Tối ưu hóa thương mại hàng hải với computer vision tại các cảng

Với hơn 90% hàng hóa được vận chuyển bằng đường biển, các cảng đóng vai trò là trung tâm thiết yếu cho thương mại toàn cầu. Chúng đóng vai trò là cầu 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 nên then chốt đối với 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 đã giúp việc quản lý cảng trở nên 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).

Cụ thể, thị giác máy tính (CV), một phân nhánh của AI, đang tạo ra những làn sóng lớn trong hoạt động cảng. Vision AI giúp các hệ thống máy tính có khả năng nhìn và hiểu thông tin trực quan 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 các mẫu, phát hiện đối tượng và theo dõi chuyển động trong thời gian thực. Những thông tin chi tiết từ phân tích hình ảnh giúp các hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, mang lại tiềm năng lớn trong việc quản lý cảng.

Ví dụ, Cảng Rotterdam, cảng biển lớn nhất Châu Âu, sử dụng các hệ thống thị giác máy tính để tối ưu hóa lịch bảo trì. Các hệ thống dựa trên AI của họ sử dụng tính năng 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, đồng thời giúp các hoạt động tại cảng diễn ra trôi chảy và nhanh chóng hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá nhiều 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 của việc ứng dụng sự đổi mới này tại các cảng, đồng thời xem xét triển vọng tương lai của nó. Hãy cùng bắt đầu!

Link to this sectionTầm quan trọng của các cảng thông minh#

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

Ví dụ, có những chi phí liên quan đến việc dỡ hàng quá lâu (phí lưu kho bãi/demurrage), giữ container quá lâu sau khi dỡ hàng (phí lưu container/detention), lưu kho hàng hóa tại cảng thêm thời gian (phí lưu kho) và tàu đến muộn (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 ngày càng chuyển hướng sang các giải pháp tự động hóa dựa trên AI tiên tiến. Đối với thị giác máy tính, các model thị giác có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ về hình ảnh và video quay lại 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 bốc và dỡ. Thị giác máy tính cũng có thể giúp tăng cường an toàn cảng bằng cách theo dõi nhân viên cảng khi họ di chuyển các container hàng hóa nặng.

Link to this sectionỨng dụng của thị giác máy tính tại các cảng#

Bây giờ chúng ta đã hiểu 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 thể hiện 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 quy định an toàn. Điều 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 đối tượng, giúp nhận diện và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc video, và theo dõi đối tượng, giúp giám sát chuyển động của các đối tượng này theo thời gian.

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

Hình 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 đã được tích hợp các tính năng thị giác máy tính như theo dõi đối tượng 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 model thị giác có thể xác định các mối nguy hiểm tiềm tàng, chẳng hạn như vật 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 tiến quá gần máy móc hạng nặng.

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

Các giải pháp thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện điều hướng hàng hải. Các hệ thống hàng hải được tích hợp thị giác máy tính, truyền tải Hệ thống Nhận dạng Tự động (AIS) (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 hiểu rõ vị trí của tàu. Dựa trên những thông tin này, hệ thống AI có thể vạch ra lộ trình lý tưởng cho tàu với mức độ ùn tắc thấp hơn 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 và dỡ hàng mà không mất thời gian chờ đợi.

Các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện 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 an toàn hàng hải. 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 thuyền. Các 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 hơn.

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

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

Các hệ thống thị giác có thể giúp đạt được điều này bằng cách nhận diện nhãn trên container, quét kích thước, loại, trọng lượng, niêm phong, điểm đến hoặc phát hiện bất kỳ hư hỏng cấu trúc nào. Một nghiên cứu điển hình thú vị là Piraeus Container Terminal (PCT) của Hy Lạp. Cảng này sử dụng các camera tích hợp Vision AI để kiểm tra xem niêm phong trên container còn nguyên vẹn hay không. Hệ thống chụp ảnh mặt trước của mỗi container trong quá trình bốc hoặc dỡ hàng. Sau đó, công nghệ phát hiện đối tượng được áp dụng trên hình ảnh để xác định vị trí niêm phong trên các container. Nếu niêm phong bị thiếu hoặc hư hỏng, một cảnh báo sẽ được kích hoạt để thông báo cho cơ quan chức năng tại cảng kiểm tra thêm.

Hình 3. Piraeus container terminal ở 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 trên thế giới, Depoe Bay ở Oregon, cũng bao phủ sáu mẫu Anh. Không gian rộng lớn và các container xếp chồng lên nhau khiến con người hầu như không thể giám sát thủ công suốt ngày đêm.

Sử dụng thị giác máy tính, các hoạt động cảng có thể được giám sát tại nhiều điểm truy cập và mọi sự xâm nhập trái phép đều có thể được phát hiện ngay lập tức. 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 bất kỳ phương tiện trái phép nào. Để có thêm một lớp bảo mật, các hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng có thể được sử dụng để đối chiếu danh tính của tài xế và hành khách bên trong xe.

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

Ví dụ, Cảng Valencia ở Tây Ban Nha đang sử dụng một hệ thống thị giác máy tính bao gồm máy bay không người lái tự hành, kết nối 5G và kính thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh cảng. 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, các cảnh báo sẽ được tạo ra. Sử dụng kính AR, đội an ninh thậm chí có thể xem khu vực bị cảnh báo để hiểu mức độ nghiêm trọng của vụ việc.

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

Tràn dầu gây ra mối đe dọa môi trường đáng kể, đặc biệt là trong các hoạt động bốc 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 vết dầu loang này có thể không dễ 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 rộng 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 theo thời gian thực, cho phép phản ứng và thực hiện các biện pháp làm sạch kịp thời.

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

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 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, những máy bay không người lái này có thể phát hiện tràn dầu ở các khu vực cảng gần đó. 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 các cảng#

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

• Cải thiện hậu cần hàng hải: AI trong hàng hải chuỗi cung ứng đang mang lại mức độ hiệu quả hoạt động mới cho ngành hậu cần. Các hệ thống dựa trên thị giác có thể được sử dụng để giám sát việc trao đổi hàng hóa giữa các tuyến vận tải, dịch vụ cảng, xử lý hàng hóa, v.v.

• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Với những hiểu biết từ việc 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 các cảng và tàu, để hỗ trợ các thuật toán AI đề xuất 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 cung cấp nhiều ưu điểm, nhưng việc triển khai chúng tại các cảng cũng có những thách thức cần xem xét. 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 tiêu chuẩn công nghiệp tại các cảng đòi hỏi sự đầu tư đáng kể về phần cứng, chuyên môn AI và cơ sở hạ tầng tính toán.

• Ràng buộc về môi trường: Điều kiện thời tiết không nhất quán, đặc biệt là ở các khu vực 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 hàng hóa: Container vận chuyển 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 cần được đào tạo thêm để xử lý sự đa dạng này.

• Kết nối mạng không ổn định: Kết nối mạng ổn định là yếu tố then chốt cho các hệ thống thị giác máy tính dựa trên đám mây, vì sự gián đoạn có thể gây ra sự 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 các cảng#

Theo các báo cáo, thị trường cảng thông minh 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 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 cảng hiện đại. Khi các cảng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, thị giác máy tính sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ, cải thiện an toàn và tăng 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 phức tạp và tiên tiến, chẳng hạn như theo dõi hàng hóa theo thời gian thực và bảo trì dự đoán thiết bị cảng. Những đổi mới này sẽ hợp lý hóa các 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 sectionNhững điểm chính về cảng thông minh#

Bằng cách tích hợp thị giác máy tính vào quản lý cảng, chúng ta có thể tăng cường sự an toàn, hiệu quả và bảo mật. 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 một loạt các ứng dụng và giải quyết những 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 xem 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.