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京东云将AI注入大湾区百年港口 港口车辆管理效率提升40%

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   京东云将AI注入深圳赤湾港,通过提供计算机视觉对港口内车辆作业环境的感知、驾驶员疲劳状态的检测等技术服务。自2019年11月至今,赤湾港实现了港内每天3750车的作业车辆零事故,提升港口车辆管理效率40%,助力港口产业数智化升级。

 

  创新与破局

 

  港口作为重要的货物转运枢纽,赤湾港内每天约有3750车的运输作业量,从事着散粮、钢材、集装箱的装卸与运输,其中仅港口自有的内拖车,就保持着7*24小时的不间断作业,单车运行每天达25次以上。对于司机而言,作业中存在高负荷、车辆运行区域大、疲劳驾驶、视野局限难监测等难题;对于运营管理者,日常车联网的数据分散不统一,为高效的调配造成了困扰,而这些已成为赤湾港首要的破局之困。

 

  不仅如此,因为港口的人力作业密集、机械化设备多、设备复杂、与外界交互少等问题,使得在生产操作过程中无法避免存在各种安全隐患。整体来看,“运输”、“装卸”、“仓储”三个关键环节问题尤为突出,而对于 “装卸”,由于港口内的作业环节较多,如装卸、堆垛、拆垛等,任一操作主体如存在操作不当,就可能导致重大事故的发生;“仓储”,货物的种类众多体量大,存储的方式和要求也不尽相同,存在监控和安全隐患防控难等问题。

 

  京东云联合合作伙伴盖恰智能科技,将AI能力与港口产业中“运输”、“装卸”、“仓储”等实践经验相结合,基于部署在港口的边缘计算智能终端,采集海量数据,并利用人工智能对图像数据进行自动标注与识别,对风险进行预测,改变了传统物联网设备仅用于监测的短板,而将风险识别算法前置到终端设备,实现了监测与预测的结合,为作业风险防控、应急响应提供可靠、高效的智能决策支撑。

 

  人工智能如何“驶入”百年港口?以“水平”运输车辆的防御性安全智能驾驶为例,利用京东云的计算机视觉感知技术,ADAS(高级驾驶辅助系统)对作业车辆前方各种类型的车辆、行人、车道线、护栏、交通信号灯、交通标志牌等目标进行识别,对可能发生的车距过近、前向碰撞、行人碰撞、车道偏离等危险进行本地预警,避免交通事故发生,这也是下一阶段港口实现自动驾驶的基础条件;除此之外,在经过驾驶员授权的情况下,DMS(驾驶员监控系统)采用了传统识别+深度学习技术对驾驶员的面部变化进行分类判别,跟踪分析眼睑开合状态、嘴唇开合状态和头部位置,如识别打哈欠,长时间或者频繁闭眼、低头等,从而判断驾驶员是否处于疲劳状态或者分神、接打电话等状态,以及是否存在未系安全带的隐患,系统利用实时的图像自动标注算法,会以毫米级进行标记识别,当驾驶员存在安全隐患时,车内的机器人会迅速发出语音预警提醒,避免潜在的交通事故发生。

 

  在港口的逐步数智化升级中,“运输”仅是其中一环,货物的“装卸”同样是港口常见的作业场景。门机,作为港口搬运各种集装箱、散杂货物的主要设备,起重量从几十吨到上千吨,一旦出现安全事务,后果无法想象。深圳赤湾港,利用计算机视觉、毫米波雷达等技术,对作业区可能发生的人或车辆“入侵”进行预警,避免大型集装箱在装卸、搬运过程中发生碰撞,造成人员的受伤和货物的损失。

 

  对于“仓储”环节监控难度大的难题,拥有34座筒仓的深圳赤湾港,根据不同类型货物存储方式,运用与之匹配的物联网传感器,对筒仓内的温度、湿度、烟气、粉尘浓度、设备的电流电压等参数进行实时安全监测。当参数达到预设阀值时,系统将发出报警提醒,并采取应对措施,以达到预防的目的,确保筒仓安全运行,逐步实现对货物的“穿透式”的管理,确保货物安全看得见。

 

  仅从港口的运输作业升级来看,自2019年11月系统上线至今,深圳赤湾港内作业车辆事故和违章均降至为0,大幅度降低了安全隐患,效果明显,与此同时,港口车辆的运营管理工作效率也得到了40%的显著提升,并形成了车辆运营监管平台上值班人员/班长/上级领导的预警分级推送机制,以及每天3750车的部署车辆和作业司机的安全驾驶奖励机制。安全不仅是效率的前提,亦是效率提升的引擎。

 

  海运承担着全球80%以上货物的贸易运输,港口是全球海运的交接点,发挥着至关重要的物流服务和商业功能。京东云携手合作伙伴,将AI能力注入大湾区的百年港口深圳赤湾港,助力传统产业数智化升级,实现了安全与效率的双提升,在港口复杂丰富的场景中,这仅仅是一小步。当吞吐量不再是衡量港口的关键,取而代之的是港口产业数智化覆盖的环节有多少,效率的提升有多高,安全的可持续周期有多长,港口产业数智化的破局之道也就水到渠成。

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