计算机视觉在铁路运营中的应用

如需直观了解本文介绍的概念，请观看下方视频。

铁路是地面交通系统的核心组成部分。全球铁路网络绵延超过 100 万条线路公里，连接着远隔千里的城市、产业和社区。随着铁路系统扩张、需求增长，仅靠人工检查和监控已不足以确保安全与效率。

新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，目前正用于简化各种铁路运营流程。

启用视觉技术的系统使用摄像头和 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型，让铁路运营人员实时掌握运营情况。通过目标检测和实例分割等任务，YOLO11 等模型可以分析轨道、站台、隧道和列车内部，检测物体、人员或危险。

例如，有人站得太靠近站台边缘，或轨道上出现杂物时，视觉 AI 可以实时检测并发送警报，让车站团队迅速响应，避免潜在风险演变成延误或事故。它还能监控难以始终有人看守的区域，为工作人员提供帮助。

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

随着 AI 和计算机视觉的应用日益普及，越来越多的城市开始使用视觉 AI，让铁路运营更安全、高效。本文将探讨视觉 AI 在铁路运输工作流程中的全球应用情况。

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环节。过去由车站工作人员完成的工作，现在可以利用 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运营，并在问题出现时迅速响应。

具体来说，计算机视觉任务是指这些模型经过训练后能够利用摄像头视觉输入执行的特定功能。以下是可用于监控铁路运营的一些关键任务：

• 目标检测：这项任务涉及在图像或视频帧中识别并定位特定物体。在铁路应用中，Ultralytics YOLO11 等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。
• 实例分割：它使用像素级掩码勾勒每个独立物体，而非使用边界框。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，识别裂缝、腐蚀或磨损等特征。
• 姿态估计：通过检测和分析人体关键关节的位置来了解人体姿势。在铁路环境中，它可以帮助识别人员倒在站台上等紧急情况，并触发警报以便采取干预措施。
• 目标跟踪：指在多个视频帧中监测已检测物体的移动情况。在车站或列车上，跟踪有助于追踪乘客流动并监测列车运行。

图 2. Ultralytics YOLO11 可用于检测和跟踪人员与列车，以保障安全。

使用 Vision AI 进行铁路监测#

基于视觉的监测通常与安全和监控联系在一起，但铁路系统使用 Vision AI 远不止完成基本的安保任务。它还能帮助改善运营、提升安全性，并支持整个网络的系统管理。

在公共交通中使用 Vision AI的一项关键优势是能够实时运行，为车站工作人员及时提供有用信息，帮助他们及早发现潜在问题。

下面来看看计算机视觉如何帮助铁路更精准、更可控地运营的一些实际案例。

铁路系统中的维护任务目标检测#

随着欧洲铁路交通持续增长，对可靠基础设施监测的需求变得至关重要。为确保运营安全顺畅，必须定期检查轨道是否磨损、损坏或错位。这意味着要检查数千公里的铁路，及早发现缺陷迹象，避免其导致代价高昂的运营中断或事故。Vision AI 为自动化和改进这一检查流程提供了有效方法。

图 3.计算机视觉系统可以检测铁路轨道的故障部件。

例如，在铁路网络绵延数千公里的荷兰，持续监测和维护轨道是一项艰巨任务。人工检查仍然很重要，但速度较慢、劳动强度大，而且往往会影响服务。为了解决这一问题，人们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，经过训练的 Vision AI 模型会分析这些图像，检测轨道错位、部件磨损或损坏以及部件缺失等情况。

通过持续的自动化监测，检查不仅更快，也更准确。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。因此，运营方能够降低运营风险、减少延误并提升整体安全性，同时不影响日常服务。

利用 AI 推动铁路基础设施运营更安全#

在大型铁路项目中，确保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，施工现场持续作业、情况不断变化，因此需要进行不间断的监督。

传统上，安全检查依赖人工观察，这往往意味着只有事故发生后才会发现风险。为了提高响应速度并降低风险，研究人员引入了一套由计算机视觉驱动的实时安全监测系统。

施工现场安装了 240 多台高清摄像头，用于持续记录现场活动。视频在现场通过 AI 模型进行处理，这些模型不仅能检测人员何时进入危险区域，还能判断附近设备是静止还是正在移动；这对实时风险评估至关重要。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。

通过 Vision AI 看铁路监控#

除了改善维护和安全检查，计算机视觉还用于实时监控铁轨，检测入侵行为。这是一个严重的问题，仅 2023 年，美国就报告了近 1,000 起铁路相关死亡事故。其中许多事故涉及未经授权进入铁轨，而传统监控方法在这方面往往能力有限。

为了解决这一问题，美国的铁路开始采用计算机视觉解决方案。这些系统利用 AI 模型分析实时视频流，检测擅自闯入、轨道障碍物和潜在的信号违规等事件。通过在问题发生时及时识别，系统可以帮助团队迅速响应，避免服务中断或危及安全。

与按固定间隔进行的人工检查不同，计算机视觉系统可以持续、实时地监测整个网络。一旦检测到威胁，系统便会立即向运营人员发送警报，以便快速采取有针对性的应对措施。这样可以提高态势感知能力、加快干预速度，并减少由可避免事件造成的延误。

使用 Vision AI 进行食品安全监测#

每天，列车和车站都会准备并供应数百万份餐食，卫生是重中之重。在印度，印度铁路餐饮与旅游公司 (IRCTC) 管理着全球规模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，因此很难全天候监测每个厨房。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了一套 Vision AI 系统，实时监控食品安全操作。

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

该系统投入使用后，帮助提升了卫生标准，也让工作人员更容易做好食品安全管理，同时能把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#

计算机视觉在提升铁路系统的安全性、维护水平和日常运营方面有诸多优势。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早期的磨损或损坏迹象，Vision AI 可以帮助在故障发生前加以预防。
• 全天候监测：与人工检查员不同，计算机视觉系统可以不间断运行，不会疲劳，也不受轮班安排影响。
• 可扩展性：系统部署后，只需投入少量额外工作，就能将其扩展到更多车站、列车或运营区域。

尽管 Vision AI 为铁路运输带来了诸多优势，但部署和维护这些系统仍面临挑战。以下是一些值得考虑的缺点：

• 隐私问题：在公共区域持续进行监控，可能引发伦理问题，也会让乘客和工作人员感到不自在。
• 初始成本高：搭建 Vision AI 系统需要大量前期投入，包括摄像头、服务器和 AI 软件。
• 集成复杂：将计算机视觉系统与现有基础设施（例如旧式信号或控制系统）集成，可能会带来技术挑战。

要点#

随着铁路网络不断扩大，能够提供可靠洞察的实时系统需求也在增加。计算机视觉系统利用目标检测、结构检查和实时警报，帮助运营人员快速、准确地应对问题。

AI 工具既能改善日常运营，也能降低长期维护成本和安全风险。随着这些工具不断改进，AI 有望在提升铁路系统效率、响应能力和安全性方面发挥重要作用。

加入不断壮大的社区！查看我们的 GitHub 仓库，进一步了解 AI。准备好启动你的计算机视觉项目了吗？了解我们的许可选项。访问我们的解决方案页面，探索农业中的 AI和医疗健康领域的 Vision AI！