田 煬,幸弘慧

(1.洋浦海事局船舶監(jiān)督處,海南 儋州 578001;2.洋浦海事局神頭海事處,海南 儋州 578001)

0 引言

《中華人民共和國海上交通安全法》第八十八條規(guī)定:“海事管理機(jī)構(gòu)對在中華人民共和國管轄海域內(nèi)從事航行、停泊、作業(yè)以及其他與海上交通安全相關(guān)的活動,依法實(shí)施監(jiān)督檢查。海事管理機(jī)構(gòu)依照中華人民共和國法律、行政法規(guī)以及中華人民共和國締結(jié)或者參加的國際條約對外國籍船舶實(shí)施港口國、沿岸國監(jiān)督檢查”。第八十九條規(guī)定:“海事管理機(jī)構(gòu)實(shí)施監(jiān)督檢查可以采取登船檢查、查驗(yàn)證書、現(xiàn)場檢查、詢問有關(guān)人員、電子監(jiān)控等方式”。

除去總則、法律責(zé)任、附則,海安法主體的88個條款中,有43個條款的監(jiān)管事項(xiàng)需要以船舶監(jiān)督檢查的方式來實(shí)現(xiàn),占比達(dá)半數(shù),足以見得船舶安全監(jiān)督檢查工作在海事監(jiān)管中的重要性。而目前船舶監(jiān)督檢查存在許多問題。一方面,基層人手不足的情況尤為突出:(1)執(zhí)法力量不充足,覆蓋不夠廣;(2)知識更新快、充電時間少;(3)基層資深安檢員較少;(4)數(shù)量和質(zhì)量難兼顧,忙中易出錯。另一方面,疫情影響下遠(yuǎn)程檢查的質(zhì)量受限于網(wǎng)絡(luò)等條件,質(zhì)量難以保證。

1 當(dāng)前檢查方式的弊端

當(dāng)前一般的現(xiàn)場檢查模式為:海事執(zhí)法人員對符合檢查條件的船舶登輪檢查,對發(fā)現(xiàn)不符合規(guī)定的情況,在報告單上逐條記錄(即“開缺陷”),并給出每個缺陷的處理意見。船方整改完成后海事執(zhí)法人員登輪進(jìn)行復(fù)查,在原報告中記錄缺陷關(guān)閉情況。

海事執(zhí)法人員遠(yuǎn)程檢查方式為:(1)提前與船方電話聯(lián)系,添加微信好友;(2)利用微信視頻通話,海事執(zhí)法人員指揮船方前往船上指定區(qū)域通過視頻所見開具缺陷;(3)海事局打印檢查單簽章并掃描后發(fā)給船方打印簽章再掃描后發(fā)回給海事局。由此可見,現(xiàn)有的遠(yuǎn)程檢查過程十分煩瑣復(fù)雜,且由于手機(jī)攝像頭像素和安檢人員電腦分辨率的影響,會導(dǎo)致安檢效果大打折扣。

目前所有的檢查仍以人員目視、操作試驗(yàn)等傳統(tǒng)方法進(jìn)行,完全依憑檢查人員個人的知識儲備和經(jīng)驗(yàn)來判斷缺陷。在海事系統(tǒng)中,培養(yǎng)一名合格的安檢員需要長時間的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累,周期較長[1];公司檢查則需要花費(fèi)很高的人力成本,且面臨著非定線船舶無法有效達(dá)到檢查頻次的困難;船員自查也僅以個人的工作經(jīng)驗(yàn)為導(dǎo)向,存在不規(guī)范、不全面的問題。

與此同時,缺陷數(shù)據(jù)對船舶檢查的指導(dǎo)有非常重要的價值,可以有效反映船舶技術(shù)、船員適任、公司體系運(yùn)行等情況。恰巧,海事?lián)碛惺重S富的缺陷數(shù)據(jù)資源,僅東京備忘錄PSC日均就產(chǎn)生缺陷數(shù)據(jù)超百條,亞太地區(qū)PSC近3年來積累下約28萬條的缺陷數(shù)據(jù),然而目前卻沒有對缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步深入發(fā)掘運(yùn)用。因此,充分發(fā)掘海事缺陷數(shù)據(jù)在船舶檢查智能化方面的作用,研究便利智能的輔助規(guī)范化檢查設(shè)備有著很大的必要性和市場需求[2]。

因此,筆者考慮運(yùn)用海事船舶檢查缺陷數(shù)據(jù)庫,訓(xùn)練AI學(xué)習(xí)缺陷判定,以達(dá)到如下效果:

(1)自動檢測監(jiān)控畫面中違規(guī)行為進(jìn)行提示。

(2)現(xiàn)場檢查中,智能識別設(shè)備,提示檢查要點(diǎn),預(yù)判缺陷風(fēng)險。

(3)通過云計(jì)算對缺陷大數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯分析,指示隱患,精確預(yù)警。

2 核心數(shù)據(jù)庫功能模塊設(shè)計(jì)

圍繞“海事缺陷數(shù)據(jù)”這個核心數(shù)據(jù)庫,筆者開發(fā)設(shè)計(jì)了包含5大功能模塊、具有人工智能特性的“船舶體檢助手”,讓其通過學(xué)習(xí)海事已有的缺陷數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的設(shè)備圖片,達(dá)到自動智能識別、判定的效果,并由此為海事執(zhí)法、航運(yùn)企業(yè)和船員自查提供針對性技術(shù)服務(wù)。

2.1 海事監(jiān)管中的應(yīng)用

2.1.1 “檢查要點(diǎn)提示”功能

如圖1所示,海事船舶安全監(jiān)督過程中,執(zhí)法人員使用“檢查要點(diǎn)提示”功能,只需要將安裝有“船舶體檢助手”的手機(jī)或者智能設(shè)備對準(zhǔn)被檢查的設(shè)施設(shè)備,“船舶體檢助手”將會實(shí)時識別,并顯示“檢查要點(diǎn)提示”。

圖1 “檢查要點(diǎn)提示”功能示意界面

2.1.2 “缺陷預(yù)判”功能

如圖2所示,“船舶體檢助手”會對實(shí)時捕捉到的缺陷進(jìn)行截圖記錄,標(biāo)注相應(yīng)的缺陷代碼、缺陷描述、依據(jù)和建議的處理決定,由執(zhí)法人員綜合考慮后選擇采納。

圖2 “缺陷預(yù)判”功能示意界面

2.1.3 “遠(yuǎn)程快檢”模式

針對船況較好的低風(fēng)險船舶,或者因受疫情等影響無法登輪檢查的船舶,執(zhí)法人員可以采取“遠(yuǎn)程快檢”模式,通過“船舶體檢助手”向船舶發(fā)布檢查項(xiàng)目,由船員拍攝操作過程,“船舶體檢助手”實(shí)時進(jìn)行缺陷分析,將可能存在缺陷的項(xiàng)目視頻片段截取保存并標(biāo)注上相應(yīng)的缺陷信息,提交給執(zhí)法人員進(jìn)行快速審核。這個模式預(yù)計(jì)能將單船檢查時間縮減至0.5 h左右,大大減少了船舶等待時間,最大限度地為航運(yùn)企業(yè)節(jié)約運(yùn)營成本,進(jìn)一步提升營商環(huán)境。

“船舶體檢助手”的以上功能能夠幫助執(zhí)法人員大幅提高檢查的效率和質(zhì)量。此外,在加速新進(jìn)執(zhí)法人員積累執(zhí)法經(jīng)驗(yàn),加快人才培養(yǎng)方面也效果顯著。在使用“船舶體檢助手”的情況下,檢查人員身邊就像時時陪伴著一位專業(yè)老師“手把手”指導(dǎo),跟傳統(tǒng)的教學(xué)方法相比,在相同的時間內(nèi)能進(jìn)行比以往多數(shù)倍的項(xiàng)目來檢查學(xué)習(xí),還能進(jìn)行反復(fù)練習(xí),并獲得由無數(shù)安檢員積累下來的案例指導(dǎo),由此能夠加速推進(jìn)海事人才隊(duì)伍的高水平建設(shè)。

2.2 在航運(yùn)企業(yè)中的應(yīng)用

2.2.1 “船舶實(shí)船檢測”功能

船員使用“船舶實(shí)船檢測”功能對船舶設(shè)施設(shè)備進(jìn)行巡檢,實(shí)現(xiàn)實(shí)時缺陷分析,待全船的設(shè)施設(shè)備檢查完成后生成分析報告等數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)可傳輸回公司,用來評估該船包括維護(hù)保養(yǎng)在內(nèi)的管理體系執(zhí)行情況,減少公司管理人員登輪的頻率,降低巨額的人力成本支出。

2.2.2 “地區(qū)高頻缺陷預(yù)檢”功能

在即將到達(dá)某個港口前,船員調(diào)用“地區(qū)高頻缺陷預(yù)檢”功能,分析近期針對類似本船屬性的船舶在該港口的高頻檢查缺陷,在正式接受該港的海事檢查前對高頻缺陷項(xiàng)目進(jìn)行預(yù)檢,能夠幫助船員有針對性地做好檢查準(zhǔn)備,有效降低船舶缺陷數(shù)量。

2.3 其他從業(yè)人員的應(yīng)用

“船舶體檢助手”可對碼頭船岸安全檢查人員等其他從業(yè)人員提供技術(shù)指導(dǎo),輔助開展現(xiàn)場檢查工作,或通過視頻監(jiān)控等方式提供遠(yuǎn)程實(shí)時智能預(yù)警。

3 “船舶體檢助手”可行性分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本方案所需的數(shù)據(jù)的獲取方法大致分為以下幾種來源。

(1)已有缺陷數(shù)據(jù):主要為海事系統(tǒng)內(nèi)部缺陷數(shù)據(jù)庫所記錄下的由各海事部門日常安檢工作中所查出的缺陷數(shù)據(jù)。

(2)法規(guī)公約文本:海事執(zhí)法人員進(jìn)行日常安檢工作所依據(jù)的相關(guān)法律公約,如《中華人民共和國船舶安全檢查規(guī)則》等。

(3)船體、設(shè)備信息(廠家、船廠):提取船舶參數(shù)信息,船體部分圖片等。

(4)互聯(lián)網(wǎng):通過相關(guān)網(wǎng)站獲取海事檢查工作中的專業(yè)名詞和相關(guān)圖片信息等。

(5)船舶基礎(chǔ)數(shù)據(jù):如船名、船舶種類、龍骨安放時間、噸位、配員要求等與判定邏輯有關(guān)信息等。

(6)船員身份信息:獲取制定船舶上的所有船員身份信息,如職務(wù)、適任狀況等。

(7)不斷生成的新缺陷數(shù)據(jù):通過不斷生成新的缺陷數(shù)據(jù)來測試判定邏輯是否準(zhǔn)確和判定正確率。

3.2 數(shù)據(jù)的初步處理

本方案所使用的數(shù)據(jù)中,除了上述(5)(6)2項(xiàng),其他均為海事已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)資源。第5項(xiàng)數(shù)據(jù)來源為船檢機(jī)構(gòu),船用產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫、船舶結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫等所需要的數(shù)據(jù)信息均是可公開查詢的,獲取難度不大。第6項(xiàng)數(shù)據(jù)來源為互聯(lián)網(wǎng),目前專業(yè)名詞科普網(wǎng)站資源豐富,更能從阿里巴巴等網(wǎng)站上抓取市面上所有型號的產(chǎn)品圖片,為船舶設(shè)備AI圖像識別模型的建立提供可靠的資源。

綜上所述,本方案通過如表1所示數(shù)據(jù)的加工處理,能夠可靠得到缺陷判定模型、高頻缺陷計(jì)算模型和AI圖像識別模型3個基礎(chǔ)模型,并以此來作為“船舶體檢助手”的底層技術(shù)支持。且通過該方式建立起的模型環(huán)境適用性極強(qiáng),不用持續(xù)聯(lián)網(wǎng),“船舶體檢助手”軟件可以內(nèi)置數(shù)據(jù)庫及模塊,絕大部分功能無需聯(lián)網(wǎng),僅需要在有網(wǎng)絡(luò)的時候進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳、內(nèi)容更新等,保障了船舶海上航行以及船舶艙室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)不佳等環(huán)境下的可靠使用[3]。

表1 數(shù)據(jù)初步處理

3.3 數(shù)據(jù)的使用

3.3.1 建立AI圖像識別模型

如圖3所示,建立AI圖像識別模型的流程如下:

圖3 AI圖像識別模型

(1)收集設(shè)備圖片,對圖片進(jìn)行裁剪縮放格式化命名等簡單處理。

(2)使用標(biāo)注工具對圖片進(jìn)行標(biāo)注,生成對應(yīng)的xml文件。

(3)將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集打包轉(zhuǎn)換成YOLO*的txt標(biāo)記格式。

(4)在YOLOv5*中導(dǎo)入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集開始訓(xùn)練。

(5)最后通過互聯(lián)網(wǎng)圖片對訓(xùn)練的模型進(jìn)行目標(biāo)識別測試。

3.3.2 建立缺陷判定模型

如圖4所示,建立缺陷判定模型的流程如下:

圖4 缺陷判定模型

(1)輸入船舶名稱、AI圖像識別模型處理得到的圖片信息。

(2)連接船舶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫讀取船舶信息,確定適用的法規(guī)公約。

(3)在判定規(guī)則庫中調(diào)取缺陷判斷標(biāo)準(zhǔn)。

(4)運(yùn)用缺陷判定邏輯得出比對結(jié)果并輸出。

3.3.3 實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)處理流程

如圖5所示,實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)處理流程如下:

圖5 數(shù)據(jù)處理流程

(1)手機(jī)拍攝設(shè)備圖片,選擇船舶名稱,發(fā)送給海事智能終端。

(2)終端調(diào)用AI圖像識別模型處理圖片信息,對圖片中的設(shè)備進(jìn)行識別,自動框選設(shè)備并標(biāo)注設(shè)備信息。

(3)調(diào)用缺陷判定模型輸出預(yù)判結(jié)果。

(4)根據(jù)預(yù)判結(jié)果,讀取缺陷數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)條目(相應(yīng)的依據(jù)內(nèi)容、處理建議)。

(5)顯示預(yù)判的缺陷、依據(jù)內(nèi)容、處理建議。

4 結(jié)語

目前,在船舶檢查工作中智能化手段運(yùn)用還較少,但是在全要素水上“大交管”執(zhí)法模式建設(shè)的新形勢背景下,充分應(yīng)用海事數(shù)據(jù),優(yōu)化船舶監(jiān)督檢查的智能化水平,是有力提升海事監(jiān)管效率和質(zhì)量的必由之路。隨著智能船舶嶄露頭角、無人船舶技術(shù)日漸成熟,未來海事采取“船舶體檢助手”等新型智能檢查手段是適應(yīng)航運(yùn)業(yè)態(tài)發(fā)展的必然趨勢。