利用计算机视觉优化港口海运贸易

全球 90% 以上的货物通过海路运输，因此港口是国际贸易的重要枢纽。它们充当了陆地与海洋之间的关键连接点。港口通常需要处理原材料、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，尖端技术彻底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加快速、安全和可靠。近期港口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并理解视觉信息。通过分析图像和视频，像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型能够实时识别模式、检测物体并跟踪移动。图像分析带来的洞察力有助于实现更高效、更精准的运营，这在港口管理中极具潜力。

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。他们基于 AI 的系统使用实时视频监控来观察船舶和港口设备，帮助港口工作人员预测何时需要维护。定期监控可延长设备运行寿命，并使港口运营更顺畅、更快速。

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案例。我们还将讨论在港口应用这一创新技术的优缺点，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#

港口每天处理海量货物，并面临着提高运营效率、确保工人安全、减少交通拥堵以及应对恶劣天气等诸多挑战。即使是区区一小时的延误，对航运公司而言也代价高昂。

例如，过长时间卸货会产生滞期费 (demurrage)，卸货后集装箱滞留时间过长会产生滞箱费 (detention)，货物在港口过度存储会产生存储费 (storage fees)，船舶延迟到达则会产生晚到费 (late arrival fees)。为避免这些高额罚款，航运公司致力于精心规划航线、航行时间和港口作业计划。

为了在解决上述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基于 AI 的高级自动化解决方案。关于计算机视觉，视觉模型可以在海量的港口运营图像和视频数据集上进行训练。

经过训练的模型可用于在货物装卸过程中检测和跟踪集装箱。计算机视觉还可以通过追踪搬运重型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 AI 和计算机视觉技术在港口的重要性和价值，让我们仔细看看一些展示计算机视觉如何应用的智慧港口案例。

Link to this section利用计算机视觉维护港口安全#

计算机视觉模型，如 Ultralytics YOLO11 和 Ultralytics YOLOv8，可以追踪工作人员并确保他们遵守安全协议。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目标检测，以及用于随时间监视物体移动的目标跟踪。

这些任务可用于各种工人安全场景。一个很好的例子就是利用目标检测来检测港口员工是否佩戴个人防护装备 (PPE)，如头盔和背心。

图 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 检测 PPE 以符合港口安全规范的示例。

同样，集成了计算机视觉功能（如目标跟踪）的智慧港口系统也可用于监测工人的位置并实时跟踪其动向，以发现危险并预防事故。

通过分析实时视频片段，视觉模型能够识别潜在危险，例如坠落物体或工人进入高危区域。系统甚至可以配置为当工人意外进入限制区域或过于靠近重型机械时，发送即时警报。

Link to this section利用港口 AI 进行船舶导航与监控#

计算机视觉解决方案可以在改善海事导航方面发挥重要作用。集成了计算机视觉、自动识别系统 (AIS) 传输（来自包含船舶身份、位置、速度等信息的信号）以及其他先进传感器的海事系统，可用于获取船舶去向的洞察。基于这些洞察，AI 系统可以规划出拥堵更少、燃油效率更高的最佳航线。这些洞察还能让船员为装卸等作业做好准备，无需等待时间。

港口当局可以利用目标检测等计算机视觉技术来检测和跟踪海面物体，从而实现安全导航。例如，波特兰的缅因州海湾研究所 (Gulf of Maine Research Institute) 使用基于 AI 的摄像系统进行船舶导航和安全保障。这些摄像机利用计算机视觉检测船舶、船只、浮标、人员和其他海洋危险物，即使在夜间或雾天也能正常工作。通过检测海面障碍物，船只操作员可以避免事故并轻松导航。

图 2. 海事 AI：能够检测海面物体的计算机视觉摄像机。

Link to this section港口数字化简化货物装卸#

由于涉及重型机械以及存在坠落物体的风险，货物装卸是港口最复杂的操作之一。研究表明，超过 63% 的港口事故发生在货物操纵以及装卸作业期间。通过减少工作人员在读取标签或检查损坏等任务时靠近集装箱或重型港口设备的需求，可以避免这些事故。

视觉系统可以通过识别集装箱标签、扫描尺寸、类型、重量、封条和目的地，或检测任何结构性损坏来帮助实现这一目标。希腊的比雷埃夫斯集装箱码头 (PCT) 就是一个有趣的案例研究。该港口使用集成了视觉 AI 的摄像机来检查集装箱封条是否完好。系统在装卸过程中捕捉每个集装箱正面的图像。然后，利用图像上的目标检测功能来定位集装箱上的封条。如果封条缺失或损坏，系统会触发警报，通知港口当局进一步调查。

图 3. 希腊比雷埃夫斯集装箱码头是一个很好的智慧港口示例。

Link to this section智慧港口的监控与门禁控制#

港口的安防和监控任务需要时刻保持警惕。监视整个港口景观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 Depoe Bay，也有六英亩大。广阔的空间和堆积密集的集装箱使得人类几乎不可能全天候进行人工监控。

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，以检测未经授权的车辆。为了增加一层安全性，还可以使用面部识别系统来交叉核实车内驾驶员和乘客的身份。

图 4. 利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套计算机视觉系统，该系统由自主无人机、5G 连接和增强现实 (AR) 头显组成，用于监控港口安全。自主无人机用于定期巡逻港口，视频流通过 5G 网络利用基于视觉的系统进行分析。计算机视觉模型会搜寻任何入侵或可疑活动。当发现异常情况时，系统会生成警报。安全团队甚至可以使用 AR 头显观察报警区域，以了解事件的严重程度。

Link to this section在视觉 AI 的帮助下检测石油泄漏#

石油泄漏构成了重大的环境威胁，特别是在装卸和排放作业期间。研究表明，大约 29% 的中小型石油泄漏（7 - 700 吨）发生在此类活动中。虽然这些泄漏可能不容易被察觉且看起来无害，但其环境后果却可能非常严重。

在大面积的港口区域，人工监控此类泄漏极具挑战性。为解决此问题，配备计算机视觉软件的先进水体传感摄像机可提供有效的解决方案。通过分析视频片段，这些系统能够实时检测石油泄漏，从而实现及时的响应和清理工作。

图 5. 智慧港口案例：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。远程控制的无人机负责监控周围水域。得益于计算机视觉能力，这些无人机可以检测附近港口区域的石油泄漏。这使港口当局能够及时识别和处理集中的溢油区域，从而改善海岸的水质。

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

在港口管理中采用计算机视觉带来了许多优势，并针对独特的挑战推动了各种定制解决方案。以下是这些好处的快速概览：

• 改进的海事物流： 海事 AI 供应链正在为物流带来全新的运营效率。基于视觉的系统可用于监控航运通道、港口服务、货物装卸等环节之间的货物交换。

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

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

• 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，港口可以减少对劳动力的依赖。

尽管 CV 解决方案有很多优点，但其在港口的实施也存在一些需要考虑的挑战。以下是一些需要牢记的局限性：

• 高额的初期成本： 在港口实施行业标准的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大量投资。

• 环境限制： 恶劣的天气条件（特别是沿海地区），如雨和雾，可能会影响图像和视频的质量，并导致 AI 模型性能下降。

• 集装箱尺寸多样性： 集装箱在尺寸、颜色、标签和形状上各不相同，这使得基于视觉的系统难以对其进行跟踪。计算机视觉模型可能需要额外的训练来应对这种多样性。

• 网络连接不稳定：稳定的网络连接是云端计算机视觉系统的关键，因为网络中断可能导致港口运营的延误、效率低下和安全风险。

Link to this section计算机视觉在港口的未来#

据报告，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 AI、计算机视觉和物联网 (IoT) 等先进技术在现代港口运营中日益增加的应用。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、提升安全性以及提高运营效率方面发挥至关重要的作用。

当与物联网、区块链和大数据等技术结合时，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的预测性维护。这些创新将简化港口运营，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，我们可以提升安全性、效率和安保水平。从监控工人的活动到自动化货物装卸和船舶导航等复杂任务，计算机视觉应用提供了广泛的用途，并能解决港口管理中的关键挑战。

向自动化和 AI 驱动流程迈进的趋势突显了视觉 AI 解决方案的潜力。通过采用这些先进技术，港口可以使自身成为全球海事行业的领导者，并为经济增长和环境可持续性做出贡献。

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