Железнодорожные сети играют ключевую роль в наземной транспортной инфраструктуре. Охватывая протяжённость более миллиона километров по всему миру, они обеспечивают связь между городами, отраслями и сообществами на значительных расстояниях.
В связи с расширением железнодорожных систем и ростом спроса на их услуги, вопросы безопасности и эффективности становятся всё более актуальными. Для решения этих задач ручные проверки и традиционные методы мониторинга уже недостаточны.
На помощь приходят передовые технологические решения. Компьютерное зрение, являющееся одним из направлений искусственного интеллекта (ИИ), занимается обработкой визуальной информации и находит всё более широкое применение в оптимизации железнодорожных операций.
Системы, основанные на компьютерном зрении, используют камеры и модели, такие как YOLO11, для предоставления операторам железных дорог актуальной информации о состоянии объектов в режиме реального времени. С помощью задач обнаружения объектов и сегментации экземпляров, модели подобные YOLO11, могут анализировать состояние путей, платформ, тоннелей и интерьеров поездов, выявляя наличие объектов, людей или потенциальных опасностей.
Например, система может обнаружить человека, находящегося слишком близко к краю платформы, или мусор на пути следования поезда. В режиме реального времени ИИ будет генерировать оповещения, что позволит персоналу станции оперативно реагировать и предотвращать возникновение рисковых ситуаций, которые могут привести к задержкам или авариям.
Кроме того, компьютерное зрение может быть использовано для контроля труднодоступных зон в любое время суток.
Рис 1. Пример использования YOLO11 для обнаружения людей, стоящих на платформе поезда.
В связи с расширением внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения, города всё чаще начинают использовать ИИ для повышения безопасности и эффективности железнодорожных операций. Настоящая статья посвящена рассмотрению того, как ИИ интегрируется в рабочие процессы железнодорожного транспорта по всему миру. Приглашаем к чтению!
Роль ИИ в железнодорожных перевозках
Железнодорожные сети представляют собой сложные системы, требующие постоянного мониторинга и контроля подвижных элементов. Традиционные методы, основанные на ручном труде персонала станций, могут быть оптимизированы за счет внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ).
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, способны автоматизировать ряд задач, что позволяет операторам станций повысить эффективность работы и оперативно реагировать на возникающие проблемы.
Основные функции компьютерного зрения, применимые к мониторингу железнодорожных операций:
- Обнаружение объектов: Идентификация и локализация конкретных объектов (мусор, инструменты, багаж, люди) на путях или вблизи них.
- Отслеживание объектов: Мониторинг движения обнаруженных объектов по нескольким кадрам видео. Позволяет контролировать поток пассажиров и движение поездов.
- Оценка позы: Анализ положения ключевых суставов тела для определения позы человека. Может использоваться для обнаружения чрезвычайных ситуаций, таких как падение человека на платформе.
- Сегментация экземпляра: Классификация каждого пикселя изображения по предопределенным категориям. Применяется для оценки состояния путей, платформ и других поверхностей путем выявления дефектов (трещин, коррозии, износа).
Внедрение технологий компьютерного зрения в железнодорожную сферу открывает новые возможности для повышения безопасности, эффективности и надежности работы всей системы.
Рис. 2. ИИ может использоваться для обнаружения и отслеживания людей и поездов в целях безопасности.
Использование ИИ для мониторинга железных дорог
В то время как визуальный мониторинг часто связывается с обеспечением безопасности, в железнодорожной отрасли технологии искусственного интеллекта (ИИ), основанные на анализе изображений, используются для решения гораздо более широкого круга задач. Применение ИИ способствует не только повышению безопасности, но и оптимизации операций, а также улучшению управления всей сетью железных дорог.
Одно из главных преимуществ использования ИИ в сфере общественного транспорта заключается в его способности к обработке информации в режиме реального времени. Это позволяет персоналу станций получать своевременные и актуальные данные, что способствует прогнозированию и предотвращению потенциальных проблем.
Ниже приведены примеры того, как технологии компьютерного зрения повышают точность и контроль в железнодорожных системах.
Обнаружение объектов в железнодорожных системах для задач по техническому обслуживанию
В связи с ростом железнодорожных перевозок в Европе возрастает необходимость в надёжном мониторинге инфраструктуры. Регулярная проверка путей на предмет износа, повреждений и несоосности является критически важной для обеспечения безопасности и бесперебойной работы железнодорожного сообщения. Это включает тщательный осмотр тысяч километров рельсов с целью выявления ранних признаков дефектов, предотвращающих дорогостоящие сбои или аварии.
Искусственный интеллект (ИИ) предоставляет эффективный инструмент для автоматизации и оптимизации процесса проверки. В качестве примера можно привести Нидерланды, где протяжённая железнодорожная сеть (тысячи километров) требует постоянного мониторинга и обслуживания.
Рис. 3. Системы компьютерного зрения могут обнаруживать дефектные участки железнодорожных путей.
Хотя ручные проверки остаются важными, они могут быть медленными, трудоёмкими и часто нарушать нормальное функционирование. Для решения этой проблемы была внедрена система компьютерного зрения для непрерывной проверки состояния рельсовых путей в реальном времени.
Камеры, установленные на движущихся поездах, записывают непрерывный поток изображений высокого разрешения. Эти визуальные данные анализируются с помощью моделей ИИ, обученных распознавать несоосность путей, изношенные или поврежденные компоненты и отсутствующие детали.
Непрерывный автоматизированный мониторинг обеспечивает не только более быструю, но и более точную проверку. Бригады технического обслуживания могут эффективно расставлять приоритеты в областях, требующих наибольшего внимания, сокращая ненужные проверки. В результате операторы смогли снизить эксплуатационные риски, минимизировать задержки и повысить общую безопасность без нарушения регулярного обслуживания.
Повышение безопасности операций с использованием искусственного интеллекта в железнодорожной инфраструктуре
В ходе реализации масштабных проектов железнодорожного строительства, поддержание безопасности на объекте является одной из ключевых задач. Данная проблема приобретает особую актуальность при возведении городских железнодорожных сетей, где активные рабочие зоны и динамично меняющиеся условия требуют постоянного контроля.
Традиционные методы проверки безопасности, основанные на ручном наблюдении, нередко приводили к выявлению рисков уже после возникновения инцидентов. Для повышения оперативности реагирования и минимизации рисков исследователи внедрили систему мониторинга безопасности в режиме реального времени, функционирующую на базе компьютерного зрения.
На строительных площадках было установлено более 240 камер высокой четкости для непрерывной записи происходящего. Видеоматериалы подвергались локальной обработке с использованием моделей искусственного интеллекта, способных не только определять моменты проникновения людей в опасные зоны, но и оценивать состояние находящегося поблизости оборудования – его статичность или движение, что является существенным фактором при оценке рисков в режиме реального времени. При выявлении небезопасного поведения система генерировала немедленные уведомления для руководителей строительных площадок.
Рис 4. Обнаружение опасностей с помощью компьютерного зрения.
Взгляд на наблюдение за железной дорогой с использованием ИИ
Помимо оптимизации технического обслуживания и процедур безопасности, технологии компьютерного зрения находят применение в мониторинге состояния железнодорожных путей в режиме реального времени с целью выявления несанкционированного доступа. Данная проблема приобретает особую актуальность в связи с высокой смертностью на железных дорогах: в 2023 году в США было зарегистрировано 995 летальных исходов, многие из которых связаны с незаконным проникновением на железнодорожные пути. Традиционные методы мониторинга часто оказываются неэффективными в этой области.
В настоящее время железные дороги Соединенных Штатов активно внедряют решения на базе компьютерного зрения. Эти системы анализируют потоки видео в реальном времени с использованием моделей искусственного интеллекта для обнаружения таких событий, как несанкционированное проникновение, препятствия на пути и возможные нарушения сигналов.
Раннее выявление потенциальных проблем позволяет оперативным командам предпринимать своевременные меры, предотвращая сбой в работе и минимизируя риски безопасности.
В отличие от периодических ручных проверок, системы компьютерного зрения обеспечивают непрерывный мониторинг всей железнодорожной сети в режиме реального времени. При обнаружении угрозы операторы немедленно получают уведомления, что способствует быстрому и целенаправленному реагированию. Такой подход повышает уровень осведомленности о ситуации, ускоряет время реагирования и минимизирует задержки, вызванные предотвратимыми инцидентами.
Мониторинг безопасности пищевых продуктов с помощью ИИ
В Индийской железнодорожной системе (Indian Railway Catering and Tourism Corporation, IRCTC) ежедневная подготовка миллионов блюд требует неукоснительного соблюдения санитарных норм. До недавнего времени контроль гигиены осуществлялся вручную, что затрудняло постоянный мониторинг всех кухонных зон. Для повышения эффективности и надежности IRCTC внедрила систему ИИ, основанную на искусственном интеллекте, которая обеспечивает непрерывный контроль за соблюдением правил безопасности пищевых продуктов.
Система ИИ интегрируется с уже существующими камерами видеонаблюдения на кухнях и в зонах приготовления пищи. Используя обученные модели искусственного интеллекта, она выявляет распространенные нарушения гигиены, такие как немытые руки персонала, отсутствие перчаток или сеток для волос, а также загрязнение рабочих поверхностей.
Внедрение системы ИИ позволило повысить стандарты гигиены и облегчить работу персонала по обеспечению безопасности пищевых продуктов. Сотрудники могут теперь уделять больше времени приготовлению блюд, а не только проверке процедур.
Преимущества и недостатки использования компьютерного зрения в железнодорожной отрасли:
Преимущества:
- Прогнозное обслуживание: ИИ может обнаруживать ранние признаки износа или повреждения путей и инфраструктуры, что позволяет предотвратить поломки до их возникновения.
- Круглосуточный мониторинг: В отличие от человеческих инспекторов, системы компьютерного зрения способны работать непрерывно без перерывов и смен.
- Масштабируемость: После внедрения систему ИИ можно легко расширить на большее количество станций, поездов или операционных зон.
Недостатки:
- Проблемы конфиденциальности: Постоянный видеомониторинг в общественных местах может вызывать этические вопросы и дискомфорт у пассажиров и персонала.
- Высокие первоначальные затраты: Настройка системы ИИ, включающая камеры, серверы и программное обеспечение ИИ, требует значительных первоначальных инвестиций.
- Сложная интеграция: Интеграция систем компьютерного зрения с устаревшей инфраструктурой, например, системами сигнализации или управления, может быть технически сложной задачей.
Выводы
С расширением железнодорожной инфраструктуры возрастает потребность в системах обработки данных в режиме реального времени, обеспечивающих точность и достоверность информации. Системы компьютерного зрения, основанные на обнаружении объектов, структурном анализе и мгновенном оповещении, позволяют операторам оперативно и эффективно реагировать на возникающие проблемы.
Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) оптимизируют повседневные операции железнодорожных систем, сокращая долгосрочные расходы на техническое обслуживание и минимизируя риски безопасности. По мере совершенствования технологий ИИ его роль в повышении эффективности, оперативности и безопасности железнодорожных систем будет только увеличиваться.
