Veja como a visão computacional nas operações ferroviárias está a melhorar a segurança, a manutenção e a eficiência através da monitorização em tempo real e das inspeções automatizadas.
As ferrovias são uma parte essencial dos sistemas de transporte terrestre. Abrangendo mais de 1 milhão de quilómetros de percursos em todo o mundo, as redes ferroviárias ligam cidades, indústrias e comunidades a grandes distâncias. À medida que estes sistemas se expandem e a procura cresce, garantir a segurança e a eficiência exige mais do que apenas verificações e monitorizações manuais.
As soluções de ponta estão a tornar-se cada vez mais essenciais. Por exemplo, a visão por computador , um ramo da inteligência artificial (IA) que se ocupa do processamento de dados visuais, está a ser utilizada para otimizar diversas operações ferroviárias.
Os sistemas habilitados para visão utilizam câmaras e modelos de visão computacional como Ultralytics YOLO11 para dar aos operadores ferroviários conhecimento das operações em tempo real. Através de tarefas como a deteção de objetos e a segmentação de instâncias, modelos como YOLO11 pode intervir para analisar carris, plataformas, túneis e o interior dos comboios para detetar objetos, pessoas ou perigos.
Considere uma situação em que alguém se encontra muito perto da borda da plataforma ou em que aparecem detritos nos carris. O Vision AI pode detetá-lo em tempo real e enviar um alerta, possibilitando que as equipas da estação respondam rapidamente e evitem que potenciais riscos se transformem em atrasos ou acidentes. Também auxilia a equipa monitorizando áreas que são difíceis de vigiar o tempo todo.
À medida que a adoção da IA e da visão computacional cresce, mais cidades começam a utilizar o Vision AI para tornar as operações ferroviárias mais seguras e eficientes. Neste artigo, iremos explorar como o Vision AI está a ser aplicado em fluxos de trabalho de transporte ferroviário em todo o mundo. Vamos começar!
As redes ferroviárias envolvem muitas peças móveis que precisam de ser monitorizadas em tempo real. O que tradicionalmente era feito pela equipa da estação pode agora ser automatizado através de IA. Os modelos de visão computacional como YOLO11 pode ajudar os operadores das estações a supervisionar as funções ferroviárias mais de perto e a responder rapidamente quando surgem problemas.
Em particular, as tarefas de visão computacional referem-se às funções específicas que estes modelos podem ser treinados para executar utilizando a entrada visual de câmaras. Eis algumas tarefas principais que podem ser utilizadas para monitorizar as operações ferroviárias:
Segmentação de instâncias: centra-se na classificação de cada pixel de uma imagem em categorias predefinidas. Na monitorização da infraestrutura ferroviária, pode ser utilizado para avaliar as condições dos carris, plataformas e outras superfícies, identificando características como fissuras, corrosão ou desgaste.
Embora a monitorização baseada na visão esteja normalmente associada à segurança e à vigilância, os sistemas ferroviários utilizam o Vision AI para muito mais do que apenas tarefas básicas de segurança. Também desempenha um papel na melhoria das operações, aumentando a segurança e apoiando a gestão geral do sistema em toda a rede.
Um dos principais benefícios da utilização do Vision AI nos transportes públicos é a sua capacidade de trabalhar em tempo real, fornecendo à equipa da estação informações úteis e oportunas para se manter à frente de possíveis problemas.
Vejamos alguns exemplos reais de como a visão por computador está a ajudar as ferrovias a operar com maior precisão e controlo.
À medida que o tráfego ferroviário continua a crescer na Europa, a necessidade de monitorização fiável das infra-estruturas tornou-se crucial. As passadeiras precisam de ser inspecionadas regularmente quanto a desgaste, danos e desalinhamento para facilitar operações seguras e tranquilas. Isto implica verificar milhares de quilómetros de ferrovias em busca de sinais precoces de defeitos antes que estes causem interrupções ou acidentes dispendiosos. O Vision AI oferece uma forma eficaz de automatizar e melhorar este processo de inspeção.
Por exemplo, nos Países Baixos, onde a rede ferroviária se estende por milhares de quilómetros, monitorizar e manter os carris constantemente é uma tarefa enorme. Embora as inspeções manuais ainda sejam importantes, podem ser lentas, exigir muito trabalho e, muitas vezes, interromper o serviço. Para resolver isto, foi introduzido um sistema de visão computacional para inspecionar as condições dos carris ferroviários em tempo real.
As câmaras montadas em comboios em movimento captam um fluxo contínuo de imagens de alta resolução. Estes visuais são depois analisados por modelos Vision AI treinados para detetar desalinhamentos de carris, componentes desgastados ou danificados e peças em falta.
Com a monitorização contínua e automatizada, as inspeções não são apenas mais rápidas, mas também mais precisas. As equipas de manutenção podem priorizar as áreas que mais necessitam de atenção, reduzindo as verificações desnecessárias. Como resultado, os operadores conseguiram reduzir os riscos operacionais, diminuir os atrasos e melhorar a segurança geral, sem interromper o serviço diário.
Em projetos ferroviários de grande dimensão, a manutenção da segurança no local é um dos desafios mais persistentes. Isto foi especialmente verdade durante a construção da rede ferroviária urbana de Wuhan, na China, onde os estaleiros de construção ativos e as condições variáveis exigiam uma supervisão constante.
Tradicionalmente, as verificações de segurança dependiam da observação manual, o que muitas vezes significava que os riscos só eram identificados após a ocorrência de um incidente. Para melhorar os tempos de resposta e reduzir os riscos, os investigadores introduziram um sistema de monitorização de segurança em tempo real alimentado por visão por computador.
Mais de 240 câmaras de alta definição foram instaladas nos estaleiros de construção para registar as atividades continuamente. As imagens de vídeo foram processadas no local através de modelos de IA capazes de detetar não só quando os indivíduos entraram em áreas perigosas, mas também se os equipamentos próximos estavam parados ou em movimento — um fator importante na avaliação de riscos em tempo real. Quando era detetado um comportamento inseguro, o sistema podia enviar alertas imediatos aos supervisores do local.
Além de melhorar a manutenção e as inspeções de segurança, a visão por computador também está a ser utilizada para monitorizar os carris ferroviários em tempo real em busca de intrusões. Esta é uma preocupação séria, com 995 mortes relacionadas com caminhos-de-ferro relatadas apenas nos Estados Unidos em 2023. Muitos destes incidentes envolveram o acesso não autorizado a carris, uma área onde os métodos tradicionais de monitorização são frequentemente limitados.
Para resolver isto, as ferrovias nos Estados Unidos estão a começar a adotar soluções de visão por computador . Estes sistemas utilizam transmissões de vídeo em direto, analisadas por modelos de IA, para detetar eventos como invasões de propriedade , obstruções de carris e possíveis violações de sinal. Ao identificar estes problemas à medida que ocorrem, o sistema ajuda as equipas a responder rapidamente, antes que o serviço seja interrompido ou a segurança seja colocada em risco.
Ao contrário das inspeções manuais, que ocorrem em intervalos definidos, os sistemas de visão por computador proporcionam uma monitorização contínua e em tempo real em toda a rede. Quando é detetada uma ameaça, são enviados imediatamente alertas aos operadores, permitindo respostas rápidas e direcionadas. Isto leva a uma melhor consciência situacional, a uma intervenção mais rápida e a menos atrasos causados por incidentes evitáveis.
Todos os dias, milhões de refeições são preparadas e servidas nos comboios e nas estações, onde a higiene é uma prioridade máxima. Na Índia, a Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) gere uma das maiores redes ferroviárias de alimentação do mundo.
Até há pouco tempo, as verificações de higiene eram feitas manualmente, o que dificultava a monitorização constante de todas as cozinhas. Para tornar as coisas mais eficientes e fiáveis, o IRCTC introduziu um sistema Vision AI que monitoriza as práticas de segurança alimentar em tempo real.
O sistema liga-se às câmaras CCTV existentes em cozinhas e áreas de preparação de alimentos. Utiliza modelos de IA treinados para detetar problemas comuns de higiene, como funcionários que não lavam as mãos, luvas ou redes de cabelo em falta ou estações de trabalho sujas.
Desde que foi implementado, o sistema ajudou a melhorar os padrões de higiene e tornou mais fácil para os funcionários manterem-se atualizados sobre a segurança alimentar , ao mesmo tempo que dedicavam mais tempo à preparação das refeições, e não apenas à verificação dos procedimentos.
A visão por computador oferece uma série de benefícios quando se trata de melhorar a segurança, a manutenção e as operações diárias nos sistemas ferroviários. Eis algumas das principais vantagens:
Apesar dos muitos aspetos positivos que o Vision AI traz para o transporte ferroviário, ainda existem desafios na implementação e manutenção destes sistemas. Aqui estão algumas desvantagens a considerar:
À medida que as redes ferroviárias crescem, a procura por sistemas em tempo real que forneçam insights fiáveis está a aumentar. Os sistemas de visão por computador utilizam deteção de objetos, verificações estruturais e alertas em tempo real para ajudar os operadores a responder de forma rápida e precisa aos problemas.
As ferramentas de IA melhoram as operações diárias e também reduzem os custos de manutenção a longo prazo e os riscos de segurança. À medida que estas ferramentas melhoram, a IA está preparada para desempenhar um papel impactante em tornar os sistemas ferroviários mais eficientes, responsivos e seguros.
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