mtrail разработала TrainVision — автономную систему распознавания изображений на базе ИИ, работающую в реальном времени и использующую Ultralytics YOLO, которая автоматически обнаруживает европейские номера транспортных средств, знаки опасности и тормозные знаки, сокращая время сбора данных на 40–100% и уменьшая количество ошибок как минимум на 90%.
На протяжении 15 лет mtrail помогает операторам железнодорожной отрасли и инфраструктуры, предлагая глубокую отраслевую экспертизу и технические решения для оптимизации операционных процессов. С помощью TrainVision компания mtrail превратила эту экспертизу в интеллектуальную систему распознавания объектов на базе Ultralytics YOLO, которая автоматизирует и оптимизирует ручные процессы, обеспечивая эффективное обнаружение аномалий, а также безопасную запись и проверку информации о поездах.
Проблема: почему данные о составе поезда так важны#
Точные данные о составе и тяге (точная последовательность вагонов и локомотивов, из которых состоит поезд, а также длина, масса и характеристики тяги поезда) необходимы для надежного планирования движения и информирования клиентов. Железнодорожные операторы обязаны передавать эти данные в централизованные информационные системы поездов.
Для пассажирских поездов данные о составе обычно можно автоматически получить из плановых данных. Однако для строительных поездов и на сортировочных станциях ручной ввод по-прежнему часто необходим. Это означает, что железнодорожным сотрудникам приходится вручную записывать европейский номер транспортного средства (EVN) каждого вагона и локомотива, обычно в перчатках и в условиях действующего пути. Этот процесс медленный, подвержен ошибкам и создает реальный риск для безопасности: каждая секунда, которую сотрудник тратит, глядя на планшет, означает снижение внимания к окружающему пути.
TrainVision: распознавание железнодорожных данных в реальном времени#
TrainVision использует машинное обучение и компьютерное зрение для автоматизации этого распознавания от начала до конца, уже сегодня поддерживая ручные процессы и обеспечивая четкий путь к полной автоматизации. Для обнаружения объектов TrainVision использует Ultralytics YOLO, чтобы точно находить в кадре такие элементы, как EVN и знаки опасности. После обнаружения собственные модели OCR и распознавания mtrail, обученные на специализированных данных, извлекают отраслевую информацию: считывают сам EVN, определяют классификацию опасности или распознают тормозные знаки.
Рис. 1. Демонстрация в реальном времени работы TrainVision на базе Ultralytics YOLO, специально обученной для распознавания EVN и маркировки вагонов. (Изображение, снятое в частном порядке.)
Чтобы достичь точности, необходимой для этого сценария использования, mtrail обучает свои модели на изображениях из реального мира, дополненных миллионами синтетических изображений, созданных внутри компании. Поскольку процесс синтеза полностью определен и отслеживается, полученные изображения не нужно размечать вручную. Это существенно экономит время и позволяет mtrail быстро переобучать модели при обнаружении нового нестандартного случая из реального мира (выветривание, перекрытие или необычное освещение).
TrainVision — это не одна универсальная модель. Для каждой целевой платформы mtrail создает адаптированную модель, специфичную для этой платформы и оптимизированную для соответствующей среды выполнения. Благодаря этому TrainVision можно интегрировать в различные среды развертывания — от мобильных устройств для ручного использования до стационарных камерных систем у путей, — при этом обработка каждого изображения занимает всего 8–30 миллисекунд.
Почему Ultralytics YOLO?#
Для mtrail скорость обнаружения и развертывание на периферийных устройствах были обязательными требованиями. TrainVision должна была надежно работать на мобильных устройствах в полевых условиях, а не только в дата-центре, а также поддерживать специфичные для платформы модели, созданные для каждой целевой среды выполнения.
Именно такая производительность сделала Ultralytics YOLO основой уровня обнаружения объектов в TrainVision. Модели YOLO обучаются на изображениях из реального мира, чтобы точно находить такие элементы, как EVN и знаки опасности, при развертывании как на мобильных устройствах, так и на стационарных камерах. Затем собственные модели OCR и распознавания mtrail выполняют специализированную работу, извлекая подробную информацию из объектов, обнаруженных YOLO.
Преимущества и результаты для клиентов#
Автоматизируя задачу, которая ранее полностью зависела от ручного ввода, TrainVision обеспечивает железнодорожным операторам измеримые улучшения:
- Сокращение времени сбора данных до 100% за счет устранения ручного ввода EVN в полевых условиях. Благодаря Ultralytics YOLO mtrail повысила эффективность примерно с 40% почти до 100%.
- Снижение уровня ошибок как минимум на 90% по сравнению с ручным вводом данных.
- Повышение безопасности персонала за счет устранения отвлечения внимания, связанного с ручным вводом данных в зонах действующих путей.
- Потенциал полной автоматизации для стационарных установок, где стационарные камерные системы могут без ручного вмешательства проверять широкий спектр специфичных для железнодорожной отрасли параметров, включая составы поездов, опасные грузы, характеристики торможения, состояние вагонов и даты технического осмотра.
Что дальше ждет TrainVision#
Дефекты, которые сегодня часто фиксируются вручную с помощью физических наклеек, можно обнаруживать автоматически и напрямую передавать на европейские платформы железнодорожных данных или в системы технического обслуживания через стандартизированные интерфейсы, такие как TAF-TSI. Сочетание отраслевой экспертизы mtrail в железнодорожной сфере с компьютерным зрением такого уровня может дополнительно повысить эффективность и качество обнаружения дефектов, а благодаря дополнению выборочных проверок стационарными системами помочь создать более полный и непрерывный мониторинг безопасности по всей сети.
mtrail видит значительный дальнейший потенциал в проверках безопасности и предиктивном обслуживании подвижного состава. Сейчас обнаружение аномалий при передаче подвижного состава между владельцами и железнодорожными предприятиями выполняется вручную, включая выборочные проверки, определенные стандартом ISO 2859 и Генеральным договором об использовании грузовых вагонов. Они являются естественным следующим сценарием применения возможностей TrainVision по обнаружению.
Хочешь узнать, как Vision AI может преобразить операционные процессы в железнодорожной отрасли и сфере транспорта? Изучи отраслевые решения Ultralytics, ознакомься с нашими вариантами лицензирования или посети репозиторий GitHub, чтобы начать уже сегодня.
