Ngày 20 tháng 12 năm 2024
Khám phá các ví dụ về cảng thông minh, thể hiện cách thị giác máy tính nâng cao sự an toàn, hợp lý hóa việc xử lý hàng hóa, cải thiện khả năng điều hướng và định hình lại công tác quản lý cảng.
Với hơn 90% hàng hóa được vận chuyển bằng đường biển, các cảng là trung tâm thiết yếu cho thương mại toàn cầu. Chúng đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa đất liền và biển cả. Các cảng thường xử lý các lô hàng có giá trị như nguyên liệu thô, hàng hóa sản xuất và sản phẩm tiêu dùng, biến chúng thành yếu tố then chốt của 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 các cảng trên toàn thế giới. Những đổi mới này đã làm cho công tác quản lý cảng trở nên nhanh hơn, an toàn hơn và đáng tin cậy hơn. Những đổi mới gần đây tại các cảng thường liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI).
Đặc biệt, thị giác máy tính (CV), một nhánh của AI, đang tạo ra những làn sóng lớn trong hoạt động cảng. Vision AI giúp các hệ thống máy tính có thể nhìn và hiểu thông tin trực quan trong thời gian thực. Bằng cách phân tích hình ảnh và video, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể xác định các mẫu, phát hiện đối tượng và theo dõi chuyển động trong thời gian thực. Thông tin chi tiết từ phân tích hình ảnh cho phép các hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, điều này có rất nhiều tiềm năng trong quản lý cảng.
Ví dụ: Cảng Rotterdam, cảng biển lớn nhất ở Châu Âu, sử dụng 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 khi nào cần bảo trì. Giám sát thường xuyên giúp thiết bị hoạt động lâu hơn và giúp các hoạt động của cảng diễn ra suôn sẻ và nhanh chóng hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các ví dụ khác nhau 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 sử dụng sự đổi mới này trong các cảng, đồng thời xem xét triển vọng tương lai của nó. Hãy bắt đầu nào!
Các cảng tiếp nhận một lượng hàng hóa khổng lồ hàng ngày và phải đối mặt với những thách thức như duy trì hoạt động hiệu quả, đảm bảo an toàn cho công nhân, giảm tắc nghẽn giao thông và đối 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 tàu), giữ container quá lâu sau khi dỡ hàng (phí lưu container), lưu trữ hàng hóa tại cảng trong thời gian dài hơn (phí lưu kho) và đến muộn bằng tàu của họ (phí đến muộn). Để tránh những khoản phạt tốn kém này, các công ty vận tải biển cố gắng lên kế hoạch cẩn thận cho lịch trình, thời gian di chuyển và các hoạt động tại cảng của họ.
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 các giải pháp tự động dựa trên AI tiên tiến. Đối với thị giác máy tính, các mô hình vision có thể được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn gồm hình ảnh và video clip về hoạt động cảng.
Các mô hình đã huấn luyện có thể được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện và theo dõi container hàng hóa khi chúng được bốc dỡ. Thị giác máy tính cũng có thể giúp tăng cường an toàn cho cảng bằng cách theo dõi nhân viên cảng di chuyển container hàng hóa nặng.
Bây giờ chúng ta đã hiểu tại sao các công nghệ AI và thị giác máy tính lại quan trọng và có giá trị tại các cảng, hãy xem xét kỹ hơn một số ví dụ về cảng thông minh, thể hiện cách thị giác máy tính có thể được sử dụng.
Các mô hình thị giác máy tính, như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLOv8, có thể theo dõi công nhân và đảm bảo tuân thủ các quy trình 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, xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh hoặc video và theo dõi đối tượng, 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 sử dụng an toàn cho người lao động. Một ví dụ điển hình là sử dụng phát hiện đối tượng để phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) trên nhân viên cảng, chẳng hạn như mũ bảo hiểm và áo vest.
Tương tự, các hệ thống cảng thông minh đã được tích hợp với các khả năng thị giác máy tính như theo dõi đối tượng cũng có thể được sử dụng để theo dõi vị trí của công nhân và theo dõi chuyển động của họ trong thời gian thực để phát hiện các mối nguy hiểm và ngăn ngừa tai nạn.
Bằng cách phân tích cảnh quay video trực tiếp, các mô hình vision có thể xác định các mối nguy hiểm tiềm ẩn, chẳng hạn như vật thể rơi hoặc công nhân đi vào khu vực dễ xảy ra tai nạn. Hệ thống thậm chí có thể được định cấu hình để gửi cảnh báo tức thì nếu công nhân vô tình đi vào khu vực hạn chế hoặc tiếp cận máy móc hạng nặng quá gần.
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 tích hợp với thị giác máy tính, hệ thống nhận dạng tự động (AIS) (tín hiệu từ tàu chứa thông tin về 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 chi tiết này, hệ thống AI có thể vạch ra một lộ trình lý tưởng cho tàu, giúp giảm tắc nghẽn và tiết kiệm nhiên liệu. Những thông tin chi tiết này cũng cho phép thủy thủ đoàn chuẩn bị cảng cho các hoạt động như bốc xếp hàng hóa mà không mất thời gian chờ đợi.
Các kỹ thuật thị giác máy tính như object detection có thể được các cơ quan quản lý cảng sử dụng để phát hiện và theo dõi các vật thể trên biển nhằm đảm bảo an toàn hàng hải. Ví dụ, Viện Nghiên cứu Vịnh Maine ở Portland sử dụng hệ thống camera dựa trên AI cho điều hướng và an toàn tàu. 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 điều khiển tàu có thể tránh tai nạn và dễ dàng điều hướng.
Xử lý hàng hóa là một trong những hoạt động phức tạp hơn trong các cảng do sự tham gia của máy móc hạng nặng và nguy cơ rơi vật thể. Các nghiên cứu cho thấy rằng hơn 63% tai nạn cảng xảy ra trong quá trình điều động hàng hóa và hoạt động bốc dỡ. Có thể tránh được những tai nạn này bằng cách giảm nhu cầu công nhân phải ở gần container hoặc thiết bị cảng hạng nặng cho các công việc như đọc nhãn hoặc kiểm tra hư hỏng.
Các hệ thống thị giác có thể giúp đạt được 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 Cảng container Piraeus (PCT) của Hy Lạp. Cảng này sử dụng camera tích hợp Vision AI để kiểm tra xem niêm phong trên container có còn nguyên vẹn hay không. Hệ thống chụp ảnh mặt trước của mỗi container trong khi bốc hoặc dỡ hàng. Sau đó, object detection được sử dụng trên hình ảnh để xác định vị trí niêm phong trên container. Nếu niêm phong bị thiếu hoặc bị hỏng, cảnh báo sẽ được kích hoạt, thông báo cho các cơ quan quản lý cảng để điều tra thêm.
Các nhiệm vụ an ninh và giám sát tại các cảng đòi hỏi sự chú ý liên tục. Lực lượng lao động cần thiết để giám sát toàn bộ cảnh quan và hoạt động của cảng là rất lớn. Ngay cả cảng nhỏ nhất trên thế giới, Depoe Bay ở Oregon, cũng rộng sáu mẫu Anh. Không gian rộng lớn và các container xếp chồng lên nhau khiến con người практически không thể giám sát thủ công suốt ngày đêm.
Sử dụng thị giác máy tính, các hoạt động của cảng có thể được theo dõi tại nhiều điểm ra vào và mọi mục nhập trái phép có thể được phát hiện ngay lập tức. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) và công nghệ nhận dạng biển số xe tự động (ANPR) có thể đọc biển số xe của các phương tiện ra vào cảng để phát hiện bất kỳ phương tiện nào không được phép. Để tăng thêm một lớp bảo mật, hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng có thể được sử dụng để xác minh chéo danh tính của người lái xe và hành khách bên trong xe.
Ví dụ: Cảng Valencia ở Tây Ban Nha đang sử dụng hệ thống thị giác máy tính bao gồm máy bay không người lái tự hành, kết nối 5G và thiết bị thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh của cảng. Máy bay không người lái tự hành được sử dụng để tuần tra cảng thường xuyên và nguồn cấp video được phân tích bằng các hệ thống dựa trên thị giác thông qua mạng 5G. Các mô hình thị giác máy tính tìm kiếm bất kỳ xâm nhập hoặc hoạt động đáng ngờ nào. Khi phát hiện bất kỳ điều gì bất thường, cảnh báo sẽ được tạo. Sử dụng thiết bị AR, đội an ninh thậm chí có thể xem xét khu vực được cảnh báo để hiểu mức độ nghiêm trọng của sự cố.
Tràn dầu gây ra mối đe dọa môi trường đáng kể, đặc biệt là trong quá trình bốc xếp hàng hóa 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 sự cố tràn này có thể không dễ thấy và có vẻ vô hại, nhưng hậu quả môi trường của chúng có thể rất nghiêm trọng.
Việc giám sát thủ công các sự cố tràn như vậy đặc biệt khó khăn ở các khu vực cảng lớn. Để giải quyết vấn đề này, 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 sự cố tràn dầu trong thời gian thực, cho phép ứng phó và nỗ lực làm sạch kịp thời.
Trên thực tế, Cảng Antwerp, cảng lớn thứ hai của Châu Âu, sử dụng công nghệ thị giác máy tính để giảm thiểu tác động của tràn dầu. 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 sự cố tràn dầu ở các khu vực cảng lân cận. Điều này cho phép các nhà chức trách cảng xác định và giải quyết kịp thời các khu vực tràn dầu tập trung, do đó cải thiện chất lượng nước dọc theo bờ biển.
Việc áp dụng thị giác máy tính trong quản lý cảng mang lại nhiều lợi thế và thúc đẩy các giải pháp phù hợp khác nhau cho những thách thức riêng. Dưới đây là một cái nhìn nhanh về một số lợi ích này:
Mặc dù các giải pháp CV mang lại nhiều ưu điểm, nhưng việc triển khai chúng trong các cảng có một số thách thức cần xem xét. Dưới đây là một số hạn chế cần lưu ý:
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 đô la vào năm 2033. Sự tăng trưởng này nhấn mạnh việc sử dụng ngày càng tăng các công nghệ tiên tiến như AI, thị giác máy tính và Internet of Things (IoT) trong hoạt động cảng hiện đại. Khi các cảng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, thị giác máy tính có khả năng đóng một vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ, cải thiện an toàn và tăng hiệu quả hoạt động.
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 theo thời gian thực và bảo trì dự đoán thiết bị cảng. Những đổi mới này sẽ hợp lý hóa hoạt động của cảng và thúc đẩy tính bền vững bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và giảm lượng khí thải carbon.
Bằng cách tích hợp thị giác máy tính vào quản lý cảng, chúng ta có thể tăng cường an toàn, hiệu quả và an ninh. Từ giám sát các 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 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 định vị mình là những nhà lãnh đạo 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 kho lưu trữ GitHub của chúng tôi 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.
.webp)