使用计算机视觉优化港口海运贸易

全球超过 90% 的货物通过海运运输，港口是全球贸易的重要枢纽。港口连接陆地与海洋，发挥着至关重要的作用。港口经常处理原材料、制成品和消费品等高价值货物运输，因此是国际supply chain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速、更安全、更可靠。近年来，港口的创新通常涉及人工智能 (AI)。

尤其是作为 AI 子集的计算机视觉 (CV)，正在为港口运营带来巨大变化。Vision 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，像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型可以实时识别模式、检测对象并跟踪运动。图像分析带来的洞察能够提升运营效率和准确性，在港口管理中具有很大的应用潜力。

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 驱动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，让港口运营更加顺畅、高效。

本文将介绍多个应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的优势和局限，同时展望其未来前景。让我们开始吧！

智慧港口的重要性#

港口每天接收大量货物，并面临保持运营效率、确保工作人员安全、减少交通拥堵以及应对恶劣天气等挑战。即使延误一小时，也可能给航运公司带来高昂成本。

例如，货物卸载时间过长会产生滞期费，集装箱卸载后占用时间过长会产生 detention 费用，货物在港口额外存放会产生仓储费，船舶晚到则会产生延迟到港费。为避免这些高昂的罚金，航运公司会仔细规划时间表、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，航运公司和港口管理机构正越来越多地采用先进的 AI 驱动自动化解决方案。在计算机视觉方面，视觉模型可以使用港口运营相关的大量图像和视频片段数据集进行训练。

训练后的模型可用于检测和跟踪装卸过程中的货运集装箱等任务。计算机视觉还可以跟踪搬运重型货运集装箱的港口员工，从而帮助加强港口安全。

计算机视觉在港口中的应用#

现在我们已经了解了 AI 和计算机视觉技术在港口中的重要性和价值，接下来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#

计算机视觉模型（如 Ultralytics YOLO11 和 Ultralytics YOLOv8）可以跟踪工作人员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，例如目标检测，即识别并分类图像或视频中的对象；以及目标跟踪，即监控这些对象随时间的移动。

这些任务可用于多种工作人员安全场景。一个很好的例子是使用目标检测来检测港口员工是否佩戴个人防护装备 (PPE)，例如头盔和安全背心。

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

同样，集成了目标跟踪等计算机视觉功能的智慧港口系统，也可以用于监控工作人员的位置并实时跟踪其移动，从而检测危险并预防事故。

通过分析实时视频画面，视觉模型可以识别潜在危险，例如坠落物体或进入高风险区域的工作人员。如果工作人员意外进入限制区域，或过于靠近重型机械，系统甚至可以配置为立即发送警报。

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事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（来自船舶并包含其身份、位置、速度等信息的信号）以及其他先进传感器集成到海事系统中，可以获取有关船舶位置的洞察。基于这些洞察，AI 系统可以为船舶规划更理想、拥堵更少且燃油效率更高的航线。这些洞察还可以让船员提前为装卸等港口作业做好准备，避免等待。

港口管理机构可以使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，位于波特兰的缅因湾研究所使用基于 AI 的摄像系统进行船舶导航和安全监控。这些摄像头利用计算机视觉检测船舶、船只、浮标、人员和其他海上危险，即使在夜间或有雾的情况下也能工作。通过检测海上障碍物，船舶运营人员可以避免事故并轻松导航。

图 2 海事领域的 AI：支持计算机视觉的摄像头检测海上物体。

港口数字化让货物处理更简单#

由于涉及重型机械并存在物体坠落风险，货物处理是港口较为复杂的运营环节之一。研究表明，超过 63% 的港口事故发生在货物调度以及装卸作业期间。通过减少工作人员在集装箱或重型港口设备附近执行读取标签、检查损坏等任务的需要，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、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)就是一个有趣的案例。该港口使用集成 Vision AI 的摄像头检查集装箱封条是否完好。系统会在装卸过程中拍摄每个集装箱正面的图像。随后，系统对图像执行目标检测，以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，通知港口管理机构进一步调查。

图 3 希腊比雷埃夫斯集装箱码头是智慧港口的一个优秀示例。

智慧港口中的监控与访问控制#

港口的安保和监控任务需要持续关注。监控整个港口的环境和运营所需的人力非常庞大。即使是世界上最小的港口俄勒冈州迪波湾港，也占地 6 英亩。广阔的空间和密集堆放的集装箱，使人类几乎不可能全天候手动监控。

借助计算机视觉，可以监控港口的多个出入口，并立即发现任何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。为了增加一层安全保障，还可以使用人脸识别系统交叉核验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，西班牙的瓦伦西亚港正在使用由自主无人机、5G 连接和增强现实 (AR) 头戴设备组成的计算机视觉系统来监控港口安全。自主无人机会定期巡逻港口，视频流则通过 5G 网络由基于视觉的系统进行分析。计算机视觉模型会寻找入侵或可疑活动。检测到任何异常情况后，系统就会生成警报。借助 AR 头戴设备，安保团队甚至可以查看触发警报的区域，了解事件的严重程度。

借助 Vision AI 检测石油泄漏#

石油泄漏会造成重大环境威胁，尤其是在港口装载和卸载作业期间。研究表明，约 29% 的中小规模石油泄漏（7 - 700 吨）发生在这些活动期间。虽然这些泄漏可能不易被发现，看起来似乎没有危害，但其环境后果可能非常严重。

在大型港区内手动监控此类泄漏尤其困难。为解决这一问题，配备计算机视觉软件的先进水面感知摄像头可以提供有效方案。通过分析视频画面，这些系统可以实时检测石油泄漏，从而及时采取响应和清理措施。

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利用计算机视觉技术减轻石油泄漏的影响。遥控无人机监控周边水域。这些无人机配备计算机视觉功能，可以检测附近港区的石油泄漏。这使港口管理机构能够及时识别并处理集中泄漏区域，从而改善沿海岸线的水质。

计算机视觉在港口中的优势与局限#

在港口管理中采用计算机视觉可以带来诸多优势，并针对独特挑战推动各种定制化解决方案。下面快速了解其中一些优势：

• 改善海事物流：海事领域的 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航线、港口服务和货物处理等环节之间的货物交换。

• **数据驱动的决策：**借助图像和视频分析带来的洞察，港口管理部门可以做出更明智的决策。

• **更好的航线预测：**Vision AI 系统可以分析视觉数据，例如港口和船舶的实时画面，协助 AI 算法提出经过优化的航线。

• 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，港口可以减少对人力的依赖。

虽然 CV 解决方案具有诸多优势，但在港口实施时也存在一些需要考虑的挑战。以下是需要注意的一些局限：

• **初始成本高：**在港口实施符合行业标准的计算机视觉应用，需要在硬件、AI 专业知识和计算基础设施方面投入大量资金。

• **环境限制：**不稳定的天气条件，尤其是沿海地区的降雨和雾，会影响图像和视频质量，导致 AI 模型性能不佳。

• **船运集装箱尺寸多样：**船运集装箱的尺寸、颜色、标签和形状各不相同，使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训练才能处理这种多样性。

• 网络连接不稳定：稳定的网络连接是基于云的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、效率降低和安全风险。

计算机视觉在港口中的未来#

据相关报告预测，全球智慧港口市场将以 24.16% 的复合年增长率 (CAGR) 快速增长，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日益广泛应用。随着港口变得更加高效、更加智能，计算机视觉很可能在自动化任务、提升安全性和提高运营效率方面发挥关键作用。

计算机视觉与 IoT、区块链和大数据等技术结合后，有望支持实时货物跟踪、港口设备预测性维护等先进而复杂的 AI 驱动解决方案。这些创新将通过优化能源使用和减少碳排放来简化港口运营并促进可持续发展。

智慧港口的关键要点#

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。从监控工作人员活动，到自动执行货物处理和船舶导航等复杂任务，计算机视觉应用能够覆盖广泛场景，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 Vision AI 解决方案的潜力。通过采用这些先进技术，港口可以确立其全球海事行业领导者的地位，为经济增长和环境可持续性作出贡献。

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