TrainVision của mtrail cắt giảm thời gian thu thập dữ liệu đường sắt gần 100%
Khám phá cách TrainVision của mtrail sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa việc thu thập dữ liệu đường sắt, cắt giảm thời gian lên đến 100% và giảm 90% lỗi.
Trong 15 năm qua, mtrail đã hỗ trợ các đơn vị vận hành đường sắt và cơ sở hạ tầng bằng chuyên môn sâu rộng cùng các giải pháp kỹ thuật giúp tối ưu hóa các quy trình vận hành. Với TrainVision, mtrail đã chuyển đổi chuyên môn đó thành một hệ thống nhận dạng đối tượng thông minh, được xây dựng trên Ultralytics YOLO, giúp tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình thủ công, cho phép phát hiện bất thường hiệu quả cũng như ghi lại và xác thực thông tin tàu an toàn.
Thách thức: Lý do dữ liệu cấu thành đoàn tàu quan trọng#
Dữ liệu cấu thành và sức kéo chính xác (thứ tự chính xác của các toa xe và đầu máy tạo nên một đoàn tàu, cùng với chiều dài, trọng lượng và thông tin chi tiết về lực kéo của tàu) là yếu tố cần thiết cho việc lập lịch trình và hướng dẫn hành khách đáng tin cậy. Các nhà vận hành đường sắt được yêu cầu báo cáo dữ liệu này cho các hệ thống thông tin tàu trung tâm.
Đối với các đoàn tàu chở khách, dữ liệu cấu thành thường có thể được lấy tự động từ dữ liệu lập kế hoạch. Nhưng đối với các đoàn tàu công trình và tại các bãi phân đoạn, việc nhập thủ công vẫn thường là cần thiết. Điều đó có nghĩa là nhân viên đường sắt phải thủ công ghi lại Số Hiệu Phương Tiện Châu Âu (EVN) của từng toa xe và đầu máy, thường là phải đeo găng tay, trong môi trường đường ray đang hoạt động. Quá trình này chậm, dễ xảy ra lỗi và tạo ra rủi ro an toàn thực tế: mỗi giây công nhân tập trung vào máy tính bảng là một giây giảm nhận thức về đường ray xung quanh.
TrainVision: Nhận diện thời gian thực cho dữ liệu chuyên biệt về đường sắt#
TrainVision sử dụng học máy và thị giác máy tính để tự động hóa quá trình nhận diện này từ đầu đến cuối, hỗ trợ các quy trình thủ công hiện nay với lộ trình rõ ràng hướng tới tự động hóa hoàn toàn. Đối với việc phát hiện đối tượng, TrainVision dựa vào Ultralytics YOLO để định vị chính xác các yếu tố như EVN và biển báo nguy hiểm trong một khung hình. Khi đã được định vị, các mô hình nhận diện và OCR tự huấn luyện của mtrail sẽ trích xuất thông tin chuyên ngành, đọc chính xác EVN, xác định phân loại nguy hiểm hoặc biển báo phanh.
Hình 1. Bản demo trực tiếp của TrainVision tận dụng Ultralytics YOLO, được huấn luyện tùy chỉnh cho EVN và các ký hiệu trên toa xe. (hình ảnh được chụp riêng tư).
Để đạt được độ chính xác mà trường hợp sử dụng này đòi hỏi, mtrail huấn luyện các mô hình của mình trên hình ảnh thế giới thực kết hợp với hàng triệu hình ảnh tổng hợp được tạo ra nội bộ. Vì quá trình tổng hợp được xác định hoàn toàn và có thể truy xuất nguồn gốc, các hình ảnh kết quả không cần phải được gán nhãn thủ công, giúp tiết kiệm thời gian đáng kể cho phép mtrail huấn luyện lại các mô hình một cách nhanh chóng bất cứ khi nào một trường hợp biên trong thế giới thực mới (thời tiết, vật cản, ánh sáng bất thường) được xác định.
TrainVision không phải là một mô hình đơn lẻ áp dụng cho mọi trường hợp. Cho mỗi nền tảng đích, mtrail xây dựng một mô hình phù hợp, chuyên biệt cho nền tảng đó được tối ưu hóa cho thời gian chạy đó. Điều này cho phép TrainVision được tích hợp vào nhiều môi trường triển khai khác nhau, từ các thiết bị di động cầm tay đến các hệ thống camera ven đường ray cố định, trong khi vẫn xử lý mỗi hình ảnh chỉ trong 8–30 mili giây.
Tại sao lại chọn Ultralytics YOLO?#
Đối với mtrail, tốc độ phát hiện và triển khai ở biên là các yêu cầu không thể thương lượng. TrainVision cần phải chạy đáng tin cậy trên các thiết bị di động tại hiện trường, không chỉ trong trung tâm dữ liệu, và trên các mô hình dành riêng cho nền tảng được xây dựng cho mỗi thời gian chạy đích.
Hiệu suất đó đã biến Ultralytics YOLO thành nền tảng cho lớp phát hiện đối tượng của TrainVision. Các mô hình YOLO được huấn luyện trên hình ảnh thế giới thực để định vị chính xác các yếu tố như EVN và biển báo nguy hiểm trên cả thiết bị di động và các hệ thống camera cố định. Các mô hình nhận diện và OCR của riêng mtrail sau đó sẽ đảm nhận công việc chuyên ngành, trích xuất thông tin chi tiết từ những gì YOLO đã định vị.
Lợi ích khách hàng và kết quả#
Bằng cách tự động hóa một tác vụ trước đây hoàn toàn dựa vào việc nhập thủ công, TrainVision mang lại những cải tiến có thể đo lường được cho các nhà vận hành đường sắt:
- Giảm đến 100% thời gian thu thập dữ liệu, bằng cách loại bỏ việc nhập EVN thủ công tại hiện trường. mtrail chứng kiến mức tăng hiệu suất từ khoảng 40% lên gần 100% với Ultralytics YOLO.
- Giảm ít nhất 90% tỷ lệ lỗi, so với việc nhập dữ liệu thủ công.
- Nâng cao an toàn cho nhân sự bằng cách loại bỏ sự xao lãng khi nhập dữ liệu thủ công tại các khu vực đường ray đang hoạt động.
- Tiềm năng tự động hóa toàn diện cho các hệ thống lắp đặt cố định, nơi các hệ thống camera tĩnh có thể xác thực nhiều điểm đo lường đặc thù của đường sắt, bao gồm cấu thành đoàn tàu, hàng hóa nguy hiểm, đặc tính phanh, tình trạng toa xe và ngày kiểm định, mà không cần sự can thiệp thủ công.
Bước tiếp theo cho TrainVision#
Các khiếm khuyết mà ngày nay thường được ghi lại thủ công bằng nhãn dán vật lý có thể thay vào đó được phát hiện tự động và đưa trực tiếp vào các nền tảng dữ liệu đường sắt hoặc hệ thống bảo trì của Châu Âu thông qua các giao diện chuẩn hóa như TAF-TSI. Việc kết hợp chuyên môn về lĩnh vực đường sắt của mtrail với thị giác máy tính ở cấp độ này có thể nâng cao hơn nữa cả hiệu quả và chất lượng phát hiện khiếm khuyết, đồng thời, bằng cách mở rộng việc lấy mẫu ngẫu nhiên với các hệ thống cố định, giúp thiết lập việc giám sát an toàn liên tục và toàn diện hơn trên toàn mạng lưới.
mtrail nhìn thấy tiềm năng lớn hơn nữa trong việc kiểm tra an toàn và bảo trì dự đoán cho phương tiện lăn. Việc phát hiện bất thường hiện đang được thực hiện thủ công trong quá trình chuyển giao phương tiện lăn giữa các chủ sở hữu và doanh nghiệp vận tải đường sắt, bao gồm các đợt kiểm tra lấy mẫu ngẫu nhiên được định nghĩa theo ISO 2859 và Hợp đồng Chung về Sử dụng Toa Xe Hàng, đây là những ứng dụng tiếp theo tự nhiên cho các khả năng phát hiện của TrainVision.
Bạn quan tâm đến cách AI Thị Giác có thể chuyển đổi các hoạt động vận tải và đường sắt? Khám phá các giải pháp ngành của Ultralytics, tìm hiểu các tùy chọn cấp phép của chúng tôi, hoặc xem qua kho lưu trữ GitHub để bắt đầu ngay hôm nay.
