计算机视觉在铁路运营中的应用

想要直观地了解本文涵盖的概念，请观看下方的视频。

铁路是地面交通系统的重要组成部分。全球铁路网绵延超过 100 万公里，跨越广阔的距离将城市、工业和社区紧密相连。随着这些系统的扩展和需求的增长，仅靠人工检查和监控已不足以确保安全与效率。

尖端解决方案正变得越来越不可或缺。例如，处理视觉数据的人工智能（AI）分支——计算机视觉，正被用于简化各种铁路运营。

视觉赋能系统利用摄像头和诸如 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型，让铁路运营商能够实时掌握运营情况。通过目标检测和实例分割等任务，诸如 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。

设想有人站在离站台边缘太近，或者轨道上出现了碎片的情况。视觉AI可以实时检测到这些并发送警报，使车站团队能够快速响应，防止潜在风险演变成延误或事故。它还能通过监控难以随时观察的区域来协助工作人员。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO11 检测站在火车站台上的行人的示例。

随着 AI 和计算机视觉的应用日益广泛，越来越多的城市开始利用视觉 AI 让铁路运营变得更安全、更高效。在本文中，我们将探索视觉 AI 如何在全球各地的铁路运输工作流中得到应用。让我们开始吧！

视觉 AI 在铁路运输运营中的作用#

铁路网络包含许多需要实时监控的移动部件。过去由车站员工完成的工作现在可以使用 AI 实现自动化。诸如 YOLO11 等计算机视觉模型可以帮助车站运营商更密切地监督铁路职能，并在问题出现时迅速做出反应。

具体而言，计算机视觉任务指的是可以训练这些模型利用摄像头的视觉输入来执行的具体功能。以下是可用于监控铁路运营的一些关键任务：

• **目标检测：**该任务涉及识别并定位图像或视频帧中的特定目标。在铁路应用中，像 Ultralytics YOLO11 这样的模型可以检测轨道上或轨道附近的碎片、工具、行李或人员等物体。

• 目标跟踪： 指的是监控检测到的物体在多个视频帧中的移动。在车站或列车上，跟踪有助于跟进客流并监控列车运行。

• 姿态估计： 它涉及检测和分析关键身体关节的位置以理解人体姿态。在铁路环境中，它可以帮助识别紧急情况，例如有人在站台上晕倒，从而触发干预警报。

• 实例分割： 它专注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，它可用于评估轨道、站台和其他表面的状况，通过识别裂缝、腐蚀或磨损等特征来实现。

图 2. Ultralytics YOLO11 可用于检测和追踪人员与火车以实现安全目的。

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 的目的远不止于基本的安全任务。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。

在公共交通中使用视觉 AI 的一个核心优势是它能够实时工作，为车站员工提供及时且有用的信息，以防范潜在问题。

让我们看看计算机视觉如何帮助铁路以更高的精度和控制力进行运营的一些现实案例。

铁路系统中的目标检测与维护任务#

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。必须定期检查轨道的磨损、损坏和错位情况，以促进安全顺畅的运营。这涉及检查数千公里的铁轨，以便在缺陷导致昂贵的停运或事故前发现其早期迹象。视觉 AI 提供了一种有效的方法来自动化和加强这一检查过程。

图 3. 计算机视觉系统可以检测铁轨的缺陷部件。

例如，在荷兰，铁路网绵延数千公里，持续监控和维护轨道是一项巨大的任务。虽然人工检查依然重要，但它们可能速度缓慢、劳动强度大，并且经常会中断服务。为了解决这个问题，引入了一个计算机视觉系统来实时检查铁轨状况。

安装在移动列车上的摄像头会捕获源源不断的高分辨率图像。然后，这些视觉画面由经过训练的视觉 AI 模型进行分析，以检测轨道错位、磨损或损坏的组件以及丢失的零件。

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

利用 AI 助力铁路基础设施运营更安全#

在大型铁路项目中，维持现场安全是最持续的挑战之一。这在中国武汉城市轨道交通网络建设期间尤为突出，活跃的工作现场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事故发生后才能发现风险。为了改善响应时间并降低风险，研究人员引入了由计算机视觉驱动的实时安全监控系统。

在施工现场安装了 240 多个高清摄像头以连续记录活动。视频画面在现场使用 AI 模型进行处理，这些模型不仅能够检测个人何时进入危险区域，还能检测附近的设备是静止的还是在运动——这是评估实时风险的重要因素。当检测到不安全行为时，系统可以向现场主管发送即时警报。

图 4。使用计算机视觉检测危险。

深入了解使用视觉 AI 的铁路监控#

除了改进维护和安全检查外，计算机视觉也被用于实时监控铁轨入侵。这是一个严重的问题，仅 2023 年在美国就有 995 起与铁路相关的死亡事件。其中许多事件涉及未经授权进入轨道，而这是传统监控方法往往受到限制的领域。

为了解决这个问题，美国的铁路正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，来检测诸如擅自闯入、轨道障碍物和潜在信号违规等事件。通过在这些问题发生时进行识别，该系统有助于团队在服务中断或安全受到威胁之前迅速做出反应。

与按固定间隔进行的人工检查不同，计算机视觉系统在整个网络中提供连续的实时监控。当检测到威胁时，警报会立即发送给运营商，从而实现快速、有针对性的响应。这带来了更好的态势感知、更迅速的干预以及由可避免事件导致的延误减少。

使用视觉 AI 进行食品安全监控#

每天，成千上万的餐食在列车和车站制作并供应，卫生是首要任务。在印度，印度铁路餐饮和旅游公司 (IRCTC) 管理着世界上规模最大的铁路食品网络之一。

直到最近，卫生检查还是通过人工进行的，这使得持续监控每个厨房变得很困难。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了一个视觉 AI 系统，该系统可以实时关注食品安全实践。

该系统连接到厨房和食品准备区的现有 CCTV 摄像头。它使用经过训练的 AI 模型来发现常见的卫生问题，例如员工未洗手、未佩戴手套或发网，或者工作台不整洁。

自推出以来，该系统帮助提高了卫生标准，使员工更容易掌握食品安全，同时有更多时间专注于准备餐食，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性、维护和日常运营方面，计算机视觉提供了广泛的好处。以下是一些关键优势：

• 预测性维护： 通过检测轨道和基础设施磨损或损坏的早期迹象，视觉 AI 可以帮助在故障发生前进行预防。
• 24/7 监控： 与人类检查员不同，计算机视觉系统可以连续运行，不会疲劳或需要换班。
• 可扩展性： 一旦实施，只需付出极小的额外努力，即可扩展相同的系统以覆盖更多的车站、列车或运营区域。

尽管视觉 AI 为铁路运输带来了许多积极因素，但在部署和维护这些系统时仍然存在挑战。以下是一些需要考虑的缺点：

• 隐私问题： 公共场所的持续监控可能会引发伦理问题，并让乘客和员工感到不安。
• 初始成本高： 建立一个视觉 AI 系统，包括摄像头、服务器和 AI 软件，需要大量的前期投资。
• 复杂的集成： 将计算机视觉系统与现有基础设施（如旧有的信号或控制系统）集成在技术上可能具有挑战性。

关键要点#

随着铁路网络的增长，对提供可靠洞察的实时系统的需求正在增加。计算机视觉系统使用目标检测、结构检查和实时警报来帮助运营商快速、准确地响应问题。

AI 工具改善了日常运营，也降低了长期维护成本和安全风险。随着这些工具的进步，AI 必将在使铁路系统更高效、更灵敏、更安全方面发挥重要作用。

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