Применение компьютерного зрения в железнодорожных перевозках

Чтобы наглядно разобраться в концепциях, рассмотренных в этой статье, посмотри видео ниже.

Железные дороги — важнейшая часть наземной транспортной системы. Протяженность железнодорожных сетей по всему миру превышает 1 миллион километров; они соединяют города, промышленные предприятия и сообщества на огромных расстояниях. По мере расширения этих систем и роста спроса для обеспечения безопасности и эффективности уже недостаточно одних только ручных проверок и наблюдения.

Новые решения становятся всё более необходимыми. Например, компьютерное зрение — область искусственного интеллекта (AI), связанная с обработкой визуальных данных, — помогает оптимизировать различные железнодорожные операции.

Системы на базе компьютерного зрения используют камеры и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, чтобы железнодорожные операторы могли отслеживать работу в реальном времени. Благодаря таким задачам, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, модели, например YOLO11, могут анализировать пути, платформы, тоннели и внутренние помещения поездов, обнаруживая объекты, людей и опасности.

Представь, что кто-то стоит слишком близко к краю платформы или на путях появился мусор. ИИ для компьютерного зрения может обнаружить это в реальном времени и отправить оповещение, чтобы сотрудники станции быстро отреагировали и не допустили, чтобы потенциальная опасность привела к задержке или аварии. Кроме того, система помогает персоналу наблюдать за зонами, которые невозможно постоянно контролировать вручную.

Рис. 1. Пример обнаружения людей на железнодорожной платформе с помощью Ultralytics YOLO11.

По мере распространения AI и компьютерного зрения всё больше городов начинают использовать Vision AI, чтобы сделать железнодорожные операции безопаснее и эффективнее. В этой статье мы рассмотрим, как Vision AI применяется в рабочих процессах железнодорожного транспорта по всему миру.

Роль компьютерного зрения на базе ИИ в работе железнодорожного транспорта#

Железнодорожные сети включают множество процессов, за которыми нужно следить в реальном времени. То, что раньше делали сотрудники станций, теперь можно автоматизировать с помощью ИИ. Модели компьютерного зрения, например YOLO11, помогают операторам станций внимательнее следить за работой железной дороги и быстро реагировать на возникающие проблемы.

В частности, задачи компьютерного зрения — это функции, которым можно обучить модели на основе визуальных данных с камер. Вот некоторые важные задачи для мониторинга работы железной дороги:

• Обнаружение объектов: Эта задача заключается в выявлении и локализации конкретных объектов на изображении или кадре видео. В железнодорожной отрасли модели вроде Ultralytics YOLO11 могут обнаруживать предметы, такие как обломки, инструменты и багаж, а также людей на путях или рядом с ними.
• Сегментация экземпляров: Вместо ограничивающей рамки она выделяет каждый отдельный объект маской на уровне пикселей. При мониторинге железнодорожной инфраструктуры её можно использовать для оценки состояния путей, платформ и других поверхностей, выявляя такие признаки, как трещины, коррозия или износ.
• Оценка позы: Эта задача заключается в обнаружении и анализе положения ключевых суставов тела, чтобы определить позу человека. В железнодорожной отрасли она помогает выявлять чрезвычайные ситуации — например, падение человека на платформе — и отправлять оповещения для своевременного реагирования.
• Отслеживание объектов: Это наблюдение за перемещением обнаруженных объектов в нескольких последовательных кадрах видео. На станциях и в поездах отслеживание помогает наблюдать за пассажиропотоком и движением поездов.

Рис. 2. Ultralytics YOLO11 можно использовать для обнаружения и отслеживания людей и поездов в целях безопасности.

Применение Vision AI для мониторинга железных дорог#

Мониторинг на основе компьютерного зрения обычно связывают с безопасностью и видеонаблюдением, однако в железнодорожных системах Vision AI решает гораздо больше задач, чем просто обеспечение базовой безопасности. Эта технология также помогает улучшать работу, повышать безопасность и управлять всей сетью.

Одно из ключевых преимуществ Vision AI в общественном транспорте — возможность работать в реальном времени и своевременно предоставлять персоналу станций полезную информацию, помогающую заранее выявлять потенциальные проблемы.

Рассмотрим несколько примеров из реальной практики, показывающих, как компьютерное зрение помогает железным дорогам работать точнее и эффективнее.

Обнаружение объектов в железнодорожных системах для технического обслуживания#

По мере роста железнодорожного трафика в Европе надежный мониторинг инфраструктуры становится критически важным. Чтобы обеспечить безопасную и бесперебойную работу, пути необходимо регулярно проверять на износ, повреждения и смещение. Нужно осматривать тысячи километров железнодорожных путей и выявлять первые признаки дефектов до того, как они приведут к дорогостоящим сбоям или авариям. Vision AI позволяет эффективно автоматизировать и улучшить этот процесс.

Рис. 3. Системы компьютерного зрения могут обнаруживать дефектные участки железнодорожных путей.

Например, в Нидерландах, где железнодорожная сеть протянулась на тысячи километров, постоянный мониторинг и обслуживание путей — масштабная задача. Ручные проверки по-прежнему важны, но они могут занимать много времени и сил, а также часто мешают движению поездов. Чтобы решить эту проблему, внедрили систему компьютерного зрения для мониторинга состояния железнодорожных путей в реальном времени.

Установленные на движущихся поездах камеры непрерывно снимают изображения высокого разрешения. Затем модели Vision AI анализируют эти изображения и обнаруживают смещения путей, изношенные или поврежденные компоненты и недостающие детали.

Благодаря непрерывному автоматизированному мониторингу проверки проходят не только быстрее, но и точнее. Бригады технического обслуживания могут в первую очередь уделять внимание участкам, которые больше всего в этом нуждаются, и не тратить время на лишние проверки. В результате операторам удается снизить операционные риски, сократить задержки и повысить общую безопасность, не прерывая ежедневное движение поездов.

Повышение безопасности железнодорожной инфраструктуры с помощью ИИ#

В масштабных железнодорожных проектах одна из самых постоянных сложностей — обеспечение безопасности на строительной площадке. Особенно остро эта проблема стояла при строительстве городской железнодорожной сети Уханя в Китае, где из-за активных строительных работ и постоянно меняющихся условий требовался непрерывный контроль.

Раньше проверки безопасности проводились вручную, поэтому риски часто выявляли только после происшествия. Чтобы ускорить реагирование и снизить риски, исследователи внедрили работающую в реальном времени систему мониторинга безопасности на основе компьютерного зрения.

На строительных площадках установили более 240 камер высокой чёткости для непрерывной записи происходящего. Видеозаписи обрабатывались на месте моделями AI, которые определяли не только момент входа людей в опасные зоны, но и то, было ли расположенное рядом оборудование неподвижным или двигалось. Это важно для оценки рисков в реальном времени. При обнаружении небезопасного поведения система могла сразу отправить оповещение руководителям площадки.

Рис. 4. Обнаружение опасных ситуаций с помощью компьютерного зрения.

Как Vision AI применяется для видеонаблюдения на железных дорогах#

Помимо улучшения технического обслуживания и проверок безопасности, компьютерное зрение также используют для мониторинга железнодорожных путей в реальном времени и обнаружения вторжений. Это серьезная проблема: только в 2023 году в США зарегистрировали почти 1 000 смертей, связанных с железными дорогами. Многие из этих происшествий были связаны с незаконным проникновением на пути — областью, где традиционные методы мониторинга зачастую ограничены.

Чтобы решить эту проблему, железные дороги США начинают внедрять решения на основе компьютерного зрения. Эти системы анализируют видеопоток в реальном времени с помощью моделей ИИ и обнаруживают такие события, как незаконное проникновение на пути, препятствия на путях и возможные нарушения сигнализации. Выявляя проблемы по мере их возникновения, система помогает бригадам быстро реагировать — до того, как движение будет нарушено или возникнет угроза безопасности.

В отличие от ручных проверок, проводимых через определенные интервалы, системы компьютерного зрения непрерывно отслеживают всю сеть в реальном времени. При обнаружении угрозы операторы сразу получают оповещения и могут быстро принять адресные меры. Это улучшает ситуационную осведомленность, ускоряет реагирование и помогает избежать задержек из-за инцидентов, которых можно было предотвратить.

Контроль безопасности пищевых продуктов с помощью Vision AI#

Каждый день в поездах и на станциях готовят и подают миллионы блюд, поэтому гигиена здесь особенно важна. В Индии Индийская корпорация железнодорожного питания и туризма (IRCTC) управляет одной из крупнейших в мире сетей железнодорожного питания.

До недавнего времени соблюдение гигиенических норм проверяли вручную, поэтому было сложно постоянно следить за каждой кухней. Чтобы повысить эффективность и надежность, IRCTC внедрила систему Vision AI, которая в реальном времени следит за соблюдением правил безопасности пищевых продуктов.

Система подключается к уже установленным камерам видеонаблюдения на кухнях и в зонах приготовления пищи. Она использует модели ИИ, обученные выявлять распространенные нарушения гигиены: например, если сотрудники не моют руки, не носят перчатки или сетки для волос либо работают за грязными столами.

После внедрения система помогла повысить уровень гигиены и облегчила сотрудникам контроль за безопасностью пищевых продуктов, позволяя им уделять больше времени приготовлению еды, а не только проверкам.

Преимущества и недостатки компьютерного зрения в работе железных дорог#

Компьютерное зрение помогает повысить безопасность, улучшить техническое обслуживание и оптимизировать повседневную работу железнодорожных систем. Вот несколько ключевых преимуществ:

• Прогнозное техническое обслуживание: выявляя первые признаки износа или повреждений путей и инфраструктуры, Vision AI помогает предотвращать отказы до их возникновения.
• Круглосуточный мониторинг: в отличие от людей, системы компьютерного зрения могут работать непрерывно — без усталости и смен.
• Масштабируемость: после внедрения систему можно расширить на другие станции, поезда или рабочие зоны, затратив на это минимум дополнительных усилий.

Несмотря на многочисленные преимущества Vision AI для железнодорожного транспорта, внедрение и обслуживание таких систем сопряжено с трудностями. Вот несколько недостатков, которые стоит учитывать:

• Вопросы конфиденциальности: постоянное видеонаблюдение в общественных местах может вызывать этические вопросы и дискомфорт у пассажиров и сотрудников.
• Высокие первоначальные затраты: для развертывания системы Vision AI нужны значительные вложения в камеры, серверы и ПО для ИИ.
• Сложная интеграция: интеграция систем компьютерного зрения с существующей инфраструктурой, например устаревшими системами сигнализации или управления, может быть технически сложной.

Главные выводы#

По мере роста железнодорожных сетей увеличивается спрос на системы, которые в реальном времени предоставляют надежную информацию. Системы компьютерного зрения используют обнаружение объектов, проверку конструкций 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 техническое обслуживание и риски для безопасности. По мере развития этих инструментов ИИ будет играть важную роль в повышении эффективности, оперативности и надежности железнодорожных систем.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Хочешь начать проекты в области компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай о применении ИИ в сельском хозяйстве и Vision AI в здравоохранении на страницах наших решений!