Оптимизация морской торговли с помощью компьютерного зрения в портах

Поскольку более 90% товаров транспортируется морем, порты являются важнейшими узлами для мировой торговли. Они служат жизненно важными связующими звеньями между сушей и морем. Порты часто обрабатывают ценные грузы, такие как сырье, промышленная продукция и потребительские товары, что делает их ключевым элементом международного supply chain.

С годами передовые технологии изменили то, как мы управляем портами по всему миру. Эти инновации сделали портовый менеджмент более быстрым, безопасным и надежным. Последние инновации в портах часто связаны с artificial intelligence (AI).

В частности, computer vision (CV), подмножество AI, производит настоящий фурор в портовых операциях. Визуальный 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 в реальном времени выявлять закономерности, обнаруживать объекты и отслеживать движения. Инсайты, полученные на основе анализа изображений, обеспечивают более эффективную и точную работу, что открывает огромный потенциал в управлении портами.

Например, порт Роттердама, являющийся крупнейшим морским портом в Европе, использует computer vision systems для оптимизации графиков технического обслуживания. Их системы на базе AI используют видеонаблюдение в реальном времени для контроля судов и портового оборудования, помогая портовым рабочим прогнозировать необходимость техобслуживания. Регулярный мониторинг продлевает срок службы оборудования и делает портовые операции более плавными и быстрыми.

В этой статье мы рассмотрим примеры различных «умных» портов, в которых используется технология компьютерного зрения. Мы также обсудим преимущества и недостатки применения этой инновации в портах, принимая во внимание будущие перспективы. Давай начнем!

Важность «умных» портов#

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

Например, существуют расходы, связанные с длительной разгрузкой груза (демередж), слишком долгим хранением контейнеров после разгрузки (детеншн), хранением товаров в порту в течение дополнительного времени (платежи за хранение) и опозданием прибытия судов (штрафы за позднее прибытие). Чтобы избежать этих дорогостоящих штрафов, судоходные компании стремятся тщательно планировать свои графики, время в пути и портовую деятельность.

Для управления портовыми операциями и решения этих задач судоходные компании и портовые власти все чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на базе AI. Что касается компьютерного зрения, vision models могут обучаться на огромных datasets изображений и видеоклипов портовых операций.

Обученные модели можно использовать для таких задач, как обнаружение и отслеживание грузовых контейнеров во время их погрузки и разгрузки. Компьютерное зрение также может помочь повысить безопасность в порту, отслеживая сотрудников, перемещающих тяжелые грузовые контейнеры.

Применение компьютерного зрения в портах#

Теперь, когда мы поняли, почему технологии ИИ и компьютерного зрения важны и ценны в портах, давай подробнее рассмотрим несколько примеров «умных» портов, которые демонстрируют возможности использования компьютерного зрения.

Использование 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 computer vision tasks, такие как обнаружение объектов (object detection), которое определяет и классифицирует объекты на изображении или видео, и трекинг объектов (object tracking), который отслеживает перемещение этих объектов с течением времени.

Эти задачи могут применяться в различных сценариях обеспечения безопасности работников. Хорошим примером является использование object detection для обнаружения средств индивидуальной защиты (СИЗ) на портовых рабочих, таких как каски и жилеты.

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

Аналогичным образом, интеллектуальные портовые системы, интегрированные с возможностями компьютерного зрения, такими как object tracking, также могут использоваться для контроля местоположения работников и отслеживания их перемещений в реальном времени с целью выявления опасностей и предотвращения несчастных случаев.

Анализируя живое видео, модели зрения могут определять потенциальные опасности, такие как падающие объекты или работники, входящие в зоны повышенного риска. Систему можно даже настроить на отправку мгновенных уведомлений, если работник случайно входит в запретную зону или слишком близко подходит к тяжелой технике.

Навигация судов и мониторинг с помощью ИИ в портах#

Computer vision solutions могут сыграть значительную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, интегрированные с компьютерным зрением, передачами Автоматической идентификационной системы (АИС) (сигналами с судна, содержащими его идентификационные данные, местоположение, скорость и т. д.) и другими передовыми датчиками, могут использоваться для получения информации о местонахождении судна. На основе этих данных система AI может проложить идеальный маршрут для судна с меньшей загруженностью и высокой топливной эффективностью. Эти данные также позволяют экипажу подготовить порт к таким операциям, как погрузка и разгрузка, без какого-либо ожидания.

Методы компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, могут использоваться портовыми властями для обнаружения и отслеживания объектов в море в целях безопасной навигации. Например, Исследовательский институт залива Мен в Портленде использует AI-based camera systems для навигации судов и обеспечения безопасности. Камеры используют компьютерное зрение для обнаружения кораблей, лодок, буев, людей и других морских опасностей даже ночью или в условиях тумана. Обнаруживая препятствия на море, судоводители могут избегать аварий и легко осуществлять навигацию.

Fig 2. AI на море: камера с поддержкой компьютерного зрения обнаруживает объекты в море.

Обработка грузов стала проще благодаря цифровизации портов#

Обработка грузов — одна из наиболее сложных операций в портах из-за использования тяжелой техники и риска падения предметов. Исследования показывают, что более 63% port accidents происходят во время маневрирования судов и операций по погрузке или разгрузке. Этих несчастных случаев можно избежать, снизив необходимость нахождения работников рядом с контейнерами или тяжелым портовым оборудованием для выполнения таких задач, как чтение этикеток или проверка на наличие повреждений.

Системы технического зрения могут помочь в этом, распознавая этикетки на контейнерах, сканируя их размер, тип, вес, пломбы и пункты назначения, а также выявляя любые структурные повреждения. Интересным примером такого случая является Piraeus Container Terminal (PCT) в Греции. Этот порт использует камеры с интеграцией визуального AI для проверки целостности пломб на контейнерах. Система делает снимки передней части каждого контейнера во время погрузки или разгрузки. Затем к изображениям применяется обнаружение объектов для определения местоположения пломб на контейнерах. Если пломба отсутствует или повреждена, срабатывает сигнал тревоги, уведомляющий портовые власти о необходимости проведения дополнительного расследования.

Fig 3. Контейнерный терминал Пирей в Греции — отличный пример умного порта.

Наблюдение и контроль доступа в «умных» портах#

Задачи обеспечения безопасности и наблюдения в портах требуют постоянного внимания. Живая сила, необходимая для контроля всей территории и операций порта, огромна. Даже самый маленький порт в мире, Депо-Бей в Орегоне, занимает шесть акров. Огромное пространство и плотно сложенные контейнеры делают практически невозможным мониторинг порта человеком вручную круглосуточно.

С помощью компьютерного зрения можно контролировать портовые операции в нескольких точках доступа и мгновенно выявлять любые несанкционированные проникновения. Технологии Optical character recognition (OCR) и automatic number plate recognition (ANPR) могут считывать номерные знаки въезжающих и выезжающих из портов транспортных средств для обнаружения несанкционированных машин. Для дополнительного уровня безопасности системы facial recognition также могут использоваться для перекрестной проверки личностей водителей и пассажиров внутри транспортных средств.

Fig 4. Пример использования компьютерного зрения для чтения номерного знака автомобиля.

Например, Port of Valencia в Испании использует систему компьютерного зрения, состоящую из автономных дронов, 5G-подключения и гарнитуры дополненной реальности (AR) для мониторинга безопасности порта. Autonomous drones 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. При обнаружении чего-то необычного генерируются оповещения. Используя гарнитуру AR, служба безопасности может даже осмотреть зону тревоги, чтобы оценить серьезность инцидента.

Обнаружение разливов нефти с помощью визуального ИИ#

Разливы нефти представляют собой серьезную экологическую угрозу, особенно во время погрузочно-разгрузочных операций в порту. Исследования показывают, что примерно 29% medium and small-scale oil spills (7–700 тонн) происходят во время этой деятельности. Хотя такие разливы могут быть не сразу заметны и казаться безобидными, их экологические последствия могут быть тяжелыми.

Вручную отслеживать такие разливы особенно сложно на больших территориях портов. Для решения этой проблемы эффективным решением могут стать передовые камеры для обнаружения воды, оснащенные программным обеспечением компьютерного зрения. Анализируя видеозаписи, эти системы могут обнаруживать разливы нефти в режиме реального времени, обеспечивая оперативное реагирование и усилия по очистке.

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

Фактически, Port of Antwerp, второй по величине порт Европы, использует технологию компьютерного зрения для минимизации последствий разливов нефти. Дроны с дистанционным управлением следят за прилегающими водными акваториями. Оснащенные возможностями компьютерного зрения, эти дроны могут обнаруживать разливы нефти в близлежащих зонах порта. Это позволяет портовым властям оперативно выявлять и устранять зоны скопления разливов, тем самым улучшая качество воды вдоль морских побережий.

Преимущества и ограничения компьютерного зрения в портах#

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

• Улучшенная морская логистика: AI in maritime цепочках поставок выводит операционную эффективность логистики на новый уровень. Системы на базе компьютерного зрения могут использоваться для мониторинга обмена товарами между судоходными путями, портовыми службами, операциями по обработке грузов и т. д.

• Принятие решений на основе данных: Имея аналитическую информацию на основе анализа изображений и видео, руководство порта может принимать обоснованные решения.

• Лучшее прогнозирование маршрутов: Системы визуального ИИ могут анализировать визуальные данные, такие как видеозаписи с портов и судов в реальном времени, помогая алгоритмам ИИ 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 человеческого труда.

Хотя решения CV предлагают многочисленные плюсы, их внедрение в портах имеет определенные проблемы, которые следует учитывать. Вот некоторые ограничения, которые стоит иметь в виду:

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

• Экологические ограничения: Нестабильные погодные условия, особенно в прибрежных районах, такие как дождь и туман, могут повлиять на качество изображений и видео, что приведет к низкой производительности модели ИИ.

• Разнообразие размеров морских контейнеров: Морские контейнеры различаются по размеру, цвету, маркировке и форме, что затрудняет их отслеживание системами на базе зрения. Модели компьютерного зрения могут потребовать дополнительного обучения для работы с таким разнообразием.

• Нестабильное сетевое соединение: Стабильное сетевое соединение является ключом к облачным системам компьютерного зрения, так как сбои могут вызвать задержки, неэффективность и риски безопасности в портовых операциях.

Будущее компьютерного зрения в портах#

Согласно отчетам, мировой smart port market, как ожидается, будет расти впечатляющими темпами со среднегодовым темпом роста (CAGR) на уровне 24.16% и достигнет $6.1 млрд к 2033 году. Этот рост подчеркивает все 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 будет играть критически важную роль в автоматизации задач, повышении безопасности и росте 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 ИИ, 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 «умных» портах#

Интегрируя компьютерное зрение в управление портами, мы можем повысить безопасность, эффективность и защищенность. От мониторинга деятельности работников до автоматизации сложных задач, таких как обработка грузов и навигация судов, приложения компьютерного зрения могут предложить широкий спектр применений и 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 в мировой морской индустрии, способствуя экономическому росту и экологической устойчивости.

Присоединяйся к our community и загляни в наш GitHub repository, чтобы узнать больше об AI. Изучай другие интересные применения AI in manufacturing и computer vision in healthcare.