港口安全监控：如何让摄像头从只会拍变成看得懂危险

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对于一个人而言, 在港口的时候, 同时去盯20块屏幕, 这会出现什么状况呢? 并非是能够练成那种千里眼, 大概率的情况是, 眼睛会先感到疲惫不堪, 紧接着脑子随后就会开始偷懒摸鱼。然而在港口, 这样的事情真的是会发生的, 没错。

码头上, 存在着众多摄像头, 吊车呈现移动状态, 集卡则处于奔跑情形, 工人处在行走状态, 集装箱被来回吊运着。每一个画面看上去都尚属正常, 然而危险常常潜藏于短短几秒钟之内。出现了有人走入了本不应该进入的区域, 有车辆停靠在了本不应该停留的地方, 有设备的动作看上去不太符合正常标准。并且危险并不会主动跳出来表明“快看我, 我是危险”。

曾几何时, 摄像头亦是全力以赴, 于白昼之时拍摄, 于夜幕之际拍摄, 在晴空之下拍摄, 于降雨之刻亦拍摄。然而往昔的摄像头仅仅会拍摄, 却并不具备理解能力。它捕捉到了人, 却无从知晓此人是否应当伫立在彼处；它摄取到了车, 却无法判别这辆车是否行驶在了错误的路线上；它记录到了吊具, 却不能察觉该项动作是否存在风险。绝大多数的视频监测工作, 依旧得靠人全神贯注地予以注视。

然而, 情况正处于变动状态。于近期举行的国际航运产业博览会上, 咚咚喵目睹天津港呈现了港口大模型。简而言之, 该模型能够助力摄像头判别复杂的港口作业情形, 致使AI去“领会”港口内的各类状况。工作人员明确表示, “往昔需人注视20块屏幕，现今借助AI使港口保持警觉”即可。

人工智能并非是在摄像头里住着一个小保安, 这个港口大模型既不依靠玄学, 也不依赖第六感, 它需要先学会寻找东西, 我们所看到的景象是港口, 而人工智能最初看到的是一堆像素点，这些像素点所呈现出的颜色、亮度、形状以及边缘, 全部都是数字, 它要从这些数字当中辨认出来: 这是人类, 这是车辆, 这是集装箱, 这是吊具, 这一步骤被称作目标检测, 暂时先不去过问这些物件正在做什么, 人工智能首先要对画面里都有哪些事物进行一遍识别。

人工智能还了解何种是什么人的情况。岸边集装箱起重机、场桥、集装箱卡车、吊具、集装箱, 称谓各不相同, 工作内容也存在差异。到了后续阶段, 它还得观察动作。单独一张照片仅仅能够表明这一秒呈现了什么事物, 唯有视频才能够知晓刚才发生了怎样的状况。同样身为一个人, 身处安全区域时并无问题, 朝着吊装区域行进便会有所不同。诸多风险并非隐匿于这里所存在的事物当中, 而是潜藏于它正在开展的行为里面。

此时, 港口大模型便发挥其作用了。一般的AI或许能识别出人物、车辆以及箱子, 然而却不一定明白港口的相关情况。它不清楚何处是禁止进入的, 哪条道路是不能通行的, 怎样的距离算是危险的。港口大模型所要达成的, 乃是将画面与规则关联起来。这类似于新员工经过较长时间的培训后, 才知晓“这个人站在此处不合适”、“这辆车这般行驶不正确”。

自然, AI并非具备一切洞察能力的眼睛。降雨、浓雾、反光以及遮挡等情况, 皆有可能致使它出现误判。它存在误报的可能性, 亦存在漏报的可能性。如此情况之下, 我们无需担忧港口大模型会宣告“安全员岗位被取消”。它越发类似于一个不会产生困倦的前沿哨兵, 先是察觉线索, 接着提示人进行再次核查。

不止港口会用到这种能力, 厂矿、仓库、园区也可能存在类似难题, 画面众多、变化迅速、流程繁杂, 人无法始终目不转睛地紧盯, AI能辅助人察觉异常, 判断设备运转是否正常、车辆有无堵塞、货物放置是否有误。

以往摄像头承担记录职责, 而如今AI视觉理解使其能够协助进行判断。在这般情况下, 许多值班人员或许真会露出一丝笑意: 并非因为终于无需开展工作, 而是终于不必仅凭眼睛直面整个现场艰难应对了。

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