Узнайте, как компьютерное зрение на железнодорожном транспорте повышает безопасность, техническое обслуживание и эффективность за счет мониторинга в реальном времени и автоматизированных проверок.
Железные дороги являются основной частью наземных транспортных систем. Охватывая более 1 миллиона километров маршрутов по всему миру, железнодорожные сети соединяют города, отрасли и сообщества на огромных расстояниях. Поскольку эти системы расширяются и спрос растет, обеспечение безопасности и эффективности требует больше, чем просто ручные проверки и мониторинг.
Передовые решения становятся все более необходимыми. Например, компьютерное зрение , раздел искусственного интеллекта (ИИ) , который занимается обработкой визуальных данных, используется для оптимизации различных железнодорожных операций.
Системы с поддержкой Vision используют камеры и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 , чтобы давать операторам железных дорог информацию о работе в режиме реального времени. С помощью таких задач, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, такие модели, как YOLO11 может вмешаться для анализа путей, платформ, туннелей и внутренних помещений 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 позволяет бригадам на станции быстро отреагировать и предотвратить возникновение потенциальных рисков, которые могут привести к задержкам или авариям. Он также помогает персоналу, контролируя области, за которыми трудно следить в любое время.
По мере того, как растет внедрение ИИ и компьютерного зрения, 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!
Железнодорожные сети включают в себя множество подвижных частей, которые необходимо контролировать в режиме реального времени. То, что традиционно выполнялось персоналом станции, теперь можно автоматизировать с помощью ИИ. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 может помочь операторам станций более внимательно следить за работой железной дороги и быстро реагировать на возникающие проблемы.
В частности, задачи компьютерного зрения относятся к конкретным функциям, которые эти модели могут быть обучены выполнять с использованием визуального ввода с камер. Вот некоторые ключевые задачи, которые могут быть использованы для мониторинга железнодорожных операций:
Сегментация экземпляра: фокусируется на классификации каждого пикселя на изображении по предопределенным категориям. В мониторинге железнодорожной инфраструктуры его можно использовать для оценки состояния путей, платформ и других поверхностей путем выявления таких особенностей, как трещины, коррозия или износ.
В то время как мониторинг на основе зрения обычно ассоциируется с безопасностью и наблюдением, железнодорожные системы используют Vision AI для гораздо большего, чем просто базовые задачи безопасности. Он также играет роль в улучшении операций, повышении безопасности и поддержке общего управления системой по всей сети.
Ключевым преимуществом использования Vision AI в общественном транспорте является его способность работать в режиме реального времени, предоставляя персоналу станций своевременную и полезную информацию, позволяющую предвидеть потенциальные проблемы.
Давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как компьютерное зрение помогает железным дорогам работать с большей точностью и контролем.
Поскольку железнодорожные перевозки в Европе продолжают расти, потребность в надежном мониторинге инфраструктуры становится критически важной. Пути должны регулярно проверяться на предмет износа, повреждений и несоосности, чтобы обеспечить безопасную и бесперебойную работу. Это включает проверку тысяч километров рельсов на предмет ранних признаков дефектов, прежде чем они приведут к дорогостоящим сбоям или авариям. Vision AI предлагает эффективный способ автоматизации и улучшения этого процесса проверки.
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 нарушать обслуживание. Чтобы решить эту проблему, была внедрена система компьютерного зрения для проверки состояния рельсовых путей в реальном времени.
Камеры, установленные на движущихся поездах, фиксируют непрерывный поток изображений высокого разрешения. Затем эти визуальные данные анализируются моделями Vision AI, обученными обнаруживать несоосность путей, изношенные или поврежденные компоненты и отсутствующие детали.
Благодаря непрерывному автоматизированному мониторингу проверки не только быстрее, но и точнее. Бригады по техническому обслуживанию могут расставить приоритеты в областях, требующих наибольшего внимания, сокращая ненужные проверки. В результате операторы смогли снизить эксплуатационные риски, сократить задержки и повысить общую безопасность, не прерывая ежедневное обслуживание.
В крупномасштабных железнодорожных проектах поддержание безопасности на месте является одной из самых постоянных проблем. Это было особенно актуально во время строительства городской железнодорожной сети Уханя в Китае, где активные рабочие площадки и меняющиеся условия требовали постоянного надзора.
Традиционно проверки безопасности основывались на ручном наблюдении, что часто означало, что риски были выявлены только после того, как произошел инцидент. Чтобы улучшить время реагирования и снизить риск, исследователи внедрили систему мониторинга безопасности в реальном времени, работающую на основе компьютерного зрения.
На строительных площадках было установлено более 240 камер высокой четкости для непрерывной записи активности. Видеоматериалы обрабатывались на месте с использованием моделей ИИ, способных определять не только, когда люди входили в опасные зоны, но и было ли близлежащее оборудование неподвижным или находящимся в движении — важный фактор при оценке риска в реальном времени. При обнаружении небезопасного поведения система могла немедленно отправлять оповещения руководителям площадок.
Помимо улучшения технического обслуживания и проверок безопасности, компьютерное зрение также используется для мониторинга железнодорожных путей в реальном времени на предмет вторжений. Это серьезная проблема, поскольку только в 2023 году в США было зарегистрировано 995 смертельных случаев на железной дороге . Многие из этих инцидентов были связаны с несанкционированным доступом к путям, областью, где традиционные методы мониторинга часто ограничены.
Чтобы решить эту проблему, железные дороги в Соединенных Штатах начинают внедрять решения компьютерного зрения . Эти системы используют потоки видео в реальном времени, проанализированные моделями ИИ, для обнаружения таких событий, как несанкционированное проникновение , препятствия на пути и потенциальные нарушения сигналов. Выявляя эти проблемы по мере их возникновения, система помогает командам быстро реагировать, прежде чем обслуживание будет нарушено или безопасность окажется под угрозой.
В отличие от ручных проверок, которые проводятся с заданными интервалами, системы компьютерного зрения обеспечивают непрерывный мониторинг в реальном времени по всей сети. При обнаружении угрозы оповещения немедленно отправляются операторам, что позволяет быстро и целенаправленно реагировать. Это приводит к улучшению ситуационной осведомленности, более быстрому вмешательству и меньшим задержкам, вызванным предотвратимыми инцидентами.
Каждый день миллионы блюд готовятся и подаются в поездах и на станциях, где гигиена является главным приоритетом. В Индии Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) управляет одной из крупнейших железнодорожных сетей питания в мире.
До недавнего времени проверки гигиены проводились вручную, что затрудняло постоянный мониторинг каждой кухни. Чтобы сделать все более эффективным и надежным, IRCTC внедрила систему Vision AI, которая следит за соблюдением правил безопасности пищевых продуктов в режиме реального времени.
Система подключается к существующим камерам видеонаблюдения на кухнях и в зонах приготовления пищи. Она использует модели ИИ, обученные выявлять распространенные проблемы с гигиеной, такие как немытые руки персонала, отсутствие перчаток или сеток для волос или нечистые рабочие места.
С момента внедрения система помогла повысить стандарты гигиены и облегчила для персонала задачу по обеспечению безопасности пищевых продуктов , позволяя уделять больше времени приготовлению блюд, а не просто проверке процедур.
Компьютерное зрение предлагает ряд преимуществ, когда речь идет об улучшении безопасности, обслуживания и повседневной эксплуатации в железнодорожных системах. Вот некоторые из основных преимуществ:
Несмотря на множество положительных моментов, которые Vision AI привносит в железнодорожный транспорт, все еще существуют проблемы в развертывании и обслуживании этих систем. Вот несколько недостатков, которые следует учитывать:
По мере роста железнодорожных сетей растет спрос на системы реального времени, которые предоставляют надежные данные. Системы компьютерного зрения используют обнаружение объектов, структурные проверки и оповещения в реальном времени, чтобы помочь операторам быстро и точно реагировать на проблемы.
Инструменты ИИ улучшают ежедневные операции, а также снижают долгосрочные расходы на техническое обслуживание и риски безопасности. По мере совершенствования этих инструментов ИИ будет играть важную роль в повышении эффективности, отзывчивости и безопасности железнодорожных систем.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу ! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Готовы начать свои проекты по компьютерному зрению? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования . Откройте для себя ИИ в сельском хозяйстве и Vision AI в здравоохранении , посетив наши страницы решений!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI