В современном транспорте камеры повсюду: на грузовиках, платформах общественного транспорта, автомагистралях, складах и в портах. Но когда груз задерживается, происходит авария или возникает проблема с соблюдением требований, лица, принимающие решения, по-прежнему полагаются на ручные проверки, разрозненные отчеты или неполные данные, чтобы выяснить, что пошло не так.
Рассматривайте современную транспортную сеть как динамическую систему, постоянно находящуюся в движении и генерирующую огромные потоки визуальных данных. Каждое транспортное средство на дороге, каждый пешеходный переход, каждый загруженный или разгруженный контейнер. Каждый момент содержит информацию, критически важную для безопасности, эффективности и координации.
Компьютерное зрение в транспортной отрасли позволяет выявлять инциденты по мере их возникновения, проверять состояние грузов без ручных проверок, а также осуществлять мониторинг инфраструктуры и поведения автопарка с высокой степенью согласованности и масштабируемости. И все это происходит автоматически, в больших масштабах и без увеличения ручной нагрузки. В этой статье рассматривается, как транспортные предприятия применяют услуги по разработке систем компьютерного зрения для решения операционных задач, с которыми не справляются существующие системы.
Как компьютерное зрение улучшает рабочие процессы в транспортной отрасли
Каждая задержка, ошибка или недосмотр в транспортных операциях влечет за собой последующие издержки, будь то небезопасный маневр водителя, непроверенный груз или пропущенное нарушение правил дорожного движения. Системы компьютерного зрения помогают извлекать структурированные данные в режиме реального времени из неструктурированных визуальных входных данных, таких как видеозаписи, изображения с погрузочной площадки и камеры в кабине водителя, и интегрировать их в операционные рабочие процессы. Наиболее эффективные внедрения обеспечивают измеримое повышение безопасности, эффективности и отслеживаемости.
Для операторов автопарков и менеджеров по логистике
Компьютерное зрение повышает контроль над работой автопарка за счет непрерывного мониторинга на основе данных. Видеопоток в реальном времени и аналитика с использованием искусственного интеллекта предоставляют полезную информацию о движении транспортных средств, целостности груза и поведении водителей. Это позволяет:
- Сокращение времени реагирования на инциденты за счет немедленного обнаружения небезопасного вождения, несанкционированных остановок или нештатных ситуаций с грузом.
- Обеспечение оперативного контроля посредством автоматизированного контроля за использованием ремней безопасности, запрета на использование мобильных устройств и перерывов на отдых.
- Повышение эффективности использования активов за счет систем компьютерного зрения, выявляющих задержки при погрузке/разгрузке, простаивающие транспортные средства или неэффективные схемы маршрутизации.
- Управление страховыми рисками , поскольку зафиксированные визуальные данные помогают восстановить картину происшествия и точно обрабатывать страховые случаи.
Для операторов транспортных средств
Хотя автоматизация часто вызывает опасения по поводу контроля, компьютерное зрение оказывает непосредственную поддержку операторам-людям:
- Системы мониторинга водителя (DMS) оповещают операторов о признаках усталости, отвлечения внимания или невнимательности, снижая вероятность аварий.
- Расширенная осведомленность благодаря функциям ADAS (например, распознавание пешеходов, предупреждения о выезде за пределы полосы движения, считывание дорожных знаков) улучшает принятие решений в режиме реального времени.
- Защита от ответственности необходима, поскольку системы видеонаблюдения на основе видеорегистраторов создают объективные записи дорожных происшествий, защищая водителей от ложных претензий.
Для команд по техническому обслуживанию и инфраструктуре
Компьютерное зрение преобразует техническое обслуживание из реактивного в предиктивное:
- Анализ состояния поверхности с использованием стационарных или установленных на дронах систем машинного зрения позволяет выявлять повреждения дорожной, железнодорожной или портовой инфраструктуры на ранних стадиях.
- Системы мониторинга активов отслеживают износ оборудования, подвергающегося интенсивной эксплуатации, такого как краны, шлагбаумы или погрузочные платформы.
- Автоматизация инспекций устраняет зависимость от ручных проверок, поскольку системы выявляют структурные дефекты или аномалии практически в режиме реального времени.
Для градостроителей и органов управления дорожным движением
Системы компьютерного зрения поддерживают интеллектуальное управление транспортом в масштабах города:
- Анализ дорожного движения предоставляет непрерывные данные о потоке транспорта, карты заторов и информацию о классификации транспортных средств, что позволяет планировать инфраструктуру и оптимизировать работу светофоров.
- Использование интеллектуальных систем контроля за соблюдением правил дорожного движения, включая системы автоматического распознавания номерных знаков (ALPR) и обнаружение проезда на красный свет, снижает затраты на ручное регулирование и повышает уровень соблюдения правил дорожного движения.
- Система мониторинга общественной безопасности выявляет скопления людей, несанкционированный доступ или чрезвычайные ситуации на станциях, терминалах и в пешеходных зонах.
Для портовых и железнодорожных операций
Портовые терминалы и железнодорожные сети в значительной степени зависят от синхронизированных и высокоточных процессов, и именно в этих областях компьютерное зрение имеет измеримую ценность:
- Отслеживание и проверка контейнеров с использованием визуальных идентификаторов и распознавания образов обеспечивают правильную погрузку, предотвращают кражи и повышают уровень соблюдения таможенных правил.
- Планирование работы причалов и кранов, поддерживаемое системами визуализации в реальном времени, оптимизирует пропускную способность и сокращает время простоя судов или поездов.
- Мониторинг состояния рельсов с помощью дронов, оснащенных системами машинного зрения, сокращает время цикла инспекции и расширяет охват труднодоступных участков.
Примеры применения компьютерного зрения в транспорте
1. Мониторинг водителя
Даже самые опытные водители — люди, подверженные усталости, отвлечению внимания и замедленной реакции. Современные системы обнаружения отвлечения внимания водителя достигают точности до 99,91%, что позволяет принимать превентивные меры для снижения риска столкновений. [1] Современные системы мониторинга водителя на основе искусственного интеллекта анализируют микровыражения лица, частоту закрытия глаз и движения головы, чтобы выявить ранние признаки сонливости, невнимательности или использования телефона за рулем.
На практике это означает, что водитель большегрузного автомобиля, проявляющий признаки усталости, может быть предупрежден до того, как риск возрастет, или же менеджер автопарка может принять превентивные меры. В автопарках общественного транспорта это помогает снизить количество инцидентов, связанных с усталостью при сменной работе, и улучшает общие показатели безопасности.
2. Распознавание номерных знаков
Автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR) значительно развилось за пределы пунктов взимания платы за проезд. Сегодня ANPR является краеугольным камнем интеллектуальной транспортной инфраструктуры, обеспечивая идентификацию транспортных средств в режиме реального времени на автомагистралях, парковках, границах и в зонах ограниченного доступа. Некоторые современные системы ANPR, использующие HD-камеры и глубокое обучение, достигают 98% точности распознавания , даже при использовании номерных знаков смешанного формата [1].
Высокоскоростные камеры в сочетании с компьютерным зрением и моделями оптического распознавания символов считывают номерные знаки за доли секунды, независимо от освещения или угла обзора. Компьютерное зрение в транспортной сфере позволяет вводить плату за проезд в часы пик, управлять доступом в зоны с низким уровнем выбросов или автоматизировать въезд автопарка в логистические центры. Например, грузовик, въезжающий на территорию охраняемого объекта, может быть распознан, зарегистрирован и ему может быть предоставлен доступ.
3. Обнаружение пешеходов и велосипедистов
Компьютерное зрение позволяет транспортным средствам и инфраструктуре точно «видеть» уязвимых участников дорожного движения, снижая риски, связанные с «слепыми зонами», и улучшая общую гармонию дорожного движения. Оно используется в передовых системах помощи водителю (ADAS), беспилотных автомобилях и интеллектуальных светофорах. На уровне инфраструктуры подсчет людей с помощью камер, установленных над проезжей частью, поддерживается искусственным интеллектом для анализа потоков людей на станциях метро, стадионах и городских перекрестках. Например, города могут автоматически регулировать время работы светофоров во время крупных мероприятий или открывать альтернативные маршруты в зависимости от текущей плотности пешеходов.
Системы обнаружения велосипедистов также интегрированы в транспортные средства для доставки «последней мили» и микроавтобусы, работающие в районах с высокой концентрацией велосипедистов, что снижает ответственность и повышает общественную безопасность.
4. Обнаружение и классификация объектов
Обнаружение объектов лежит в основе большинства современных систем управления дорожным движением и логистики, в частности, способность идентифицировать, классифицировать и отслеживать транспортные средства с высокой точностью. Используя модели глубокого обучения, такие как YOLO или SSD, эти системы обнаруживают присутствие автомобиля, его тип, движение и поведение с течением времени.
Эта функция позволяет в режиме реального времени подсчитывать количество транспортных средств, отслеживать время простоя и выявлять незапланированные остановки, будь то застрявший грузовик на мосту или транспортное средство, слишком долго стоящее на погрузочной площадке. Например, порты и железнодорожные станции теперь используют эти системы для отслеживания контейнерных грузовиков и оптимизации планирования маршрутов на основе фактического движения, а не предположений.
Отслеживание подозрительного поведения имеет такое же важное значение для выявления подозрительной активности, задержек в работе или угроз безопасности на автомагистралях и в зонах критической инфраструктуры. Результатом является более эффективное использование ресурсов, более быстрое реагирование и уменьшение «слепых зон» в повседневной работе.
5. Анализ транспортного потока и заторов
Даже в самых хорошо спроектированных городах могут возникнуть проблемы без своевременной и точной информации о дорожной ситуации. Сотрудничество демонстрирует, как компьютерное зрение преобразует мониторинг дорожного движения из пассивного наблюдения в интеллектуальное регулирование. Традиционные системы с трудом улавливают сложное поведение водителей и тонкие закономерности дорожного движения. В отличие от них, решение Redflex, основанное на глубоком обучении и анализе видео в реальном времени, достигает 91% точности в обнаружении отвлеченного вождения и 88% в распознавании нарушений правил использования ремней безопасности . Эти показатели сохраняются в сложных условиях освещения и при разных ракурсах камеры, что делает систему надежной для круглосуточного контроля.
Благодаря обнаружению занятости полос движения, плотности транспортных средств, незаконных поворотов и других динамических переменных дорожного движения в режиме реального времени, такие решения позволяют повысить эффективность инфраструктуры. Органы дорожного движения могут использовать эти данные для корректировки времени работы светофоров, выявления заторов или автоматического пресечения рискованного поведения на дорогах. Кроме того, видеоаналитика предоставляет высококачественные наборы данных для долгосрочного планирования, от оценки влияния политики безопасности дорожного движения до оптимизации систем взимания платы за проезд и городской планировки.
В таких городах, как Цюрих и Сеул, эти инструменты уже используются для автоматической регулировки времени работы светофоров на основе потока транспортных средств в реальном времени. Транспортные власти также получают долгосрочные наборы данных, которым они могут доверять при определении приоритетов модернизации инфраструктуры, оценке влияния политики дорожного движения или экспериментировании с интеллектуальной системой взимания платы за проезд и динамическим управлением полосами движения. Согласно исследованиям, система Smart Traffic Video Analytics (STVA) достигла точности обнаружения инцидентов от 2% до 5%, по сравнению с 20-30% для традиционных систем [2].
6. Мониторинг состояния дорог
Плохое состояние дорог свидетельствует о недостаточном финансировании технического обслуживания и подрывает доверие общественности. Старая модель периодических ручных проверок оставляет слишком много проблем незамеченными слишком долго. Например, модели обнаружения трещин на основе CNN показали точность от 98,47% до 99,46% [1], что значительно превосходит ручные проверки. Благодаря компьютерному зрению в транспортной сфере, агентства могут непрерывно отслеживать состояние дорожного покрытия с помощью видеорегистраторов или дронов, а затем анализировать эти данные с помощью моделей ИИ, обученных обнаруживать трещины, выбоины и износ поверхности в режиме реального времени.
Эти модели классифицируют степень серьезности повреждений, присваивают географические метки и определяют приоритеты ремонта. В некоторых европейских сетях автомагистралей эти системы используются в автопарках, обслуживающих дороги, и ежедневно сканируют их, выявляя проблемы задолго до того, как они станут угрозой безопасности или потребуют дорогостоящего ремонта.
7. Досмотр грузов и фрахта
Пропуск даже одной аномалии может привести к дорогостоящим задержкам при обработке тысяч мешков, контейнеров или поддонов каждый час. Компьютерное зрение добавляет мощный уровень интеллекта и безопасности, автоматизируя проверку в транспортных узлах, портах и складах. Автономные грузоперевозки увеличивают время вождения с 11 до 20 часов в день , что позволяет осуществлять грузоперевозки круглосуточно и сокращать время доставки [3].
В грузовых перевозках системы компьютерного зрения проверяют объемы контейнеров, обнаруживают деформации и отмечают несоответствие штрих-кодов или несанкционированное размещение. В пассажирских зонах, таких как аэропорты или вокзалы, системы машинного зрения отслеживают объекты, нарушающие ожидаемое поведение, например, багаж, оставленный более чем на 30 секунд. В аэропортах JFK и Хитроу эти системы являются стандартными в зонах повышенного риска, позволяя персоналу реагировать в считанные мгновения, а не минуты.
Автоматизация в области компьютерного зрения в логистике помогает операторам сократить заторы на контрольно-пропускных пунктах, а общественным объектам — соблюдать строгие требования безопасности без излишнего расхода человеческих ресурсов. Это точность и спокойствие, обеспечиваемые в больших масштабах.
8. Выявление дефектов дорожного покрытия
Ручная проверка дорог — трудоемкий, подверженный ошибкам и реактивный метод. Системы компьютерного зрения, часто использующие фотограмметрию, лидар и георадар (GPR), автоматизируют обнаружение дефектов поверхности, таких как трещины, выбоины и колеи. Эти системы классифицируют и количественно оценивают повреждения с высокой точностью, используя модели сегментации на основе глубокого обучения, что позволяет менеджерам по активам расставлять приоритеты в проведении работ, продлевать срок службы дорожного покрытия и оптимизировать бюджеты на инфраструктуру. При интеграции в мобильные картографические системы (MMS) они обеспечивают комплексную оценку состояния в режиме реального времени с привязкой к географическим координатам.
Например, национальные дорожные агентства в США и Европе в настоящее время используют мобильные картографические системы и оснащенные лидарами геодезические машины для автоматизации ежегодной оценки состояния дорожного покрытия на протяжении тысяч километров.
9. Автономные транспортные средства и передовые системы помощи водителю (ADAS)
Компьютерное зрение лежит в основе восприятия в системах ADAS и полностью автономных транспортных средствах. Обнаружение объектов в реальном времени позволяет транспортным средствам реагировать на динамические дорожные условия, такие как идентификация автомобилей, пешеходов, велосипедистов, границ полос движения, дорожных знаков и светофоров. Системы удержания полосы движения используют алгоритмы визуального анализа на основе границ для управления рулевым управлением, в то время как планирование траектории и оценка глубины основаны на 3D-изображениях и сверточных нейронных сетях. Модули мониторинга водителя отслеживают усталость и отвлечение внимания, запуская оповещения и адаптивные вмешательства. Эти функции необходимы для повышения безопасности и продвижения к автономности транспортных средств уровня 4+.
В логистике и цепочке поставок ожидается, что автономные грузовики сократят эксплуатационные расходы на 45% и повысят коэффициент использования [3]. При ограниченной автономности (Уровень 4) общая стоимость владения грузовиком может снизиться на 20%, а при полной автономности (Уровень 5) — на 45% .
10. Выявление и управление занятостью парковочных мест
Городские пробки — это не только дороги; это также водители, кружащие в поисках парковки. Исследования показывают, что системы на основе компьютерного зрения достигают 86-96% точности обнаружения занятых парковочных мест и полос для автобусов, а точность/полнота обнаружения незаконной парковки составляет 79-86% [1]. Компьютерное зрение предлагает масштабируемый способ обнаружения наличия парковочных мест в режиме реального времени, превращая наземные парковки и многоуровневые гаражи в интеллектуальную инфраструктуру.
В интеллектуальных транспортных системах компьютерное зрение и обработка изображений используют стационарные или мобильные камеры для мониторинга парковочных мест, классификации статуса занятости и передачи этих данных в приложения, на дорожные знаки или муниципальные платформы управления дорожным движением. Аэропорты, торговые центры и транспортные узлы также получают выгоду, позволяя внедрять системы управляемой парковки и динамические модели ценообразования, оптимизирующие оборот.
Вместо того чтобы полагаться на дорогостоящие встроенные в землю датчики, системы парковки на основе компьютерного зрения быстрее масштабируются на целые кварталы или автопарки, сокращая затраты на оборудование и повышая точность обнаружения, особенно в многофункциональных зонах или на открытых парковках, где условия сильно различаются.
11. Прогнозируемое техническое обслуживание
Благодаря компьютерному зрению транспортные операторы могут обнаруживать едва заметные признаки износа задолго до того, как они приведут к поломкам или инцидентам, связанным с безопасностью. Камеры высокого разрешения, установленные на транспортных средствах или дронах, сканируют мосты, железнодорожные пути, дороги и объекты автопарка, передавая эти данные в модели искусственного интеллекта, обученные обнаруживать микротрещины, коррозию, выбоины и смещения.
Например, в Японии дорожные службы используют инспекционные автомобили, оснащенные системами компьютерного зрения, которые анализируют качество дорожного покрытия и автоматически отмечают выбоины по размеру, местоположению и степени серьезности. Параллельно компьютерное зрение в транспортной сфере контролирует соблюдение правил использования средств индивидуальной защиты (СИЗ) в зонах повышенного риска, таких как железнодорожные депо, асфальтированные участки или порты. Системы машинного зрения проверяют, носят ли работники каски, жилеты или перчатки, и в режиме реального времени отправляют оповещения о нарушениях.
Визуальный осмотр подвижного состава, дорожной инфраструктуры, мостов, тоннелей и портового оборудования заменяется или дополняется камерами высокого разрешения и тепловизионными устройствами. Часто они используются в паре с периферийными датчиками искусственного интеллекта и Интернета вещей для выявления аномалий поверхности, износа компонентов и перегрева, что позволяет инициировать профилактическое техническое обслуживание до возникновения отказов. В железнодорожном транспорте компьютерное зрение помогает в осмотре контактной сети, колесных пар и путей. В авиации оно способствует обнаружению дефектов фюзеляжа или крыла во время наземных операций.
В рамках сотрудничества с немецким производственным гигантом наша компания разработала промышленную систему компьютерного зрения для автоматизации обнаружения упаковок, сканирования штрих-кодов и распознавания повреждений на более чем 400 складах по всему миру. Используя периферийные конвейеры компьютерного зрения на базе устройств NVIDIA Jetson и надежные рабочие процессы машинного обучения, система обеспечивает отслеживание грузов и проверку состояния коробок практически в режиме реального времени, даже в сложных условиях, таких как наклон камер или загрязненные этикетки.
Начало работы по применению компьютерного зрения в транспортной сфере.
Дороги, железные дороги, порты и склады ежедневно генерируют огромные потоки изображений и видео, но эти данные остаются неиспользованными без соответствующих инструментов. Компьютерное зрение превращает эти визуальные данные в решения: обнаружение аварий в режиме реального времени, оптимизация транспортных потоков, автоматизация проверок и прогнозирование отказов оборудования до того, как они произойдут.
То, что когда-то было экспериментальным, теперь стало оперативным. А то, что стало оперативным, быстро становится ожидаемым. Лидеры, которые инвестируют на ранних этапах, получают ощутимые преимущества в области безопасности, надежности и контроля затрат, в то время как те, кто медлит, рискуют отстать от более ориентированных на данные конкурентов.
Наша компания помогает транспортным и логистическим компаниям перейти от теоретических дискуссий к практической реализации. За более чем 24 года работы на рынке мы успешно реализовали более 60 проектов в области анализа данных и искусственного интеллекта. Наша команда объединяет более 200 экспертов в области данных, ИИ и машинного обучения, а также более 2400 инженеров.
Нас выбирают, потому что мы предоставляем модели искусственного интеллекта и разрабатываем надежные системы производственного уровня, адаптированные к конкретным бизнес- и техническим ограничениям. Независимо от того, хотите ли вы оптимизировать производительность автопарка, внедрить системы безопасности на основе машинного зрения или построить интеллектуальную транспортную инфраструктуру, мы поддерживаем вас на протяжении всего жизненного цикла.
Ссылки
- Применение компьютерного зрения в интеллектуальных транспортных системах: обзор – Эсма Дилек и Мурат Денер
- Интеллектуальная видеоаналитика дорожного движения (STVA) и граничные вычисления (EC) — д-р Чэнцзюнь Лю, профессор кафедры компьютерных наук, Технологический институт Нью-Джерси.
- Маршрут 2030: Быстрый путь в будущее индустрии коммерческого транспорта — McKinsey
