Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Изучите примеры интеллектуальных портов, демонстрирующие, как компьютерное зрение повышает безопасность, оптимизирует обработку грузов, улучшает навигацию и меняет подход к управлению портами.
Поскольку более 90% товаров перевозится морем, порты являются важными центрами мировой торговли. Они служат жизненно важными связующими звеньями между сушей и морем. Порты часто обрабатывают ценные грузовые перевозки, такие как сырье, промышленные товары и потребительские товары, что делает их ключевыми для международной цепочки поставок.
С годами передовые технологии изменили способы функционирования и управления портами по всему миру. Эти инновации сделали управление портами быстрее, безопаснее и надежнее. Последние инновации в портах часто связаны с искусственным интеллектом (ИИ).
В частности, компьютерное зрение (CV), подмножество ИИ, производит огромный фурор в портовых операциях. Vision AI позволяет компьютерным системам видеть и понимать визуальную информацию в режиме реального времени. Анализируя изображения и видео, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут идентифицировать закономерности, обнаруживать объекты и отслеживать движения в режиме реального времени. Анализ изображений позволяет повысить эффективность и точность операций, что имеет большой 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 видео в реальном времени для наблюдения за судами и портовым оборудованием, помогая работникам порта прогнозировать, когда потребуется техническое обслуживание. Регулярный мониторинг позволяет продлить срок службы оборудования и сделать работу порта более плавной и быстрой.
В этой статье мы рассмотрим различные примеры интеллектуальных портов, в которых используются технологии компьютерного зрения. Мы также обсудим преимущества и недостатки использования этой инновации в портах, а также рассмотрим ее будущие перспективы. Давайте начнем!
Важность умных портов
Порты ежедневно принимают огромное количество товаров и сталкиваются с такими проблемами, как поддержание эффективности операций, обеспечение безопасности работников, уменьшение пробок и борьба с плохой погодой. Даже часовая задержка может дорого обойтись судоходным компаниям.
Например, существуют затраты, связанные со слишком долгой разгрузкой груза (простой), слишком долгим удержанием контейнеров после разгрузки (задержание), хранением товаров в порту в течение дополнительного времени (плата за хранение) и прибытием судов с опозданием (плата за опоздание). Чтобы избежать этих дорогостоящих штрафов, судоходные компании стремятся тщательно планировать свои графики, время в пути и портовые мероприятия.
Чтобы управлять портовыми операциями и решать эти проблемы, судоходные компании и портовые власти все чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на основе ИИ. Что касается компьютерного зрения, то модели машинного зрения можно обучать на огромных наборах данных изображений и видеороликов портовых операций.
Обученные модели можно использовать для таких задач, как обнаружение и отслеживание грузовых контейнеров при их погрузке и разгрузке. Компьютерное зрение также может помочь повысить безопасность порта, отслеживая сотрудников порта, которые перемещают тяжелые грузовые контейнеры.
Применение компьютерного зрения в портах
Теперь, когда мы поняли, почему технологии ИИ и компьютерного зрения важны и ценны в портах, давайте подробнее рассмотрим некоторые примеры интеллектуальных портов, которые показывают, как можно использовать компьютерное зрение.
Использование компьютерного зрения для обеспечения безопасности портов
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 отслеживает перемещение этих объектов во времени.
Эти задачи можно использовать в различных сценариях обеспечения безопасности работников. Хорошим примером является использование обнаружения объектов для обнаружения средств индивидуальной защиты (СИЗ) на сотрудниках порта, таких как каски и жилеты.
Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для обнаружения СИЗ (средств индивидуальной защиты) в целях соблюдения требований безопасности в порту.
Аналогично, интеллектуальные портовые системы, интегрированные с возможностями компьютерного зрения, такими как отслеживание объектов, также можно использовать для мониторинга местоположения рабочих и отслеживания их перемещений в режиме реального времени для выявления опасностей и предотвращения несчастных случаев.
Анализируя видеоматериалы в реальном времени, модели машинного зрения могут выявлять потенциальные опасности, такие как падающие предметы или рабочие, входящие в опасные зоны. Систему можно даже настроить на отправку мгновенных оповещений, если рабочий случайно войдет в запретную зону или слишком близко подойдет к тяжелой технике.
Навигация и мониторинг судов с использованием ИИ в портах
Решения компьютерного зрения могут играть важную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, интегрированные с компьютерным зрением, передачами Автоматической идентификационной системы (AIS) (сигналы с судна, содержащие его идентификационные данные, местоположение, скорость и т.д.) и другими передовыми датчиками, могут использоваться для получения информации о местонахождении судна. На основе этой информации система ИИ может составить идеальный маршрут для судна с меньшей загруженностью и топливной эффективностью. Эта информация также позволяет экипажу подготовить порт к таким операциям, как погрузка и разгрузка, без какого-либо времени 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 камерные системы на основе ИИ для навигации и обеспечения безопасности судов. Камеры используют компьютерное зрение для обнаружения судов, лодок, буев, людей и других морских опасностей, даже ночью или в условиях тумана. Обнаруживая препятствия в море, судоводители могут избегать несчастных случаев и легко ориентироваться.
Рис. 2. Использование ИИ в морской отрасли: камера с компьютерным зрением обнаруживает объекты в море.
Упрощение обработки грузов за счет 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 и операций погрузки или разгрузки. Этих несчастных случаев можно избежать, уменьшив необходимость нахождения рабочих рядом с контейнерами или тяжелым портовым оборудованием для выполнения таких задач, как чтение этикеток или проверка на наличие повреждений.
Системы машинного зрения могут помочь в достижении этой цели, распознавая этикетки на контейнерах, сканируя их размер, тип, вес, пломбы и пункты назначения или обнаруживая любые структурные повреждения. Интересным примером этого является Пирейский контейнерный терминал (PCT) в Греции. В этом порту используются камеры, интегрированные с Vision AI, для проверки целостности пломб на контейнерах. Система захватывает изображения передней части каждого контейнера во время погрузки или разгрузки. Затем обнаружение объектов используется на изображениях для определения местоположения пломб на контейнерах. Если пломба отсутствует или повреждена, срабатывает оповещение, уведомляющее портовые власти о необходимости дальнейшего расследования.
Рис. 3. Контейнерный терминал в Пирее (Греция) — хороший пример умного порта.
Наблюдение и контроль доступа в интеллектуальных портах
Задачи обеспечения безопасности и наблюдения в портах требуют постоянного внимания. Человеческие ресурсы, необходимые для мониторинга всей территории и операций порта, огромны. Даже самый маленький порт в мире, Depoe Bay в Орегоне, занимает шесть акров. Огромное пространство и плотно сложенные контейнеры делают практически невозможным для людей осуществлять мониторинг вручную круглосуточно.
Используя компьютерное зрение, можно отслеживать работу порта в различных точках доступа, а также мгновенно обнаруживать любые несанкционированные проникновения. Технология оптического распознавания символов (OCR) и технология автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) позволяют считывать номерные знаки транспортных средств, въезжающих и выезжающих из портов, для выявления несанкционированных транспортных средств. Для дополнительного уровня безопасности можно также использовать системы распознавания лиц для перекрестной проверки 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-соединение и гарнитуру дополненной реальности (AR) для мониторинга безопасности порта. Автономные дроны используются для регулярного патрулирования порта, а видеопоток анализируется с помощью систем машинного зрения через сеть 5G. Модели компьютерного зрения выявляют любые вторжения или подозрительные действия. При обнаружении чего-либо необычного генерируются оповещения. С помощью AR-гарнитуры команда безопасности может даже осмотреть область, вызвавшую тревогу, чтобы оценить серьезность инцидента.
Обнаружение разливов нефти с помощью Vision AI
Разливы нефти представляют собой серьезную экологическую угрозу, особенно во время портовых операций по погрузке и разгрузке. Исследования показывают, что примерно 29% средних и малых разливов нефти (7 - 700 тонн) происходят во время этих операций. Хотя эти разливы могут быть не сразу заметны и кажутся безвредными, их экологические последствия могут быть серьезными.
Ручной мониторинг таких разливов особенно сложен в крупных портовых зонах. Для решения этой проблемы эффективным решением могут стать передовые камеры, чувствительные к воде, оснащенные программным обеспечением компьютерного зрения. Анализируя видеоматериалы, эти системы могут обнаруживать разливы нефти в режиме реального времени, обеспечивая быстрое реагирование и усилия по очистке.
Рис. 5. Пример умного порта: обнаружение разливов нефти в океане.
Порт Антверпен, второй по величине порт в Европе, использует технологию компьютерного зрения для смягчения последствий разливов нефти. Дистанционно управляемые дроны отслеживают окружающие водные территории. Оснащенные возможностями компьютерного зрения, эти дроны могут обнаруживать разливы нефти в близлежащих районах порта. Это позволяет портовым властям оперативно выявлять и устранять зоны концентрации разливов, тем самым улучшая качество воды вдоль морских берегов.
Преимущества и ограничения компьютерного зрения в портах
Внедрение компьютерного зрения в управление портами дает много преимуществ и стимулирует разработку различных специализированных решений для уникальных задач. Вот краткий обзор некоторых из этих преимуществ:
Улучшенная морская логистика:ИИ в морских цепях поставок выводит операционную эффективность логистики на новый уровень. Системы машинного зрения могут использоваться для мониторинга обмена товарами между судоходными линиями, портовыми службами, обработкой грузов и т. д.
Принятие решений на основе данных: Благодаря анализу изображений и видео, руководство порта может принимать обоснованные решения.
Более точный прогноз маршрута: Системы Vision AI могут анализировать визуальные данные, такие как прямые трансляции из портов и с кораблей, чтобы помочь алгоритмам ИИ предлагать оптимизированные маршруты.
Снижение затрат на оплату труда: Благодаря автоматизации таких задач, как мониторинг судов, сортировка грузов и отслеживание судов с помощью компьютерного зрения, порты могут снизить свою зависимость от человеческого труда.
Хотя решения CV предлагают многочисленные преимущества, их внедрение в портах сопряжено с определенными проблемами, которые необходимо учитывать. Вот некоторые ограничения, о которых следует помнить:
Высокие первоначальные затраты: Внедрение стандартных для отрасли приложений компьютерного зрения в портах требует значительных инвестиций в оборудование, экспертные знания в области ИИ и вычислительную инфраструктуру.
Ограничения окружающей среды: Нестабильные погодные условия, особенно в прибрежных районах, такие как дождь и туман, могут повлиять на качество изображений и видео и привести к снижению производительности моделей ИИ.
Разнообразие размеров транспортных контейнеров: Транспортные контейнеры различаются по размеру, цвету, маркировке и форме, что затрудняет их отслеживание с помощью систем машинного зрения. Моделям компьютерного зрения может потребоваться дополнительное обучение для обработки такого разнообразия.
Нестабильное сетевое соединение: Стабильное сетевое соединение является ключевым фактором для облачных систем компьютерного зрения, поскольку перебои могут вызывать задержки, неэффективность и риски для безопасности в портовых операциях.
Будущее компьютерного зрения в портах
Согласно отчетам, мировой рынок интеллектуальных портов по прогнозам будет расти впечатляющими темпами роста в 24,16% и достигнет 6,1 миллиарда долларов к 2033 году. Этот рост подчеркивает растущее использование передовых технологий, таких как ИИ, компьютерное зрение и Интернет вещей (IoT), в современных портовых операциях. По мере того, как порты становятся более эффективными и интеллектуальными, компьютерное зрение, вероятно, будет играть решающую роль в автоматизации задач, повышении безопасности и увеличении 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 искусственного интеллекта, такие как отслеживание грузов в реальном времени и профилактическое обслуживание портового оборудования. Эти инновации оптимизируют портовые операции и будут способствовать устойчивому развитию за счет оптимизации энергопотребления и сокращения выбросов углекислого газа.
Основные выводы об интеллектуальных портах
Благодаря интеграции машинного зрения в управление портами мы можем повысить безопасность, эффективность и защищенность. От мониторинга деятельности рабочих до автоматизации сложных задач, таких как обработка грузов и навигация судов, приложения машинного зрения могут предложить широкий спектр применений и решить критические задачи в управлении портами.
Тенденция к автоматизации и процессам, управляемым ИИ, проливает свет на потенциал решений Vision AI. Приняв эти передовые технологии, порты могут позиционировать себя как лидеры в мировой морской отрасли, внося свой вклад в экономический рост и экологическую устойчивость.