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 грузоперевозки, такие как сырье, промышленные товары и потребительская продукция, что делает их ключевыми элементами международной цепочки поставок.

С годами передовые технологии изменили то, как мы управляем портами по всему миру. Эти инновации сделали управление портами быстрее, безопаснее и надежнее. Последние новшества в портах часто включают искусственный интеллект (ИИ).

В частности, компьютерное зрение (CV), подмножество ИИ, совершает огромный прорыв 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 движения в реальном времени. Аналитическая информация, полученная на основе изображений, обеспечивает более эффективные и точные операции, что открывает большие перспективы 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 видеонаблюдение в реальном времени для отслеживания судов и портового оборудования, помогая работникам порта прогнозировать необходимость технического обслуживания. Регулярный мониторинг позволяет оборудованию работать дольше, а портовым операциям — становиться более отлаженными 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!

Link to this sectionВажность «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 при решении этих задач судоходные компании и портовые власти все чаще обращаются к передовым автоматизированным решениям на основе ИИ. Что касается компьютерного зрения, модели зрения могут обучаться на обширных наборах данных, состоящих из 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.

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 несколько примеров «умных» портов, которые демонстрируют возможности использования компьютерного зрения.

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 сотрудниках порта, 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 возможностями компьютерного зрения, такими как отслеживание объектов, также могут использоваться для контроля местоположения работников и отслеживания их перемещений в реальном времени, чтобы выявлять опасности и предотвращать несчастные случаи.

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.

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

Решения на основе компьютерного зрения могут сыграть значительную роль в улучшении морской навигации. Морские системы, интегрированные с компьютерным зрением, передачами автоматической идентификационной системы (АИС) (сигналы с судна, содержащие его идентификатор, местоположение, скорость и т. д.) и другими передовыми датчиками, могут использоваться для получения данных о местонахождении судна. Основываясь на этих данных, ИИ-система может проложить идеальный маршрут для судна с меньшей загруженностью и топливной эффективностью. Эти данные также позволяют экипажу подготовить порт к операциям, таким 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 для обеспечения безопасной навигации. Например, Исследовательский институт залива Мэн в Портленде использует камерные системы на базе 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 морской отрасли: 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% портовых аварий происходят во время маневрирования грузов и операций по погрузке или разгрузке. Этих аварий можно избежать, если уменьшить необходимость присутствия работников 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, не повреждены ли пломбы 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 дальнейшего расследования.

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

Link to this sectionНаблюдение 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.

Используя компьютерное зрение, можно контролировать портовые операции в нескольких точках доступа, а любые несанкционированные проникновения можно заметить мгновенно. 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 любых несанкционированных транспортных средств. Для дополнительного уровня безопасности системы распознавания лиц также могут использоваться для перекрестной проверки личности водителей и пассажиров внутри автомобилей.

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

Например, порт Валенсии в Испании использует систему компьютерного зрения, которая состоит из автономных дронов, связи 5G и гарнитуры дополненной реальности (AR) для контроля безопасности порта. Автономные дроны используются для патрулирования порта на регулярной основе, 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, создаются оповещения. Используя гарнитуру дополненной реальности, команда безопасности может даже осмотреть зону, на которую поступил сигнал, чтобы понять серьезность инцидента.

Link to this sectionОбнаружение разливов нефти с помощью визуального ИИ#

Разливы нефти представляют собой значительную угрозу для окружающей среды, особенно во время операций по погрузке и разгрузке в портах. Исследования показывают, что примерно 29% средних и малых разливов нефти (7–700 тонн) происходят именно во время этих действий. Хотя эти разливы могут быть нелегко заметны и казаться безобидными, их экологические последствия могут быть серьезными.

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.

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

Фактически, порт Антверпена, второй по величине порт Европы, использует технологию компьютерного зрения для смягчения последствий разливов нефти. Дроны с дистанционным управлением отслеживают прилегающие акватории. Оснащенные возможностями компьютерного зрения, эти дроны могут обнаруживать разливы нефти в близлежащих портовых районах. Это позволяет портовым властям оперативно выявлять и устранять зоны концентрированных разливов, тем самым улучшая качество воды вдоль побережья.

Link to this sectionПреимущества 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: 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, погрузочно-разгрузочными работами 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.

Link to this sectionБудущее компьютерного зрения в портах#

Согласно отчетам, мировой рынок «умных» портов по прогнозам будет расти впечатляющими темпами — со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 24,16%, достигнув 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. Поскольку порты становятся все более эффективными и умными, компьютерное зрение, вероятно, будет играть решающую 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 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.

Link to this sectionОсновные 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 нашему сообществу и загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Исследуй другие интересные варианты применения ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении.