利用计算机视觉优化港口海上贸易

超过 90% 的货物通过海运运输，港口因此成为全球贸易的重要枢纽。港口是连接陆地与海洋的重要纽带。港口经常处理原材料、制成品和消费品等高价值货物，因此是国际供应链的关键环节。

多年来，尖端技术改变了全球港口的运营和管理方式。这些创新让港口管理变得更快、更安全、更可靠。港口近期的创新通常涉及人工智能 (AI)。

具体来说，计算机视觉 (CV)，作为 AI 的一个分支，正在港口运营中发挥巨大作用。视觉 AI 让计算机系统能够实时查看并理解视觉信息。通过分析图像和视频，Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型可以实时识别模式、检测物体并追踪移动。图像分析得出的洞察有助于提高运营效率和准确性，在港口管理方面具有巨大潜力。

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计划。他们的 AI 系统通过实时视频监控船舶和港口设备，帮助港口工作人员预测何时需要维护。定期监控可以延长设备的运行时间，让港口运营更顺畅、更快速。

本文将介绍几个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使用这项创新技术的优缺点，并展望其未来发展。现在就开始吧！

智慧港口的重要性#

港口每天接收大量货物，并面临诸多挑战，例如保持运营效率、确保工人安全、减少交通拥堵以及应对恶劣天气。哪怕延误一小时，也可能给航运公司造成高昂成本。

例如，卸货耗时过长会产生滞期费，卸货后集装箱滞留过久会产生滞箱费，货物在港口额外存放会产生仓储费，船舶晚到则会产生延误费。为避免这些高昂的罚款，航运公司会努力仔细规划船期、航行时间和港口作业。

为应对这些挑战并管理港口运营，航运公司和港务局正越来越多地转向先进的 AI 自动化解决方案。在计算机视觉方面，视觉模型可以使用大量港口运营图像和视频片段组成的数据集进行训练。

训练好的模型可用于检测和跟踪装卸货物集装箱等任务。计算机视觉还可以通过跟踪搬运重型货运集装箱的港口员工，帮助加强港口安全。

计算机视觉在港口的应用#

了解 AI 和计算机视觉技术对港口为何重要且有价值后，让我们进一步看看一些展示计算机视觉应用方式的智慧港口案例。

利用计算机视觉维护港口安全#

Ultralytics YOLO11和Ultralytics YOLOv8等计算机视觉模型可以跟踪工作人员，确保他们遵守安全规程。这是如何实现的？YOLO11 和 YOLOv8 都支持多种计算机视觉任务，例如目标检测（识别并分类图像或视频中的物体）以及目标跟踪（监控这些物体随时间的移动）。

这些任务可用于多种员工安全场景。一个很好的例子是使用目标检测检测港口员工是否佩戴个人防护装备 (PPE)，例如头盔和背心。

图 1.使用 Ultralytics YOLOv8 检测个人防护装备，确保符合港口安全规定的示例。

同样，集成了目标跟踪等计算机视觉功能的智慧港口系统，也可用于监控员工位置并实时跟踪他们的移动，以检测危险并防止事故。

通过分析实时视频片段，视觉模型可以识别潜在危险，例如坠落物体或进入危险区域的员工。系统甚至可以配置为：如果员工意外进入限制区域或过于靠近重型机械，就立即发送警报。

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、船舶自动识别系统 (AIS) 信号（包含船舶身份、位置、速度等信息）及其他先进传感器集成到海事系统中，可以获取船舶位置相关信息。根据这些信息，AI 系统可以为船舶规划拥堵更少、燃油效率更高的理想航线。这些信息还可帮助船员提前做好港口作业准备，例如装卸货物，避免等待。

港务局可以利用目标检测等计算机视觉技术检测和跟踪海上物体，确保航行安全。例如，缅因湾研究所位于波特兰的机构使用基于 AI 的摄像系统进行船舶导航和安全监控。即使在夜间或雾天，摄像头也能利用计算机视觉检测船舶、艇只、浮标、人员和其他海上危险。通过检测海上障碍物，船舶操作人员可以避免事故并轻松导航。

图 2.海事 AI：配备计算机视觉功能的摄像头检测海上物体。

港口数字化让货物装卸更加轻松#

由于涉及重型机械且存在物体坠落风险，货物装卸是港口较复杂的作业之一。研究显示，超过 63% 的港口事故发生在货物移运、装货或卸货过程中。减少员工为读取标签或检查损坏情况而靠近集装箱或港口重型设备的需求，可以避免这类事故。

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、封条和目的地，或检测结构损坏，来实现这一目标。希腊的比雷埃夫斯集装箱码头 (PCT)就是一个值得关注的案例。该港口使用集成视觉 AI 的摄像头检查集装箱封条是否完好。装卸过程中，系统会拍摄每个集装箱正面的图像。随后，系统通过对图像进行目标检测，定位集装箱上的封条。如果封条缺失或损坏，系统就会触发警报，通知港务局进一步调查。

图 3.希腊比雷埃夫斯集装箱码头是智慧港口的一个典型案例。

智慧港口的监控与访问控制#

港口安保和监控工作需要持续关注。监控整个港口区域及其运营所需的人力非常庞大。即使是全球最小的港口——俄勒冈州的德波湾港，也占地六英亩。广阔的区域和紧密堆叠的集装箱，让人类几乎不可能全天候手动监控。

利用计算机视觉，可以在多个出入口监控港口运营，并立即发现未经授权的进入行为。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，检测未经授权的车辆。为了进一步加强安全，还可以使用人脸识别系统交叉核验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，通过自主无人机、5G 连接和增强现实 (AR) 头显监控港口安全。自主无人机定期巡逻港口，视频流则通过 5G 网络由基于视觉的系统进行分析。计算机视觉模型会搜寻入侵或可疑活动。一旦检测到异常情况，系统就会发出警报。安保团队甚至可以通过 AR 头显查看警报区域，了解事件的严重程度。

利用视觉 AI 检测漏油#

漏油会造成严重的环境威胁，尤其是在港口装卸作业期间。研究表明，约 29% 的中小规模漏油事件（7 - 700 吨）发生在这些作业期间。虽然这些漏油可能不易察觉，看起来似乎无害，但其环境后果可能十分严重。

在大型港口区域手动监测此类漏油尤其困难。为解决这一问题，配备计算机视觉软件的先进水域监测摄像头可以提供有效方案。通过分析视频片段，这些系统可以实时检测漏油，从而及时采取响应和清理行动。

图 5.智慧港口案例：检测海洋漏油。

事实上，欧洲第二大港口安特卫普港利用计算机视觉技术减轻漏油的影响。遥控无人机负责监测周边水域。这些无人机具备计算机视觉能力，可以检测附近港区的漏油情况。这样，港务局就能及时发现并处理漏油集中区域，从而改善沿海水域的水质。

计算机视觉在港口的优势与局限#

在港口管理中采用计算机视觉能够带来诸多优势，并针对各种独特挑战推动定制化解决方案。以下是其中一些优势的简要介绍：

• 改善海事物流：海事领域的 AI正在为供应链物流带来更高水平的运营效率。基于视觉的系统可用于监控航运线路间的货物交接、港口服务、货物装卸等环节。

• 数据驱动的决策：借助图像和视频分析得出的洞察，港口管理人员可以做出充分知情的决策。

• 更精准的航线预测：视觉 AI 系统可以分析港口和船舶的实时画面等视觉数据，帮助 AI 算法推荐优化后的航线。

• 降低人工成本：通过计算机视觉自动执行船舶监控、货物分拣和船舶跟踪等任务，港口可以减少对人工的依赖。

虽然计算机视觉解决方案有许多优点，但在港口实施时也面临一些需要考虑的挑战。以下是一些值得注意的局限：

• 前期成本高：在港口部署符合行业标准的计算机视觉应用，需要在硬件、AI 专业能力和计算基础设施方面投入大量资金。

• 环境限制：天气状况不稳定，尤其是沿海地区的降雨和雾气，可能会影响图像和视频质量，导致 AI 模型性能下降。

• 航运集装箱尺寸多样：航运集装箱的尺寸、颜色、标签和形状各不相同，基于视觉的系统难以跟踪。计算机视觉模型可能需要额外训练，才能应对这种多样性。

• 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延迟、效率低下和安全风险。

港口计算机视觉的未来#

据报告预测，全球智慧港口市场将以 24.16% 的复合年增长率 (CAGR) 强劲增长，到 2033 年达到 61 亿美元。这一增长凸显了 AI、计算机视觉和物联网 (IoT) 等先进技术在现代港口运营中的应用日益广泛。随着港口效率不断提升、智能化程度不断提高，计算机视觉很可能在自动化任务、提高安全性和提升运营效率方面发挥关键作用。

结合物联网、区块链和大数据等技术后，计算机视觉有望实现先进而复杂的 AI 解决方案，例如实时货物跟踪和港口设备预测性维护。这些创新将简化港口运营，并通过优化能源使用和减少碳排放来推动可持续发展。

智慧港口要点#

将计算机视觉融入港口管理，可以提升安全性、效率和安保水平。从监控员工活动，到自动执行货物装卸和船舶导航等复杂任务，计算机视觉应用能够涵盖广泛场景，并应对港口管理中的关键挑战。

自动化和 AI 驱动流程的发展趋势凸显了视觉 AI 解决方案的潜力。采用这些先进技术后，港口可以确立自身在全球海事行业中的领先地位，为经济增长和环境可持续发展作出贡献。

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