Применение компьютерного зрения в железнодорожных операциях

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 с поддержкой зрения используют камеры и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 позволяют операторам железнодорожного транспорта получать информацию 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 detect объектов, людей или опасностей.

Рассмотрим ситуацию, когда кто-то стоит слишком близко к краю платформы или на track появляются обломки. Vision AI может detect 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 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 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, 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 определенных объектов в кадре изображения или видео. В железнодорожных приложениях такие модели, как YOLO11 , могут detect такие объекты, 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.

‍

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.

‍

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 track 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 detect несоосностьtrack , изношенные или поврежденные компоненты, а также недостающие детали.

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.

‍

Обзор железнодорожного наблюдения с использованием 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 detect таких событий, как нарушение границ, загромождение track 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 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.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Готовы начать свои проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Откройте для себя искусственный интеллект в сельском хозяйстве и Vision AI в здравоохранении, посетив страницы наших решений!