Оптимизация морской торговли с помощью компьютерного зрения в портах

Поскольку более 90% товаров перевозится по морю, порты являются важнейшими узлами мировой торговли. Они служат жизненно важными связующими звеньями между сушей и морем. Порты часто обрабатывают ценные грузовые отправления, такие как сырье, промышленные товары и потребительская продукция, что делает их ключевыми элементами международной цепочки поставок.

С годами передовые технологии изменили способы эксплуатации и управления портами по всему миру. Эти инновации сделали управление портами более быстрым, безопасным и надежным. Недавние инновации в портах часто связаны с искусственным интеллектом (ИИ).

В частности, компьютерное зрение (CV), подмножество ИИ, произвело фурор в портовых операциях. Визуальный ИИ позволяет компьютерным системам видеть и понимать визуальную информацию в режиме реального времени. Анализируя изображения и видео, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут выявлять закономерности, обнаруживать объекты и отслеживать перемещения в режиме реального времени. Аналитические данные на основе изображений позволяют сделать операции более эффективными и точными, что открывает огромный потенциал в управлении портами.

Например, порт Роттердама, крупнейший морской порт в Европе, использует системы компьютерного зрения для оптимизации графиков технического обслуживания. Их системы на базе ИИ используют мониторинг живого видео для наблюдения за судами и портовым оборудованием, помогая портовым рабочим прогнозировать, когда потребуется техническое обслуживание. Регулярный мониторинг позволяет оборудованию работать дольше, а портовым операциям — становиться более отлаженными и быстрыми.

В этой статье мы рассмотрим различные примеры умных портов, использующих технологию компьютерного зрения. Мы также обсудим преимущества и недостатки использования этой инновации в портах, принимая во внимание ее перспективы на будущее. Давай начнем!

Link to this sectionВажность умных портов#

Порты ежедневно принимают огромное количество товаров и сталкиваются с такими проблемами, как поддержание эффективности операций, обеспечение безопасности рабочих, снижение заторов и борьба с плохими погодными условиями. Даже часовая задержка может стоить дорого судоходным компаниям.

Например, существуют расходы, связанные с задержкой разгрузки груза (демередж), слишком долгим хранением контейнеров после разгрузки (детеншн), дополнительным хранением товаров в порту (плата за хранение) и опозданием судов (штрафы за поздний приход). Чтобы избежать этих дорогостоящих штрафов, судоходные компании стремятся тщательно планировать свои графики, время в пути и портовую деятельность.

Для управления портовыми операциями при решении этих задач судоходные компании и портовые власти все чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на основе ИИ. Что касается компьютерного зрения, то модели зрения могут быть обучены на огромных наборах данных изображений и видеоклипов портовых операций.

Обученные модели можно использовать для таких задач, как обнаружение и отслеживание грузовых контейнеров в процессе их погрузки и выгрузки. Компьютерное зрение также может помочь повысить безопасность в порту, отслеживая перемещения портовых сотрудников, занимающихся транспортировкой тяжелых грузовых контейнеров.

Link to this sectionПрименение компьютерного зрения в портах#

Теперь, когда мы поняли, почему технологии ИИ и компьютерного зрения важны и ценны в портах, давай подробнее рассмотрим некоторые примеры умных портов, которые демонстрируют, как можно использовать компьютерное зрение.

Link to this sectionИспользование компьютерного зрения для поддержания безопасности в порту#

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLOv8, могут отслеживать работников и обеспечивать соблюдение протоколов безопасности. Как это работает? И YOLO11, и YOLOv8 поддерживают различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, которое идентифицирует и классифицирует объекты на изображении или видео, и отслеживание объектов, которое контролирует движение этих объектов с течением времени.

Эти задачи могут быть использованы в различных сценариях безопасности труда. Хорошим примером является использование обнаружения объектов для выявления средств индивидуальной защиты (СИЗ) на портовых рабочих, таких как каски и жилеты.

Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для обнаружения СИЗ в целях соблюдения безопасности в порту.

Аналогичным образом, системы умного порта, интегрированные с функциями компьютерного зрения, такими как отслеживание объектов, также могут использоваться для контроля местоположения рабочих и отслеживания их перемещений в режиме реального времени, чтобы обнаруживать опасности и предотвращать несчастные случаи.

Анализируя записи с видеокамер в реальном времени, модели зрения могут выявлять потенциальные опасности, такие как падающие предметы или рабочие, входящие в опасные зоны. Систему можно даже настроить на отправку мгновенных уведомлений, если рабочий случайно входит в ограниченную зону или слишком близко приближается к тяжелой технике.

Link to this sectionНавигация судов и мониторинг с помощью ИИ в портах#

Решения на базе компьютерного зрения могут играть значительную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, интегрированные с компьютерным зрением, передачей данных Автоматической идентификационной системы (АИС) (сигналы с судна, содержащие его идентификатор, местоположение, скорость и т.д.) и другими передовыми датчиками, могут использоваться для получения информации о местонахождении судна. На основе этой информации система ИИ может проложить идеальный маршрут для судна с меньшей загруженностью и большей топливной эффективностью. Эти данные также позволяют экипажу подготовить порт к операциям, таким как погрузка и разгрузка, без ожидания.

Методы компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, могут использоваться портовыми властями для обнаружения и отслеживания объектов в море в целях безопасной навигации. Например, Научно-исследовательский институт залива Мэн в Портленде использует системы камер на основе ИИ для навигации судов и обеспечения безопасности. Камеры используют компьютерное зрение для обнаружения судов, лодок, буев, людей и других морских опасностей даже ночью или в туманных условиях. Обнаруживая препятствия в море, операторы судов могут избегать аварий и легко осуществлять навигацию.

Рис. 2. ИИ в морском деле: камера с поддержкой компьютерного зрения обнаруживает объекты в море.

Link to this sectionОбработка грузов стала проще благодаря цифровизации портов#

Обработка грузов является одной из наиболее сложных операций в портах из-за использования тяжелой техники и риска падения предметов. Исследования показывают, что более 63% несчастных случаев в портах происходят во время маневрирования грузами, погрузочно-разгрузочных работ. Эти несчастные случаи можно предотвратить, уменьшив необходимость присутствия рабочих рядом с контейнерами или тяжелым портовым оборудованием для выполнения таких задач, как чтение этикеток или проверка на предмет повреждений.

Системы зрения могут помочь в этом, распознавая этикетки на контейнерах, сканируя их размер, тип, вес, пломбы и пункты назначения, или обнаруживая любые структурные повреждения. Интересным примером этого является Контейнерный терминал Пирей (PCT) в Греции. Этот порт использует камеры, интегрированные с визуальным ИИ, чтобы проверять целостность пломб на контейнерах. Система делает снимки передней части каждого контейнера во время погрузки или разгрузки. Затем на изображениях используется обнаружение объектов, чтобы найти пломбы на контейнерах. Если пломба отсутствует или повреждена, срабатывает оповещение, уведомляющее портовые власти о необходимости дальнейшей проверки.

Рис. 3. Контейнерный терминал Пирей в Греции — хороший пример умного порта.

Link to this sectionНаблюдение и контроль доступа в умных портах#

Задачи по безопасности и наблюдению в портах требуют постоянного внимания. Количество рабочей силы, необходимое для наблюдения за всей территорией порта и его операциями, огромно. Даже самый маленький порт в мире, Депо-Бей в штате Орегон, занимает шесть акров. Огромное пространство и плотно уложенные контейнеры делают практически невозможным для людей контролировать его вручную круглосуточно.

Используя компьютерное зрение, можно контролировать портовые операции в нескольких точках доступа, а любые несанкционированные проникновения можно мгновенно обнаруживать. Технологии оптического распознавания символов (OCR) и автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) могут считывать номерные знаки транспортных средств, въезжающих в порты и выезжающих из них, для обнаружения несанкционированных автомобилей. Для дополнительного уровня безопасности можно также использовать системы распознавания лиц, чтобы перепроверять личности водителей и пассажиров внутри транспортных средств.

Рис. 4. Пример использования компьютерного зрения для считывания номерного знака автомобиля.

Например, Порт Валенсии в Испании использует систему компьютерного зрения, которая включает в себя автономные дроны, 5G-связь и гарнитуру дополненной реальности (AR) для мониторинга безопасности порта. Автономные дроны используются для регулярного патрулирования порта, а видеопоток анализируется с помощью систем на базе зрения через сеть 5G. Модели компьютерного зрения ищут любые вторжения или подозрительные действия. Когда обнаруживается что-то необычное, генерируются оповещения. Используя гарнитуру дополненной реальности, группа безопасности может даже взглянуть на зону, где произошло оповещение, чтобы понять серьезность инцидента.

Link to this sectionОбнаружение разливов нефти с помощью визуального ИИ#

Разливы нефти представляют собой значительную экологическую угрозу, особенно во время погрузочно-разгрузочных работ в портах. Исследования показывают, что примерно 29% разливов нефти среднего и малого масштаба (7–700 тонн) происходят именно во время этих операций. Хотя такие разливы могут быть нелегко заметны и казаться безобидными, их экологические последствия могут быть серьезными.

Ручной мониторинг таких разливов особенно сложен на обширных территориях портов. Для решения этой проблемы эффективным решением могут стать современные камеры с датчиками воды, оснащенные программным обеспечением компьютерного зрения. Анализируя видеозаписи, эти системы могут обнаруживать разливы нефти в режиме реального времени, обеспечивая быстрое реагирование и очистку.

Рис. 5. Пример умного порта: Обнаружение разливов нефти в океане.

На самом деле порт Антверпена, второй по величине порт Европы, использует технологию компьютерного зрения для смягчения последствий разливов нефти. Дроны с дистанционным управлением следят за прилегающими водными территориями. Оснащенные функциями компьютерного зрения, эти дроны могут обнаруживать разливы нефти в близлежащих портовых зонах. Это позволяет портовым властям оперативно выявлять и устранять зоны концентрированных разливов, тем самым улучшая качество воды вдоль морского побережья.

Link to this sectionПреимущества и ограничения компьютерного зрения в портах#

Внедрение компьютерного зрения в управление портами приносит много преимуществ и способствует созданию различных индивидуальных решений для уникальных задач. Вот краткий обзор некоторых из этих преимуществ:

• Улучшенная морская логистика: ИИ в морских цепочках поставок выводит операционную эффективность логистики на новый уровень. Системы на базе зрения могут использоваться для мониторинга обмена товарами между судоходными линиями, портовыми услугами, обработкой грузов и т.д.

• Принятие решений на основе данных: Благодаря информации, полученной в результате анализа изображений и видео, руководство порта может принимать обоснованные решения.

• Лучшее прогнозирование маршрутов: Системы визуального ИИ могут анализировать визуальные данные, такие как живые записи из портов и с судов, чтобы помогать алгоритмам ИИ предлагать оптимизированные маршруты.

• Снижение затрат на оплату труда: Автоматизируя такие задачи, как мониторинг судов, сортировка грузов и отслеживание судов с помощью компьютерного зрения, порты могут снизить свою зависимость от человеческого труда.

Хотя решения CV предлагают множество плюсов, их внедрение в портах сопряжено с определенными проблемами, которые необходимо учитывать. Вот некоторые ограничения, о которых стоит помнить:

• Высокие начальные затраты: Внедрение стандартных отраслевых приложений компьютерного зрения в портах требует значительных инвестиций в оборудование, опыт в области ИИ и вычислительную инфраструктуру.

• Экологические ограничения: Непостоянные погодные условия, особенно в прибрежных районах, такие как дождь и туман, могут влиять на качество изображений и видео, а также приводить к снижению эффективности работы моделей ИИ.

• Разнообразие размеров морских контейнеров: Морские контейнеры различаются по размеру, цвету, этикетке и форме, что затрудняет их отслеживание системами на базе зрения. Моделям компьютерного зрения может потребоваться дополнительное обучение для работы с таким разнообразием.

• Нестабильные сетевые соединения: Стабильное сетевое соединение является ключом к работе облачных систем компьютерного зрения, поскольку сбои могут привести к задержкам, неэффективности и рискам для безопасности портовых операций.

Link to this sectionБудущее компьютерного зрения в портах#

Согласно отчетам, мировой рынок умных портов прогнозируется к росту со впечатляющим совокупным годовым темпом роста (CAGR) в 24,16%, достигнув 6,1 миллиарда долларов к 2033 году. Этот рост подчеркивает все более частое использование передовых технологий, таких как ИИ, компьютерное зрение и Интернет вещей (IoT), в современных портовых операциях. Поскольку порты становятся более эффективными и умными, компьютерное зрение, вероятно, будет играть важную роль в автоматизации задач, повышении безопасности и увеличении операционной эффективности.

В сочетании с такими технологиями, как IoT, блокчейн и большие данные, компьютерное зрение должно обеспечить создание передовых и комплексных решений на базе ИИ, таких как отслеживание грузов в реальном времени и прогнозное обслуживание портового оборудования. Эти инновации оптимизируют портовые операции и будут способствовать устойчивому развитию за счет оптимизации использования энергии и сокращения выбросов углерода.

Link to this sectionКлючевые выводы об умных портах#

Интегрируя компьютерное зрение в управление портами, мы можем повысить безопасность, эффективность и защищенность. От мониторинга действий рабочих до автоматизации сложных задач, таких как обработка грузов и навигация судов, приложения компьютерного зрения могут предложить широкий спектр применения и помочь решить критические проблемы в управлении портами.

Тенденция к автоматизации и процессам на основе ИИ проливает свет на потенциал решений визуального ИИ. Внедряя эти передовые технологии, порты могут позиционировать себя как лидеры мировой морской индустрии, способствуя экономическому росту и экологической устойчивости.

Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучи другие интересные приложения ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении.