计算机视觉在铁路运营中的应用

铁路是地面交通系统的核心组成部分。全球铁路网络总里程超过 100 万公里，铁路网络连接着广阔区域内的城市、工业和社区。随着这些系统的扩张和需求的增长，仅靠人工检查和监控已不足以确保安全和效率。

前沿解决方案正变得越来越重要。例如，计算机视觉是人工智能 (AI)的一个分支，专门处理视觉数据，目前正被用于简化各种铁路运营。

基于视觉的系统使用摄像头和计算机视觉模型（如 Ultralytics YOLO11）为铁路运营人员提供运营的实时感知能力。通过目标检测和实例分割等任务，YOLO11 等模型可以介入分析轨道、站台、隧道和列车内部，以检测物体、人员或危险。

假设有人站得离站台边缘太近，或者轨道上出现碎片。视觉 AI 可以实时检测到这些情况并发送警报，使车站工作人员能够快速响应，并防止潜在风险演变成延误或事故。它还可以协助工作人员监控难以始终观察到的区域。

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随着 AI 和计算机视觉的日益普及，越来越多的城市开始使用视觉 AI 来提高铁路运营的安全性和效率。在本文中，我们将探讨视觉 AI 如何在全球范围内的铁路运输工作流程中得到应用。让我们开始吧！

视觉 AI 在铁路运输运营中的作用

铁路网络涉及许多需要实时监控的移动部件。过去由车站工作人员完成的工作现在可以通过 AI 实现自动化。计算机视觉模型（如 YOLO11）可以帮助车站运营人员更密切地监控铁路功能，并在出现问题时快速响应。

特别是，计算机视觉任务是指这些模型可以通过摄像头输入的视觉信息进行训练以执行的特定功能。以下是一些可用于监控铁路运营的关键任务：

• 目标检测：此任务涉及识别和定位图像或视频帧中的特定对象。在铁路应用中，YOLO11 等模型可以检测轨道上或附近的碎片、工具、行李或人员等物品。
  
  
• 目标跟踪：这是指监控检测到的对象在多个视频帧中的移动。在车站或列车上，跟踪有助于跟踪客流和监控列车移动。
  
  
• 姿势估计：它涉及检测和分析关键身体关节的位置，以了解人体姿势。在铁路环境中，它可以帮助识别紧急情况，例如有人倒在站台上，从而触发警报以便进行干预。
  
  

实例分割：它侧重于将图像中的每个像素分类为预定义的类别。在铁路基础设施监控中，它可以通过识别裂缝、腐蚀或磨损等特征来评估轨道、站台和其他表面的状况。

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使用视觉 AI 进行铁路监控

虽然基于视觉的监控通常与安全和监视相关联，但铁路系统使用视觉 AI 的用途远不止基本的安全任务。它还在改善运营、加强安全以及支持整个网络的整体系统管理方面发挥作用。

在公共交通中使用视觉 AI 的一个主要好处是它能够实时工作，从而为车站工作人员提供及时有用的信息，以便他们能够掌握潜在问题的先机。

让我们看一些真实世界的例子，了解计算机视觉如何帮助铁路以更高的精度和控制力运行。

铁路系统中用于维护任务的目标检测

随着欧洲铁路运输量的持续增长，对可靠的基础设施监控的需求变得至关重要。必须定期检查轨道是否存在磨损、损坏和错位，以促进安全平稳的运营。这包括检查数千公里的轨道，以寻找缺陷的早期迹象，防止它们导致代价高昂的 disruption 或事故。视觉 AI 提供了一种有效的方法来自动化和增强此检查过程。

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例如，在铁路网络绵延数千公里的荷兰，持续监控和维护轨道是一项巨大的任务。虽然人工检查仍然重要，但它们可能速度慢、劳动密集，并且经常中断服务。为了解决这个问题，引入了一种计算机视觉系统来实时检查轨道状况。

安装在移动列车上的摄像头会捕获连续的高分辨率图像流。然后，这些视觉数据由经过训练的 Vision AI 模型进行分析，以检测轨道错位、磨损或损坏的部件以及缺失的零件。

通过持续的自动化监控，检查不仅更快，而且更准确。维护团队可以优先处理最需要关注的区域，从而减少不必要的检查。因此，运营商能够在不中断日常服务的情况下，降低运营风险、减少延误并提高整体安全性。

利用人工智能提升铁路基础设施运营的安全性

在大型铁路项目中，维护现场安全是最持久的挑战之一。在中国武汉城市轨道网络建设期间尤其如此，当时活跃的工地和不断变化的条件需要持续的监督。

传统上，安全检查依赖于人工观察，这通常意味着只有在发生事故后才能识别风险。为了提高响应速度并降低风险，研究人员引入了一种由计算机视觉驱动的实时安全监控系统。

在施工现场安装了 240 多个高清摄像头，以持续记录活动。使用 AI 模型在现场处理视频素材，这些模型不仅能够检测到人员何时进入危险区域，还能检测到附近的设备是静止还是在移动 - 这是评估实时风险的重要因素。当检测到不安全行为时，系统可以立即向现场主管发送警报。

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使用 Vision AI 进行铁路监控的案例

除了改进维护和安全检查外，计算机视觉还被用于实时监控铁路轨道，以防止入侵。这是一个严重的问题，仅在 2023 年，美国就报告了 995 起与铁路相关的死亡事故。其中许多事件涉及未经授权进入轨道，而传统监控方法在这些方面的作用通常有限。

为了解决这个问题，美国的铁路公司开始采用计算机视觉解决方案。这些系统使用实时视频流，通过 AI 模型进行分析，以检测擅自闯入等事件，跟踪障碍物和潜在的信号违规行为。通过在问题发生时识别出来，该系统可以帮助团队快速响应，避免服务中断或危及安全。

与按设定间隔进行的人工检查不同，计算机视觉系统可在整个网络中提供连续的实时监控。当检测到威胁时，会立即向运营商发送警报，从而实现快速、有针对性的响应。这有助于提高态势感知能力、加快干预速度，并减少因可避免的事件造成的延误。

使用 Vision AI 进行食品安全监控

每天，数百万份餐食在火车和车站上准备和供应，卫生是重中之重。在印度，印度铁路餐饮和旅游公司 (IRCTC) 管理着世界上最大的铁路食品网络之一。

直到最近，卫生检查还是手动进行的，这使得很难一直监控每个厨房。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了一种 Vision AI 系统，该系统可以实时监控食品安全措施。

该系统连接到厨房和食品准备区域中现有的闭路电视摄像头。它使用 AI 模型来发现常见的卫生问题，例如员工不洗手、缺少手套或发网或工作站不干净。

自从推出以来，该系统帮助提高了卫生标准，并使员工更容易掌握食品安全，同时将更多时间集中在准备膳食上，而不仅仅是检查程序。

计算机视觉在铁路运营中的优缺点

在提高铁路系统的安全性、维护和日常运营方面，计算机视觉具有诸多优势。以下是一些主要优点：

• 预测性维护：通过检测轨道和基础设施上磨损或损坏的早期迹象，Vision AI 可以帮助在故障发生之前预防。
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• 24/7 监控：与人工检查员不同，计算机视觉系统可以连续运行，而不会感到疲劳或需要轮班。
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• 可扩展性：一旦实施，同一系统可以扩展到覆盖更多的车站、火车或运营区域，而无需增加太多工作。

尽管 Vision AI 为铁路运输带来了诸多好处，但在部署和维护这些系统方面仍然存在挑战。以下是需要考虑的一些缺点：

• 隐私问题：在公共区域进行持续监控可能会引起乘客和员工的伦理问题和不适。
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• 初始成本高： 搭建视觉AI系统，包括摄像头、服务器和AI软件，需要大量的初期投资。
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• 集成复杂： 将计算机视觉系统与现有基础设施（如传统信号或控制系统）集成，在技术上可能具有挑战性。

主要要点

随着铁路网络的增长，对提供可靠洞察的实时系统的需求也在增加。计算机视觉系统利用目标检测、结构检查和实时警报来帮助操作员快速准确地响应问题。 

AI工具不仅可以改善日常运营，还可以降低长期维护成本和安全风险。随着这些工具的改进，AI将在提高铁路系统的效率、响应能力和安全性方面发挥重要作用。

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