Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Đường sắt là một phần cốt lõi của hệ thống giao thông trên mặt đất. Trải dài trên 1 triệu km tuyến đường 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 là chỉ kiểm tra và giám sát thủ công.
Các giải pháp tiên tiến ngày càng trở nên thiết yếu. Ví dụ, thị giác máy tính (computer vision), một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên xử lý dữ liệu hình ảnh, đang được sử dụng để tối ưu hóa nhiều hoạt động đường sắt khác nhau.
Các hệ thống hỗ trợ thị giác sử dụng camera và các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 để cung cấp cho các nhà khai thác đường sắt khả năng nhận biết các hoạt động theo thời gian thực. Thông qua các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân vùng thể hiện, các mô hình như YOLO11 có thể can thiệp để phân tích đường ray, sân ga, đường hầm và bên trong tàu để phát hiện các vật thể, người hoặc mối nguy hiểm.
Hãy xem xét tình huống khi có người đứng quá gần mép sân ga hoặc mảnh vỡ xuất hiện trên đường ray. Vision AI có thể phát hiện điều đó trong thời gian thực và gửi cảnh báo, giúp các đội tại nhà ga có thể phản ứng nhanh chóng và ngăn chặn các rủi ro tiềm ẩn biến thành sự chậm trễ hoặc tai nạn. Nó cũng hỗ trợ nhân viên bằng cách giám sát các khu vực khó quan sát mọi lúc.
Hình 1. Một ví dụ về việc sử dụng YOLO11 để phát hiện người đứng trên sân ga.
Khi việc ứng dụng AI và thị giác máy tính ngày càng tăng, nhiều thành phố đang bắt đầu sử dụng Vision AI để làm cho hoạt động đường sắt an toàn và hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách Vision AI trong quy trình vận tải đường sắt đang được áp dụng trên khắp thế giới. Hãy bắt đầu!
Vai trò của Vision AI trong hoạt động vận tải đường sắt
Mạng lưới đường sắt bao gồm nhiều bộ phận chuyển động cần được theo dõi trong thời gian thực. Những gì trước đây được thực hiện bởi nhân viên nhà ga giờ đây có thể được tự động hóa bằng AI. Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể giúp các nhà khai thác nhà ga theo dõi chặt chẽ hơn các chức năng đường sắt và phản ứng nhanh chóng khi có vấn đề phát sinh.
Đặc biệt, các tác vụ thị giác máy tính đề cập đến các chức năng cụ thể mà các mô hình này có thể được huấn luyện để thực hiện bằng cách sử dụng đầu vào 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 (Object detection): Tác vụ này liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh hoặc khung hình video. Trong các ứng dụng đường sắt, các mô hình như YOLO11 có thể phát hiện các vật phẩm như mảnh vỡ, công cụ, hành lý hoặc người trên hoặc gần đường ray.
Theo dõi đối tượng (Object tracking): Điều này đề cập đến việc theo dõi chuyển động của các đối tượng được phát hiện trên nhiều khung hình video. Tại các nhà ga hoặc trên tàu, việc theo dõi giúp theo dõi luồng hành khách và giám sát chuyển động của tàu.
Ước tính tư thế (Pose estimation): Nó liên quan đến việc phát hiện và phân tích vị trí của các khớp cơ thể chính để hiểu tư thế của con người. Trong môi trường đường sắt, nó có thể giúp xác định các tình huống khẩn cấp, chẳng hạn như một người bị ngã trên sân ga, kích hoạt cảnh báo để can thiệp.
Phân vùng thể hiện (Instance segmentation): Nó tập trung vào việc phân loại từng pixel trong một hình ảnh thành các danh mục được xác định trước. Trong giám sát cơ sở hạ tầng đường sắt, nó có thể được sử dụng để đánh giá tình trạng của đường ray, sân ga và các bề mặt khác bằng cách xác định các đặc điểm như vết nứt, ăn mòn hoặc hao mòn.
Hình 2. YOLO11 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi người và tàu cho mục đích an toàn.
Sử dụng Vision AI để giám sát đường sắt
Mặc dù việc giám sát dựa trên thị giác thường liên quan đến an ninh và giám sát, nhưng các hệ thống đường sắt sử dụng Vision AI cho nhiều mục đích hơn là chỉ các tác vụ an ninh cơ bản. Nó cũng đóng một vai trò trong việc cải thiện hoạt động, tăng cường an toàn và hỗ trợ quản lý hệ thống tổng thể trên toàn mạng lưới.
Một lợi ích chính của việc sử dụng Vision AI trong giao thông công cộng là khả năng hoạt động trong thời gian thực, cung cấp cho nhân viên nhà ga thông tin kịp thời và hữu ích để luôn chủ động trước các vấn đề tiềm ẩn.
Hãy xem một số ví dụ thực tế về cách thị giác máy tính đang giúp đường sắt hoạt động với độ chính xác và khả năng kiểm soát cao hơn.
Phát hiện đối tượng trong hệ thống đường sắt cho các tác vụ bảo trì
Khi lưu lượng đường sắt tiếp tục tăng ở Châu Âu, nhu cầu giám sát cơ sở hạ tầng đáng tin cậy đã trở nên rất quan trọng. Đường ray phải được kiểm tra thường xuyên về độ mòn, hư hỏng và lệch lạc để tạo điều kiện cho hoạt động an toàn và suôn sẻ. Điều này bao gồm việc kiểm tra hàng nghìn km đường ray để tìm các dấu hiệu hư hỏng sớm trước khi chúng dẫn đến gián đoạn hoặc tai nạn tốn kém. Vision AI cung cấp một cách hiệu quả để tự động hóa và tăng cường quy trình kiểm tra này.
Hình 3. Các hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện các bộ phận bị lỗi của đường ray.
Ví dụ, ở 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 rất quan trọng, nhưng chúng có thể chậm, tốn nhiều công sức và thường làm gián đoạn dịch vụ. Để giải quyết vấn đề này, một hệ thống thị giác máy tính đã được giới thiệu để kiểm tra tình trạng đường ray trong thời gian thực.
Camera gắn trên các đoàn tàu đang di chuyển ghi lại một luồng hình ảnh độ phân giải cao liên tục. Những hình ảnh này sau đó được phân tích bởi các mô hình Vision AI được huấn luyện để phát hiện sự lệch lạc của đường ray, các thành phần bị mòn hoặc hư hỏng và các bộ phận bị thiếu.
Với hệ thống giám sát tự động, liên tục, việc kiểm tra không chỉ nhanh hơn mà còn chính xác hơn. Các đội bảo trì có thể ưu tiên các khu vực cần được chú ý nhất, giảm các kiểm tra không cần thiết. Do đó, các nhà khai thác đã có thể giảm rủi ro vận hành, cắt giảm sự chậm trễ và cải thiện an toàn tổng thể mà không làm gián đoạn dịch vụ hàng ngày.
Thúc đẩy hoạt động an toàn hơn với AI trong cơ sở hạ tầng đường sắt
Trong các dự án đường sắt quy mô lớn, duy trì an toàn tại chỗ 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 của Vũ Hán ở Trung Quốc, nơi các công trường đang hoạt động và điều kiện thay đổi đòi hỏi sự giám sát liên tục.
Trước đây, việc kiểm tra an toàn thường dựa vào quan sát thủ công, điều này có nghĩa là rủi ro chỉ được xác định sau khi sự cố xảy ra. Để cải thiện thời gian ứng phó và giảm thiểu rủi ro, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu một hệ thống giám sát an toàn thời gian thực được hỗ trợ bởi thị giác máy tính.
Hơn 240 camera độ phân giải cao đã được lắp đặt trên khắp các công trường xây dựng để liên tục ghi lại hoạt động. Các cảnh quay video được xử lý tại chỗ bằng các mô hình AI có khả năng phát hiện không chỉ khi nào các cá nhân đi vào khu vực nguy hiểm mà còn cả việc thiết bị gần đó đứng yên hay đang di chuyển - một yếu tố quan trọng trong việc 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 các mối nguy hiểm bằng thị giác máy tính.
Tổng quan về giám sát đường sắt bằng Vision AI
Ngoài việc cải thiện công tác bảo trì và kiểm tra an toàn, thị giác máy tính còn được sử dụng để giám sát đường ray theo thời gian thực nhằm phát hiện xâm nhập. Đây là một mối quan tâm nghiêm trọng, với 995 trường hợp tử vong liên quan đến đường sắt được báo cáo riêng tại Hoa Kỳ vào 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 tuyến đường sắt ở Hoa Kỳ đang bắt đầu áp dụng các giải pháp thị giác máy tính. Các hệ thống này sử dụng nguồn cấp video trực tiếp, được phân tích bởi các mô hình AI, để phát hiện các sự kiện như xâm phạm, theo dõi các vật cản và các vi phạm tín hiệu tiềm ẩn. Bằng cách xác định các vấn đề này khi chúng xảy ra, hệ thống giúp các nhóm ứng phó nhanh chóng, trước khi dịch vụ bị gián đoạn hoặc sự an toàn bị đe dọa.
Không giống như kiểm tra thủ công, diễn ra theo định kỳ, 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 sẽ được gửi ngay lập tức đến người vận hành, cho phép phản ứng nhanh chóng, có mục tiêu. Điều này dẫn đến cải thiện nhận thức về tình huống, can thiệp nhanh hơn và giảm số lượng sự chậm trễ do các sự cố có thể tránh được.
Giám sát an toàn thực phẩm với Vision AI
Hàng ngày, hàng triệu bữa ăn được chuẩn bị và phục vụ trên các chuyến tàu và nhà ga, nơi vệ sinh là ưu tiên hàng đầu. Tại Ấn Độ, Tổng công ty Du lịch và Ẩm thực Đường sắt Ấn Độ (IRCTC) quản lý một trong những mạng lưới thực phẩm đường sắt lớn nhất trên thế giới.
Cho đến gần đây, việc kiểm tra vệ sinh được thực hiện thủ công, gây khó khăn cho việc giám sát mọi nhà bếp mọi lúc. Để làm cho mọi thứ hiệu quả và đáng tin cậy hơn, IRCTC đã giới thiệu một hệ thống Vision AI theo dõi các hoạt động an toàn thực phẩm theo thời gian thực.
Hệ thống kết nối với camera CCTV hiện có trong nhà bếp và khu vực chuẩn bị thực phẩm. Nó sử dụng các mô hình AI được đào tạo để phát hiện các vấn đề vệ sinh phổ biến như nhân viên không rửa tay, thiếu găng tay hoặc lưới trùm tóc hoặc nơi làm việc không sạch sẽ.
Kể từ khi được triển khai, hệ thống đã giúp cải thiện các tiêu chuẩn vệ sinh và giúp nhân viên dễ dàng theo dõi an toàn thực phẩm, đồng thời dành nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc chuẩn bị bữa ăn, không chỉ kiểm tra quy trình.
Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong hoạt động đường sắt
Thị giác máy tính mang lại một loạt các lợi ích khi cải thiện an toàn, bảo trì và các hoạt động hàng ngày trong hệ thống đường sắt. Dưới đây là một số ưu điểm chính:
Bảo trì dự đoán: Bằng cách phát hiện các dấu hiệu sớm của sự hao mòn hoặc hư hỏng trên đường ray và cơ sở hạ tầng, Vision AI có thể giúp ngăn ngừa sự cố trước khi chúng xảy ra.
Giám sát 24/7: Không giống như thanh tra viên là con người, hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động liên tục mà không bị mệt mỏi hoặc cần thay 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 hoạt động hơn với nỗ lực bổ sung tối thiểu.
Mặc dù Vision AI mang lại nhiều lợi ích cho vận tải đường sắt, nhưng vẫn có những thách thức trong việc triển khai và bảo trì các hệ thống này. Dưới đây là một vài nhược điểm cần xem xét:
Các vấn đề về quyền riêng tư: Giám sát liên tục ở những khu vực công cộng có thể làm dấy lên các vấn đề đạo đức và sự khó chịu giữa hành khách và nhân viên.
Chi phí ban đầu cao: Việc thiết lập một hệ thống Vision AI, bao gồm camera, máy chủ và phần mềm AI, đòi hỏi khoản đầu tư trả trước đáng kể.
Tích hợp phức tạp: Việc tích hợp hệ thống thị giác máy tính với cơ sở hạ tầng hiện có, chẳng hạn như hệ thống tín hiệu hoặc điều khiển cũ, có thể là một thách thức về mặt kỹ thuật.
Những điều cần nhớ
Khi mạng lưới đường sắt phát triển, nhu cầu về các hệ thống thời gian thực cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy ngày càng tăng. Hệ thống thị giác máy tính sử dụng phát hiện đối tượng, kiểm tra cấu trúc và cảnh báo theo thời gian thực để giúp người vận hành ứng phó nhanh chóng và chính xác với các vấn đề.
Các công cụ AI cải thiện hoạt động hàng ngày và cũng làm giảm chi phí bảo trì dài hạn và rủi ro an toàn. Khi các công cụ này được cải thiện, AI được thiết lập để đóng một vai trò quan trọng trong việc làm cho hệ thống đường sắt hiệu quả hơn, phản ứng nhanh hơn và an toàn hơn.
