计算机视觉在铁路运营中的应用

如需直观了解本文涵盖的概念，请观看下方视频。

铁路是地面交通系统的核心组成部分。全球铁路线路总长超过 100 万公里，铁路网络跨越广阔距离，连接城市、产业和社区。随着这些系统不断扩展、需求持续增长，要确保安全与效率，不能仅依靠人工检查和监控。

尖端解决方案正变得越来越重要。例如，计算机视觉是处理视觉数据的人工智能（AI）分支，目前正用于简化各种铁路运营工作。

配备视觉能力的系统使用摄像头和Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型，为铁路运营商提供运营状况的实时感知。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、隧道以及列车内部，从而检测物体、人员或危险因素。

设想这样一种情况：有人站得离站台边缘太近，或者轨道上出现了杂物。视觉 AI 可以实时检测到这些情况并发出警报，让车站团队能够迅速响应，防止潜在风险演变为延误或事故。它还可以监控难以始终人工查看的区域，为工作人员提供辅助。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO11 检测站台上的人员示例。

随着 AI 和计算机视觉的应用不断普及，越来越多的城市开始使用视觉 AI，让铁路运营更加安全、高效。在本文中，我们将探讨视觉 AI 如何应用于全球各地的铁路运输工作流程。让我们开始吧！

视觉 AI 在铁路运输运营中的作用#

铁路网络包含许多需要实时监控的动态环节。过去由车站工作人员完成的工作，如今可以使用 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各项运行状况，并在问题出现时迅速响应。

具体来说，计算机视觉任务是指利用摄像头采集的视觉输入，对这些模型进行训练，使其执行特定功能。以下是一些可用于监控铁路运营的关键任务：

• 目标检测： 此任务用于识别图像或视频帧中的特定物体并确定其位置。在铁路应用中，Ultralytics YOLO11 等模型可以检测轨道上或轨道附近的杂物、工具、行李或人员。

• 目标跟踪： 这指的是跨多个视频帧监控已检测物体的移动。在车站或列车内部，跟踪功能有助于了解乘客流动情况并监控列车运行。

• 姿态估计： 该任务通过检测和分析人体关键关节的位置来理解人体姿态。在铁路环境中，它可以帮助识别紧急情况，例如有人在站台上倒下，并触发干预警报。

• 实例分割： 该任务专注于将图像中的每个像素分类为预定义类别。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，评估轨道、站台和其他表面的状况。

图 2. Ultralytics YOLO11 可用于检测和跟踪人员与列车，以提升安全性。

使用视觉 AI 进行铁路监控#

虽然基于视觉的监控通常与安保和监视相关，但铁路系统使用视觉 AI 远不止执行基本的安保任务。它还在改善运营、提升安全性以及支持整个网络的系统管理方面发挥作用。

使用公共交通中的视觉 AI的一项主要优势是能够实时运行，为车站工作人员及时提供有用信息，帮助他们提前应对潜在问题。

下面来看看一些真实案例，了解计算机视觉如何帮助铁路以更高的精度和更强的控制力运行。

铁路系统中的目标检测：用于维护任务#

随着欧洲铁路交通持续增长，对可靠基础设施监控的需求变得至关重要。为了保障运营安全、顺畅，必须定期检查轨道是否存在磨损、损坏和错位。这意味着要检查数千公里的铁路，在缺陷导致高昂的运营中断或事故之前，及时发现早期迹象。视觉 AI 为自动化和强化这一检查流程提供了有效方式。

图 3. 计算机视觉系统可以检测铁路轨道的缺陷部件。

例如，在铁路网络延伸数千公里的荷兰，持续监控和维护轨道是一项艰巨任务。虽然人工检查仍然很重要，但其速度可能较慢、耗费大量人力，而且经常会干扰服务。为了解决这一问题，相关方面引入了计算机视觉系统，以实时检查铁路轨道状况。

安装在运行列车上的摄像头会持续采集高分辨率图像。随后，视觉 AI 模型会分析这些图像，这些模型经过训练，可以检测轨道错位、部件磨损或损坏以及部件缺失等问题。

借助持续的自动化监控，检查不仅更快，也更加准确。维护团队可以优先处理最需要关注的区域，减少不必要的检查。因此，运营商能够降低运营风险、减少延误并提升整体安全性，同时不影响日常服务。

利用 AI 提升铁路基础设施运营安全#

在大型铁路项目中，维护现场安全是最持久的挑战之一。中国武汉城市轨道交通网络建设期间尤其如此，因为活跃的施工现场和不断变化的环境需要持续监管。

传统上，安全检查依赖人工观察，这往往意味着只有在事故发生后才能发现风险。为了提高响应速度并降低风险，研究人员引入了由计算机视觉驱动的实时安全监控系统。

在这些施工现场共安装了240多台高清摄像机，用于持续记录现场活动。视频画面在现场通过能够检测人员是否进入危险区域，以及附近设备是静止还是处于运动状态的 AI 模型进行处理——这对于评估实时风险非常重要。检测到不安全行为时，系统可以立即向现场主管发送警报。

图 4。使用计算机视觉检测危险因素。

了解视觉 AI 在铁路监控中的应用#

除了改善维护和安全检查，计算机视觉还被用于实时监控铁路轨道，检测入侵行为。这是一个严重问题，仅 2023 年，美国就报告了 995 起与铁路相关的死亡事故。其中许多事故涉及未经授权进入轨道，而传统监控方法在这一领域通常存在局限。

为应对这一问题，美国的铁路开始采用计算机视觉解决方案。这些系统使用由 AI 模型分析的实时视频流，检测擅闯轨道、轨道障碍物和潜在信号违规等事件。通过在问题发生时识别出来，系统可以帮助团队迅速响应，避免服务中断或安全受到威胁。

与按固定时间间隔进行的人工检查不同，计算机视觉系统可以在整个网络范围内提供持续的实时监控。检测到威胁时，警报会立即发送给运营人员，从而实现快速、精准的响应。这有助于提升态势感知能力、加快干预速度，并减少由可避免事件造成的延误。

利用视觉 AI 监控食品安全#

每天，数百万份餐食在列车和车站中制作并供应，卫生是其中的首要任务。在印度，印度铁路餐饮和旅游公司（IRCTC）管理着全球最大的铁路餐饮网络之一。

直到最近，卫生检查仍由人工完成，因此很难始终监控每个厨房。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了视觉 AI 系统，实时监控食品安全操作。

该系统连接到厨房和食品准备区域现有的 CCTV 摄像头。它使用经过训练的 AI 模型，识别常见的卫生问题，例如员工未洗手、未佩戴手套或发网，以及工作台不干净等。

系统上线后，帮助提升了卫生标准，也让员工更容易持续做好食品安全工作，同时能够将更多时间用于准备餐食，而不只是检查流程。

计算机视觉在铁路运营中的优缺点#

在改善铁路系统的安全、维护和日常运营方面，计算机视觉能够带来诸多益处。以下是一些主要优势：

• 预测性维护： 通过检测轨道和基础设施早期出现的磨损或损坏迹象，视觉 AI 可以帮助在故障发生前加以预防。
• 全天候监控： 与人工检查员不同，计算机视觉系统可以持续运行，不会疲劳，也不受轮班限制。
• 可扩展性： 系统一旦部署完成，就可以用很少的额外工作量扩展到更多车站、列车或运营区域。

尽管视觉 AI 为铁路运输带来了诸多优点，但部署和维护这些系统仍然面临挑战。以下是一些需要考虑的缺点：

• 隐私问题： 在公共区域进行持续监控可能引发伦理问题，也可能让乘客和工作人员感到不适。
• 初始成本高： 部署视觉 AI 系统，包括摄像头、服务器和 AI 软件，需要大量前期投资。
• 集成复杂： 将计算机视觉系统与现有基础设施（例如旧式信号系统或控制系统）集成，可能面临技术挑战。

要点总结#

随着铁路网络不断扩展，对能够提供可靠洞察的实时系统的需求也在增长。计算机视觉系统利用目标检测、结构检查和实时警报，帮助运营商快速、准确地响应问题。

AI 工具不仅能改善日常运营，还能降低长期维护成本和安全风险。随着这些工具不断进步，AI 必将在提升铁路系统的效率、响应能力和安全性方面发挥重要作用。

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