Применение компьютерного зрения в железнодорожном транспорте

Железные дороги являются основной частью наземных транспортных систем. Железнодорожные сети, охватывающие более 1 миллиона километров маршрутов 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.

Современные решения становятся все более необходимыми. Например, компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая занимается обработкой визуальных данных, используется для оптимизации различных железнодорожных операций.

Системы с поддержкой зрения используют камеры и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для обеспечения операторов железных дорог информацией о работе в режиме реального времени. Благодаря таким задачам, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, модели, подобные YOLO11, могут анализировать пути, платформы, туннели и внутреннее пространство поездов для обнаружения объектов, людей или опасностей.

Рассмотрим ситуацию, когда кто-то стоит слишком близко к краю платформы или на путях появляются обломки. Vision AI может обнаружить это в режиме реального времени и отправить сигнал тревоги, позволяя командам станции быстро отреагировать и предотвратить потенциальные риски, которые могут привести к задержкам или несчастным случаям. Кроме того, он помогает персоналу, постоянно контролируя труднодоступные для наблюдения места.

‍

По мере распространения искусственного интеллекта и компьютерного зрения все больше городов начинают использовать Vision AI для повышения безопасности и эффективности железнодорожных перевозок. В этой статье мы рассмотрим, как Vision AI применяется в рабочих процессах железнодорожного транспорта по всему миру. Давайте начнем!

Роль искусственного интеллекта в железнодорожных перевозках

Железнодорожные сети включают в себя множество движущихся частей, которые необходимо контролировать в режиме реального времени. То, что традиционно делали сотрудники вокзалов, теперь можно автоматизировать с помощью искусственного интеллекта. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, помогут операторам станций более тщательно следить за работой железных дорог и быстро реагировать на возникающие проблемы.

В частности, задачи компьютерного зрения относятся к конкретным функциям, которые эти модели могут быть обучены выполнять, используя визуальные данные с камер. Вот некоторые ключевые задачи, которые могут быть использованы для мониторинга железнодорожных операций:

• Обнаружение объектов: Эта задача включает в себя идентификацию и локализацию определенных объектов в кадре изображения или видео. В железнодорожных приложениях такие модели, как YOLO11, могут обнаруживать такие объекты, как мусор, инструменты, багаж или людей на путях или рядом с ними.
  
  
• Отслеживание объектов: Это мониторинг перемещения обнаруженных объектов по нескольким видеокадрам. На станциях или в поездах отслеживание помогает следить за пассажиропотоком и контролировать движение поездов.
  
  
• Оценка позы: Она включает в себя обнаружение и анализ положения основных суставов тела для понимания позы человека. В железнодорожной отрасли она может помочь выявить чрезвычайные ситуации, например, падение человека на платформу, и подать сигнал тревоги для вмешательства.
  
  

Сегментация объектов: Она направлена на классификацию каждого пикселя на изображении по заранее определенным категориям. В мониторинге железнодорожной инфраструктуры она может использоваться для оценки состояния путей, платформ и других поверхностей путем выявления таких признаков, как трещины, коррозия или износ.

‍

Использование искусственного интеллекта для мониторинга железных дорог

Хотя мониторинг на основе технического зрения обычно ассоциируется с безопасностью и наблюдением, железнодорожные системы используют Vision AI не только для решения базовых задач безопасности. Он также играет роль в улучшении работы, повышении безопасности и поддержке общего управления системой в рамках всей сети.

Ключевым преимуществом использования искусственного интеллекта в общественном транспорте является его способность работать в режиме реального времени, предоставляя персоналу станции своевременную и полезную информацию, позволяющую опередить потенциальные проблемы.

Давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как компьютерное зрение помогает железным дорогам работать с большей точностью и контролем.

Обнаружение объектов в рельсовых системах для задач технического обслуживания

Поскольку железнодорожные перевозки в Европе продолжают расти, потребность в надежном мониторинге инфраструктуры стала критически важной. Для обеспечения безопасной и бесперебойной работы железнодорожных путей их необходимо регулярно проверять на предмет износа, повреждений и несоосности. Для этого необходимо проверять тысячи километров рельсов на предмет выявления первых признаков дефектов, прежде чем они приведут к дорогостоящим сбоям в работе или авариям. Vision AI предлагает эффективный способ автоматизировать и улучшить этот процесс проверки.

‍

Например, в Нидерландах, где железнодорожная сеть протянулась на тысячи километров, постоянный мониторинг и обслуживание путей - огромная задача. Хотя ручные проверки все еще важны, они могут быть медленными, трудоемкими и часто нарушают обслуживание. Чтобы решить эту проблему, была внедрена система компьютерного зрения, позволяющая проверять состояние железнодорожных путей в режиме реального времени.

Камеры, установленные на движущихся поездах, фиксируют непрерывный поток изображений с высоким разрешением. Затем эти изображения анализируются моделями искусственного интеллекта Vision AI, обученными обнаруживать несоосность путей, изношенные или поврежденные компоненты, а также недостающие детали.

Благодаря непрерывному автоматизированному мониторингу проверки становятся не только более быстрыми, но и более точными. Команды технического обслуживания могут определять приоритетные области, 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 ежедневного обслуживания.

Повышение безопасности работы с помощью искусственного интеллекта в железнодорожной инфраструктуре

При реализации крупномасштабных железнодорожных проектов обеспечение безопасности на объекте является одной из самых сложных задач. Это особенно актуально при строительстве городской железнодорожной сети в Ухане (Китай), где активные рабочие площадки и меняющиеся условия требовали постоянного контроля.

Традиционно проверка безопасности основывалась на ручном наблюдении, что часто приводило к тому, что риски выявлялись только после того, как происходил инцидент. Чтобы увеличить время реагирования и снизить риск, исследователи внедрили систему мониторинга безопасности в реальном времени, основанную на компьютерном зрении.

На строительных площадках было установлено более 240 камер высокой четкости, которые непрерывно фиксировали происходящее. Видеозаписи обрабатывались на месте с помощью моделей искусственного интеллекта, способных определять не только вхождение людей в опасные зоны, но и неподвижность или движение близлежащего оборудования - важный фактор для оценки риска в реальном времени. При обнаружении небезопасного поведения система могла немедленно отправлять предупреждения руководителям работ.

‍

Обзор системы наблюдения за железными дорогами с помощью искусственного интеллекта Vision AI

Помимо улучшения технического обслуживания и проверки безопасности, компьютерное зрение также используется для мониторинга железнодорожных путей в режиме реального времени на предмет вторжений. Это серьезная проблема, поскольку только в 2023 году в США было зарегистрировано 995 смертельных случаев, связанных с железной дорогой. Многие из этих инцидентов связаны с несанкционированным доступом к путям - областью, где традиционные методы мониторинга часто ограничены.

Чтобы решить эту проблему, железные дороги в США начинают внедрять решения на основе компьютерного зрения. Эти системы используют прямые видеотрансляции, анализируемые моделями искусственного интеллекта, для обнаружения таких событий, как нарушение границ, загромождение путей и потенциальные нарушения сигналов. Выявляя эти проблемы в момент их возникновения, система помогает командам оперативно реагировать на них, прежде чем будет нарушено обслуживание или возникнет угроза безопасности.

В отличие от ручных проверок, которые проводятся через определенные промежутки времени, системы компьютерного зрения обеспечивают непрерывный мониторинг сети в режиме реального времени. При обнаружении угрозы предупреждения немедленно отправляются операторам, что позволяет быстро и целенаправленно реагировать. Это позволяет повысить уровень осведомленности о ситуации, ускорить вмешательство и сократить количество задержек, вызванных инцидентами, которых можно было бы избежать.

Контроль безопасности пищевых продуктов с помощью искусственного интеллекта Vision AI

Ежедневно в поездах и на станциях готовятся и подаются миллионы блюд, где гигиена является главным приоритетом. В Индии Индийская корпорация железнодорожного питания и туризма (IRCTC) управляет одной из крупнейших в мире сетей железнодорожного питания.

До недавнего времени проверки гигиены проводились вручную, что затрудняло постоянный контроль за каждой кухней. Чтобы сделать работу более эффективной и надежной, IRCTC внедрила систему искусственного интеллекта Vision, которая следит за безопасностью продуктов питания в режиме реального времени.

Система подключается к существующим камерам видеонаблюдения на кухнях и в зонах приготовления пищи. Она использует модели искусственного интеллекта, обученные выявлять такие распространенные проблемы гигиены, как немытые руки персонала, отсутствие перчаток или сеток для волос, а также нечистые рабочие места.

С момента внедрения система помогла повысить стандарты гигиены и упростила для персонала контроль за безопасностью пищевых продуктов, позволяя уделять больше времени приготовлению блюд, а не только проверке процедур.

Плюсы и минусы компьютерного зрения в железнодорожных операциях

Компьютерное зрение дает целый ряд преимуществ, когда речь идет об улучшении безопасности, технического обслуживания и повседневных операций в железнодорожных системах. Вот некоторые из ключевых преимуществ:

• Предиктивное обслуживание: Обнаруживая ранние признаки износа или повреждения путей и инфраструктуры, искусственный интеллект Vision AI может помочь предотвратить поломки до их возникновения.
  ‍
• Круглосуточный мониторинг: В отличие от человеческих инспекторов, системы компьютерного зрения могут работать непрерывно, без усталости и смен.
  ‍
• Масштабируемость: После внедрения одна и та же система может быть расширена для охвата большего количества станций, поездов или операционных зон с минимальными дополнительными усилиями.

Несмотря на множество положительных моментов, которые Vision AI привносит в железнодорожный транспорт, при внедрении и обслуживании этих систем возникают определенные сложности. Вот несколько недостатков, которые следует учитывать:

• Проблемы конфиденциальности: Постоянное наблюдение в общественных местах может вызвать этические проблемы и дискомфорт у пассажиров и персонала.
  ‍
• Высокая первоначальная стоимость: Создание системы искусственного интеллекта Vision AI, включающей камеры, серверы и программное обеспечение для искусственного интеллекта, 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 развития железнодорожных сетей растет спрос на системы, работающие в режиме реального времени и обеспечивающие достоверную информацию. 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 повседневную работу, а также снижают долгосрочные затраты на обслуживание и риски безопасности. По мере совершенствования этих инструментов ИИ будет играть важную роль в повышении эффективности, оперативности и безопасности железнодорожных систем.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Готовы начать работу над проектами в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими возможностями лицензирования. Откройте для себя ИИ в сельском хозяйстве и ИИ зрения в здравоохранении, посетив страницы наших решений!