mtrail создала TrainVision — автономную систему распознавания изображений на базе ИИ, работающую в реальном времени и использующую Ultralytics YOLO. Она автоматически распознает европейские номера транспортных средств, предупреждающие знаки и знаки тормозной системы, сокращая время сбора данных на 40–100% и снижая количество ошибок как минимум на 90%.
Уже 15 лет mtrail помогает железнодорожным и инфраструктурным операторам, используя глубокую отраслевую экспертизу и технические решения для оптимизации операционных процессов. С помощью TrainVision компания воплотила эту экспертизу в интеллектуальную систему распознавания объектов на базе Ultralytics YOLO, которая автоматизирует и оптимизирует ручные процессы, обеспечивая эффективное обнаружение аномалий, а также надежную регистрацию и проверку информации о поездах.
Задача: почему важны данные о составе поезда#
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 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. Но для строительных поездов и на сортировочных станциях ручной ввод часто все еще необходим. Это означает, что железнодорожникам приходится вручную записывать европейский номер транспортного средства (EVN) каждого вагона и локомотива, обычно в перчатках и непосредственно на действующих путях. Этот процесс медленный, подвержен ошибкам и создает реальную угрозу безопасности: каждая секунда, которую работник сосредоточенно смотрит на планшет, снижает его внимание к окружающим путям.
TrainVision: распознавание железнодорожных данных в реальном времени#
TrainVision использует машинное обучение и компьютерное зрение для полной автоматизации распознавания, помогая выполнять текущие ручные процессы и создавая понятный путь к полной автоматизации. Для обнаружения объектов TrainVision использует Ultralytics YOLO, чтобы точно находить в кадре такие элементы, как EVN и предупреждающие знаки. После обнаружения собственные OCR-модели mtrail и модели распознавания, обученные на пользовательских данных, извлекают специализированную информацию: считывают сам EVN, определяют класс опасности или распознают знаки тормозной системы.
Рис. 1. Демонстрация в реальном времени TrainVision с Ultralytics YOLO, специально обученной распознавать EVN и маркировку вагонов. (Изображение получено в частном порядке).
Чтобы добиться необходимой для этого сценария точности, mtrail обучает модели на реальных изображениях и миллионах синтетических изображений, созданных внутри компании. Поскольку процесс синтеза полностью определен и отслеживаем, полученные изображения не нужно размечать вручную. Это значительно экономит время и позволяет mtrail быстро переобучать модели при обнаружении нового редкого случая из реальной практики — например, износа, перекрытия объекта или необычного освещения.
TrainVision — не одна универсальная модель на все случаи. Для каждой целевой платформы mtrail создает отдельную модель, оптимизированную для конкретной среды выполнения. Благодаря этому TrainVision можно интегрировать в различные среды развертывания — от портативных мобильных устройств до стационарных камер у путей — и при этом обрабатывать каждое изображение всего за 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 непосредственно в полевых условиях, а не только в дата-центре, и на отдельных моделях для каждой целевой среды выполнения.
Благодаря такой производительности Ultralytics YOLO стала основой слоя обнаружения объектов TrainVision. Модели YOLO обучаются на реальных изображениях, чтобы точно находить такие элементы, как EVN и предупреждающие знаки, как при развертывании на мобильных устройствах, так и при использовании стационарных камер. Затем специализированные задачи выполняют собственные OCR-модели mtrail и модели распознавания, извлекая подробную информацию из обнаруженных YOLO объектов.
Преимущества и результаты для клиентов#
Автоматизируя задачу, которая раньше полностью зависела от ручного ввода, TrainVision обеспечивает железнодорожным операторам измеримые улучшения:
- Сокращение времени сбора данных до 100% за счет исключения ручного ввода EVN в полевых условиях. Благодаря Ultralytics YOLO эффективность mtrail выросла примерно с 40% почти до 100%.
- Снижение уровня ошибок как минимум на 90% по сравнению с ручным вводом данных.
- Повышение безопасности персонала благодаря устранению отвлекающего ручного ввода данных в зоне действующих путей.
- Возможность полной автоматизации стационарных установок, где системы со стационарными камерами могут проверять широкий спектр специфичных для железных дорог параметров, включая составы поездов, опасные грузы, характеристики торможения, состояние вагонов и даты проведения ревизии, без вмешательства человека.
Что дальше для TrainVision#
Дефекты, которые сейчас часто отмечают вручную с помощью физических наклеек, можно будет обнаруживать автоматически и напрямую передавать в европейские железнодорожные платформы данных или 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 расширение выборочных проверок за счет стационарных систем поможет создать более полную и непрерывную систему мониторинга безопасности всей сети.
mtrail видит значительный потенциал дальнейшего развития проверок безопасности и предиктивного обслуживания подвижного состава. Сейчас аномалии обнаруживают вручную при передаче подвижного состава между владельцами и железнодорожными предприятиями. Сюда входят выборочные проверки, предусмотренные ISO 2859 и Генеральным договором об использовании грузовых вагонов, — это естественная следующая задача для возможностей обнаружения TrainVision.
Хочешь узнать, как Vision AI может преобразить работу железных дорог и транспортной отрасли? Изучи отраслевые решения Ultralytics, ознакомься с нашими вариантами лицензирования или посети репозиторий GitHub, чтобы начать уже сегодня.
