mtrail đã xây dựng TrainVision, một hệ thống nhận dạng hình ảnh AI ngoại tuyến, theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO, tự động phát hiện Số hiệu phương tiện châu Âu, biển báo nguy hiểm và biển báo phanh, giúp cắt giảm 40–100% thời gian thu thập dữ liệu và giảm ít nhất 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 trong lĩnh vực cùng các giải pháp kỹ thuật giúp tối ưu hóa quy trình vận hành. Với TrainVision, mtrail đã chuyển hóa chuyên môn đó thành một hệ thống nhận dạng đối tượng thông minh, được xây dựng trên Ultralytics YOLO, tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình thủ công, cho phép phát hiện bất thường hiệu quả cũng như ghi nhận và xác thực thông tin tàu an toàn.
Thách thức: Vì sao dữ liệu đội hình tàu quan trọng#
Dữ liệu chính xác về đội hình và lực kéo (trình tự chính xác của các toa tàu và đầu máy cấu thành một đoàn tàu, cùng với chiều dài, trọng lượng và thông tin lực kéo của tàu) là yếu tố thiết yếu để lập lịch đáng tin cậy và hướng dẫn khách hàng. Các đơn vị vận hành đường sắt được yêu cầu báo cáo dữ liệu này cho các hệ thống thông tin tàu trung tâm.
Đối với tàu chở khách, dữ liệu đội hình thường có thể được suy ra tự động từ dữ liệu lập kế hoạch. Tuy nhiên, đối với tàu công trình và tại các bãi dồn toa, việc nhập dữ liệu thủ công vẫn thường cần thiết. Điều đó có nghĩa là nhân viên đường sắt phải tự ghi lại Số hiệu phương tiện châu Âu (EVN) của từng toa tàu và đầu máy, thường phải đeo găng tay, trong môi trường đường ray đang khai thác. Quy trình này chậm, dễ phát sinh lỗi và tạo ra rủi ro an toàn thực sự: mỗi giây người lao động tập trung vào máy tính bảng là một giây giảm mức độ nhận biết về đường ray xung quanh.
TrainVision: Nhận dạng dữ liệu đường sắt theo thời gian thực#
TrainVision sử dụng machine learning và computer vision để tự động hóa quy trình nhận dạng 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. Để phát hiện đối tượng, TrainVision sử dụng Ultralytics YOLO nhằm xác định chính xác các thành phần như EVN và biển báo nguy hiểm trong một khung hình. Sau khi được xác định, các model OCR và nhận dạng được huấn luyện tùy chỉnh của mtrail sẽ trích xuất thông tin đặc thù của lĩnh vực, đọc chính EVN, xác định phân loại nguy hiểm hoặc biển báo phanh.
Hình 1. Bản demo trực tiếp của TrainVision sử dụng Ultralytics YOLO, được huấn luyện tùy chỉnh cho EVN và ký hiệu toa tàu. (hình ảnh được chụp riêng).
Để đạt được độ chính xác mà trường hợp sử dụng này yêu cầu, mtrail huấn luyện các model trên hình ảnh thực tế kết hợp với hàng triệu hình ảnh tổng hợp được tạo nội bộ. Vì quy trình tổng hợp được xác định và truy vết đầy đủ, các hình ảnh tạo ra không cần gán nhãn thủ công, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và cho phép mtrail nhanh chóng huấn luyện lại các model mỗi khi xác định được một trường hợp đặc biệt mới trong thực tế (ảnh hưởng thời tiết, vật cản, ánh sáng bất thường).
TrainVision không phải là một model đơn lẻ, phù hợp cho mọi trường hợp. Với mỗi nền tảng đích, mtrail xây dựng một model chuyên biệt, được tùy chỉnh và tối ưu hóa cho môi trường runtime đó. Điều này cho phép tích hợp TrainVision vào nhiều môi trường triển khai, từ thiết bị di động cầm tay đến hệ thống camera cố định bên đường ray, trong khi vẫn xử lý mỗi hình ảnh chỉ trong 8–30 mili giây.
Vì sao chọn Ultralytics YOLO?#
Đối với mtrail, tốc độ phát hiện và khả năng triển khai trên edge là những yêu cầu bắt buộc. TrainVision cần chạy ổn định trên các thiết bị di động ngoài hiện trường, không chỉ trong data center, và trên các model theo nền tảng được xây dựng cho từng runtime đích.
Hiệu năng đó đã đưa Ultralytics YOLO trở thành nền tảng cho lớp phát hiện đối tượng của TrainVision. Các model YOLO được huấn luyện trên hình ảnh thực tế để xác định chính xác những thành phần như EVN và biển báo nguy hiểm trong cả các triển khai trên thiết bị di động lẫn camera cố định. Sau đó, các model OCR và nhận dạng của mtrail tiếp quản phần công việc đặc thù của lĩnh vực, trích xuất thông tin chi tiết từ những gì YOLO đã xác định.
Lợi ích và kết quả dành cho khách hàng#
Bằng cách tự động hóa một tác vụ trước đây hoàn toàn phụ thuộc vào việc nhập dữ liệu thủ công, TrainVision mang lại những cải thiện có thể đo lường cho các đơn vị vận hành đường sắt:
- Cắt giảm tới 100% thời gian thu thập dữ liệu, nhờ loại bỏ việc nhập EVN thủ công tại hiện trường. mtrail ghi nhận hiệu suất tăng từ khoảng 40% lên gần 100% với Ultralytics YOLO.
- Giảm ít nhất 90% tỷ lệ lỗi, so với việc nhập dữ liệu thủ công.
- Cải thiện an toàn cho nhân sự bằng cách loại bỏ sự xao nhãng do nhập dữ liệu thủ công trong các khu vực đường ray đang khai thác.
- Tiềm năng tự động hóa hoàn toàn cho các hệ thống lắp đặt cố định, trong đó các hệ thống camera cố định có thể xác thực nhiều điểm đo đặc thù của đường sắt, bao gồm đội hình tàu, hàng nguy hiểm, đặc tính phanh, tình trạng toa tàu và ngày kiểm định, mà không cần can thiệp thủ công.
Điều gì đang chờ đợi TrainVision#
Những khiếm khuyết hiện thường được ghi nhận thủ công bằng nhãn dán vật lý có thể được phát hiện tự động và truyền trực tiếp vào các nền tảng dữ liệu đường sắt châu Âu hoặc hệ thống bảo trì thông qua các giao diện được chuẩn hóa như TAF-TSI. Việc kết hợp chuyên môn về đường sắt của mtrail với computer vision ở cấp độ này có thể tiếp tục nâng cao cả hiệu quả lẫn chất lượng phát hiện khiếm khuyết, đồng thời, bằng cách mở rộng việc lấy mẫu ngẫu nhiên với các hệ thống cố định, góp phần thiết lập hoạt động giám sát an toàn liên tục và toàn diện hơn trên toàn mạng lưới.
mtrail nhận thấy tiềm năng lớn hơn nữa trong các hoạt động kiểm tra an toàn và bảo trì dự đoán cho phương tiện đường sắt. Hiện nay, việc phát hiện bất thường được thực hiện thủ công trong quá trình chuyển giao phương tiện đường sắt giữa các chủ sở hữu và đơn vị kinh doanh đường sắt, bao gồm cả các cuộc kiểm tra lấy mẫu ngẫu nhiên được quy định theo ISO 2859 và Hợp đồng chung về việc sử dụng toa xe hàng hóa, đây là ứng dụng tiếp theo tự nhiên cho các khả năng phát hiện của TrainVision.
Bạn muốn tìm hiểu cách Vision AI có thể chuyển đổi hoạt động đường sắt và vận tải? Hãy khám phá các giải pháp theo ngành của Ultralytics, tìm hiểu các tùy chọn cấp phép hoặc xem repository trên GitHub để bắt đầu ngay hôm nay.
