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

Với hơn 90% hàng hóa được vận chuyển bằng đường biển, các cảng là những trung tâm thiết yếu của thương mại toàn cầu. Chúng đóng vai trò kết nối quan trọng giữa đất liền và biển. Các cảng thường xử lý những lô hàng có giá trị như nguyên vật liệu, hàng hóa thành phẩm và sản phẩm tiêu dùng, khiến chúng trở thành mắt xích then chốt 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 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 những thay đổi lớn trong hoạt động cảng. Vision AI giúp các hệ thống máy tính có thể 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 mẫu, phát hiện đối tượng và theo dõi chuyển động theo thời gian thực. Thông tin chuyên sâu từ phân tích hình ảnh cho phép 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 châu Âu, sử dụng các hệ thống thị giác máy tính để tối ưu hóa lịch bảo trì. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI sử dụng tính năng giám sát video trực tiếp để theo dõi tàu 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 tận dụng công nghệ thị giác máy tính. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng đổi mới này tại các cảng, đồng thời xem xét triển vọng trong tương lai. Hãy bắt đầu!

Tầm quan trọng của các cảng thông minh#

Các cảng tiếp nhận lượng hàng hóa khổng lồ mỗi ngày và phải đối mặt với những thách thức như duy trì hiệu suất vận hành, đảm bảo an toàn cho người lao động, 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.

Chẳng hạn, các công ty phải chịu chi phí do mất quá nhiều thời gian để dỡ hàng (demurrage), lưu container quá lâu sau khi dỡ hàng (detention), lưu trữ 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 các 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 dựa trên AI. Đối với thị giác máy tính, các model thị giác có thể được huấn luyện trên các dataset hình ảnh và video clip quy mô lớn về hoạt động cảng.

Các model đã huấn luyện có thể được sử dụng cho những tác vụ như phát hiện và theo dõi container hàng hóa trong quá trình xếp dỡ. Thị giác máy tính cũng có thể giúp tăng cường an toàn tại cảng bằng cách theo dõi nhân viên cảng đang di chuyển các container hàng hóa nặng.

Các ứng dụng của 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 các cảng, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ví dụ về cảng thông minh cho thấy thị giác máy tính có thể được sử dụng như thế nào.

Sử 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 người lao động và đảm bảo tuân thủ các quy trình an toàn. Cơ chế 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 xác định và phân loại các 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 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 hộ và áo phản quang.

Hình 1. Ví dụ về việc 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 các khả năng thị giác máy tính như theo dõi đối tượng cũng có thể được sử dụng để giám sát vị trí của người lao động 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 nhận diện những mối nguy tiềm ẩn như vật thể rơi hoặc người lao động đi vào khu vực có nguy cơ cao. Hệ thống thậm chí có thể được cấu hình để gửi cảnh báo tức thời nếu người lao động 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#

Các giải pháp thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hoạt động 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 nhận dạng, vị trí, tốc độ, v.v. của tàu) và các cảm biến tiên tiến khác có thể được sử dụng để thu thập thông tin chuyên sâu về vị trí của tàu. Dựa trên những thông tin này, hệ thống AI có thể lập tuyến đường lý tưởng cho tàu với ít ùn tắc hơn và hiệu quả nhiên liệu cao hơn. Những thông tin này cũng cho phép thủy thủ đoàn chuẩn bị cho cảng thực hiện các hoạt động như xếp dỡ 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 các đối tượng trên biển, phục vụ điều hướng an toàn. Ví dụ, Gulf of Maine Research Institute tại Portland sử dụng các hệ thống camera dựa trên AI cho việc 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 hàng hải khác, ngay 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 hơn.

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

Số hóa cảng giúp xử lý hàng hóa dễ dàng hơn#

Xử lý hàng hóa là một trong những hoạt động phức tạp hơn tại cảng do có 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 hoạt động xếp dỡ. Có thể tránh những tai nạn này bằng cách giảm nhu cầu để người lao động ở gần container hoặc thiết bị cảng hạng nặng khi thực hiện các tác vụ như đọc nhãn hoặc kiểm tra hư hỏng.

Các hệ thống thị giác có thể hỗ trợ việc này bằng cách nhận diện nhãn trên container, quét kích thước, loại, trọng lượng, niêm phong và điểm đến của chúng, hoặc phát hiện hư hỏng kết cấu. Một nghiên cứu điển hình thú vị là Piraeus Container Terminal (PCT) của Hy Lạp. Cảng này sử dụng camera tích hợp Vision AI để kiểm tra niêm phong trên container còn nguyên vẹn hay không. Hệ thống chụp ảnh mặt trước của từng container trong quá trình xếp dỡ. Sau đó, tính năng phát hiện đối tượng được áp dụng trên hình ảnh để xác định vị trí niêm phong trên container. Nếu niêm phong bị thiếu 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. Piraeus Container Terminal tại Hy Lạp là một ví dụ điển hình về cảng thông minh.

Giám sát và kiểm soát ra vào 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 theo dõi toàn bộ không gian 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.

Bằng cách sử dụng thị giác máy tính, hoạt động cảng có thể được giám sát tại nhiều điểm ra vào và mọi trường hợp 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 của các phương tiện ra vào cảng để phát hiện những phương tiện không được phép. Để tăng 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 phương tiện.

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

Ví dụ, Cảng Valencia ở Tây Ban Nha đang sử dụng một hệ thống thị giác máy tính bao gồm drone tự hành, kết nối 5G và kính thực tế tăng cường (AR) để giám sát an ninh cảng. Drone tự hành được sử dụng để tuần tra cảng thường xuyên, còn luồng video được phân tích bằng các hệ thống dựa trên thị giác thông qua mạng 5G. Các model thị giác máy tính tìm kiếm mọi hành vi xâm nhập hoặc hoạt động đáng ngờ. Khi phát hiện bất thường, hệ thống sẽ tạo cảnh báo. Bằng 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 cố.

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

Sự cố tràn dầu gây ra mối đe dọa đáng kể cho môi trường, đặc biệt trong quá trình xếp và dỡ hàng tại cảng. Các nghiên cứu cho thấy khoảng 29% sự cố tràn dầu quy mô vừa và nhỏ (7 - 700 tấn) xảy ra trong các hoạt động này. Mặc dù những sự cố tràn dầu này có thể khó nhìn thấy và có vẻ 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, 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 video, các hệ thống này có thể phát hiện sự cố tràn dầu theo thời gian thực, cho phép nhanh chóng ứng phó và triển khai hoạt động dọn dẹp.

Hình 5. Một ví dụ về cảng thông minh: Phát hiện sự cố 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 sự cố tràn dầu. Drone điều khiển từ xa giám sát các khu vực mặt nước xung quanh. Được trang bị khả năng thị giác máy tính, những drone này có thể phát hiện sự cố tràn dầu tại các khu vực cảng lân cận. Điều này cho phép cơ quan quản lý cảng nhanh chóng xác định và xử lý các khu vực tràn dầu tập trung, từ đó cải thiện chất lượng nước dọc 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 lợi ích và thúc đẩy các giải pháp phù hợp với từng thách thức riêng biệt. Dưới đây là cái nhìn nhanh về một số lợi ích:

• Cải thiện logistics hàng hải: AI trong chuỗi cung ứng hàng hải đang mang lại một cấp độ mới về hiệu quả vận hành cho 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, khâu xử lý hàng hóa, v.v.

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

• Dự báo tuyến đường tốt hơn: Các hệ thống Vision AI có thể phân tích dữ liệu trực quan, chẳng hạn như video trực tiếp từ cảng và tàu, để hỗ trợ các thuật toán AI đề xuất những tuyến đường được tối ưu hóa.

• 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, 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 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 do môi trường: Điều kiện thời tiết không ổn định, đặc biệt tại 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 kém của model AI.

• Đa dạng về kích thước container vận tải: 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. Các 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 gián đoạn 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 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 cho thấy việc sử 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 các 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 suất vận hành.

Khi được 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 nâng cao, phức tạp dựa trên 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 người lao động 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 khả năng và giải quyết những thách thức then chốt trong quản lý cảng.

Xu hướng hướng tới 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 những công nghệ tiên tiến này, các 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 của môi trường.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem repository 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 lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.