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核心。全球铁路网络跨越了超过100万公里的路线，连接着广袤地区间的城市、行业和社区。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与高效。

前沿解决方案变得日益重要。例如，计算机视觉作为人工智能 (AI)的一个分支，致力于处理视觉数据，正被用于精简各种铁路运营流程。

视觉赋能系统使用摄像头和像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型，为铁路运营商提供实时运营感知。通过目标检测和实例分割等任务，像YOLO11这样的模型可以介入并分析轨道、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 YOLO11 检测站在站台上的人员的示例。

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！

Link to this section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动态部件。传统上由车站工作人员完成的工作现在可以使用 AI 自动化。像YOLO11这样的计算机视觉模型可以帮助车站运营者更紧密地监督铁路职能，并在问题出现时迅速响应。

特别是，计算机视觉任务指的是这些模型通过训练可以利用来自摄像头的视觉输入执行的具体功能。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，像YOLO11这样的模型可以检测轨道上或轨道附近的碎片、工具、行李或人员等物品。

• 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. YOLO11 可用于检测并跟踪人员和列车以实现安全目的。

Link to this section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的一个关键好处是其能够实时工作，为车站工作人员提供及时且有用的信息，以防患于未然。

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。

Link to this section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路轨道的缺陷部件。

例如，在荷兰，铁路网络延伸数千公里，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，但它们可能速度缓慢、劳动强度大，并经常扰乱服务。为了解决这个问题，引入了计算机视觉系统来实时检查铁轨状况。

安装在运行列车上的摄像头捕捉连续的高分辨率图像流。这些视觉数据随后由经过训练的视觉 AI 模型进行分析，以检测轨道错位、磨损或损坏的组件以及缺失的部件。

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。

Link to this section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，这通常意味着风险只有在事件发生后才会被发现。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。

在施工现场安装了超过 240 个高清摄像头来连续记录活动。视频片段在现场使用 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还是在运动——这是评估实时风险的一个重要因素。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。

图 4. 使用计算机视觉检测危险。

Link to this section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，美国的铁路公司正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即刻识别，该系统帮助团队在服务中断或安全受到威胁之前迅速做出响应。

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。

Link to this section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，卫生检查还是人工完成的，这使得全天候监控每个厨房变得困难。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了一个视觉 AI 系统，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，使员工更容易坚持食品安全，同时能将更多时间专注于准备餐食，而不是仅仅检查程序。

Link to this section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，同一个系统可以以极小的额外工作量扩展到覆盖更多的车站、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： 在公共区域进行持续的监视可能会引发伦理问题，并导致乘客和员工的不适。
• 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。

Link to this section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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