Оптимизация морской торговли с помощью компьютерного зрения в портах

Более 90% товаров перевозится морем, поэтому порты играют ключевую роль в мировой торговле. Они служат важными связующими звеньями между сушей и морем. Порты часто обрабатывают ценные грузовые отправления, такие как сырьё, промышленные товары и потребительская продукция, что делает их важнейшей частью международной цепочки поставок.

За прошедшие годы передовые технологии изменили подходы к эксплуатации и управлению портами по всему миру. Эти инновации сделали управление портами более быстрым, безопасным и надёжным. Последние инновации в портах часто связаны с искусственным интеллектом (AI).

В частности, компьютерное зрение (CV), являющееся частью AI, активно меняет работу портов. Vision AI позволяет компьютерным системам видеть и понимать визуальную информацию в реальном времени. Анализируя изображения и видео, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут выявлять закономерности, обнаруживать объекты и отслеживать движения в реальном времени. Данные, полученные в результате анализа изображений, помогают сделать операции более эффективными и точными, что открывает большие возможности для управления портами.

Например, порт Роттердама, крупнейший морской порт Европы, использует системы компьютерного зрения для оптимизации графиков технического обслуживания. Системы на базе AI используют мониторинг видео в реальном времени для наблюдения 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 различные примеры умных портов, использующих технологию компьютерного зрения. Мы также обсудим преимущества и недостатки применения этой инновации в портах и рассмотрим её перспективы. Давай начнём!

Важность умных портов#

Порты ежедневно принимают огромные объёмы товаров и сталкиваются с такими проблемами, как поддержание эффективности операций, обеспечение безопасности работников, сокращение пробок и работа в плохих погодных условиях. Даже часовая задержка может обойтись судоходным компаниям дорого.

Например, существуют расходы, связанные с чрезмерно долгой разгрузкой груза (демередж), слишком долгим хранением контейнеров после разгрузки (детеншн), дополнительным хранением товаров в порту (плата за хранение) и поздним прибытием судов (плата за позднее прибытие). Чтобы избежать этих дорогостоящих штрафов, судоходные компании стремятся тщательно планировать графики, время в пути и портовые операции.

Чтобы управлять портовыми операциями и одновременно решать эти проблемы, судоходные компании и портовые администрации всё чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на базе AI. В области компьютерного зрения модели зрения можно обучать на обширных наборах данных, содержащих изображения и видеоклипы портовых операций.

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, перемещающих тяжёлые грузовые контейнеры.

Применение компьютерного зрения в портах#

Теперь, когда мы поняли, почему технологии AI и компьютерного зрения важны и полезны в портах, давай подробнее рассмотрим несколько примеров умных портов, демонстрирующих применение компьютерного зрения.

Использование компьютерного зрения для обеспечения безопасности в порту#

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLOv8, могут отслеживать работников и контролировать соблюдение протоколов безопасности. Как это работает? YOLO11 и YOLOv8 поддерживают различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, определяющее и классифицирующее объекты на изображении или видео, и отслеживание объектов, контролирующее перемещение этих объектов с течением времени.

Эти задачи можно использовать в различных сценариях обеспечения безопасности работников. Хороший пример — использование обнаружения объектов для выявления средств индивидуальной защиты (PPE) на сотрудниках порта, например касок и жилетов.

Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для обнаружения PPE с целью контроля соблюдения требований безопасности в порту.

Аналогичным образом умные портовые системы, интегрированные с возможностями компьютерного зрения, такими как отслеживание объектов, можно использовать для мониторинга местоположения работников и отслеживания их перемещений в реальном времени, чтобы выявлять опасности и предотвращать несчастные случаи.

Анализируя видеозаписи в реальном времени, модели зрения могут выявлять потенциальные опасности, такие как падающие объекты или вход работников в зоны повышенного риска. Систему даже можно настроить на отправку мгновенных уведомлений, если работник случайно входит в зону ограниченного доступа или подходит слишком близко к тяжёлой технике.

Навигация и мониторинг судов с помощью AI в портах#

Решения на базе компьютерного зрения могут играть значительную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, интегрированные с компьютерным зрением, передачами автоматической идентификационной системы (AIS) (сигналами от судна, содержащими его идентификатор, местоположение, скорость и т. д.) и другими передовыми датчиками, можно использовать для получения данных о местонахождении судна. На основе этих данных система AI может прокладывать для судна оптимальный маршрут с меньшей загруженностью и более эффективным расходом топлива. Эти данные также позволяют экипажу подготовить порт к таким операциям, как погрузка и разгрузка, без ожидания.

Портовые администрации могут использовать методы компьютерного зрения, например обнаружение объектов, для обнаружения и отслеживания объектов в море в целях безопасной навигации. Например, Gulf of Maine Research Institute в Портленде использует системы камер на базе AI для навигации и обеспечения безопасности судов. Камеры с помощью компьютерного зрения обнаруживают суда, лодки, буи, людей и другие морские опасности даже ночью или в тумане. Обнаруживая препятствия в море, операторы судов могут избегать аварий и безопасно перемещаться.

Рис. 2. AI в морской отрасли: камера с поддержкой компьютерного зрения, обнаруживающая объекты в море.

Упрощение обработки грузов благодаря цифровизации портов#

Обработка грузов — одна из наиболее сложных операций в портах из-за использования тяжёлой техники и риска падения объектов. Исследования показывают, что более 63% аварий в портах происходят во время маневрирования грузов, погрузки или разгрузки. Этих аварий можно избежать, сократив необходимость присутствия работников рядом с контейнерами или тяжёлым портовым оборудованием при выполнении таких задач, как чтение маркировки или проверка повреждений.

Системы зрения помогают решить эту задачу: они распознают маркировку на контейнерах, сканируют их размер, тип, вес, пломбы и пункты назначения, а также обнаруживают структурные повреждения. Интересный пример — Piraeus Container Terminal (PCT) в Греции. В этом порту камеры, интегрированные с Vision AI, проверяют целостность пломб на контейнерах. Система захватывает изображения передней части каждого контейнера во время погрузки или разгрузки. Затем на изображениях применяется обнаружение объектов для поиска пломб на контейнерах. Если пломба отсутствует или повреждена, срабатывает уведомление, информирующее портовые власти о необходимости дальнейшего расследования.

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

Видеонаблюдение и контроль доступа в умных портах#

Задачи обеспечения безопасности и видеонаблюдения в портах требуют постоянного внимания. Для мониторинга всей территории порта и его операций требуется огромное количество сотрудников. Даже самый маленький в мире порт, Депо-Бей в штате Орегон, занимает шесть акров. Большая территория и плотно установленные контейнеры делают практически невозможным круглосуточный ручной мониторинг силами людей.

С помощью компьютерного зрения можно контролировать работу порта в нескольких точках доступа и мгновенно обнаруживать любые несанкционированные проникновения. Технологии оптического распознавания символов (OCR) и автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) могут считывать номерные знаки транспортных средств, въезжающих в порт и выезжающих из него, чтобы выявлять несанкционированные автомобили. Для дополнительного уровня безопасности можно также использовать системы распознавания лиц, чтобы сверять 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, включающую автономные дроны, подключение 5G и гарнитуру дополненной реальности (AR) для мониторинга безопасности порта. Автономные дроны регулярно патрулируют порт, а видеопоток анализируется системами на базе компьютерного зрения через сеть 5G. Модели компьютерного зрения ищут признаки вторжений или подозрительной активности. При обнаружении чего-либо необычного система создаёт уведомления. С помощью гарнитуры AR команда безопасности может даже осмотреть участок, по которому поступило уведомление, чтобы оценить серьёзность инцидента.

Обнаружение разливов нефти с помощью Vision AI#

Разливы нефти представляют значительную угрозу для окружающей среды, особенно во время погрузки и выгрузки в портах. Исследования показывают, что примерно 29% разливов нефти среднего и малого масштаба (от 7 до 700 тонн) происходят во время этих операций. Хотя такие разливы могут быть незаметными и казаться безвредными, их последствия для окружающей среды могут быть серьёзными.

Ручной мониторинг таких разливов особенно сложен на больших портовых территориях. Для решения этой проблемы эффективным вариантом могут стать передовые камеры для мониторинга воды, оснащённые программным обеспечением компьютерного зрения. Анализируя видеозаписи, эти системы обнаруживают разливы нефти в реальном времени, обеспечивая оперативное реагирование и проведение очистных работ.

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

Фактически порт Антверпена, второй по величине порт Европы, использует технологию компьютерного зрения для снижения последствий разливов нефти. Дистанционно управляемые дроны отслеживают прилегающие акватории. Оснащённые возможностями компьютерного зрения, эти дроны могут обнаруживать разливы нефти в близлежащих портовых районах. Это позволяет портовым властям оперативно выявлять и устранять участки скопления разливов, улучшая качество воды вдоль морского побережья.

Преимущества и ограничения компьютерного зрения в портах#

Внедрение компьютерного зрения в управление портами приносит множество преимуществ и способствует разработке решений, адаптированных к уникальным задачам. Кратко рассмотрим некоторые из этих преимуществ:

• Улучшенная морская логистика: AI в морских цепочках поставок выводит операционную эффективность логистики на новый уровень. Системы на базе компьютерного зрения можно использовать для мониторинга перемещения товаров между морскими маршрутами, портовыми службами, зонами обработки грузов и другими участниками процессов.

• Принятие решений на основе данных: Благодаря данным, полученным при анализе изображений и видео, руководство порта может принимать обоснованные решения.

• Более точное прогнозирование маршрутов: Системы Vision AI могут анализировать визуальные данные, например видеозаписи в реальном времени из портов и с судов, чтобы помогать алгоритмам AI предлагать оптимизированные маршруты.

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

Хотя решения CV предлагают множество преимуществ, их внедрение в портах связано с определёнными проблемами, которые необходимо учитывать. Вот некоторые ограничения:

• Высокие первоначальные затраты: Внедрение приложений компьютерного зрения промышленного уровня в портах требует значительных инвестиций в оборудование, экспертизу в области AI и вычислительную инфраструктуру.

• Ограничения окружающей среды: Нестабильные погодные условия, особенно в прибрежных районах, например дождь и туман, могут ухудшать качество изображений и видео, что приводит к снижению производительности моделей AI.

• Разнообразие размеров грузовых контейнеров: Грузовые контейнеры различаются по размеру, цвету, маркировке и форме, из-за чего системам на базе компьютерного зрения сложно их отслеживать. Для работы с таким разнообразием моделям компьютерного зрения может потребоваться дополнительное обучение.

• Нестабильное сетевое подключение: Стабильное сетевое подключение крайне важно для облачных систем компьютерного зрения, поскольку перебои могут приводить к задержкам, снижению эффективности и рискам для безопасности портовых операций.

Будущее компьютерного зрения в портах#

Согласно отчётам, мировой рынок умных портов будет расти впечатляющими совокупными среднегодовыми темпами (CAGR) в 24,16% и достигнет 6,1 млрд долларов к 2033 году. Этот рост отражает всё более широкое использование передовых технологий, таких как AI, компьютерное зрение и Интернет вещей (IoT), в современных портовых операциях. По мере того как порты становятся более эффективными и умными, компьютерное зрение, вероятно, будет играть ключевую роль в автоматизации задач, повышении безопасности и увеличении операционной эффективности.

В сочетании с такими технологиями, как IoT, блокчейн и большие данные, компьютерное зрение, как ожидается, позволит создавать передовые и сложные решения на базе AI, например для отслеживания грузов в реальном времени и прогнозного обслуживания портового оборудования. Эти инновации упростят портовые операции и будут способствовать устойчивому развитию за счёт оптимизации энергопотребления и сокращения выбросов углерода.

Основные выводы об умных портах#

Интеграция компьютерного зрения в управление портами позволяет повысить безопасность, эффективность и защищённость. От мониторинга действий работников до автоматизации сложных задач, таких как обработка грузов и навигация судов, приложения компьютерного зрения могут применяться в самых разных областях и решать критически важные задачи управления портами.

Тенденция к автоматизации и процессам на базе AI подчёркивает потенциал решений Vision AI. Внедряя эти передовые технологии, порты могут занять лидирующие позиции в мировой морской отрасли, способствуя экономическому росту и экологической устойчивости.

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