利用港口计算机视觉优化海事贸易

全球 90% 以上的货物通过海运运输，港口是全球贸易的重要枢纽。它们是连接陆地和海洋的关键纽带。港口通常处理原材料、工业制成品和消费品等贵重货物，这使得它们在国际供应链中占据核心地位。

多年来，尖端技术改变了全球港口的运营和管理方式。这些创新使港口管理变得更快、更安全、更可靠。港口最近的创新往往涉及人工智能 (AI)。

特别是作为人工智能子集的计算机视觉 (CV)，正在港口运营中掀起巨浪。视觉 AI 使计算机系统能够实时观察和理解视觉信息。通过分析图像和视频，像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型可以实时识别模式、检测物体并跟踪移动轨迹。从图像分析中获得的洞察力实现了更高效、更准确的操作，这在港口管理中具有巨大的潜力。

例如，欧洲最大的海港鹿特丹港，利用计算机视觉系统来优化维护计划。他们的人工智能驱动系统利用实时视频监控来监测船舶和港口设备，帮助港口工人预测何时需要维护。定期监控使设备运行寿命更长，并使港口运营更顺畅、更快捷。

在本文中，我们将探讨各种利用计算机视觉技术的智慧港口示例。我们还将讨论在港口应用此项创新技术的优缺点，并展望其未来前景。让我们开始吧！

Link to this section智慧港口的重要性#

港口每天接收海量货物，面临着保持运营效率、确保工人安全、减少交通拥堵以及应对恶劣天气等挑战。即使是一小时的延误对航运公司来说也代价高昂。

例如，卸货时间过长（滞期费）、卸货后集装箱滞留时间过长（留置费）、货物在港口额外存放（仓储费）以及船舶延误（延误费）都会产生相关成本。为了避免这些高额罚款，航运公司力求仔细规划其时间表、航行时间和港口活动。

为了在应对这些挑战的同时管理港口运营，航运公司和港口当局正越来越多地转向先进的 AI 驱动自动化解决方案。在计算机视觉方面，视觉模型可以在海量的港口运营图像和视频片段数据集上进行训练。

训练有素的模型可用于执行诸如在装卸货物集装箱时对其进行检测和跟踪等任务。计算机视觉还可以通过跟踪移动重型货运集装箱的港口员工来加强港口安全。

Link to this section计算机视觉在港口的应用#

现在我们已经了解了为什么 AI 和计算机视觉技术在港口中如此重要且有价值，让我们更深入地了解一些展示计算机视觉如何应用的智慧港口示例。

Link to this section利用计算机视觉维护港口安全#

计算机视觉模型，例如 Ultralytics YOLO11 和 Ultralytics YOLOv8，可以跟踪工人并确保其遵守安全规程。这是如何实现的？YOLO11 和 YOLOv8 都支持各种计算机视觉任务，例如用于识别和分类图像或视频中物体的对象检测，以及用于监视这些物体随时间移动轨迹的对象跟踪。

这些任务可用于各种工人安全用例。一个很好的例子是利用对象检测来识别港口员工佩戴的个人防护装备 (PPE)，例如安全帽和背心。

图 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 检测用于港口安全合规的 PPE 的示例。

同样，集成了诸如对象跟踪等计算机视觉功能的智慧港口系统，也可用于实时监控工人的位置和跟踪其活动，以检测隐患并防止事故发生。

通过分析实时视频片段，视觉模型可以识别潜在危险，例如坠落的物体或进入危险区域的工人。如果工人不慎进入限制区域或过于靠近重型机械，系统甚至可以配置为发送即时警报。

Link to this section利用 AI 进行港口船舶导航与监控#

计算机视觉解决方案在改善海上导航方面可以发挥重要作用。将计算机视觉、自动识别系统 (AIS) 传输（包含船舶身份、位置、速度等信号）和其他先进传感器集成在一起的海上系统，可用于获取船舶位置的洞察信息。基于这些洞察，AI 系统可以为船舶规划出一条拥堵更少、燃油效率更高的理想航线。这些洞察还允许船员在无需等待的情况下为装卸等港口操作做好准备。

计算机视觉技术（如对象检测）可供港口当局用于检测和跟踪海上物体，从而确保航行安全。例如，位于波特兰的缅因湾研究所 (Gulf of Maine Research Institute) 使用基于 AI 的摄像头系统进行船舶导航和安全保障。这些摄像头使用计算机视觉来检测船舶、船只、浮标、人员和其他海洋危险物，即使在夜间或雾天也能做到。通过检测海上的障碍物，船舶操作员可以避免事故并轻松航行。

图 2. 海事 AI：支持计算机视觉的摄像头正在检测海上物体。

Link to this section港口数字化让货物处理更轻松#

货物处理是港口最复杂的操作之一，因为涉及重型机械，且存在物体坠落的风险。研究表明，超过 63% 的港口事故发生在货物搬运和装卸过程中。通过减少工人靠近集装箱或重型港口设备进行读取标签或检查损坏等任务的需求，这些事故是可以避免的。

视觉系统可以通过识别集装箱上的标签、扫描其尺寸、类型、重量、封条和目的地，或者检测任何结构损坏来帮助实现这一目标。一个有趣的案例研究是希腊的比雷埃夫斯集装箱码头 (PCT)。该港口使用集成了视觉 AI 的摄像头来检查集装箱上的封条是否完好。系统会在装卸过程中捕获每个集装箱正面的图像，然后使用对象检测在图像上定位集装箱封条。如果封条缺失或损坏，系统会触发警报，通知港口当局进行进一步调查。

图 3. 希腊的比雷埃夫斯集装箱码头是智慧港口的一个好例子。

Link to this section智慧港口的监控与门禁控制#

港口的安保和监控任务需要时刻保持关注。监控整个港口环境和运营所需的人力极其巨大。即使是世界上最小的港口——俄勒冈州的德坡湾 (Depoe Bay)，也占地六英亩。广阔的空间和堆放密集的集装箱使得人类全天候手动监控变得几乎不可能。

利用计算机视觉，可以在多个接入点监控港口运营，并能立即发现任何未经授权的进入。光学字符识别 (OCR) 和自动车牌识别 (ANPR) 技术可以读取进出港口车辆的车牌，以检测任何未经授权的车辆。为了增加一层安全性，还可以使用人脸识别系统来交叉验证车内驾驶员和乘客的身份。

图 4. 使用计算机视觉读取汽车车牌的示例。

例如，西班牙的瓦伦西亚港正在使用一种包含自动无人机、5G 连接和增强现实 (AR) 头显的计算机视觉系统来监控港口安全。自动无人机被用于定期巡逻港口，视频源通过 5G 网络使用基于视觉的系统进行分析。计算机视觉模型会寻找任何入侵或可疑活动。当检测到异常情况时，系统会生成警报。安全团队甚至可以使用 AR 头显查看警报区域，以了解事件的严重程度。

Link to this section借助视觉 AI 检测石油泄漏#

石油泄漏构成了重大的环境威胁，尤其是在港口装卸作业期间。研究表明，大约 29% 的中小型石油泄漏（7 - 700 吨）发生在这些活动中。虽然这些泄漏可能不容易被察觉且看起来无害，但其环境后果可能很严重。

在大型港口区域手动监测此类泄漏尤其具有挑战性。为了解决这个问题，配备计算机视觉软件的先进水体传感摄像头可以提供有效的解决方案。通过分析视频片段，这些系统可以实时检测石油泄漏，从而实现及时响应和清理工作。

图 5. 智慧港口示例：检测海洋中的石油泄漏。

事实上，欧洲第二大港口安特卫普港正在使用计算机视觉技术来减轻石油泄漏的影响。遥控无人机监测周围的水域。这些无人机配备了计算机视觉能力，可以检测附近港口区域的石油泄漏。这使得港口当局能够及时识别和处理集中的泄漏区域，从而改善海岸的水质。

Link to this section计算机视觉在港口应用的好处与局限性#

在港口管理中采用计算机视觉带来了许多好处，并针对独特的挑战推动了各种定制解决方案。以下是这些益处的简要概览：

• 改善海运物流： 海事 AI 供应链正在为物流带来新的运营效率水平。基于视觉的系统可用于监控航道、港口服务、货物处理等之间的货物交换。

• 数据驱动的决策： 借助图像和视频分析获得的洞察力，港口管理层可以做出明智的决策。

• 更好的路线预测： 视觉 AI 系统可以分析视觉数据（如来自港口和船舶的实时片段），以辅助 AI 算法建议优化路线。

• 降低人工成本： 通过计算机视觉实现船舶监控、货物分类和船舶跟踪等任务的自动化，港口可以减少对人工的依赖。

尽管计算机视觉解决方案具有诸多优点，但其在港口的实施也存在一些需要考虑的挑战。请记住以下一些局限性：

• 高额初始成本： 在港口实施工业级计算机视觉应用需要对硬件、AI 专业知识和计算基础设施进行重大投资。

• 环境限制： 不稳定的天气条件（特别是在沿海地区，如雨和雾）会影响图像和视频质量，并导致 AI 模型性能下降。

• 航运集装箱尺寸的差异性： 航运集装箱的尺寸、颜色、标签和形状各异，这使得基于视觉的系统难以跟踪。计算机视觉模型可能需要额外的训练来处理这种差异性。

• 不稳定的网络连接： 稳定的网络连接对于基于云的计算机视觉系统至关重要，因为中断会导致港口运营中的延迟、低效和安全风险。

Link to this section计算机视觉在港口的未来#

据报告显示，全球智慧港口市场预计将以 24.16% 的惊人复合年增长率 (CAGR) 增长，到 2033 年将达到 61 亿美元。这一增长突显了现代港口运营中对 AI、计算机视觉和物联网 (IoT) 等先进技术的应用日益增加。随着港口变得更加高效和智能化，计算机视觉将在自动化任务、提高安全性和提升运营效率方面发挥关键作用。

当与物联网、区块链和大数据等技术相结合时，计算机视觉有望实现先进且复杂的 AI 驱动解决方案，例如实时货物跟踪和港口设备预测性维护。这些创新将精简港口运营，并通过优化能源使用和减少碳排放来促进可持续发展。

Link to this section关于智慧港口的关键要点#

通过将计算机视觉集成到港口管理中，我们可以增强安全性、效率和安保。从监控工人活动到自动化货物处理和船舶导航等复杂任务，计算机视觉应用可以提供广泛的用途并解决港口管理中的关键挑战。

向自动化和 AI 驱动流程的趋势凸显了视觉 AI 解决方案的潜力。通过采用这些先进技术，港口可以将自己定位为全球海运业的领导者，为经济增长和环境可持续性做出贡献。

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