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, cảng là các trung tâm thiết yếu cho thương mại toàn cầu. Chúng đóng vai trò là những 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 mắt xích quan trọng trong chuỗi cung ứng quốc tế.

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

Đặc biệt, thị giác máy tính (CV), một phân nhánh của AI, đang tạo ra những làn sóng mạnh mẽ trong hoạt động vận hành cảng. Vision AI giúp các hệ thống máy tính có khả năng nhìn và hiểu thông tin hình ảnh trong thời gian thực. Bằng cách phân tích hình ảnh và video, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể nhận dạng các mẫu, phát hiện vật thể và theo dõi chuyển động trong thời gian thực. Những thông tin chi tiết từ phân tích hình ảnh cho phép các hoạt động vận hành hiệu quả và chính xác hơn, mở ra nhiều tiềm năng trong quản lý cảng.

Ví dụ, Cảng Rotterdam, cảng biển lớn nhất ở châu Âu, sử dụng các hệ thống thị giác máy tính để tối ưu hóa lịch trình bảo trì. Các hệ thống hỗ trợ bởi AI của họ sử dụng giám sát video trực tiếp để theo dõi tàu và thiết bị cảng, giúp công nhân cảng dự đoán thời điểm cần bảo trì. Việc giám sát thường xuyên giúp thiết bị hoạt động bền bỉ hơn và khiến các hoạt động vận hành cảng trở nên trơn tru và 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!

Link to this sectionTầm 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 hoạt động cảng trong khi giải quyết những thách thức này, các công ty vận tải biển và cơ quan quản lý cảng đang ngày càng chuyển sang sử dụng các giải pháp tự động hóa dựa trên AI tiên tiến. Liên quan đến thị giác máy tính, các vision model có thể được đào tạo trên các dataset khổng lồ chứa hình ảnh và clip video về hoạt động của 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.

Link to this sectionCác 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.

Link to this sectionSử dụng thị giác máy tính để duy trì an toàn tại cảng#

Các model thị giác máy tính, như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLOv8, có thể theo dõi công nhân và đảm bảo tuân thủ các giao thức an toàn. Việc này hoạt động như thế nào? Cả YOLO11 và YOLOv8 đều hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện vật thể (object detection), giúp nhận diện và phân loại vật thể trong hình ảnh hoặc video, và theo dõi vật thể (object tracking), giúp giám sát chuyển động của các vật thể này theo thời gian.

Các tác vụ này có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp an toàn cho công nhân. Một ví dụ điển hình là sử dụng object detection để phát hiện các thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) trên nhân viên cảng, chẳng hạn như mũ bảo hộ và áo phản quang.

Hình 1. Một ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLOv8 để phát hiện PPE nhằm tuân thủ an toàn tại cảng.

Tương tự, các hệ thống cảng thông minh đã được tích hợp các tính năng thị giác máy tính 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 các 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.

Link to this sectionĐiều hướng và giám sát tàu bằng AI tại cảng#

Các giải pháp thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện điều hướng hàng hải. Các hệ thống hàng hải tích hợp thị giác máy tính, truyền tín hiệu AIS (Automatic Identification System - các tín hiệu từ tàu chứa thông tin nhận dạng, vị trí, tốc độ, v.v.) và các cảm biến tiên tiến khác có thể được sử dụng để thu thập thông tin chi tiết về vị trí của tàu. Dựa trên những thông tin này, hệ thống AI có thể vạch ra tuyến đường lý tưởng cho tàu với tình trạng ít ùn tắc hơn và tối ưu hóa nhiên liệu. Những hiểu biết này cũng cho phép thủy thủ đoàn chuẩn bị cho các hoạt động tại cảng như xếp và dỡ hàng mà không cần chờ đợi.

Các kỹ thuật thị giác máy tính như object detection có thể được cơ quan quản lý cảng sử dụng để phát hiện và theo dõi các vật thể trên biển nhằm đảm bảo an toàn điều hướng. Ví dụ, Viện Nghiên cứu Vịnh Maine ở Portland sử dụng các hệ thống camera dựa trên AI để điều hướng và đảm bảo an toàn cho tàu. Camera sử dụng thị giác máy tính để phát hiện tàu thuyền, phao, 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 vận hành tàu có thể tránh tai nạn và điều hướng dễ dàng.

Hình 2. AI trong hàng hải: camera hỗ trợ thị giác máy tính phát hiện vật thể trên biển.

Link to this sectionXử 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 sự tham gia của máy móc hạng nặng và nguy cơ vật thể rơi. Các nghiên cứu cho thấy hơn 63% tai nạn tại cảng xảy ra trong quá trình điều động hàng hóa và xếp hoặc dỡ hàng. Những tai nạn này có thể tránh được bằng cách giảm nhu cầu công nhân phải có mặt gần các container hoặc thiết bị cảng hạng nặng cho các tác vụ như đọc nhãn hoặc kiểm tra hư hỏng.

Các hệ thống thị giác có thể giúp thực hiện điều này bằng cách nhận dạng nhãn trên container, quét kích thước, loại, trọng lượng, niêm phong 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) tại Hy Lạp. Cảng này sử dụng các camera tích hợp Vision AI để kiểm tra xem niêm phong trên các container còn nguyên vẹn hay không. Hệ thống chụp ảnh mặt trước của từng container trong khi xếp hoặc dỡ hàng. Sau đó, object detection được áp dụng trên các hình ảnh để xác định vị trí niêm phong trên container. Nếu niêm phong bị thiếu hoặc hư hỏng, một cảnh báo sẽ được kích hoạt, thông báo cho cơ quan quản lý cảng để điều tra thêm.

Hình 3. Bến container Piraeus tại Hy Lạp là một ví dụ điển hình về cảng thông minh.

Link to this sectionGiám 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 thị giác máy tính, các hoạt động của cảng có thể được giám sát tại nhiều điểm truy cập và bất kỳ sự xâm nhập trái phép nào cũng có thể được phát hiện ngay lập tức. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và nhận dạng biển số xe tự động (ANPR) có thể đọc biển số xe ra vào cảng để phát hiện bất kỳ phương tiện nào không được phép. Để tăng cường thêm lớp bảo mật, các hệ thống nhận diện khuôn mặt cũng có thể được sử dụng để đối chiếu danh tính của tài xế và hành khách bên trong xe.

Hình 4. Một ví dụ về việc sử dụng thị giác máy tính để đọc biển số xe.

Ví dụ, Port of Valencia tại Tây Ban Nha đang sử dụng một hệ thống thị giác máy tính bao gồm các máy bay không người lái tự hành (drone), kết nối 5G và kính thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh cảng. Các máy bay không người lái tự hành được sử dụng để tuần tra cảng thường xuyên, và nguồn cấp dữ liệu video được phân tích bằng các hệ thống dựa trên thị giác thông qua mạng 5G. Các model thị giác máy tính tìm kiếm bất kỳ sự xâm nhập hoặc hoạt động đáng ngờ nào. Khi có bất cứ điều gì bất thường được phát hiện, cảnh báo sẽ được tạo ra. Sử dụng kính AR, đội ngũ an ninh thậm chí có thể quan sát khu vực được cảnh báo để hiểu mức độ nghiêm trọng của sự việc.

Link to this sectionPhát hiện tràn dầu với sự trợ giúp của Vision AI#

Tràn dầu gây ra mối đe dọa đáng kể cho môi trường, đặc biệt là trong các hoạt động xếp và dỡ hàng tại cảng. Các nghiên cứu chỉ ra rằng khoảng 29% các vụ tràn dầu quy mô vừa và nhỏ (7 - 700 tấn) xảy ra trong các hoạt động này. Mặc dù những vụ tràn dầu này có thể không dễ dàng nhìn thấy và có vẻ vô hại, nhưng hậu quả môi trường của chúng có thể rất 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.

Hình 5. Một ví dụ về cảng thông minh: Phát hiện tràn dầu trên đại dương.

Trên thực tế, Port of Antwerp, cảng lớn thứ hai châu Âu, sử dụng công nghệ thị giác máy tính để giảm thiểu tác động của tràn dầu. Các máy bay không người lái điều khiển từ xa giám sát các khu vực nước xung quanh. Được trang bị khả năng thị giác máy tính, các máy bay không người lái này có thể phát hiện tràn dầu ở các khu vực cảng lân cận. Điều này cho phép cơ quan quản lý cảng xác định và xử lý kịp thời các khu vực tràn dầu tập trung, từ đó cải thiện chất lượng nước dọc theo bờ biển.

Link to this sectionLợi 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 trong hàng hải trong chuỗi cung ứng đang mang lại mức độ hiệu quả vận hành mới cho logistics. Các hệ thống dựa trên thị giác 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.

Link to this sectionTương lai của thị giác máy tính tại cảng#

Theo các báo cáo, thị trường cảng thông minh toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) ấn tượng là 24,16%, đạt 6,1 tỷ USD vào năm 2033. Sự tăng trưởng này nêu bật việc sử dụng ngày càng nhiều các công nghệ tiên tiến như AI, thị giác máy tính và Internet vạn vật (IoT) trong các hoạt động vận hành cảng hiện đại. Khi các cảng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, thị giác máy tính sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ, cải thiện an toàn và tăng cường hiệu quả 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.

Link to this sectionCác 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.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các ứng dụng thú vị khác của AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe.