计算机视觉在铁路运营中的应用

铁路是地面运输系统的核心部分。铁路网络覆盖全球 100 多万公里的线路，将城市、工业和社区紧密联系在一起。随着这些系统的扩展和需求的增长，确保安全和效率需要的不仅仅是人工检查和监控。

先进的解决方案正变得越来越重要。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。

支持视觉的系统利用摄像头和计算机视觉模型（如Ultralytics YOLO11）为铁路运营商提供实时运营感知。通过物体检测和实例分割等任务，YOLO11 等模型可以对轨道、站台、隧道和列车内部进行分析，以检测物体、人员或危险。

考虑到有人站得离站台边缘太近或轨道上出现碎片的情况。人工智能视觉系统可以实时检测并发出警报，使车站团队能够迅速做出反应，防止潜在风险演变成延误或事故。它还能随时监控难以监视的区域，为工作人员提供帮助。

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随着人工智能和计算机视觉的应用日益广泛，越来越多的城市开始使用视觉人工智能来提高铁路运营的安全性和效率。在本文中，我们将探讨世界各地如何在铁路运输工作流程中应用视觉人工智能。让我们开始吧！

视觉人工智能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。传统上由车站工作人员完成的工作现在可以利用人工智能实现自动化。像 YOLO11 这样的计算机视觉模型可以帮助车站操作员更密切地监控铁路功能，并在出现问题时迅速做出反应。

具体来说，计算机视觉任务指的是这些模型经过训练后可以利用摄像头的视觉输入执行的特定功能。以下是一些可用于监控铁路运行的关键任务：

• 物体检测： 这项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 等模型可以检测到轨道上或轨道附近的碎片、工具、行李或人员等物品。
  
  
• 物体跟踪： 这是指在多个视频帧中监控检测到的物体的移动。在车站或列车上，跟踪有助于跟踪客流和监控列车运动。
  
  
• 姿势估计： 它包括检测和分析关键身体关节的位置，以了解人体姿态。在铁路环境中，它可以帮助识别紧急情况，例如有人倒在站台上，从而触发警报进行干预。
  
  

实例分割： 它侧重于将图像中的每个像素划分为预定义的类别。在铁路基础设施监控中，它可通过识别裂缝、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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利用视觉人工智能进行铁路监控

虽然基于视觉的监控通常与安防和监控有关，但铁路系统使用视觉人工智能执行的任务远不止基本的安防任务。它还在改善运营、提高安全性和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人工智能的一个主要优势是它能够实时工作，为车站工作人员提供及时有用的信息，从而提前解决潜在问题。

让我们看看计算机视觉如何帮助铁路更精确、更可控地运行的一些实际例子。

用于维护任务的轨道系统物体检测

随着欧洲铁路交通的持续增长，对可靠的基础设施监控的需求变得至关重要。必须定期检查轨道的磨损、损坏和错位情况，以促进安全平稳的运营。这就需要对数千公里的轨道进行检查，以发现缺陷的早期迹象，以免导致代价高昂的中断或事故。人工智能视觉技术提供了一种有效的方法来自动化和加强这一检查过程。

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例如，在荷兰，铁路网络绵延数千公里，持续监控和维护轨道是一项艰巨的任务。虽然人工检查仍然很重要，但速度慢、耗费人力，而且经常会中断服务。为了解决这个问题，荷兰引入了计算机视觉系统来实时检测铁轨状况。

安装在行驶中的列车上的摄像头可连续捕捉高分辨率图像流。然后，经过训练的视觉人工智能模型对这些图像进行分析，以检测轨道错位、磨损或损坏的部件以及丢失的零件。

有了持续的自动监控，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，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。

在铁路基础设施中利用人工智能提高运营安全性

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交通网的建设过程中尤其如此，活跃的工地和不断变化的条件需要持续的监督。

传统的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。为了缩短响应时间并降低风险，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。

施工现场安装了 240 多个高清摄像头，以连续记录施工活动。现场使用人工智能模型对视频片段进行处理，该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运动的--这是评估实时风险的一个重要因素。一旦检测到不安全行为，系统可立即向现场主管发出警报。

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利用视觉人工智能了解铁路监控

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轨是否被入侵。这是一个令人严重关切的问题，据报道，仅在 2023 年，美国就发生了 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，而传统的监控方法往往在这方面受到限制。

为解决这一问题，美国的铁路部门开始采用计算机视觉解决方案。这些系统使用实时视频馈送，通过人工智能模型进行分析，检测非法入侵、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对其进行识别，该系统可以帮助团队在服务中断或安全受到威胁之前做出快速反应。

计算机视觉系统与人工检查不同，人工检查是在设定的时间间隔内进行的，而计算机视觉系统可对整个网络进行持续、实时的监控。当检测到威胁时，系统会立即向操作员发出警报，以便做出快速、有针对性的反应。这就提高了对态势的认识，加快了干预速度，减少了因可避免的事故而造成的延误。

利用视觉人工智能监控食品安全

每天，数百万份膳食在列车和车站中准备和供应，卫生是重中之重。在印度，印度铁路餐饮旅游公司（IRCTC）管理着世界上最大的铁路餐饮网络之一。

直到最近，卫生检查都是由人工完成的，因此很难一直监控每个厨房。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了 Vision AI 系统，实时监控食品安全操作。

该系统与厨房和食品准备区现有的闭路电视摄像头相连。它使用经过训练的人工智能模型来发现常见的卫生问题，如员工不洗手、手套或发网丢失或工作台不清洁等。

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，同时将更多的时间用于准备膳食，而不仅仅是检查程序。

计算机视觉在铁路运营中的利弊

计算机视觉在改善铁路系统的安全、维护和日常运营方面具有一系列优势。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磨损或损坏的早期迹象，Vision AI 可帮助在故障发生前进行预防。
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• 全天候监控：
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• 可扩展性: 一旦实施，同一系统可以扩展到更多的车站、列车或运行区，只需增加极少的工作量。

尽管人工智能愿景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方面仍存在挑战。以下是一些需要考虑的缺点：

• 隐私问题：
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• 初始成本高：
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• 复杂的集成： 将计算机视觉系统与现有的基础设施（如传统的信号或控制系统）进行整合，在技术上可能具有挑战性。

主要收获

随着铁路网络的发展，对能够提供可靠见解的实时系统的需求也在不断增加。计算机视觉系统利用物体检测、结构检查和实时警报来帮助操作员快速、准确地应对问题。 

人工智能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。随着这些工具的改进，人工智能必将在提高铁路系统的效率、响应速度和安全性方面发挥重要作用。

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