通过计算机视觉优化港口的海上贸易

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，是连接陆地和海洋的重要连接点。港口通常处理贵重的货物运输，如原材料、制成品和消费品，这使其成为国际供应链的关键。

多年来，尖端技术改变了我们在全球范围内运营和管理港口的方式。这些创新使港口管理更加快速、安全和可靠。港口最近的创新通常涉及人工智能（AI）。

特别是，计算机视觉（CV）（人工智能的一个子集）正在港口运营中掀起巨浪。视觉 AI 使计算机系统能够实时查看和理解视觉信息。通过分析图像和视频，诸如 Ultralytics YOLO11 之类的计算机视觉模型可以实时识别模式、检测对象和跟踪运动。来自图像分析的见解可以实现更高效、更准确的运营，这在港口管理中具有很大的潜力。

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计划。他们的人工智能系统使用实时视频监控来监视船舶和港口设备，帮助港口工人预测何时需要维护。定期监控可延长设备运行时间，并使港口运营更加顺畅和快速。

在本文中，我们将探讨利用计算机视觉技术的各种智慧港口案例。我们还将讨论在港口中使用这项创新的优点和缺点，同时考虑其未来的前景。让我们开始吧！

智慧港口的重要性

港口每天接收大量的货物，面临着保持运营效率、确保工人安全、减少交通拥堵和应对恶劣天气等挑战。即使延误一个小时，对于航运公司来说也可能代价高昂。 

例如，卸货时间过长（滞期费）、卸货后集装箱滞留时间过长（滞留费）、货物在港口额外存放时间（仓储费）以及船舶迟到（迟到费）都会产生相关费用。为了避免这些代价高昂的罚款，航运公司致力于仔细规划其时间表、运输时间和港口活动。

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 AI 驱动的自动化解决方案。在计算机视觉方面，可以利用大量的港口运营图像和视频片段 训练视觉模型 数据集。 

训练后的模型可用于检测和跟踪装卸的货物集装箱等任务。计算机视觉还可以通过跟踪移动重型货物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

既然我们已经了解了 AI 和计算机视觉技术在港口的重要性和价值，那么让我们仔细看看一些展示计算机视觉如何使用的智能港口示例。

使用计算机视觉维护港口安全

诸如 Ultralytics YOLO11 和 Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型可以跟踪工人并确保符合安全协议。这是如何运作的？YOLO11 和 YOLOv8 都支持各种计算机视觉任务，例如目标检测（识别和分类图像或视频中的目标）和目标跟踪（随时间推移监控这些目标的移动）。 

这些任务可以用于各种工人安全用例。一个很好的例子是使用目标检测来检测港口员工的个人防护装备 (PPE)，例如头盔和背心。

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同样，已集成计算机视觉功能（如目标跟踪）的智能港口系统也可用于监控工人的位置并实时跟踪他们的行动，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的危险，例如坠落物体或工人进入危险区域。该系统甚至可以配置为在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。

在港口利用 AI 进行船舶导航和监控

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。集成计算机视觉、自动识别系统 (AIS) 传输（包含船舶身份、位置、速度等信息的信号）和其他先进传感器的海事系统可用于获取有关船舶位置的深入信息。基于这些信息，人工智能系统可以为船舶规划一条拥堵更少、燃油效率更高的理想航线。这些信息还可以让船员为港口作业（如装卸）做好准备，而无需等待。

港口当局可以使用诸如目标检测之类的计算机视觉技术来检测和跟踪海上物体，以确保安全航行。例如，缅因州海湾研究所（位于波特兰）使用基于人工智能的摄像头系统来进行船舶导航和安全。这些摄像头使用计算机视觉来检测船舶、船只、浮标、人员和其他海上危险，即使在夜间或有雾的情况下也是如此。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。

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通过港口数字化简化货物装卸

货物装卸是港口中较为复杂的操作之一，因为它涉及到重型机械和坠落物体的风险。研究表明，超过 63% 的 港口事故 发生在货物操作和装卸作业期间。通过减少工人靠近集装箱或重型港口设备执行诸如读取标签或检查损坏等任务的需求，可以避免这些事故。 

视觉系统可以通过识别容器上的标签、扫描其尺寸、类型、重量、密封和目的地，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 的摄像头来检查集装箱上的密封是否完好。该系统在装卸时捕获每个集装箱正面的图像。然后，对图像使用目标检测来定位集装箱上的密封。如果密封缺失或损坏，则会触发警报，通知港口当局进一步调查。

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智慧港口的监控和门禁

港口的安全和监控任务需要持续关注。监控整个港口的景观和运营所需的人力是巨大的。即使是世界上最小的港口，俄勒冈州的德波湾，也占地六英亩。广阔的空间和紧密堆叠的集装箱使得人类几乎不可能全天候手动监控。 

通过计算机视觉，可以监控多个港口出入口的运作情况，并立即发现任何未经授权的进入。光学字符识别 (OCR) 和 车牌自动识别 (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。为了增加安全性，还可以使用 面部识别 系统来交叉验证车辆内驾驶员和乘客的身份。

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例如，西班牙瓦伦西亚港正在使用一个计算机视觉系统，该系统包括自主无人机、5G 连接和一个增强现实 (AR) 头显，以监控港口的安全性。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分析视频源。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，会生成警报。使用 AR 头显，安全团队甚至可以查看警报区域，以了解事件的严重性。

借助视觉AI检测漏油

石油泄漏构成了重大的环境威胁，尤其是在装卸港口作业期间。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易察觉且看似无害，但它们的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传感摄像头可以提供有效的解决方案。通过分析视频素材，这些系统可以实时检测溢油，从而能够及时响应和进行清理工作。

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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石油泄漏的影响。远程控制的无人机监控周围的水域。这些无人机配备了计算机视觉功能，可以检测附近港口区域的石油泄漏。这使港口当局能够迅速识别和处理集中的泄漏区域，从而提高沿海水域的水质。

计算机视觉在港口中的优势与局限性

在港口管理中采用计算机视觉带来了许多优势，并推动了各种针对独特挑战的定制解决方案。以下简要介绍其中一些优势：

• 改进的海事物流：海事领域的人工智能供应链正为物流带来新的运营效率。基于视觉的系统可用于监控航运线、港口服务、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的洞察力，港口管理部门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（例如来自港口和船舶的实时录像），以协助 AI 算法提出优化的路线。

• 降低劳动力成本：通过计算机视觉自动化船舶监控、货物分拣和船舶追踪等任务，港口可以减少对人力的依赖。 

虽然 CV 解决方案提供了许多优点，但它们在港口中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限制：

• 初始成本高： 在港口实施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进行大量投资。

• 环境约束：不稳定的天气条件，尤其是在沿海地区，如雨和雾，会影响图像和视频质量，并导致 AI 模型性能下降。

• 集装箱尺寸的多样性： 集装箱的尺寸、颜色、标签和形状各不相同，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，因为中断会导致港口运营中的延误、效率低下和安全风险。

计算机视觉在港口领域的未来

根据报告，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 年达到 61 亿美元。这一增长突显了人工智能、计算机视觉和物联网 (IoT) 等先进技术在现代港口运营中日益增长的应用。随着港口变得更加高效和智能化，计算机视觉可能会在自动化任务、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结合使用时，预计计算机视觉将支持先进而复杂的 AI 驱动的解决方案，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性。 

关于智慧港口的主要收获

通过将计算机视觉集成到港口管理中，我们可以提高安全性、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应用，并解决港口管理中的关键挑战。 

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

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