Otimizar o comércio marítimo com visão computacional nos portos

Com mais de 90% das mercadorias transportadas por via marítima, os portos são centros essenciais para o comércio global. Funcionam como ligações vitais entre a terra e o mar. Os portos movimentam frequentemente cargas valiosas, como matérias-primas, produtos manufaturados e bens de consumo, o que os torna fundamentais para a cadeia de abastecimento internacional.

Ao longo dos anos, as tecnologias de ponta mudaram a forma como operamos e gerimos portos em todo o mundo. Estas inovações tornaram a gestão portuária mais rápida, segura e fiável. As inovações recentes nos portos envolvem frequentemente inteligência artificial (AI).

Em particular, a visão computacional (CV), um ramo da AI, está a causar um grande impacto nas operações portuárias. A AI de visão permite que os sistemas informáticos vejam e compreendam informações visuais em tempo real. Ao analisar imagens e vídeos, os modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, podem identificar padrões, detetar objetos e acompanhar movimentos em tempo real. Os conhecimentos obtidos através da análise de imagens permitem operações mais eficientes e precisas, o que oferece um grande potencial para a gestão portuária.

Por exemplo, o Porto de Roterdão, o maior porto marítimo da Europa, utiliza sistemas de visão computacional para otimizar os calendários de manutenção. Os seus sistemas baseados em AI utilizam monitorização de vídeo em direto para vigiar navios e equipamentos portuários, ajudando os trabalhadores do porto a prever quando é necessária manutenção. A monitorização regular prolonga o funcionamento dos equipamentos e torna as operações portuárias mais simples e rápidas.

Neste artigo, vamos explorar vários exemplos de portos inteligentes que utilizam tecnologia de visão computacional. Também vamos analisar as vantagens e desvantagens da utilização desta inovação nos portos, considerando simultaneamente as suas perspetivas futuras. Vamos começar!

A importância dos portos inteligentes#

Os portos recebem diariamente enormes quantidades de mercadorias e enfrentam desafios como manter a eficiência das operações, garantir a segurança dos trabalhadores, reduzir os congestionamentos de tráfego e lidar com condições meteorológicas adversas. Até um atraso de uma hora pode ser dispendioso para as empresas de transporte marítimo.

Por exemplo, existem custos associados a demorar demasiado tempo a descarregar a carga (demurrage), a manter os contentores demasiado tempo após a descarga (detention), a armazenar mercadorias no porto durante mais tempo (taxas de armazenamento) e a chegar atrasado com os navios (taxas de chegada tardia). Para evitar estas penalizações dispendiosas, as empresas de transporte marítimo procuram planear cuidadosamente os seus horários, tempos de viagem e atividades portuárias.

Para gerir as operações portuárias e enfrentar estes desafios, as empresas de transporte marítimo e as autoridades portuárias recorrem cada vez mais a soluções automatizadas avançadas baseadas em AI. No que diz respeito à visão computacional, os modelos de visão podem ser treinados com grandes conjuntos de dados de imagens e vídeos curtos de operações portuárias.

Os modelos treinados podem ser utilizados em tarefas como a deteção e o seguimento de contentores de carga durante as operações de carga e descarga. A visão computacional também pode ajudar a reforçar a segurança portuária, acompanhando os trabalhadores que movimentam contentores de carga pesados.

Aplicações da visão computacional nos portos#

Agora que compreendemos por que motivo as tecnologias de AI e de visão computacional são importantes e valiosas nos portos, vamos analisar mais detalhadamente alguns exemplos de portos inteligentes que demonstram como a visão computacional pode ser utilizada.

Utilizar a visão computacional para manter a segurança portuária#

Os modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11 e o Ultralytics YOLOv8, podem acompanhar os trabalhadores e garantir o cumprimento dos protocolos de segurança. Como funciona? Tanto o YOLO11 como o YOLOv8 suportam várias tarefas de visão computacional, como a deteção de objetos, que identifica e classifica objetos numa imagem ou vídeo, e o seguimento de objetos, que monitoriza o movimento desses objetos ao longo do tempo.

Estas tarefas podem ser utilizadas em vários casos de utilização relacionados com a segurança dos trabalhadores. Um bom exemplo é utilizar a deteção de objetos para detetar equipamento de proteção individual (PPE) nos trabalhadores portuários, como capacetes e coletes.

Fig. 1 Um exemplo da utilização do Ultralytics YOLOv8 para detetar PPE e garantir o cumprimento das normas de segurança portuária.

Da mesma forma, os sistemas portuários inteligentes integrados com capacidades de visão computacional, como o seguimento de objetos, também podem ser utilizados para monitorizar a localização dos trabalhadores e acompanhar os seus movimentos em tempo real, a fim de detetar perigos e prevenir acidentes.

Ao analisar imagens de vídeo em direto, os modelos de visão podem identificar potenciais perigos, como objetos em queda ou trabalhadores que entram em zonas de risco. O sistema pode até ser configurado para enviar alertas instantâneos se um trabalhador entrar acidentalmente numa área restrita ou se aproximar demasiado de maquinaria pesada.

Navegação e monitorização de navios com AI nos portos#

As soluções de visão computacional podem desempenhar um papel significativo na melhoria da navegação marítima. Os sistemas marítimos integrados com visão computacional, transmissões do Sistema de Identificação Automática (AIS) (sinais do navio que contêm a sua identidade, localização, velocidade, etc.) e outros sensores avançados podem ser utilizados para obter informações sobre a localização do navio. Com base nessas informações, o sistema de AI pode definir uma rota ideal para o navio, com menos congestionamento e maior eficiência de combustível. Estas informações também permitem à tripulação preparar o porto para operações como a carga e a descarga sem qualquer tempo de espera.

As técnicas de visão computacional, como a deteção de objetos, podem ser utilizadas pelas autoridades portuárias para detetar e acompanhar objetos no mar, garantindo uma navegação segura. Por exemplo, o Gulf of Maine Research Institute, em Portland, utiliza sistemas de câmaras baseados em AI para a navegação e a segurança dos navios. As câmaras utilizam visão computacional para detetar navios, barcos, boias, pessoas e outros perigos marítimos, mesmo à noite ou em condições de nevoeiro. Ao detetar obstáculos no mar, os operadores dos navios podem evitar acidentes e navegar com facilidade.

Fig. 2 AI no setor marítimo: uma câmara com visão computacional a detetar objetos no mar.

Gestão de cargas facilitada pela digitalização portuária#

A gestão de cargas é uma das operações mais complexas nos portos devido ao envolvimento de maquinaria pesada e ao risco de queda de objetos. Estudos mostram que mais de 63% dos acidentes portuários ocorrem durante a movimentação de cargas e as operações de carga ou descarga. Estes acidentes podem ser evitados reduzindo a necessidade de os trabalhadores estarem perto de contentores ou equipamentos portuários pesados para tarefas como ler etiquetas ou inspecionar danos.

Os sistemas de visão podem ajudar a alcançar este objetivo ao reconhecer etiquetas nos contentores, analisar o seu tamanho, tipo, peso, selos e destinos, ou detetar danos estruturais. Um estudo de caso interessante é o Piraeus Container Terminal (PCT), na Grécia. Este porto utiliza câmaras integradas com AI de visão para verificar se os selos dos contentores estão intactos. O sistema captura imagens da parte frontal de cada contentor durante a carga ou descarga. Em seguida, a deteção de objetos é utilizada nas imagens para localizar os selos dos contentores. Se faltar um selo ou este estiver danificado, é acionado um alerta que notifica as autoridades portuárias para investigarem mais aprofundadamente.

Fig. 3 O terminal de contentores do Pireu, na Grécia, é um bom exemplo de porto inteligente.

Vigilância e controlo de acessos em portos inteligentes#

As tarefas de segurança e vigilância nos portos exigem atenção constante. A mão de obra necessária para monitorizar toda a área e todas as operações de um porto é enorme. Até o porto mais pequeno do mundo, Depoe Bay, no Oregon, ocupa seis acres. O vasto espaço e os contentores empilhados de forma compacta tornam praticamente impossível a monitorização manual por pessoas durante todo o dia.

Com a utilização de visão computacional, as operações portuárias podem ser monitorizadas em vários pontos de acesso e quaisquer entradas não autorizadas podem ser detetadas instantaneamente. As tecnologias de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e de reconhecimento automático de matrículas (ANPR) podem ler as matrículas dos veículos que entram e saem dos portos para detetar veículos não autorizados. Para uma camada adicional de segurança, também podem ser utilizados sistemas de reconhecimento facial para verificar novamente as identidades dos condutores e passageiros no interior dos veículos.

Fig. 4 Um exemplo da utilização de visão computacional para ler a matrícula de um automóvel.

Por exemplo, o Porto de Valência, em Espanha, utiliza um sistema de visão computacional composto por drones autónomos, conectividade 5G e um headset de realidade aumentada (AR) para monitorizar a segurança do porto. Os drones autónomos são utilizados para patrulhar regularmente o porto, e o vídeo é analisado através de sistemas baseados em visão pela rede 5G. Os modelos de visão computacional procuram intrusões ou atividades suspeitas. Quando é detetado algo fora do normal, são gerados alertas. Com o headset de AR, a equipa de segurança pode até observar a área sinalizada para compreender a gravidade do incidente.

Detetar derrames de petróleo com a ajuda da AI de visão#

Os derrames de petróleo representam uma ameaça ambiental significativa, especialmente durante as operações portuárias de carga e descarga. Estudos indicam que aproximadamente 29% dos derrames de petróleo de média e pequena dimensão (7–700 toneladas) ocorrem durante estas atividades. Embora estes derrames possam não ser facilmente visíveis e pareçam inofensivos, as suas consequências ambientais podem ser graves.

A monitorização manual destes derrames é particularmente difícil em grandes áreas portuárias. Para resolver este problema, câmaras avançadas de deteção na água equipadas com software de visão computacional podem fornecer uma solução eficaz. Ao analisar imagens de vídeo, estes sistemas podem detetar derrames de petróleo em tempo real, permitindo respostas rápidas e ações de limpeza.

Fig. 5 Um exemplo de porto inteligente: detetar derrames de petróleo no oceano.

De facto, o Porto de Antuérpia, o segundo maior porto da Europa, utiliza tecnologia de visão computacional para mitigar o impacto dos derrames de petróleo. Drones controlados remotamente monitorizam as áreas de água circundantes. Equipados com capacidades de visão computacional, estes drones podem detetar derrames de petróleo nas áreas portuárias próximas. Isto permite às autoridades portuárias identificar e tratar rapidamente as áreas com derrames concentrados, melhorando assim a qualidade da água ao longo das zonas costeiras.

Benefícios e limitações da visão computacional nos portos#

A adoção da visão computacional na gestão portuária traz muitas vantagens e impulsiona várias soluções adaptadas a desafios específicos. Eis uma breve análise de alguns desses benefícios:

• Logística marítima melhorada: As cadeias de abastecimento com AI no setor marítimo estão a proporcionar um novo nível de eficiência operacional à logística. Os sistemas baseados em visão podem ser utilizados para monitorizar a troca de mercadorias entre rotas marítimas, serviços portuários, operações de carga, etc.

• Tomada de decisões baseada em dados: Com os conhecimentos obtidos através da análise de imagens e vídeos, a gestão portuária pode tomar decisões bem fundamentadas.

• Melhor previsão de rotas: Os sistemas de AI de visão podem analisar dados visuais, como imagens em direto de portos e navios, para ajudar os algoritmos de AI a sugerir rotas otimizadas.

• Custos de mão de obra reduzidos: Ao automatizar tarefas como a monitorização de embarcações, a triagem de cargas e o seguimento de navios através da visão computacional, os portos podem reduzir a sua dependência da mão de obra humana.

Embora as soluções de CV ofereçam inúmeras vantagens, a sua implementação nos portos apresenta alguns desafios que devem ser considerados. Eis algumas limitações a ter em conta:

• Custos iniciais elevados: A implementação de aplicações de visão computacional conformes às normas do setor nos portos exige um investimento significativo em hardware, conhecimentos especializados de AI e infraestrutura computacional.

• Restrições ambientais: Condições meteorológicas instáveis, especialmente em zonas costeiras, como chuva e nevoeiro, podem afetar a qualidade das imagens e dos vídeos e prejudicar o desempenho dos modelos de AI.

• Diversidade dos tamanhos dos contentores marítimos: Os contentores marítimos variam em tamanho, cor, etiqueta e forma, o que dificulta o seu seguimento por sistemas baseados em visão. Os modelos de visão computacional podem exigir treino adicional para lidar com essa diversidade.

• Ligações de rede inconsistentes: Uma ligação de rede estável é essencial para os sistemas de visão computacional baseados na nuvem, uma vez que as interrupções podem causar atrasos, ineficiências e riscos de segurança nas operações portuárias.

O futuro da visão computacional nos portos#

Segundo os relatórios, prevê-se que o mercado global de portos inteligentes cresça a uma impressionante taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 24,16%, atingindo 6,1 mil milhões de dólares até 2033. Este crescimento realça a utilização crescente de tecnologias avançadas, como AI, visão computacional e a Internet das Coisas (IoT), nas operações portuárias modernas. À medida que os portos se tornam mais eficientes e inteligentes, é provável que a visão computacional desempenhe um papel fundamental na automatização de tarefas, na melhoria da segurança e no aumento da eficiência operacional.

Quando combinada com tecnologias como IoT, blockchain e big data, prevê-se que a visão computacional permita soluções avançadas e complexas baseadas em AI, como o seguimento de cargas em tempo real e a manutenção preditiva de equipamentos portuários. Estas inovações irão simplificar as operações portuárias e promover a sustentabilidade através da otimização do consumo de energia e da redução das emissões de carbono.

Principais conclusões sobre os portos inteligentes#

Ao integrar a visão computacional na gestão portuária, podemos melhorar a segurança, a eficiência e a proteção. Desde a monitorização das atividades dos trabalhadores até à automatização de tarefas complexas, como a gestão de cargas e a navegação de embarcações, as aplicações de visão computacional podem oferecer uma ampla variedade de utilizações e responder a desafios críticos da gestão portuária.

A tendência para a automatização e os processos baseados em AI realça o potencial das soluções de AI de visão. Ao adotarem estas tecnologias avançadas, os portos podem posicionar-se como líderes na indústria marítima global, contribuindo para o crescimento económico e a sustentabilidade ambiental.

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