利用港口计算机视觉优化海事贸易

随着90%以上的货物通过海运运输，港口成为了全球贸易的核心枢纽。它们充当着连接陆地与海洋的重要桥梁。港口通常处理原材料、制成品和消费品等贵重货物，这使其成为国际供应链的关键环节。

多年来，尖端技术彻底改变了我们运营和管理全球港口的方式。这些创新使港口管理变得更加快捷、安全和可靠。港口的最新创新通常涉及人工智能 (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。Vision AI使计算机系统能够实时看到并理解视觉信息。通过分析图像和视频，像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型可以实时识别模式、检测物体并追踪运动。图像分析提供的见解能够带来更高效、更准确的运营，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使用计算机视觉系统来优化维护时间表。他们的人工智能驱动系统利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。定期监控可使设备运行更长时间，并使港口运营更加顺畅、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！

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越来越多地转向先进的人工智能驱动自动化解决方案。在计算机视觉方面，视觉模型可以在关于港口运营的大量图像和视频片段的数据集上进行训练。

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。

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。

利用计算机视觉维护港口安全#

像Ultralytics YOLO11和Ultralytics YOLOv8这样的计算机视觉模型可以追踪工人并确保遵守安全协议。这如何工作？YOLO11和YOLOv8都支持各种计算机视觉任务，例如识别和分类图像或视频中的物体的对象检测，以及随时间推移监控这些物体运动的对象追踪。

这些任务可用于各种工人安全用例。一个很好的例子是使用对象检测来检测港口员工身上的个人防护装备 (PPE)，例如头盔和背心。

图 1. 使用Ultralytics YOLOv8检测PPE以确保港口安全合规的示例。

同样，集成了对象追踪等计算机视觉功能的智能港口系统也可以用来监控工人的位置并在实时追踪他们的运动，以检测危险并防止事故发生。

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。

利用 AI 进行港口船舶导航与监控#

计算机视觉解决方案可以在改善海上导航方面发挥重要作用。将计算机视觉、自动识别系统 (AIS) 传输（包含船舶身份、位置、速度等的信号）以及其他先进传感器相结合的海上系统，可用于获取有关船舶行踪的见解。基于这些见解，人工智能系统可以为船舶规划出拥堵更少、燃油效率更高的理想路线。这些见解还允许船员为装卸等港口作业做好准备，而无需任何等待时间。

港口当局可以使用对象检测等计算机视觉技术来检测和追踪海上的物体以确保安全导航。例如，波特兰的缅因州海湾研究所将基于人工智能的摄像机系统用于船舶导航和安全。这些摄像机使用计算机视觉来检测船舶、小船、浮标、人员和其他海洋危险，即使在夜间或大雾条件下也是如此。通过检测海中的障碍物，船长可以避免事故并轻松航行。

图 2. 海事人工智能：具备计算机视觉功能的摄像机正在检测海面上的物体。

港口数字化让货物处理更轻松#

由于涉及重型机械以及存在高空坠物风险，货物装卸是港口中最复杂的作业之一。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。通过减少工人为了阅读标签或检查损坏等任务而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上的标签、扫描其尺寸、类型、重量、铅封和目的地，或者检测任何结构损坏来帮助实现这一点。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的摄像机来检查集装箱上的铅封是否完好。该系统在装卸过程中拍摄每个集装箱正面的图像。然后，对图像使用对象检测来定位集装箱上的铅封。如果铅封丢失或损坏，则会触发警报，通知港口当局进一步调查。

图 3. 希腊的比雷埃夫斯集装箱码头是智能港口的一个好例子。

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，可以在多个访问点监控港口运营，并且可以即时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，还可以使用面部识别系统来交叉验证车内司机和乘客的身份。

图 4. 使用计算机视觉读取汽车车牌的示例。

例如，西班牙的巴伦西亚港正在使用一个计算机视觉系统，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，并通过5G网络使用基于视觉的系统对视频馈送进行分析。计算机视觉模型会寻找任何入侵或可疑活动。当检测到任何异常情况时，便会生成警报。安全团队甚至可以使用AR头显查看发出警报的区域，以了解事件的严重程度。

借助视觉 AI 检测石油泄漏#

漏油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%的中小型漏油事故（7 - 700吨）发生在这些活动中。虽然这些漏油可能不容易被发现且显得无害，但其环境后果可能会非常严重。

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. 智能港口示例：检测海洋中的漏油。

事实上，欧洲第二大港口安特卫普港使用计算机视觉技术来减轻漏油的影响。遥控无人机监测周围的水域。这些无人机具备计算机视觉能力，可以检测港口附近区域的漏油。这使港口当局能够及时识别和处理集中的漏油区域，从而改善海岸线的水质。

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：

• **改善海事物流：**海事供应链中的人工智能正为物流带来新水平的运营效率。基于视觉的系统可用于监控航道、港口服务、货物装卸等之间的货物交换。

• 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。

计算机视觉在港口的未来#

据报道，全球智能港口市场预计将以24.16%的惊人复合年增长率 (CAGR) 增长，到2033年将达到61亿美元。这一增长凸显了人工智能、计算机视觉和物联网 (IoT) 等先进技术在现代港口运营中的日益普及。随着港口变得更加高效和智能，计算机视觉可能会在自动化任务、提高安全性和提高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。

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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