20 Aralık 2024
Bilgisayarlı görmenin güvenliği nasıl artırdığını, kargo işlemlerini nasıl kolaylaştırdığını, navigasyonu nasıl iyileştirdiğini ve liman yönetimini nasıl yeniden tanımladığını gösteren akıllı liman örneklerini inceleyin.
Malların %90'ından fazlası deniz yoluyla taşındığından, limanlar küresel ticaret için önemli merkezlerdir. Kara ve deniz arasında hayati bağlantılar olarak hizmet ederler. Limanlar genellikle ham maddeler, mamul mallar ve tüketim ürünleri gibi değerli kargo sevkiyatlarını ele alır ve bu da onları uluslararası tedarik zinciri için önemli kılar.
Yıllar içinde, en son teknolojiler dünya çapında limanları nasıl işlettiğimizi ve yönettiğimizi değiştirdi. Bu yenilikler, liman yönetimini daha hızlı, daha güvenli ve daha güvenilir hale getirdi. Limanlardaki son yenilikler genellikle yapay zekayı (AI) içerir.
Özellikle, bir yapay zeka alt kümesi olan bilgisayarla görü (CV), liman operasyonlarında büyük yankı uyandırıyor. Görüntü yapay zekası, bilgisayar sistemlerinin görsel bilgileri gerçek zamanlı olarak görmesini ve anlamasını mümkün kılar. Görüntüleri ve videoları analiz ederek, Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görü modelleri, gerçek zamanlı olarak kalıpları tanımlayabilir, nesneleri algılayabilir ve hareketleri izleyebilir. Görüntü analizinden elde edilen içgörüler, liman yönetiminde büyük potansiyele sahip olan daha verimli ve doğru operasyonları mümkün kılar.
Örneğin, Avrupa'nın en büyük limanı olan Rotterdam Limanı, bakım programlarını optimize etmek için bilgisayarlı görü sistemleri kullanmaktadır. Yapay zeka destekli sistemleri, gemileri ve liman ekipmanlarını izlemek için canlı video takibi kullanarak liman çalışanlarının bakımın ne zaman gerekli olduğunu tahmin etmelerine yardımcı olur. Düzenli izleme, ekipmanın daha uzun süre çalışmasını sağlar ve liman operasyonlarını daha sorunsuz ve hızlı hale getirir.
Bu makalede, bilgisayar görüşü teknolojisinden yararlanan çeşitli akıllı liman örneklerini inceleyeceğiz. Ayrıca, bu yeniliğin limanlarda kullanımının avantaj ve dezavantajlarını, gelecekteki beklentilerini de göz önünde bulundurarak tartışacağız. Hadi başlayalım!
Limanlar her gün muazzam miktarda mal alıyor ve operasyonları verimli tutmak, çalışan güvenliğini sağlamak, trafik sıkışıklığını azaltmak ve kötü hava koşullarıyla başa çıkmak gibi zorluklarla karşılaşıyor. Bir saatlik bir gecikme bile nakliye şirketleri için maliyetli olabilir.
Örneğin, kargonun boşaltılmasının çok uzun sürmesiyle ilgili maliyetler (demoraj), boşaltıldıktan sonra konteynerlerin çok uzun süre tutulması (detention), malların limanda fazladan süreyle depolanması (depolama ücretleri) ve gemilerin geç gelmesi (geç varış ücretleri) gibi maliyetler vardır. Bu maliyetli cezalardan kaçınmak için, nakliye şirketleri programlarını, seyahat sürelerini ve liman faaliyetlerini dikkatlice planlamayı amaçlar.
Nakliye şirketleri ve liman yetkilileri, bu zorlukların üstesinden gelirken liman operasyonlarını yönetmek için giderek daha fazla gelişmiş, yapay zeka güdümlü otomatik çözümlere yönelmektedir. Bilgisayarlı görü açısından, görü modelleri liman operasyonlarının geniş veri kümeleri üzerindeki görüntüleri ve video klipleri ile eğitilebilir.
Eğitilmiş modeller, yüklenip boşaltılırken kargo konteynerlerini tespit etmek ve izlemek gibi görevler için kullanılabilir. Bilgisayarlı görü ayrıca ağır kargo konteynerlerini taşıyan liman çalışanlarını izleyerek liman güvenliğini güçlendirmeye de yardımcı olabilir.
Artık yapay zeka ve bilgisayar görüşü teknolojilerinin limanlarda neden önemli ve değerli olduğunu anladığımıza göre, bilgisayar görüşünün nasıl kullanılabileceğini gösteren bazı akıllı liman örneklerine daha yakından bakalım.
Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, işçileri takip edebilir ve güvenlik protokollerine uyumu sağlayabilir. Bu nasıl çalışır? Hem YOLO11 hem de YOLOv8, bir görüntü veya videodaki nesneleri tanımlayan ve sınıflandıran nesne tespiti ve bu nesnelerin zaman içindeki hareketini izleyen nesne takibi gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler.
Bu görevler çeşitli işçi güvenliği kullanım durumlarında kullanılabilir. İyi bir örnek, liman çalışanlarında kask ve yelek gibi kişisel koruyucu ekipmanları (KKD) tespit etmek için nesne tespiti kullanmaktır.
Benzer şekilde, nesne takibi gibi bilgisayarlı görü yetenekleriyle entegre edilmiş akıllı liman sistemleri de, tehlikeleri tespit etmek ve kazaları önlemek için çalışanların konumlarını izlemek ve hareketlerini gerçek zamanlı olarak takip etmek için kullanılabilir.
Görü modelleri, canlı video görüntülerini analiz ederek düşen nesneler veya tehlikeye açık alanlara giren işçiler gibi potansiyel tehlikeleri belirleyebilir. Sistem, bir işçi yanlışlıkla kısıtlı bir alana girerse veya ağır makinelere çok yaklaşırsa anında uyarı gönderecek şekilde bile yapılandırılabilir.
Bilgisayarlı görü çözümleri, denizcilik navigasyonunu iyileştirmede önemli bir rol oynayabilir. Bilgisayarlı görü, Otomatik Tanımlama Sistemi (AIS) iletimleri (geminin kimliğini, konumunu, hızını vb. içeren gemiden gelen sinyaller) ve diğer gelişmiş sensörlerle entegre edilmiş denizcilik sistemleri, geminin nerede olduğu hakkında bilgi edinmek için kullanılabilir. Bu bilgilere dayanarak, yapay zeka sistemi gemi için daha az tıkanıklık ve yakıt verimliliği ile ideal bir rota haritası çıkarabilir. Bu bilgiler ayrıca mürettebatın herhangi bir bekleme süresi olmadan yükleme ve boşaltma gibi operasyonlar için limanı hazırlamasına olanak tanır.
Nesne algılama gibi bilgisayarla görü teknikleri, liman yetkilileri tarafından güvenli seyir için denizdeki nesneleri tespit etmek ve izlemek için kullanılabilir. Örneğin, Portland'daki Maine Körfezi Araştırma Enstitüsü, gemi navigasyonu ve güvenliği için yapay zeka tabanlı kamera sistemleri kullanıyor. Kameralar, bilgisayarla görü kullanarak gemileri, tekneleri, şamandıraları, insanları ve diğer deniz tehlikelerini gece veya sisli havalarda bile tespit ediyor. Denizdeki engelleri tespit ederek, gemi operatörleri kazaları önleyebilir ve kolayca seyredebilir.
Kargo elleçleme, ağır makinelerin dahil olması ve düşen nesneler riski nedeniyle limanlardaki daha karmaşık operasyonlardan biridir. Çalışmalar, liman kazalarının %63'ünden fazlasının kargo manevrası ve yükleme veya boşaltma işlemleri sırasında meydana geldiğini göstermektedir. Bu kazalar, işçilerin etiketleri okumak veya hasar olup olmadığını incelemek gibi görevler için konteynerlerin veya ağır liman ekipmanlarının yakınında bulunma ihtiyacını azaltarak önlenebilir.
Görüntüleme sistemleri, konteynerler üzerindeki etiketleri tanıyarak, boyutlarını, türlerini, ağırlıklarını, mühürlerini ve varış yerlerini tarayarak veya herhangi bir yapısal hasarı tespit ederek buna ulaşmaya yardımcı olabilir. Bunun ilginç bir örnek çalışması, Yunanistan'ın Pire Konteyner Terminali'dir (PCT). Bu liman, konteynerler üzerindeki mühürlerin sağlam olup olmadığını kontrol etmek için Görüntüleme yapay zekası entegre kameralar kullanıyor. Sistem, yükleme veya boşaltma sırasında her konteynerin ön tarafının görüntülerini yakalar. Ardından, konteynerler üzerindeki mühürleri bulmak için görüntüler üzerinde nesne tespiti kullanılır. Bir mühür eksik veya hasarlıysa, liman yetkililerini daha fazla araştırma yapmaya çağıran bir uyarı tetiklenir.
Limanlardaki güvenlik ve gözetim görevleri sürekli dikkat gerektirir. Bir limanın tüm alanını ve operasyonlarını izlemek için gereken insan gücü çok büyüktür. Dünyanın en küçük limanı olan Oregon'daki Depoe Körfezi bile altı dönümlük bir alanı kaplar. Bu geniş alan ve sıkıca istiflenmiş konteynerler, insanların 7/24 manuel olarak izlemesini neredeyse imkansız hale getirir.
Bilgisayarlı görü sayesinde liman operasyonları birden fazla erişim noktasında izlenebilir ve yetkisiz girişler anında tespit edilebilir. Optik karakter tanıma (OCR) ve otomatik plaka tanıma (ANPR) teknolojisi, yetkisiz araçları tespit etmek için limanlara giren ve çıkan araçların plakalarını okuyabilir. Ek bir güvenlik katmanı için, araçların içindeki sürücülerin ve yolcuların kimliklerini çapraz olarak doğrulamak için yüz tanıma sistemleri de kullanılabilir.
Örneğin, İspanya'daki Valensiya Limanı, limanın güvenliğini izlemek için otonom dronlar, 5G bağlantısı ve artırılmış gerçeklik (AR) başlığından oluşan bir bilgisayarlı görü sistemi kullanıyor. Otonom dronlar, limanı düzenli olarak devriye gezmek için kullanılıyor ve video akışı 5G ağı üzerinden vizyon tabanlı sistemler kullanılarak analiz ediliyor. Bilgisayarlı görü modelleri, herhangi bir izinsiz giriş veya şüpheli faaliyet arıyor. Olağandışı bir şey tespit edildiğinde, uyarılar oluşturuluyor. Güvenlik ekibi, AR başlığını kullanarak olayın ciddiyetini anlamak için uyarılan alana bile göz atabiliyor.
Petrol sızıntıları, özellikle yükleme ve boşaltma liman operasyonları sırasında önemli bir çevresel tehdit oluşturmaktadır. Çalışmalar, orta ve küçük ölçekli petrol sızıntılarının (7 - 700 ton) yaklaşık %29'unun bu faaliyetler sırasında meydana geldiğini göstermektedir. Bu sızıntılar kolayca görünür olmasa ve zararsız görünse de, çevresel sonuçları ciddi olabilir.
Bu tür sızıntıları manuel olarak izlemek, özellikle büyük liman bölgelerinde zordur. Bu sorunu çözmek için, bilgisayarlı görü yazılımı ile donatılmış gelişmiş su algılama kameraları etkili bir çözüm sağlayabilir. Bu sistemler, video görüntülerini analiz ederek gerçek zamanlı olarak petrol sızıntılarını tespit edebilir, bu da hızlı müdahaleleri ve temizleme çalışmalarını mümkün kılar.
Aslında, Avrupa'nın en büyük ikinci limanı olan Antwerp Limanı, petrol sızıntılarının etkisini azaltmak için bilgisayarlı görü teknolojisini kullanıyor. Uzaktan kumandalı dronlar, çevredeki su alanlarını izliyor. Bilgisayarlı görü yetenekleriyle donatılmış bu dronlar, yakındaki liman bölgelerinde petrol sızıntılarını tespit edebiliyor. Bu, liman yetkililerinin yoğunlaşmış dökülme alanlarını derhal tanımlamasını ve ele almasını sağlayarak deniz kıyılarındaki su kalitesini iyileştiriyor.
Liman yönetiminde bilgisayarlı görü benimsemek birçok avantaj sağlar ve benzersiz zorluklara yönelik çeşitli özel çözümler sunar. İşte bu faydalardan bazılarına hızlı bir bakış:
Bilgisayarla görü çözümleri (CV) çok sayıda avantaj sunarken, limanlardaki uygulamalarında dikkate alınması gereken bazı zorluklar bulunmaktadır. İşte akılda tutulması gereken bazı sınırlamalar:
Raporlara göre, küresel akıllı liman pazarı %24,16'lık etkileyici bir bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR) büyüyerek 2033 yılına kadar 6,1 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Bu büyüme, modern liman operasyonlarında yapay zeka, bilgisayarlı görü ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi gelişmiş teknolojilerin kullanımının arttığını vurgulamaktadır. Limanlar daha verimli ve akıllı hale geldikçe, bilgisayarlı görü büyük olasılıkla görevleri otomatikleştirmede, güvenliği artırmada ve operasyonel verimliliği artırmada kritik bir rol oynayacaktır.
IoT, blockchain ve büyük veri gibi teknolojilerle birleştirildiğinde, bilgisayar görüşünün gerçek zamanlı kargo takibi ve liman ekipmanlarının tahmini bakımı gibi gelişmiş ve karmaşık yapay zeka destekli çözümler sağlaması bekleniyor. Bu yenilikler, enerji kullanımını optimize ederek ve karbon emisyonlarını azaltarak liman operasyonlarını kolaylaştıracak ve sürdürülebilirliği teşvik edecektir.
Bilgisayarlı görü yöntemlerini liman yönetimine entegre ederek güvenliği, verimliliği ve emniyeti artırabiliriz. Bilgisayarlı görü uygulamaları, işçi faaliyetlerini izlemekten, kargo elleçleme ve gemi navigasyonu gibi karmaşık görevleri otomatikleştirmeye kadar çok çeşitli uygulamalar sunabilir ve liman yönetimindeki kritik zorlukların üstesinden gelebilir.
Otomasyon ve yapay zeka odaklı süreçlere yönelik eğilim, Vision AI çözümlerinin potansiyeline ışık tutuyor. Limanlar, bu gelişmiş teknolojileri benimseyerek, küresel denizcilik endüstrisinde lider olarak konumlanabilir, ekonomik büyümeye ve çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilir.
Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atın. Üretimde yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü'nün diğer ilginç uygulamalarını keşfedin.
.webp)