Tối ưu hóa thương mại hàng hải với thị giác máy tính trong các cảng

Với hơn 90% hàng hóa được vận chuyển bằng đường biển, các cảng biển là trung tâm thiết yếu của thương mại toàn cầu. Chúng đóng vai trò là các điểm kết nối quan trọng giữa đất liền và biển. Các cảng thường xử lý các lô hàng có giá trị như nguyên liệu thô, hàng hóa sản xuất và sản phẩm tiêu dùng, khiến chúng trở thành nhân tố cốt lõi trong supply chain quốc tế.

Trong nhiều năm qua, các công nghệ tiên tiến đã thay đổi cách chúng ta vận hành và quản lý các cảng biển trên toàn thế giới. Những đổi mới này đã giúp việc quản lý cảng trở nên nhanh chóng, an toàn và đáng tin cậy hơn. Các đổi mới gần đây tại các cảng thường liên quan đến artificial intelligence (AI).

Đặc biệt, computer vision (CV), một nhánh của AI, đang tạo ra những bước đột phá lớn trong hoạt động cảng. Vision AI giúp hệ thống máy tính có thể nhìn nhận và hiểu thông tin trực quan theo thời gian thực. Bằng cách phân tích hình ảnh và video, các mô hình computer vision như Ultralytics YOLO11 có thể nhận dạng các mẫu, phát hiện đối tượng và theo dõi chuyển động trong thời gian thực. Các thông tin chi tiết từ việc phân tích hình ảnh giúp các hoạt động trở nên hiệu quả và chính xác hơn, mang lại nhiều tiềm năng lớn trong quản lý cảng.

Ví dụ, Cảng Rotterdam, cảng biển lớn nhất châu Âu, sử dụng computer vision systems để tối ưu hóa lịch trình bảo trì. Các hệ thống hỗ trợ bằng AI của họ sử dụng tính năng giám sát video trực tiếp để theo dõi tàu thuyền và thiết bị cảng, giúp công nhân cảng dự đoán khi nào cần bảo trì. Việc giám sát thường xuyên giúp thiết bị hoạt động bền bỉ hơn và làm cho các hoạt động cảng trở nên mượt mà, nhanh chóng hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các ví dụ về cảng thông minh tận dụng công nghệ thị giác máy tính. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về những ưu điểm và nhược điểm khi áp dụng sự đổi mới này tại các cảng, đồng thời xem xét triển vọng tương lai của nó. Hãy bắt đầu ngay thôi!

Tầm quan trọng của các cảng thông minh#

Các cảng tiếp nhận lượng hàng hóa khổng lồ mỗi ngày và phải đối mặt với nhiều thách thức như duy trì hiệu quả vận hành, đảm bảo an toàn cho công nhân, giảm ùn tắc giao thông và ứng phó với thời tiết xấu. Ngay cả một giờ chậm trễ cũng có thể gây tốn kém cho các công ty vận tải biển.

Ví dụ, có các chi phí liên quan đến việc dỡ hàng quá lâu (phí lưu bãi/demurrage), giữ container quá lâu sau khi dỡ hàng (phí lưu container/detention), lưu kho hàng hóa tại cảng quá thời gian cho phép (phí lưu kho) và tàu đến chậm (phí đến muộn). Để tránh các khoản phạt tốn kém này, các công ty vận tải biển luôn cố gắng lập kế hoạch cẩn thận cho lịch trình, thời gian di chuyển và các hoạt động tại cảng.

Để quản lý các hoạt động cảng đồng thời giải quyết những thách thức này, các công ty vận tải biển và cơ quan quản lý cảng đang ngày càng hướng tới các giải pháp tự động hóa tiên tiến dựa trên AI. Đối với computer vision, các vision models có thể được huấn luyện trên các datasets khổng lồ chứa hình ảnh và video về hoạt động cảng.

Các model đã qua đào tạo có thể được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện và theo dõi container hàng hóa khi chúng được xếp và dỡ. Thị giác máy tính cũng có thể giúp củng cố an toàn cảng bằng cách theo dõi nhân viên cảng khi họ di chuyển các container hàng hóa hạng nặng.

Các ứng dụng của thị giác máy tính tại cảng#

Bây giờ chúng ta đã hiểu lý do tại sao công nghệ AI và thị giác máy tính lại quan trọng và có giá trị tại các cảng, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ví dụ về cảng thông minh để thấy cách ứng dụng thị giác máy tính.

Sử dụng thị giác máy tính để duy trì an toàn tại cảng#

Các mô hình computer vision, như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLOv8, có thể theo dõi công nhân và đảm bảo tuân thủ các quy tắc an toàn. Quá trình này diễn ra như thế nào? Cả YOLO11 và YOLOv8 đều hỗ trợ nhiều computer vision tasks, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng (object detection), giúp nhận diện và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video, và theo dõi đối tượng (object tracking), giúp giám sát chuyển động của các đối tượng này theo thời gian.

Các tác vụ này có thể được áp dụng trong nhiều trường hợp đảm bảo an toàn cho người lao động. Một ví dụ điển hình là sử dụng object detection để phát hiện thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE) của nhân viên cảng, chẳng hạn như mũ bảo hiểm và áo phản quang.

Fig 1. Ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLOv8 để phát hiện PPE nhằm tuân thủ an toàn cảng.

Tương tự, các hệ thống cảng thông minh tích hợp khả năng computer vision như object tracking cũng có thể được sử dụng để giám sát vị trí của công nhân và theo dõi chuyển động của họ trong thời gian thực nhằm phát hiện mối nguy hiểm và ngăn ngừa tai nạn.

Bằng cách phân tích cảnh quay video trực tiếp, các vision model có thể xác định các mối nguy hiểm tiềm ẩn, chẳng hạn như vật thể rơi hoặc công nhân đi vào các khu vực nguy hiểm. Hệ thống thậm chí có thể được cấu hình để gửi cảnh báo tức thì nếu công nhân vô tình đi vào khu vực hạn chế hoặc đến quá gần máy móc hạng nặng.

Điều hướng và giám sát tàu bằng AI tại cảng#

Computer vision solutions đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hoạt động điều hướng hàng hải. Các hệ thống hàng hải tích hợp computer vision, hệ thống nhận diện tự động AIS (các tín hiệu từ tàu bao gồm danh tính, vị trí, tốc độ, v.v.) và các cảm biến tiên tiến khác có thể được sử dụng để thu thập thông tin về vị trí của tàu. Dựa trên những thông tin này, hệ thống AI có thể lập bản đồ tuyến đường lý tưởng cho tàu giúp giảm tình trạng tắc nghẽn và tiết kiệm nhiên liệu. Những thông tin này cũng cho phép thủy thủ đoàn chuẩn bị cho các hoạt động tại cảng như bốc dỡ hàng hóa mà không cần phải chờ đợi.

Các kỹ thuật computer vision như nhận dạng đối tượng có thể được các cơ quan quản lý cảng sử dụng để phát hiện và theo dõi các đối tượng trên biển nhằm đảm bảo điều hướng an toàn. Ví dụ, Viện Nghiên cứu Vịnh Maine ở Portland sử dụng các AI-based camera systems để điều hướng tàu thuyền và đảm bảo an toàn. Các máy ảnh sử dụng computer vision để phát hiện tàu thuyền, phao, con người và các mối nguy hiểm hàng hải khác, ngay cả vào ban đêm hoặc trong điều kiện sương mù. Bằng cách phát hiện các chướng ngại vật trên biển, người điều khiển tàu có thể tránh tai nạn và di chuyển dễ dàng.

Fig 2. AI trong hàng hải: một camera tích hợp computer vision đang phát hiện các đối tượng trên biển.

Xử lý hàng hóa trở nên dễ dàng hơn nhờ số hóa cảng#

Xử lý hàng hóa là một trong những hoạt động phức tạp nhất tại các cảng do có sự tham gia của máy móc hạng nặng và nguy cơ rơi vật thể. Các nghiên cứu cho thấy hơn 63% port accidents xảy ra trong quá trình điều động hàng hóa và các hoạt động xếp dỡ. Những tai nạn này có thể được tránh khỏi bằng cách giảm nhu cầu tiếp cận của công nhân ở gần các container hoặc thiết bị cảng nặng đối với các tác vụ như đọc nhãn hoặc kiểm tra hư hỏng.

Các hệ thống vision có thể hỗ trợ điều này bằng cách nhận diện nhãn trên container, quét kích thước, loại, trọng lượng, niêm phong (seal) và điểm đến của chúng, hoặc phát hiện bất kỳ hư hỏng cấu trúc nào. Một nghiên cứu điển hình thú vị về điều này là Piraeus Container Terminal (PCT) của Hy Lạp. Cảng này sử dụng các camera tích hợp vision AI để kiểm tra xem các niêm phong trên container có còn nguyên vẹn hay không. Hệ thống chụp lại hình ảnh mặt trước của mỗi container trong quá trình bốc dỡ. Sau đó, object detection được áp dụng trên các hình ảnh để xác định vị trí niêm phong trên container. Nếu thiếu hoặc hỏng niêm phong, một cảnh báo sẽ được kích hoạt, thông báo cho cơ quan quản lý cảng tiến hành điều tra thêm.

Fig 3. Cảng container Piraeus ở Hy Lạp là một ví dụ điển hình về cảng thông minh.

Giám sát và kiểm soát truy cập tại các cảng thông minh#

Các tác vụ an ninh và giám sát tại cảng đòi hỏi sự chú ý liên tục. Nhân lực cần thiết để giám sát toàn bộ cảnh quan và hoạt động của một cảng là rất lớn. Ngay cả cảng nhỏ nhất thế giới, Depoe Bay ở Oregon, cũng bao phủ sáu mẫu Anh. Không gian rộng lớn và các container xếp sát nhau khiến con người gần như không thể giám sát thủ công suốt ngày đêm.

Sử dụng computer vision, hoạt động cảng có thể được giám sát tại nhiều điểm kiểm soát truy cập và mọi hành vi xâm nhập trái phép có thể được phát hiện ngay lập tức. Công nghệ Optical character recognition (OCR) và automatic number plate recognition (ANPR) có thể đọc biển số xe ra vào cảng để phát hiện các phương tiện không có quyền truy cập. Để tăng cường lớp bảo mật, các hệ thống facial recognition cũng có thể được sử dụng để xác minh chéo danh tính của tài xế và hành khách bên trong xe.

Fig 4. Ví dụ về việc sử dụng computer vision để đọc biển số xe ô tô.

Ví dụ, Port of Valencia ở Tây Ban Nha đang sử dụng một hệ thống computer vision bao gồm các drone tự động, kết nối 5G và kính thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh cảng. Các Autonomous drones được sử dụng để tuần tra cảng thường xuyên và dữ liệu video được phân tích bằng các hệ thống dựa trên vision thông qua mạng 5G. Các mô hình computer vision tìm kiếm các hành vi xâm nhập hoặc hoạt động đáng ngờ. Khi phát hiện bất kỳ điểm bất thường nào, cảnh báo sẽ được tạo ra. Sử dụng kính AR, đội ngũ an ninh thậm chí có thể xem xét khu vực được cảnh báo để hiểu mức độ nghiêm trọng của sự cố.

Phát hiện tràn dầu với sự trợ giúp của Vision AI#

Tràn dầu gây ra mối đe dọa lớn về môi trường, đặc biệt là trong các hoạt động bốc dỡ hàng hóa tại cảng. Các nghiên cứu chỉ ra rằng khoảng 29% các sự cố medium and small-scale oil spills (7 - 700 tấn) xảy ra trong các hoạt động này. Mặc dù những sự cố tràn dầu này có thể không dễ nhìn thấy và có vẻ vô hại, hậu quả môi trường của chúng có thể vô cùng nghiêm trọng.

Việc giám sát thủ công các vụ tràn dầu như vậy đặc biệt khó khăn trong các khu vực cảng lớn. Để giải quyết vấn đề này, các camera cảm biến nước tiên tiến được trang bị phần mềm thị giác máy tính có thể cung cấp một giải pháp hiệu quả. Bằng cách phân tích cảnh quay video, các hệ thống này có thể phát hiện tràn dầu trong thời gian thực, cho phép phản ứng và thực hiện các nỗ lực làm sạch kịp thời.

Fig 5. Ví dụ về cảng thông minh: Phát hiện sự cố tràn dầu trên đại dương.

Trên thực tế, Port of Antwerp, cảng lớn thứ hai châu Âu, sử dụng công nghệ computer vision để giảm thiểu tác động của sự cố tràn dầu. Các drone điều khiển từ xa giám sát các khu vực mặt nước xung quanh. Được trang bị khả năng computer vision, những drone này có thể phát hiện các vết dầu tràn ở các khu vực lân cận cảng. Điều này giúp cơ quan quản lý cảng xác định và xử lý kịp thời các khu vực tràn dầu tập trung, qua đó cải thiện chất lượng nước dọc theo các bờ biển.

Lợi ích và hạn chế của thị giác máy tính tại cảng#

Việc áp dụng thị giác máy tính trong quản lý cảng mang lại nhiều ưu điểm và thúc đẩy các giải pháp phù hợp cho những thách thức đặc thù. Dưới đây là cái nhìn nhanh về một số lợi ích này:

• Cải thiện logistics hàng hải: AI in maritime supply chains đang mang lại một mức độ hiệu quả hoạt động mới cho ngành logistics. Các hệ thống dựa trên vision có thể được sử dụng để giám sát việc trao đổi hàng hóa giữa các tuyến đường vận chuyển, dịch vụ cảng, xử lý hàng hóa, v.v.

• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Với thông tin chi tiết từ phân tích hình ảnh và video, ban quản lý cảng có thể đưa ra các quyết định sáng suốt.

• Dự báo tuyến đường tốt hơn: Các hệ thống Vision AI có thể phân tích dữ liệu trực quan, chẳng hạn như cảnh quay trực tiếp từ cảng và tàu, để hỗ trợ các thuật toán AI trong việc gợi ý các tuyến đường tối ưu.

• Giảm chi phí lao động: Bằng cách tự động hóa các tác vụ như giám sát tàu, phân loại hàng hóa và theo dõi tàu thông qua thị giác máy tính, các cảng có thể giảm sự phụ thuộc vào lao động con người.

Mặc dù các giải pháp CV mang lại nhiều ưu điểm, việc triển khai chúng tại các cảng có một số thách thức cần xem xét. Dưới đây là một số hạn chế cần lưu ý:

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Triển khai các ứng dụng thị giác máy tính tiêu chuẩn công nghiệp tại cảng đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng, chuyên môn AI và cơ sở hạ tầng tính toán.

• Hạn chế về môi trường: Điều kiện thời tiết không nhất quán, đặc biệt là ở các vùng ven biển, như mưa và sương mù, có thể ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh và video, dẫn đến hiệu suất của model AI bị giảm sút.

• Sự đa dạng về kích thước container: Container hàng hóa khác nhau về kích thước, màu sắc, nhãn mác và hình dạng, gây khó khăn cho các hệ thống dựa trên thị giác trong việc theo dõi. Các model thị giác máy tính có thể yêu cầu đào tạo bổ sung để xử lý sự đa dạng này.

• Kết nối mạng không nhất quán: Kết nối mạng ổn định là chìa khóa cho các hệ thống thị giác máy tính dựa trên đám mây, vì sự gián đoạn có thể gây ra chậm trễ, kém hiệu quả và rủi ro an toàn trong các hoạt động cảng.

Tương lai của thị giác máy tính tại cảng#

Theo các báo cáo, smart port market toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng là 24,16%, đạt 6,1 tỷ USD vào năm 2033. Sự tăng trưởng này nhấn mạnh việc ứng dụng ngày càng nhiều các công nghệ tiên tiến như AI, computer vision và Internet of Things (IoT) trong các hoạt động cảng hiện đại. Khi các cảng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, computer vision sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ, cải thiện an toàn và nâng cao hiệu suất vận hành.

Khi kết hợp với các công nghệ như IoT, blockchain và dữ liệu lớn, thị giác máy tính dự kiến sẽ cho phép các giải pháp hỗ trợ AI tiên tiến và phức tạp, chẳng hạn như theo dõi hàng hóa thời gian thực và bảo trì dự đoán cho thiết bị cảng. Những đổi mới này sẽ hợp lý hóa hoạt động cảng và thúc đẩy sự bền vững bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và giảm phát thải carbon.

Các điểm chính về cảng thông minh#

Bằng cách tích hợp thị giác máy tính vào quản lý cảng, chúng ta có thể nâng cao an toàn, hiệu quả và an ninh. Từ việc giám sát hoạt động của công nhân đến tự động hóa các tác vụ phức tạp như xử lý hàng hóa và điều hướng tàu, các ứng dụng thị giác máy tính có thể cung cấp nhiều ứng dụng rộng rãi và giải quyết các thách thức quan trọng trong quản lý cảng.

Xu hướng tự động hóa và các quy trình dựa trên AI làm nổi bật tiềm năng của các giải pháp Vision AI. Bằng cách áp dụng các công nghệ tiên tiến này, các cảng có thể khẳng định vị thế là những đơn vị dẫn đầu trong ngành hàng hải toàn cầu, góp phần vào tăng trưởng kinh tế và bền vững môi trường.

Hãy tham gia our community và khám phá GitHub repository của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các ứng dụng thú vị khác của AI in manufacturing và computer vision in healthcare.