser treinados para executar usando entrada visual de câmeras. Aqui estão algumas tarefas importantes que podem ser usadas para monitorar as operações ferroviárias:
Detecção de objetos: Esta tarefa envolve identificar e localizar objetos específicos dentro de uma imagem ou quadro de vídeo. Em aplicações ferroviárias, modelos como o YOLO11 podem detectar itens como detritos, ferramentas, bagagem ou pessoas sobre ou perto dos trilhos.
Rastreamento de objetos: Refere-se ao monitoramento do movimento de objetos detectados em vários quadros de vídeo. Em estações ou a bordo de trens, o rastreamento ajuda a acompanhar o fluxo de passageiros e monitorar os movimentos do trem.
Estimativa de pose: Envolve detectar e analisar as posições das principais articulações do corpo para entender a postura humana. Em ambientes ferroviários, pode ajudar a identificar situações de emergência, como uma pessoa desmaiando em uma plataforma, acionando alertas para intervenção.
Segmentação de instâncias: Concentra-se em classificar cada pixel em uma imagem em categorias predefinidas. No monitoramento da infraestrutura ferroviária, pode ser usado para avaliar a condição de trilhos, plataformas e outras superfícies, identificando características como rachaduras, corrosão ou desgaste.
Fig 2. O YOLO11 pode ser usado para detectar e rastrear pessoas e trens para fins de segurança.
Usando Visão de IA para monitoramento ferroviário
Embora o monitoramento baseado em visão seja normalmente associado à segurança e vigilância, os sistemas ferroviários usam a Visão de IA para muito mais do que apenas tarefas básicas de segurança. Também desempenha um papel na melhoria das operações, no aumento da segurança e no suporte ao gerenciamento geral do sistema em toda a rede.
Um benefício fundamental do uso da Visão de IA no transporte público é sua capacidade de funcionar em tempo real, fornecendo à equipe da estação informações oportunas e úteis para se manter à frente de possíveis problemas.
Vamos dar uma olhada em alguns exemplos do mundo real de como a visão computacional está ajudando as ferrovias a operar com maior precisão e controle.
Detecção de objetos em sistemas ferroviários para tarefas de manutenção
À medida que o tráfego ferroviário continua a crescer na Europa, a necessidade de um monitoramento confiável da infraestrutura tornou-se crucial. Os trilhos devem ser inspecionados regularmente quanto a desgaste, danos e desalinhamento para facilitar operações seguras e tranquilas. Isso envolve verificar milhares de quilômetros de trilhos em busca de sinais precoces de defeitos antes que eles levem a interrupções ou acidentes dispendiosos. A Visão de IA oferece uma maneira eficaz de automatizar e aprimorar esse processo de inspeção.
Fig 3. Os sistemas de visão computacional podem detectar partes defeituosas dos trilhos ferroviários.
Por exemplo, na Holanda, onde a rede ferroviária se estende por milhares de quilômetros, monitorar e manter as vias constantemente é uma tarefa enorme. Embora as inspeções manuais ainda sejam importantes, elas podem ser lentas, trabalhosas e, muitas vezes, interrompem o serviço. Para resolver isso, um sistema de visão computacional foi introduzido para inspecionar as condições dos trilhos em tempo real.
Câmeras montadas em trens em movimento capturam um fluxo contínuo de imagens de alta resolução. Esses visuais são então analisados por modelos de Visão de IA treinados para detectar desalinhamentos de trilhos, componentes desgastados ou danificados e peças faltantes.
Com o monitoramento contínuo e automatizado em vigor, as inspeções não são apenas mais rápidas, mas também mais precisas. As equipes de manutenção podem priorizar as áreas que precisam de mais atenção, reduzindo verificações desnecessárias. Como resultado, os operadores conseguiram diminuir os riscos operacionais, reduzir os atrasos e melhorar a segurança geral, sem interromper o serviço diário.
Conduzindo operações mais seguras com IA na infraestrutura ferroviária
Em projetos ferroviários de grande escala, manter a segurança no local é um dos desafios mais persistentes. Isso foi especialmente verdadeiro durante a construção da rede ferroviária urbana de Wuhan, na China, onde os canteiros de obras ativos e as condições variáveis exigiam supervisão constante.
Tradicionalmente, as verificações de segurança dependiam da observação manual, o que muitas vezes significava que os riscos só eram identificados após a ocorrência de um incidente. Para melhorar os tempos de resposta e reduzir o risco, os pesquisadores introduziram um sistema de monitoramento de segurança em tempo real alimentado por visão computacional.
Mais de 240 câmeras de alta definição foram instaladas nos canteiros de obras para registrar a atividade continuamente. As filmagens de vídeo foram processadas no local usando modelos de IA capazes de detectar não apenas quando os indivíduos entravam em áreas perigosas, mas também se o equipamento próximo estava parado ou em movimento - um fator importante na avaliação do risco em tempo real. Quando um comportamento inseguro era detectado, o sistema podia enviar alertas imediatos aos supervisores do local.
Um olhar sobre a vigilância ferroviária usando Visão de IA
Para além de melhorar as inspecções de manutenção e segurança, a visão computacional está também a ser utilizada para monitorizar as vias férreas em tempo real para detetar intrusões. Essa é uma preocupação séria, com 995 fatalidades relacionadas a ferrovias relatadas nos Estados Unidos somente em 2023. Muitos desses incidentes envolveram acesso não autorizado aos trilhos, uma área em que os métodos tradicionais de monitoramento são frequentemente limitados.
Para resolver isso, as ferrovias nos Estados Unidos estão começando a adotar soluções de visão computacional. Esses sistemas usam feeds de vídeo ao vivo, analisados por modelos de IA, para detectar eventos como invasão, rastrear obstruções e potenciais violações de sinal. Ao identificar esses problemas à medida que ocorrem, o sistema ajuda as equipes a responder rapidamente, antes que o serviço seja interrompido ou a segurança seja colocada em risco.
Ao contrário das inspeções manuais, que ocorrem em intervalos definidos, os sistemas de visão computacional fornecem monitoramento contínuo e em tempo real em toda a rede. Quando uma ameaça é detectada, alertas são enviados imediatamente aos operadores, permitindo respostas rápidas e direcionadas. Isso leva a uma melhor consciência situacional, intervenção mais rápida e menos atrasos causados por incidentes evitáveis.
Monitoramento da segurança alimentar com Visão de IA
Todos os dias, milhões de refeições são preparadas e servidas em trens e estações, onde a higiene é uma prioridade máxima. Na Índia, a Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) gerencia uma das maiores redes de alimentação ferroviária do mundo.
Até recentemente, as verificações de higiene eram feitas manualmente, o que dificultava o monitoramento de todas as cozinhas o tempo todo. Para tornar as coisas mais eficientes e confiáveis, a IRCTC introduziu um sistema de Visão de IA que monitora as práticas de segurança alimentar em tempo real.
O sistema se conecta às câmeras de CFTV existentes nas cozinhas e áreas de preparação de alimentos. Ele usa modelos de IA treinados para identificar problemas comuns de higiene, como funcionários que não lavam as mãos, falta de luvas ou toucas de cabelo ou estações de trabalho sujas.
Desde que foi implementado, o sistema ajudou a melhorar os padrões de higiene e tornou mais fácil para os funcionários se manterem no controle da segurança alimentar, enquanto gastam mais tempo se concentrando na preparação de refeições, e não apenas na verificação de procedimentos.
Prós e contras da visão computacional em operações ferroviárias
A visão computacional oferece uma gama de benefícios quando se trata de melhorar a segurança, a manutenção e as operações diárias em sistemas ferroviários. Aqui estão algumas das principais vantagens:
Manutenção preditiva: Ao detectar sinais precoces de desgaste ou danos nos trilhos e na infraestrutura, a Visão de IA pode ajudar a evitar falhas antes que elas ocorram.
Monitoramento 24 horas por dia, 7 dias por semana: Ao contrário dos inspetores humanos, os sistemas de visão computacional podem operar continuamente, sem fadiga ou turnos.
Escalabilidade: Uma vez implementado, o mesmo sistema pode ser expandido para cobrir mais estações, trens ou zonas operacionais com o mínimo de esforço adicional.
Apesar dos muitos aspectos positivos que a Visão de IA traz para o transporte ferroviário, ainda existem desafios na implantação e manutenção desses sistemas. Aqui estão algumas desvantagens a serem consideradas:
Preocupações com a privacidade: A vigilância contínua em áreas públicas pode levantar questões éticas e desconforto entre passageiros e funcionários.
Alto custo inicial: A configuração de um sistema de Visão de IA, incluindo câmeras, servidores e software de IA, requer um investimento inicial significativo.
Integração complexa: Integrar sistemas de visão computacional com a infraestrutura existente, como sistemas de sinalização ou controle legados, pode ser tecnicamente desafiador.
Principais conclusões
À medida que as redes ferroviárias crescem, a demanda por sistemas em tempo real que forneçam insights confiáveis está aumentando. Os sistemas de visão computacional usam detecção de objetos, verificações estruturais e alertas em tempo real para ajudar os operadores a responder de forma rápida e precisa aos problemas.
As ferramentas de IA melhoram as operações diárias e também reduzem os custos de manutenção a longo prazo e os riscos de segurança. À medida que essas ferramentas melhoram, a IA está preparada para desempenhar um papel impactante em tornar os sistemas ferroviários mais eficientes, responsivos e seguros.
