Tối ưu hóa hoạt động thương mại hàng hải tại cảng bằng thị giác máy tính

Hơn 90% hàng hóa được vận chuyển bằng đường biển, khiến cảng trở thành những trung tâm thiết yếu của thương mại toàn cầu. Cảng đóng vai trò kết nối quan trọng giữa đất liền và biển cả. Cảng thường xử lý các lô hàng có giá trị như nguyên liệu thô, hàng hóa thành phẩm và sản phẩm tiêu dùng, qua đó giữ vai trò then chốt trong chuỗi cung ứng quốc tế.

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

Đặc biệt, thị giác máy tính (CV), một nhánh của AI, đang tạo ra bước đột phá lớn trong hoạt động cảng. AI thị giác giúp hệ thống máy tính có thể quan sát và hiểu thông tin hình ảnh theo thời gian thực. Bằng cách phân tích hình ảnh và video, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể nhận diện mẫu, phát hiện đối tượng và theo dõi chuyển động theo thời gian thực. Thông tin chuyên sâu từ phân tích hình ảnh giúp hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, mở ra nhiều tiềm năng trong quản lý cảng.

Ví dụ, Cảng Rotterdam, cảng biển lớn nhất châu Âu, sử dụng hệ thống thị giác máy tính để tối ưu hóa lịch bảo trì. Các hệ thống ứng dụng AI sử dụng giám sát video trực tiếp để theo dõi tàu thuyền và thiết bị cảng, giúp nhân viên cảng dự đoán thời điểm cần bảo trì. Việc giám sát thường xuyên giúp thiết bị hoạt động lâu hơn và khiến các hoạt động tại cảng diễn ra trơn tru, nhanh chóng hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu nhiều ví dụ về cảng thông minh ứng dụng công nghệ thị giác máy tính. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về ưu và nhược điểm của việc sử dụng công nghệ này tại cảng, đồng thời xem xét triển vọng trong tương lai. Hãy bắt đầu!

Tầm quan trọng của cảng thông minh#

Cảng tiếp nhận lượng hàng hóa khổng lồ mỗi ngày và phải đối mặt với những thách thức như duy trì hiệu quả hoạt động, đảm bảo an toàn cho người lao động, giảm ùn tắc giao thông và ứng phó với thời tiết xấu. Chỉ một giờ chậm trễ cũng có thể gây tốn kém cho các công ty vận tải biển.

Ví dụ, các chi phí có thể phát sinh khi mất quá nhiều thời gian dỡ hàng (phí lưu tàu), giữ container quá lâu sau khi dỡ hàng (phí lưu container), lưu kho hàng hóa tại cảng thêm thời gian (phí lưu kho) và tàu đến muộn (phí đến muộn). Để tránh những khoản phạt tốn kém này, các công ty vận tải biển cố gắng lập kế hoạch cẩn thận cho lịch trình, thời gian di chuyển và hoạt động tại cảng.

Để quản lý hoạt động cảng đồng thời giải quyết những thách thức này, các công ty vận tải biển và cơ quan quản lý cảng ngày càng chuyển sang sử dụng các giải pháp tự động hóa tiên tiến ứng dụng AI. Trong lĩnh vực thị giác máy tính, model thị giác có thể được huấn luyện trên các dataset khổng lồ gồm hình ảnh và video về hoạt động cảng.

Các model đã huấn luyện có thể được dùng cho những tác vụ như phát hiện và theo dõi container hàng hóa khi chúng được bốc dỡ. Thị giác máy tính cũng có thể góp phần tăng cường an toàn cảng bằng cách theo dõi nhân viên di chuyển các container hàng hóa nặng.

Ứng dụng thị giác máy tính tại cảng#

Giờ đây, khi đã hiểu vì sao công nghệ AI và thị giác máy tính quan trọng và hữu ích tại cảng, hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn một số ví dụ về cảng thông minh cho thấy cách ứng dụng thị giác máy tính.

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

Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLOv8 có thể theo dõi người lao động và đảm bảo tuân thủ các quy trình an toàn. Cách thức hoạt động ra sao? Cả YOLO11 và YOLOv8 đều hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, giúp xác định và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video, và theo dõi đối tượng, giúp giám sát chuyển động của các đối tượng đó theo thời gian.

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

Hình 1. Ví dụ sử dụng Ultralytics YOLOv8 để phát hiện PPE nhằm đảm bảo tuân thủ an toàn tại cảng.

Tương tự, các hệ thống cảng thông minh được tích hợp những khả năng thị giác máy tính như theo dõi đối tượng cũng có thể được dùng để giám sát vị trí nhân viên và theo dõi chuyển động của họ theo thời gian thực nhằm phát hiện mối nguy và ngăn ngừa tai nạn.

Bằng cách phân tích video trực tiếp, các model thị giác có thể xác định những mối nguy tiềm ẩn, chẳng hạn như vật thể rơi hoặc nhân viên đi vào khu vực có nguy cơ. Hệ thống thậm chí có thể được cấu hình để gửi cảnh báo tức thì nếu nhân viên 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#

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, tín hiệu từ Hệ thống nhận dạng tự động (AIS) (tín hiệu từ tàu chứa thông tin về danh tính, vị trí, tốc độ, v.v.) và các cảm biến tiên tiến khác có thể cung cấp thông tin chi tiết về vị trí của tàu. Dựa trên những thông tin này, hệ thống AI có thể lập lộ trình tối ưu cho tàu, giảm ùn tắc và tiết kiệm nhiên liệu. Những thông tin này cũng cho phép thủy thủ đoàn chuẩn bị cảng cho các hoạt động như bốc dỡ hàng mà không phải chờ đợi.

Các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện đối tượng có thể được cơ quan quản lý cảng sử dụng để phát hiện và theo dõi vật thể trên biển, đảm bảo điều hướng an toàn. Ví dụ, Viện Nghiên cứu Vịnh Maine ở Portland sử dụng hệ thống camera dựa trên AI để điều hướng tàu và đảm bảo an toàn. Camera sử dụng thị giác máy tính để phát hiện tàu, thuyền, phao, người và các mối nguy hàng hải khác, kể cả vào ban đêm hoặc trong điều kiện sương mù. Bằng cách phát hiện 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 tích hợp thị giác máy tính phát hiện vật thể trên biển.

Số hóa cảng giúp đơn giản hóa việc xử lý hàng hóa#

Xử lý hàng hóa là một trong những hoạt động phức tạp hơn tại cảng do phải sử dụng máy móc hạng nặng và có nguy cơ vật thể rơi. Các nghiên cứu cho thấy hơn 63% tai nạn tại cảng xảy ra trong quá trình di chuyển hàng hóa và bốc dỡ. Có thể tránh những tai nạn này bằng cách giảm nhu cầu để nhân viên tiếp cận container hoặc thiết bị hạng nặng của cảng để thực hiện các công việc như đọc nhãn hoặc kiểm tra hư hỏng.

Các hệ thống thị giác có thể hỗ trợ việc này bằng cách nhận dạng nhãn trên container, quét kích thước, loại, trọng lượng, niêm phong và điểm đến của container, hoặc phát hiện hư hỏng kết cấu. Một nghiên cứu điển hình thú vị là Cảng container Piraeus (PCT) của Hy Lạp. Cảng này sử dụng camera tích hợp AI thị giác để kiểm tra niêm phong container còn nguyên vẹn hay không. Hệ thống chụp ảnh mặt trước của mỗi container trong quá trình bốc dỡ. Sau đó, hệ thống dùng phát hiện đối tượng trên ảnh để xác định vị trí niêm phong trên container. Nếu niêm phong bị mất hoặc hư hỏng, cảnh báo sẽ được kích hoạt để thông báo cho cơ quan quản lý cảng tiến hành điều tra thêm.

Hình 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 cảng thông minh#

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

Nhờ thị giác máy tính, có thể giám sát hoạt động cảng tại nhiều điểm ra vào và phát hiện tức thì mọi trường hợp xâm nhập trái phép. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và nhận dạng biển số tự động (ANPR) có thể đọc biển số xe ra vào cảng để phát hiện phương tiện không được phép. Để tăng cường bảo mật, hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng có thể được sử dụng để xác minh chéo danh tính tài xế và hành khách bên trong xe.

Hình 4. Ví dụ sử dụng thị giác máy tính để đọc biển số ô tô.

Ví dụ, Cảng Valencia ở Tây Ban Nha đang sử dụng hệ thống thị giác máy tính gồm drone tự hành, kết nối 5G và kính thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh cảng. Drone tự hành được dùng để tuần tra cảng thường xuyên, còn luồng video được phân tích bằng các hệ thống dựa trên thị giác qua mạng 5G. Các model thị giác máy tính tìm kiếm hành vi xâm nhập hoặc hoạt động đáng ngờ. Khi phát hiện điều bất thường, hệ thống sẽ tạo cảnh báo. Với kính AR, đội ngũ an ninh thậm chí có thể quan sát khu vực được cảnh báo để đánh giá mức độ nghiêm trọng của sự việc.

Phát hiện sự cố tràn dầu với sự hỗ trợ của AI thị giác#

Sự cố tràn dầu là mối đe dọa đáng kể đối với môi trường, đặc biệt trong các hoạt động bốc dỡ tại cảng. Các nghiên cứu cho thấy khoảng 29% sự cố tràn dầu quy mô vừa và nhỏ (7 - 700 tấn) xảy ra trong những hoạt động này. Dù những sự cố tràn dầu này có thể khó nhìn thấy và dường như vô hại, hậu quả đối với môi trường có thể rất nghiêm trọng.

Việc giám sát thủ công các sự cố tràn dầu như vậy đặc biệt khó khăn tại những khu vực cảng rộng lớn. Để giải quyết vấn đề này, camera cảm biến nước tiên tiến được trang bị phần mềm thị giác máy tính có thể mang lại giải pháp hiệu quả. Bằng cách phân tích video, các hệ thống này có thể phát hiện sự cố tràn dầu theo thời gian thực, cho phép ứng phó và xử lý nhanh chóng.

Hình 5. Ví dụ về cảng thông minh: phát hiện sự cố tràn dầu trên biển.

Trên thực tế, Cảng Antwerp, cảng lớn thứ hai châu Âu, sử dụng công nghệ thị giác máy tính để giảm thiểu tác động của sự cố tràn dầu. Drone điều khiển từ xa giám sát các vùng nước xung quanh. Được trang bị khả năng thị giác máy tính, các drone này có thể phát hiện sự cố tràn dầu tại những khu vực gần cảng. Nhờ đó, cơ quan quản lý cảng có thể nhanh chóng xác định và xử lý các khu vực dầu loang đậm đặc, qua đó cải thiện chất lượng nước dọc bờ biển.

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

Ứng dụng thị giác máy tính trong quản lý cảng mang lại nhiều lợi ích và thúc đẩy các giải pháp phù hợp với những thách thức riêng. Dưới đây là tổng quan nhanh về một số lợi ích:

• Cải thiện logistics hàng hải: AI trong hàng hải đang nâng cao hiệu quả vận hành của chuỗi cung ứng logistics. Các hệ thống dựa trên thị giác có thể được sử dụng để giám sát hoạt động trao đổi hàng hóa giữa các tuyến vận tải biển, dịch vụ cảng, xử lý hàng hóa, v.v.

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

• Dự báo tuyến đường tốt hơn: Các hệ thống AI thị giác có thể phân tích dữ liệu hình ảnh, chẳng hạn như video trực tiếp từ cảng và tàu, để hỗ trợ thuật toán AI đề xuất tuyến đường tối ưu.

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

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

• Chi phí ban đầu cao: Việc triển khai các ứng dụng thị giác máy tính đạt tiêu chuẩn ngành tại cảng đòi hỏi khoản đầu tư đáng kể vào phần cứng, chuyên môn AI và hạ tầng tính toán.

• Hạn chế về môi trường: Điều kiện thời tiết không ổn định, đặc biệt tại các khu vực ven biển, chẳng hạn như mưa và sương mù, có thể ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh và video, dẫn đến hiệu suất model AI kém.

• Kích thước container vận tải đa dạng: Container vận tải có kích thước, màu sắc, nhãn và hình dạng khác nhau, khiến các hệ thống dựa trên thị giác khó theo dõi. Model thị giác máy tính có thể cần được huấn luyện bổ sung để xử lý sự đa dạng này.

• Kết nối mạng không ổn định: Kết nối mạng ổn định là yếu tố then chốt đối với các hệ thống thị giác máy tính dựa trên cloud, vì sự cố kết nối có thể gây chậm trễ, kém hiệu quả và rủi ro an toàn trong hoạt động cảng.

Tương lai của thị giác máy tính tại cảng#

Theo các báo cáo, thị trường cảng thông minh toàn cầu được dự báo tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) ấn tượng 24,16%, đạt 6,1 tỷ USD vào năm 2033. Mức tăng trưởng này cho thấy việc ứng dụng ngày càng phổ biến các công nghệ tiên tiến như AI, thị giác máy tính và Internet vạn vật (IoT) trong hoạt động cảng hiện đại. Khi cảng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, thị giác máy tính nhiều khả năng sẽ đóng vai trò then chốt trong tự động hóa tác vụ, cải thiện an toàn và nâng cao hiệu quả vận hành.

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

Những điểm chính về cảng thông minh#

Bằng cách tích hợp thị giác máy tính vào quản lý cảng, chúng ta có thể nâng cao mức độ an toàn, hiệu quả và bảo mật. Từ giám sát hoạt động của nhân viên 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 đáp ứng nhiều nhu cầu và giải quyết những thách thức trọng yếu trong quản lý cảng.

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

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem repository 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 y tế.