Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Узнайте, как компьютерное зрение в железнодорожной отрасли повышает безопасность, качество обслуживания и эффективность за счет мониторинга в реальном времени и автоматизированных проверок.
Железные дороги являются ключевой частью наземных транспортных систем. Железнодорожные сети протяженностью более 1 миллиона километров по всему миру соединяют города, промышленные предприятия и населенные пункты на огромных расстояниях. По мере расширения этих систем и роста спроса обеспечение безопасности и эффективности требует большего, чем просто ручные проверки и мониторинг.
Передовые решения становятся все более важными. Например, компьютерное зрение, раздел искусственного интеллекта (ИИ), который занимается обработкой визуальных данных, используется для оптимизации различных железнодорожных операций.
Системы машинного зрения используют камеры и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, чтобы предоставить железнодорожным операторам информацию об операциях в режиме реального времени. Благодаря таким задачам, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, модели, такие как YOLO11, могут анализировать пути, платформы, туннели и внутреннюю часть поездов для обнаружения объектов, людей или опасностей.
Представьте себе ситуацию, когда кто-то стоит слишком близко к краю платформы или на пути появляется мусор. Vision AI может обнаружить это в режиме реального времени и отправить оповещение, что позволит станционным бригадам быстро отреагировать и предотвратить превращение потенциальных рисков в задержки или несчастные случаи. Он также помогает персоналу, отслеживая области, за которыми трудно постоянно наблюдать.
Рис. 1. Пример использования YOLO11 для обнаружения людей, стоящих на платформе поезда.
По мере того, как внедрение ИИ и компьютерного зрения растет, все больше городов начинают использовать Vision AI, чтобы сделать железнодорожные операции более безопасными и эффективными. В этой статье мы рассмотрим, как Vision AI применяется в рабочих процессах железнодорожного транспорта по всему миру. Давайте начнем!
Роль Vision AI в железнодорожных перевозках
Железнодорожные сети включают в себя множество движущихся частей, которые необходимо отслеживать в режиме реального времени. То, что традиционно делалось сотрудниками станции, теперь можно автоматизировать с помощью ИИ. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут помочь операторам станций более внимательно следить за работой железной дороги и быстро реагировать при возникновении проблем.
В частности, задачи компьютерного зрения относятся к конкретным функциям, которым эти модели можно обучить для выполнения с использованием визуальных входных данных с камер. Вот некоторые ключевые задачи, которые можно использовать для мониторинга железнодорожных операций:
Обнаружение объектов: Эта задача включает в себя идентификацию и локализацию конкретных объектов в кадре изображения или видео. В железнодорожных приложениях модели, такие как YOLO11, могут обнаруживать такие предметы, как мусор, инструменты, багаж или людей на путях или рядом с ними.
Отслеживание объектов: Это относится к мониторингу движения обнаруженных объектов в нескольких видеокадрах. На станциях или в поездах отслеживание помогает следить за потоком пассажиров и контролировать движение поездов.
Оценка позы: Включает в себя обнаружение и анализ положения ключевых суставов тела для понимания позы человека. В железнодорожной отрасли это может помочь выявить чрезвычайные ситуации, такие как падение человека на платформе, и инициировать оповещения для вмешательства.
Сегментация экземпляров: Она фокусируется на классификации каждого пикселя в изображении по предопределенным категориям. При мониторинге железнодорожной инфраструктуры ее можно использовать для оценки состояния путей, платформ и других поверхностей путем выявления таких особенностей, как трещины, коррозия или износ.
Рис. 2. YOLO11 можно использовать для обнаружения и отслеживания людей и поездов в целях безопасности.
Использование Vision AI для мониторинга железных дорог
Хотя мониторинг на основе машинного зрения обычно ассоциируется с безопасностью и наблюдением, в железнодорожных системах Vision AI используется для гораздо большего, чем просто для выполнения основных задач безопасности. Он также играет роль в улучшении операций, повышении безопасности и поддержке общего управления системой по всей сети.
Ключевым преимуществом использования Vision AI на общественном транспорте является его способность работать в режиме реального времени, предоставляя сотрудникам станции своевременную и полезную информацию для предотвращения потенциальных проблем.
Давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как компьютерное зрение помогает железным дорогам работать с большей точностью и контролем.
Обнаружение объектов в железнодорожных системах для задач технического обслуживания
Поскольку железнодорожное движение в Европе продолжает расти, потребность в надежном мониторинге инфраструктуры стала крайне важной. Пути необходимо регулярно проверять на износ, повреждения и смещение, чтобы обеспечить безопасную и бесперебойную работу. Это включает в себя проверку тысяч километров путей на предмет ранних признаков дефектов, прежде чем они приведут к дорогостоящим сбоям или авариям. Vision AI предлагает эффективный способ автоматизировать и улучшить этот процесс проверки.
Рис. 3. Системы компьютерного зрения могут обнаруживать дефектные части железнодорожных путей.
Например, в Нидерландах, где железнодорожная сеть простирается на тысячи километров, постоянный мониторинг и обслуживание путей является огромной задачей. Хотя ручные проверки по-прежнему важны, они могут быть медленными, трудоемкими и часто нарушают обслуживание. Чтобы решить эту проблему, была внедрена система компьютерного зрения для проверки состояния железнодорожных путей в режиме реального времени.
Камеры, установленные на движущихся поездах, захватывают непрерывный поток изображений высокого разрешения. Эти визуальные данные затем анализируются моделями Vision AI, обученными обнаруживать смещения путей, изношенные или поврежденные компоненты и отсутствующие части.
Благодаря непрерывному автоматизированному мониторингу проверки становятся не только быстрее, но и точнее. Команды технического обслуживания могут уделять первоочередное внимание областям, которые больше всего нуждаются во внимании, сокращая количество ненужных проверок. В результате операторы смогли снизить операционные риски, сократить задержки и повысить общую безопасность, не прерывая ежедневное обслуживание.
Обеспечение более безопасной работы с помощью ИИ в железнодорожной инфраструктуре
В крупных железнодорожных проектах поддержание безопасности на площадке является одной из самых постоянных проблем. Это было особенно актуально во время строительства городской железнодорожной сети Уханя в Китае, где действующие строительные площадки и меняющиеся условия требовали постоянного надзора.
Традиционно проверки безопасности основывались на ручном наблюдении, что часто означало, что риски выявлялись только после происшествия. Чтобы улучшить время реагирования и снизить риск, исследователи представили систему мониторинга безопасности в режиме реального времени на основе компьютерного зрения.
Более 240 камер высокого разрешения были установлены на строительных площадках для непрерывной записи активности. Видеоматериалы обрабатывались на месте с помощью моделей ИИ, способных обнаруживать не только, когда люди входят в опасные зоны, но и находится ли находящееся поблизости оборудование в неподвижном состоянии или в движении - важный фактор при оценке риска в режиме реального времени. При обнаружении небезопасного поведения система могла немедленно отправлять оповещения руководителям площадки.
Рис. 4. Обнаружение опасностей с помощью компьютерного зрения.
Обзор железнодорожного наблюдения с использованием Vision AI
В дополнение к улучшению технического обслуживания и проверок безопасности, компьютерное зрение также используется для мониторинга железнодорожных путей в режиме реального времени на предмет вторжений. Это серьезная проблема: в одних только Соединенных Штатах в 2023 году было зарегистрировано 995 случаев гибели людей, связанных с железной дорогой. Многие из этих инцидентов были связаны с несанкционированным доступом к путям, области, где традиционные методы мониторинга часто ограничены.
Для решения этой проблемы железные дороги в Соединенных Штатах начинают внедрять решения компьютерного зрения. Эти системы используют видеопотоки в реальном времени, анализируемые моделями ИИ, для обнаружения таких событий, как несанкционированное проникновение, отслеживание препятствий и потенциальные нарушения сигналов. Выявляя эти проблемы по мере их возникновения, система помогает командам быстро реагировать, прежде чем работа будет нарушена или возникнет угроза безопасности.
В отличие от ручных проверок, которые проводятся через установленные промежутки времени, системы компьютерного зрения обеспечивают непрерывный мониторинг в режиме реального времени по всей сети. При обнаружении угрозы операторам немедленно отправляются оповещения, что позволяет быстро и целенаправленно реагировать. Это приводит к улучшению ситуационной осведомленности, более быстрому вмешательству и меньшему количеству задержек, вызванных предотвратимыми инцидентами.
Мониторинг безопасности пищевых продуктов с помощью Vision AI
Каждый день миллионы блюд готовятся и подаются в поездах и на станциях, где гигиена является главным приоритетом. В Индии Индийская корпорация общественного питания и туризма железных дорог (IRCTC) управляет одной из крупнейших сетей питания на железных дорогах в мире.
До недавнего времени проверки гигиены проводились вручную, что затрудняло постоянный контроль за каждой кухней. Чтобы повысить эффективность и надежность, IRCTC внедрила систему Vision AI, которая в режиме реального времени следит за соблюдением правил безопасности пищевых продуктов.
Система подключается к существующим камерам видеонаблюдения на кухнях и в зонах приготовления пищи. Она использует модели искусственного интеллекта, обученные выявлять распространенные проблемы гигиены, такие как немытье рук персоналом, отсутствие перчаток или сеток для волос, а также нечистые рабочие места.
С момента внедрения система помогла улучшить стандарты гигиены и облегчила персоналу соблюдение правил безопасности пищевых продуктов, позволяя уделять больше времени приготовлению пищи, а не только проверке процедур.
Преимущества и недостатки компьютерного зрения в железнодорожных операциях
Компьютерное зрение предлагает ряд преимуществ, когда речь идет об улучшении безопасности, технического обслуживания и повседневных операций в железнодорожных системах. Вот некоторые из ключевых преимуществ:
Прогнозное обслуживание: Обнаруживая ранние признаки износа или повреждений путей и инфраструктуры, Vision AI может помочь предотвратить отказы до того, как они произойдут.
Круглосуточный мониторинг: В отличие от инспекторов-людей, системы компьютерного зрения могут работать непрерывно, не испытывая усталости и не нуждаясь в сменах.
Масштабируемость: После внедрения ту же систему можно расширить, чтобы охватить больше станций, поездов или операционных зон с минимальными дополнительными усилиями.
Несмотря на множество положительных моментов, которые Vision AI привносит в железнодорожный транспорт, существуют проблемы в развертывании и обслуживании этих систем. Вот несколько недостатков, которые следует учитывать:
Проблемы конфиденциальности: Непрерывное наблюдение в общественных местах может вызывать этические вопросы и дискомфорт у пассажиров и персонала.
Высокая начальная стоимость: Настройка системы Vision AI, включая камеры, серверы и программное обеспечение AI, требует значительных первоначальных инвестиций.
Сложная интеграция: Интеграция систем компьютерного зрения с существующей инфраструктурой, такой как устаревшие системы сигнализации или управления, может быть технически сложной.
Основные выводы
По мере роста железнодорожных сетей растет потребность в системах реального времени, которые обеспечивают надежную аналитику. Системы компьютерного зрения используют обнаружение объектов, структурные проверки и оповещения в реальном времени, чтобы помочь операторам быстро и точно реагировать на проблемы.
Инструменты искусственного интеллекта улучшают ежедневные операции, а также снижают долгосрочные затраты на техническое обслуживание и риски для безопасности. По мере совершенствования этих инструментов искусственный интеллект будет играть важную роль в повышении эффективности, оперативности и безопасности железнодорожных систем.
