Các ứng dụng của thị giác máy tính trong hoạt động đường sắt

Để hình dung trực quan các khái niệm được đề cập trong bài viết này, hãy xem video bên dưới.

Đường sắt là một phần cốt lõi của hệ thống giao thông trên mặt đất. Với tổng chiều dài tuyến đường trên 1 triệu km trên toàn thế giới, mạng lưới đường sắt kết nối các thành phố, ngành công nghiệp và cộng đồng trên những khoảng cách rộng lớn. Khi các hệ thống này mở rộng và nhu cầu tăng lên, việc đảm bảo an toàn và hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn việc kiểm tra và giám sát thủ công.

Các giải pháp tiên tiến ngày càng trở nên thiết yếu. Ví dụ, thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên xử lý dữ liệu hình ảnh, đang được sử dụng để tinh giản nhiều hoạt động đường sắt.

Các hệ thống hỗ trợ thị giác sử dụng camera và các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 để cung cấp cho đơn vị vận hành đường sắt khả năng nắm bắt hoạt động theo thời gian thực. Thông qua các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn instance, những model như YOLO11 có thể phân tích đường ray, sân ga, đường hầm và bên trong đoàn tàu để phát hiện đồ vật, con người hoặc mối nguy hiểm.

Hãy xem xét tình huống một người đứng quá gần mép sân ga hoặc có mảnh vỡ xuất hiện trên đường ray. AI thị giác có thể phát hiện sự việc theo thời gian thực và gửi cảnh báo, giúp đội ngũ nhà ga phản ứng nhanh chóng và ngăn các rủi ro tiềm ẩn trở thành sự cố chậm trễ hoặc tai nạn. Công nghệ này cũng hỗ trợ nhân viên bằng cách giám sát những khu vực khó theo dõi liên tục.

Hình 1. Ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLO11 để phát hiện những người đang đứng trên sân ga.

Khi việc ứng dụng AI và thị giác máy tính ngày càng phát triển, nhiều thành phố bắt đầu sử dụng AI thị giác để giúp hoạt động đường sắt an toàn và hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI thị giác được ứng dụng trong quy trình vận tải đường sắt trên toàn thế giới. Hãy bắt đầu!

Vai trò của AI thị giác trong hoạt động vận tải đường sắt#

Mạng lưới đường sắt bao gồm nhiều thành phần chuyển động cần được giám sát theo thời gian thực. Những công việc trước đây do nhân viên nhà ga thực hiện giờ đây có thể được tự động hóa bằng AI. Các model thị giác máy tính như YOLO11 có thể giúp người vận hành nhà ga theo dõi các hoạt động đường sắt chặt chẽ hơn và phản ứng nhanh chóng khi vấn đề phát sinh.

Cụ thể, các tác vụ thị giác máy tính là những chức năng cụ thể mà các model này có thể được huấn luyện để thực hiện bằng dữ liệu hình ảnh từ camera. Dưới đây là một số tác vụ chính có thể được sử dụng để giám sát hoạt động đường sắt:

• Phát hiện đối tượng: Tác vụ này bao gồm việc xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong một ảnh hoặc khung hình video. Trong các ứng dụng đường sắt, những model như Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện các vật thể như mảnh vỡ, dụng cụ, hành lý hoặc người trên hoặc gần đường ray.

• Theo dõi đối tượng: Đây là việc giám sát chuyển động của các đối tượng đã phát hiện qua nhiều khung hình video. Tại nhà ga hoặc trên tàu, tính năng theo dõi giúp theo dõi luồng hành khách và chuyển động của đoàn tàu.

• Ước tính tư thế: Tác vụ này bao gồm phát hiện và phân tích vị trí của các khớp chính trên cơ thể để hiểu tư thế của con người. Trong môi trường đường sắt, tính năng này có thể giúp xác định các tình huống khẩn cấp, chẳng hạn như một người bị ngã trên sân ga, từ đó kích hoạt cảnh báo để can thiệp.

• Phân đoạn instance: Tác vụ này tập trung vào việc phân loại từng pixel trong ảnh vào các danh mục được xác định trước. Trong giám sát hạ tầng đường sắt, tác vụ này có thể được sử dụng để đánh giá tình trạng đường ray, sân ga và các bề mặt khác bằng cách xác định những đặc điểm như vết nứt, ăn mòn hoặc hao mòn.

Hình 2. Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi người và đoàn tàu nhằm đảm bảo an toàn.

Sử dụng AI thị giác để giám sát đường sắt#

Mặc dù giám sát dựa trên thị giác thường gắn liền với an ninh và giám sát, các hệ thống đường sắt sử dụng AI thị giác cho nhiều mục đích hơn các tác vụ an ninh cơ bản. Công nghệ này cũng góp phần cải thiện hoạt động, tăng cường an toàn và hỗ trợ quản lý tổng thể hệ thống trên toàn mạng lưới.

Một lợi ích quan trọng của việc sử dụng AI thị giác trong giao thông công cộng là khả năng hoạt động theo thời gian thực, cung cấp cho nhân viên nhà ga thông tin kịp thời và hữu ích để chủ động xử lý các vấn đề tiềm ẩn.

Hãy cùng xem một số ví dụ thực tế về cách thị giác máy tính giúp đường sắt vận hành chính xác và kiểm soát tốt hơn.

Phát hiện đối tượng trong hệ thống đường sắt phục vụ công tác bảo trì#

Khi lưu lượng giao thông đường sắt tiếp tục tăng tại châu Âu, nhu cầu giám sát hạ tầng đáng tin cậy trở nên cấp thiết. Đường ray phải được kiểm tra thường xuyên để phát hiện hao mòn, hư hỏng và lệch vị trí, nhằm đảm bảo hoạt động an toàn, thông suốt. Công việc này bao gồm kiểm tra hàng nghìn km đường ray để phát hiện sớm các dấu hiệu khiếm khuyết trước khi chúng gây ra gián đoạn tốn kém hoặc tai nạn. AI thị giác cung cấp một phương thức hiệu quả để tự động hóa và nâng cao quy trình kiểm tra này.

Hình 3. Các hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện các bộ phận khiếm khuyết của đường ray.

Ví dụ, tại Hà Lan, nơi mạng lưới đường sắt trải dài hàng nghìn km, việc liên tục giám sát và bảo trì đường ray là một nhiệm vụ rất lớn. Mặc dù kiểm tra thủ công vẫn quan trọng, phương pháp này có thể chậm, tốn nhiều nhân lực và thường làm gián đoạn dịch vụ. Để giải quyết vấn đề này, một hệ thống thị giác máy tính đã được triển khai để kiểm tra tình trạng đường ray theo thời gian thực.

Các camera được lắp trên những đoàn tàu đang di chuyển ghi lại liên tục các hình ảnh độ phân giải cao. Sau đó, các hình ảnh này được phân tích bởi những model AI thị giác được huấn luyện để phát hiện tình trạng lệch đường ray, các bộ phận bị hao mòn hoặc hư hỏng và các bộ phận bị thiếu.

Nhờ giám sát liên tục và tự động, hoạt động kiểm tra không chỉ nhanh hơn mà còn chính xác hơn. Các đội bảo trì có thể ưu tiên những khu vực cần được chú ý nhất, giảm các lần kiểm tra không cần thiết. Nhờ đó, đơn vị vận hành có thể giảm rủi ro vận hành, hạn chế chậm trễ và cải thiện an toàn tổng thể mà không làm gián đoạn dịch vụ hằng ngày.

Thúc đẩy vận hành an toàn hơn với AI trong hạ tầng đường sắt#

Trong các dự án đường sắt quy mô lớn, duy trì an toàn tại công trường là một trong những thách thức dai dẳng nhất. Điều này đặc biệt đúng trong quá trình xây dựng mạng lưới đường sắt đô thị Vũ Hán, Trung Quốc, nơi các công trường đang hoạt động và điều kiện luôn thay đổi đòi hỏi phải giám sát liên tục.

Theo phương thức truyền thống, việc kiểm tra an toàn dựa vào quan sát thủ công, thường khiến rủi ro chỉ được xác định sau khi sự cố đã xảy ra. Để cải thiện thời gian phản ứng và giảm rủi ro, các nhà nghiên cứu đã triển khai một hệ thống giám sát an toàn theo thời gian thực sử dụng thị giác máy tính.

Hơn 240 camera độ phân giải cao được lắp đặt trên các công trường để ghi lại hoạt động liên tục. Cảnh quay video được xử lý tại chỗ bằng các model AI có khả năng phát hiện không chỉ việc cá nhân đi vào khu vực nguy hiểm mà còn xác định thiết bị gần đó đang đứng yên hay chuyển động - một yếu tố quan trọng trong đánh giá rủi ro theo thời gian thực. Khi phát hiện hành vi không an toàn, hệ thống có thể gửi cảnh báo ngay lập tức đến người giám sát công trường.

Hình 4. Phát hiện mối nguy bằng thị giác máy tính.

Tổng quan về giám sát đường sắt bằng AI thị giác#

Bên cạnh việc cải thiện công tác bảo trì và kiểm tra an toàn, thị giác máy tính cũng được sử dụng để giám sát đường ray theo thời gian thực nhằm phát hiện xâm nhập. Đây là một mối quan ngại nghiêm trọng, với 995 trường hợp tử vong liên quan đến đường sắt được ghi nhận tại Hoa Kỳ chỉ riêng trong năm 2023. Nhiều sự cố trong số này liên quan đến việc truy cập trái phép vào đường ray, một lĩnh vực mà các phương pháp giám sát truyền thống thường bị hạn chế.

Để giải quyết vấn đề này, các hệ thống đường sắt tại Hoa Kỳ đang bắt đầu áp dụng các giải pháp thị giác máy tính. Những hệ thống này sử dụng luồng video trực tiếp được các model AI phân tích để phát hiện những sự kiện như xâm nhập trái phép, chướng ngại vật trên đường ray và khả năng vi phạm tín hiệu. Bằng cách xác định các vấn đề khi chúng xảy ra, hệ thống giúp các đội ngũ phản ứng nhanh chóng trước khi dịch vụ bị gián đoạn hoặc an toàn bị đe dọa.

Không giống các đợt kiểm tra thủ công diễn ra theo những khoảng thời gian cố định, hệ thống thị giác máy tính cung cấp khả năng giám sát liên tục, theo thời gian thực trên toàn mạng lưới. Khi phát hiện mối đe dọa, cảnh báo được gửi ngay lập tức đến người vận hành, cho phép phản ứng nhanh và có mục tiêu. Điều này giúp nâng cao nhận thức tình huống, can thiệp nhanh hơn và giảm số lần chậm trễ do các sự cố có thể phòng tránh.

Giám sát an toàn thực phẩm bằng AI thị giác#

Mỗi ngày, hàng triệu suất ăn được chuẩn bị và phục vụ trên các đoàn tàu và tại các nhà ga, nơi vệ sinh là ưu tiên hàng đầu. Tại Ấn Độ, Tổng công ty Cung cấp suất ăn và Du lịch Đường sắt Ấn Độ (IRCTC) quản lý một trong những mạng lưới cung cấp thực phẩm đường sắt lớn nhất thế giới.

Cho đến gần đây, việc kiểm tra vệ sinh vẫn được thực hiện thủ công, khiến việc giám sát liên tục mọi căn bếp trở nên khó khăn. Để hoạt động hiệu quả và đáng tin cậy hơn, IRCTC đã triển khai một hệ thống AI thị giác theo dõi các quy trình an toàn thực phẩm theo thời gian thực.

Hệ thống kết nối với các camera CCTV hiện có trong bếp và khu vực sơ chế thực phẩm. Hệ thống sử dụng các model AI được huấn luyện để phát hiện những vấn đề vệ sinh phổ biến như nhân viên không rửa tay, thiếu găng tay hoặc lưới trùm tóc, hay bàn làm việc không sạch.

Kể từ khi được triển khai, hệ thống đã giúp cải thiện các tiêu chuẩn vệ sinh và giúp nhân viên dễ dàng kiểm soát an toàn thực phẩm hơn, đồng thời có thêm thời gian tập trung vào việc chuẩn bị bữa ăn thay vì chỉ kiểm tra quy trình.

Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong vận hành đường sắt#

Thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích trong việc cải thiện an toàn, bảo trì và hoạt động hằng ngày của các hệ thống đường sắt. Dưới đây là một số ưu điểm chính:

• Bảo trì dự đoán: Bằng cách phát hiện sớm các dấu hiệu hao mòn hoặc hư hỏng trên đường ray và hạ tầng, AI thị giác có thể giúp ngăn ngừa sự cố trước khi chúng xảy ra.
• Giám sát 24/7: Không giống thanh tra viên, các hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động liên tục mà không mệt mỏi hoặc cần chia ca.
• Khả năng mở rộng: Sau khi được triển khai, cùng một hệ thống có thể được mở rộng để bao phủ nhiều nhà ga, đoàn tàu hoặc khu vực vận hành hơn với nỗ lực bổ sung tối thiểu.

Mặc dù AI thị giác mang lại nhiều lợi ích cho vận tải đường sắt, việc triển khai và duy trì các hệ thống này vẫn còn nhiều thách thức. Dưới đây là một số nhược điểm cần cân nhắc:

• Mối lo ngại về quyền riêng tư: Việc giám sát liên tục tại các khu vực công cộng có thể làm phát sinh các vấn đề đạo đức và gây khó chịu cho hành khách cũng như nhân viên.
• Chi phí ban đầu cao: Việc thiết lập một hệ thống AI thị giác, bao gồm camera, server và phần mềm AI, đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể.
• Tích hợp phức tạp: Việc tích hợp các hệ thống thị giác máy tính với hạ tầng hiện có, chẳng hạn như các hệ thống điều khiển hoặc tín hiệu cũ, có thể là một thách thức kỹ thuật.

Những điểm chính#

Khi mạng lưới đường sắt phát triển, nhu cầu về các hệ thống theo thời gian thực cung cấp thông tin chuyên sâu đáng tin cậy cũng tăng lên. Các hệ thống thị giác máy tính sử dụng tính năng phát hiện đối tượng, kiểm tra kết cấu và cảnh báo theo thời gian thực để giúp đơn vị vận hành phản ứng nhanh chóng và chính xác trước các vấn đề.

Các công cụ AI cải thiện hoạt động hằng ngày, đồng thời giảm chi phí bảo trì dài hạn và rủi ro an toàn. Khi những công cụ này tiếp tục được cải thiện, AI sẽ đóng vai trò đáng kể trong việc giúp các hệ thống đường sắt hiệu quả, linh hoạt và an toàn hơn.

Hãy tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá repository GitHub để tìm hiểu thêm về AI. Bạn đã sẵn sàng bắt đầu các dự án thị giác máy tính chưa? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu về AI trong nông nghiệp và AI thị giác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!