Оптимизация морской торговли в портах с помощью компьютерного зрения

Более 90% грузов перевозится морем, поэтому порты — важнейшие узлы мировой торговли. Они служат связующим звеном между сушей и морем. Через порты часто проходят ценные грузы, в том числе сырье, промышленные товары и потребительская продукция, что делает их ключевой частью международной цепочки поставок.

За последние годы передовые технологии изменили способы работы и управления портами по всему миру. Благодаря этим инновациям управление портами стало быстрее, безопаснее и надежнее. Среди последних нововведений в портовой сфере часто встречается искусственный интеллект (AI).

В частности, компьютерное зрение (CV), одно из направлений ИИ, активно меняет работу портов. ИИ для компьютерного зрения позволяет компьютерным системам в реальном времени видеть и понимать визуальную информацию. Анализируя изображения и видео, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут распознавать закономерности, обнаруживать объекты и отслеживать их перемещение в реальном времени. Данные, полученные при анализе изображений, помогают повысить эффективность и точность работы, что открывает широкие возможности для управления портами.

Например, порт Роттердама, крупнейший морской порт Европы, использует системы компьютерного зрения для оптимизации графиков технического обслуживания. Системы на основе ИИ используют видеонаблюдение в реальном времени, чтобы следить за судами и портовым оборудованием, помогая сотрудникам порта прогнозировать необходимость обслуживания. Регулярный мониторинг продлевает срок службы оборудования и делает работу порта более плавной и быстрой.

В этой статье мы рассмотрим примеры интеллектуальных портов, использующих технологии компьютерного зрения. Мы также обсудим преимущества и недостатки применения этих инноваций в портах и оценим их перспективы. Начнем!

Важность интеллектуальных портов#

Каждый день через порты проходят огромные объемы товаров, и перед ними стоят такие задачи, как поддержание эффективности операций, обеспечение безопасности работников, уменьшение пробок и борьба с плохими погодными условиями. Даже часовая задержка может дорого обойтись судоходным компаниям.

Например, расходы возникают из-за слишком долгой разгрузки груза (демередж), слишком долгого хранения контейнеров после разгрузки (детеншен), дополнительного хранения товаров в порту (плата за хранение) и опоздания судов (штрафы за опоздание). Чтобы избежать этих затрат, судоходные компании тщательно планируют расписание, время в пути и работу в портах.

Чтобы управлять работой портов и решать связанные с ней задачи, судоходные компании и портовые администрации всё чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на основе ИИ. В области компьютерного зрения модели компьютерного зрения можно обучать на огромных наборах данных, состоящих из изображений и видеозаписей работы портов.

Обученные модели можно использовать для таких задач, как обнаружение и отслеживание грузовых контейнеров во время погрузки и разгрузки. Компьютерное зрение также помогает повысить безопасность в порту, отслеживая сотрудников, которые перемещают тяжёлые грузовые контейнеры.

Применение компьютерного зрения в портах#

Теперь, когда мы разобрались, почему технологии ИИ и компьютерного зрения важны и полезны в портах, давай рассмотрим примеры умных портов и посмотрим, как там можно применять компьютерное зрение.

Обеспечение безопасности в порту с помощью компьютерного зрения#

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLOv8, могут отслеживать работников и контролировать соблюдение правил безопасности. Как это работает? И YOLO11, и YOLOv8 поддерживают различные задачи компьютерного зрения, например обнаружение объектов, которое выявляет и классифицирует объекты на изображении или видео, и отслеживание объектов, которое контролирует перемещение этих объектов во времени.

Эти задачи можно применять в различных сценариях, связанных с безопасностью работников. Например, обнаружение объектов позволяет выявлять средства индивидуальной защиты (PPE) у сотрудников порта, например каски и жилеты.

Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для обнаружения PPE и контроля соблюдения правил безопасности в порту.

Аналогичным образом системы умного порта с интегрированными функциями компьютерного зрения, например отслеживанием объектов, можно использовать для мониторинга местоположения работников и отслеживания их перемещений в реальном времени, чтобы выявлять опасности и предотвращать несчастные случаи.

Анализируя видеопоток в реальном времени, модели компьютерного зрения могут выявлять потенциальные опасности, например падающие предметы или работников, входящих в опасные зоны. Систему также можно настроить так, чтобы она мгновенно отправляла предупреждения, если работник случайно заходит в закрытую зону или подходит слишком близко к тяжёлой технике.

Навигация и мониторинг судов в портах с помощью ИИ#

Решения на основе компьютерного зрения могут сыграть важную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, объединяющие компьютерное зрение, сигналы автоматической идентификационной системы (AIS) (передаваемые судном данные о его идентификаторе, местоположении, скорости и т. д.) и другие передовые датчики, помогают получать сведения о местонахождении судна. На основе этих данных система ИИ может прокладывать оптимальный маршрут с меньшими заторами и сниженным расходом топлива. Эти сведения также позволяют экипажу подготовить порт к погрузке и разгрузке без ожидания.

Портовые администрации могут применять методы компьютерного зрения, например обнаружение объектов, чтобы выявлять и отслеживать объекты в море для безопасной навигации. Например, Научно-исследовательский институт залива Мэн в Портленде использует системы камер на основе ИИ для навигации судов и обеспечения безопасности. Камеры применяют компьютерное зрение, чтобы обнаруживать корабли, лодки, буи, людей и другие опасности на море, даже ночью или в тумане. Обнаруживая препятствия в море, операторы судов могут избегать аварий и безопасно прокладывать маршрут.

Рис. 2. ИИ в морской отрасли: камера с компьютерным зрением обнаруживает объекты в море.

Упрощение обработки грузов благодаря цифровизации портов#

Обработка грузов — одна из самых сложных портовых операций из-за использования тяжёлой техники и риска падения предметов. Согласно исследованиям, более 63% несчастных случаев в портах происходят при перемещении грузов, а также во время погрузки и разгрузки. Таких происшествий можно избежать, сократив необходимость для работников находиться рядом с контейнерами и тяжёлым портовым оборудованием, например при чтении маркировки или проверке на повреждения.

Системы компьютерного зрения помогают решать эти задачи: они распознают маркировку на контейнерах, определяют их размер, тип, вес, пломбы и пункты назначения, а также выявляют повреждения конструкции. Показательный пример — Контейнерный терминал Пирея (PCT) в Греции. В этом порту камеры с интегрированным ИИ на основе компьютерного зрения проверяют целостность пломб на контейнерах. Во время погрузки и разгрузки система фотографирует переднюю часть каждого контейнера. Затем на изображениях применяется обнаружение объектов, чтобы найти пломбы. Если пломба отсутствует или повреждена, система отправляет предупреждение портовой администрации для дальнейшего расследования.

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

Видеонаблюдение и контроль доступа в умных портах#

Безопасность и видеонаблюдение в портах требуют постоянного внимания. Для мониторинга всей территории порта и его работы нужно огромное количество сотрудников. Даже самый маленький порт в мире — Депо-Бей в штате Орегон — занимает шесть акров. Из-за большой территории и плотно установленных контейнеров людям практически невозможно круглосуточно следить за всем вручную.

С помощью компьютерного зрения можно отслеживать работу порта в нескольких точках доступа и мгновенно выявлять несанкционированное проникновение. Технологии оптического распознавания символов (OCR) и автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) считывают номера автомобилей, въезжающих в порт и выезжающих из него, чтобы выявлять транспорт без разрешения. Для дополнительной защиты системы распознавания лиц могут также сверять личности водителей и пассажиров в автомобилях.

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

Например, порт Валенсии в Испании использует систему компьютерного зрения с автономными дронами, связью 5G и гарнитурой дополненной реальности (AR) для мониторинга безопасности порта. Автономные дроны регулярно патрулируют порт, а видеопоток анализируют системы на основе компьютерного зрения через сеть 5G. Модели компьютерного зрения ищут случаи проникновения и подозрительную активность. При обнаружении чего-либо необычного система отправляет предупреждения. С помощью гарнитуры AR служба безопасности может осмотреть указанную зону и оценить серьёзность происшествия.

Обнаружение разливов нефти с помощью ИИ на основе компьютерного зрения#

Разливы нефти представляют серьёзную угрозу для окружающей среды, особенно во время погрузки и разгрузки в портах. Согласно исследованиям, около 29% разливов нефти среднего и малого масштаба (от 7 до 700 тонн) происходят во время этих операций. Такие разливы могут быть плохо заметны и казаться безвредными, но их последствия для окружающей среды могут быть серьёзными.

Вручную отслеживать такие разливы на больших портовых территориях особенно сложно. Решить эту проблему помогают передовые камеры для мониторинга водной поверхности с программным обеспечением для компьютерного зрения. Анализируя видеозаписи, эти системы обнаруживают разливы нефти в реальном времени, что позволяет быстро отреагировать и приступить к очистке.

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

Порт Антверпена, второй по величине порт Европы, использует компьютерное зрение, чтобы снизить последствия разливов нефти. Дистанционно управляемые дроны следят за окружающими водными пространствами. Благодаря функциям компьютерного зрения они обнаруживают разливы нефти в близлежащих портовых зонах. Это позволяет портовой администрации оперативно находить участки с высокой концентрацией загрязнения и устранять его, улучшая качество воды у побережья.

Преимущества и ограничения компьютерного зрения в портах#

Внедрение компьютерного зрения в управление портами даёт множество преимуществ и помогает создавать решения для конкретных задач. Кратко рассмотрим некоторые из них:

• Улучшение морской логистики: ИИ в морских цепочках поставок повышает эффективность логистических операций. Системы на основе компьютерного зрения можно использовать для мониторинга обмена товарами между судоходными линиями, портовыми службами, грузовыми терминалами и другими участниками.

• Принятие решений на основе данных: анализ изображений и видео даёт руководству порта полезные сведения для принятия обоснованных решений.

• Более точное прогнозирование маршрутов: системы ИИ на основе компьютерного зрения анализируют визуальные данные, например трансляции из портов и с судов, чтобы помогать алгоритмам ИИ предлагать оптимальные маршруты.

• Снижение затрат на оплату труда: автоматизируя с помощью компьютерного зрения такие задачи, как мониторинг судов, сортировка грузов и отслеживание кораблей, порты могут меньше полагаться на ручной труд.

Несмотря на многочисленные преимущества решений CV, при их внедрении в портах нужно учитывать некоторые трудности. Вот несколько ограничений:

• Высокие первоначальные затраты: внедрение в портах решений компьютерного зрения, соответствующих отраслевым стандартам, требует значительных вложений в оборудование, специалистов по ИИ и вычислительную инфраструктуру.

• Ограничения, связанные с окружающей средой: нестабильные погодные условия, особенно в прибрежных районах, например дождь и туман, могут ухудшать качество изображений и видео и снижать эффективность моделей ИИ.

• Разнообразие размеров грузовых контейнеров: контейнеры различаются размером, цветом, маркировкой и формой, поэтому системам на основе компьютерного зрения сложно их отслеживать. Чтобы справляться с таким разнообразием, модели компьютерного зрения может потребоваться дополнительное обучение.

• Нестабильное сетевое соединение: облачным системам компьютерного зрения необходимо стабильное подключение к сети, поскольку сбои могут приводить к задержкам, снижению эффективности и рискам для безопасности портовых операций.

Будущее компьютерного зрения в портах#

Согласно прогнозам, мировой рынок умных портов будет расти впечатляющими темпами — среднегодовой темп роста (CAGR) составит 24,16%, а к 2033 году объём рынка достигнет 6,1 млрд долларов. Такой рост отражает всё более широкое применение передовых технологий, включая ИИ, компьютерное зрение и интернет вещей (IoT), в работе современных портов. По мере повышения эффективности портов и их дальнейшей цифровизации компьютерное зрение, вероятно, будет играть ключевую роль в автоматизации задач, повышении безопасности и улучшении операционной эффективности.

Ожидается, что в сочетании с такими технологиями, как IoT, блокчейн и большие данные, компьютерное зрение позволит создавать передовые и сложные решения на основе ИИ, например для отслеживания грузов в реальном времени и предиктивного обслуживания портового оборудования. Эти инновации оптимизируют работу портов и способствуют устойчивому развитию за счёт более эффективного использования энергии и сокращения выбросов углерода.

Главное об умных портах#

Интеграция компьютерного зрения в управление портами позволяет повысить безопасность, эффективность и защищённость. Приложения компьютерного зрения могут выполнять самые разные задачи — от мониторинга действий работников до автоматизации сложных операций, таких как обработка грузов и навигация судов, — и решать критически важные задачи управления портами.

Тенденция к автоматизации и процессам на основе ИИ подчёркивает потенциал решений с ИИ на основе компьютерного зрения. Внедряя эти передовые технологии, порты могут стать лидерами мировой морской отрасли и внести вклад в экономический рост и экологическую устойчивость.

Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучи другие интересные применения: ИИ в производстве и компьютерное зрение в здравоохранении.