Show more

Read more

View product

View report

Drag

دراسات حالة

نظام الميناء الذكي في Stena Line

anpr-software-for-stena-line-smart-port-system-hero
العميل Stena Line

ابتكار Stena Line الجديد، نظام rePORT الخاص به يستخدم تتبعًا تلقائيًا للمركبات الواردة مع التعرف على لوحات الترخيص، وقياس الوزن التلقائي والمزيد.

حقائق سريعة عن المشروع

في ميناء الشحن التابع لشركة Stena Line في كارلسكرونا، السويد، تمر كميات كبيرة من البضائع يوميًا. يتم تنفيذ مشروع جديد يُدعى rePORT لأتمتة العمليات وجعل سير العمل أكثر ذكاءً، حيث تتمثل رؤية Stena Line في نظام ميناء ذكي يتم فيه تتبع الشحنات بدقة ودعم مهام الطاقم باستخدام تقنيات ذكية.

لنبدأ ببعض الحسابات

تغادر 3 أو 4 عبّارات كل يوم من ميناء شحن ستينا لاين في كارلسكرونا. يمكن لكل عبّارة أن تحمل من 300 إلى 500 شاحنة، ما يعني ما مجموعه 1000 إلى 2000 شاحنة يوميًا. ويتطلب تسجيل وتحليل هذا العدد من الشاحنات موارد هائلة، إذ نتحدث عن عدة دقائق لكل شاحنة.

ماذا لو استطعنا تسهيل هذه العملية باستخدام تقنية ذكية وتنفيذها في غضون ثوانٍ؟

مفهوم جديد بتقنية ذكية

يجعل مفهوم ستينا لاين الجديد المسمى rePORT ذلك ممكنًا، باستخدام مزيج مثالي من التقنية الذكية:

  • التعرف على لوحات الترخيص
  • تصنيف قائم على الليزر
  • قياس الوزن
  • مراقبة بكاميرات CCTV وقاعدة بيانات كاملة لإدارة كل هذه البيانات الواردة.

اقرأ أدناه واكتشف لماذا كل ذلك ضروري.

التحدي

إدارة أكثر من 1000 شاحنة يوميًا وتحسين الوزن وسعة تحميل العبّارات يتطلب العملية التالية:

  1. يجب تسجيل كل شاحنة لدى ستينا لاين مسبقًا، بحيث تكون جميع المركبات متوقعة ويتم تحسين السعة بناءً على هذه البيانات الأولية.
  2. عند وصول الشاحنات إلى الميناء، يجب التحقق من المركبات ومطابقة حمولتها مع البيانات المسجلة مسبقًا.
  3. إذا كان هناك تطابق، يتم منح الإذن ويمكن للشاحنة دخول العبّارة عبر مسار محدد.

الحل: تقنيات ذكية متكاملة

نتحدث عن تقنيات متعددة تعمل بانسجام ضمن نظام ميناء ذكي واحد. كما ذُكر، يجب تحديد هوية كل مركبة والتحقق من حمولتها. إليك كيفية تنفيذ ذلك.

التعرف على لوحات الترخيص

يُعد تتبّع لوحات ترخيص المركبات باستخدام تقنية التعرف الآلي على أرقام اللوحات (ANPR، والمعروفة أيضًا باسم LPR اختصارًا لـ License Plate Recognition) ركيزةً أساسيةً في هذا النظام. تلتقط كاميرات ANPR/LPR المصممة خصيصًا لوحات ترخيص كل مركبة وتنقل الصور إلى الخادم، حيث تقوم خوارزمية OCR باستخراج أرقام اللوحات وتحويل الصور إلى بيانات رقمية. وبهذه الطريقة يتم تحديد هوية المركبات ومطابقتها مع البيانات المسجّلة مسبقًا.

تصنيف بالليزر

لا يتم تحديد لوحات الترخيص فقط، بل يتم أيضًا تحديد الحمولات باستخدام تقنية شعاع الليزر عالية الدقة. يقوم هذا الليزر بمسح الشحنة من زوايا متعددة لتوفير تحليل للحجم، ويتم مطابقة هذا الحجم مع البيانات الأولية للتحقق من صحتها.

قياس الوزن

بالإضافة إلى حجم الحمولة، يتم تسجيل وزن كل شاحنة باستخدام نظام خاص لقياس الوزن أثناء الحركة (WIM)، القادر على قياس وزن المركبات حتى أثناء حركتها.

مراقبة بكاميرات CCTV

لا تقتصر الكاميرات على التقاط لوحات الترخيص فقط، بل يتم عبر عدسة ثانوية التقاط صور عامة بكاميرات CCTV لأغراض المراقبة الأمنية، مما يتيح للميناء الاحتفاظ بسجلات عما حدث عند البوابات والرجوع إليها لاحقًا في حال أي تحقيق.

حل شامل لجمع البيانات

لم يكن من الممكن إدارة جميع هذه المدخلات البيانية دون برنامج متكامل يقوم بتجميعها وإنشاء حزم بيانات للأحداث. ويتم تنفيذ ذلك من خلال سيرفر بيانات Globessey ‏(GDS)، الذي يُعد وسيط بيانات مثاليًا بين نقاط جمع البيانات ونظام تقنية المعلومات في الميناء.

يُعد GDS حل وسيط بيانات قابل للتوسع بالكامل، ويمكن تهيئته لأنظمة التحكم في الدخول وكذلك لأنظمة الطرق السريعة الكاملة حتى على مستوى دولة بأكملها، كما هو الحال على سبيل المثال في نظام التحكم الوطني بالرسوم في المجر (اطّلع على دراسة الحالة هنا).

التركيب

إحدى المزايا الكبيرة لهذا النظام هي، وبشكل مفاجئ، قِصر مدة التركيب. فقد أتم خبيران الإعداد المحلي خلال ثلاثة أيام، حيث كان النظام يعمل بسلاسة بحلول اليوم الثاني، بينما خُصص اليوم الأخير للاختبار والضبط الدقيق للمعايرة.

ثانيًا، وبما أن هذا النظام يتميز بإمكانية التحديث عن بُعد، فلا توجد حاجة لزيارة الموقع باستمرار عند تجديد النظام، إذ يتم ذلك خلال دقائق. كما تتيح هذه الميزة للمستخدم الاطلاع الدائم على الحالة التشغيلية لكل نقطة طرفية، والحصول على معلومات محدثة حول عمل النظام بشكل سليم.

الفوائد

  • التحقق متعدد الوسائط في خطوة واحدة لجميع البضائع الواردة
  • التخطيط الآلي لسعة تحميل العبّارات
  • وصول سلس مختصر إلى بضع ثوانٍ بدلًا من عدة دقائق
  • تقنيات متعددة مجمعة في حل واحد دون الحاجة إلى تكامل إضافي

على الرغم من أن هذا المشروع لا يزال في مرحلة إثبات المفهوم، فإن النتائج واعدة للغاية—توقعوا تحديثات إضافية قريبًا.

حول العميل

stena line logo
Stena Line، تأسست عام 1962 على يد ستين أ. أولسون، وتُعد واحدة من أكبر مشغلي العبارات في العالم، ويقع مقرها الرئيسي في غوتنبرغ، السويد. تشغّل الشركة 39 سفينة عبر 17 خطًا في شمال أوروبا، وتنفّذ أكثر من 27,000 رحلة إبحار سنويًا. وتلعب ستينا لاين دورًا محوريًا في البنية التحتية الأوروبية، إذ تربط بين 12 دولة وتوظّف أكثر من 6,100 شخص من نحو 40 جنسية. وتتمثل رؤية الشركة في «ربط أوروبا من أجل مستقبل مستدام»، مع التركيز على السلامة والموثوقية والمسؤولية البيئية في عملياتها.
gateless parking system with Einar ANPR-based access control camera - case study featured image

Implementing a Gateless Parking System with Einar ANPR/LPR Cameras

Powered by Einar ANPR/LPR cameras, City Parking Authority has introduced a gateless parking system that brings automation, real-time monitoring, and a smoother experience for both drivers and operators.
Grizindarzs parking revenue increase case study featured image

How Grizindarzs Increased Parking Revenue by 25% with an Innovative Yet Heritage-Preserving Solution

Blending modern tech with historical charm, Grizindarzs transformed its parking experience for tenants and visitors.
Budapest 5. kerület Belváros/Lipótváros parking enforcement with Carmen ANPR/ALPR mobile app featured image

Triple Efficiency in Parking Enforcement with the Carmen® Mobile ANPR/ALPR Application

Budapest's Belváros-Lipótváros district tripled parking enforcement efficiency using the Carmen® Mobile ANPR app and electric scooters, allowing fewer inspectors to cover more ground with real-time feedback.
Adaptive Recognition horizontal logo 2024
OUR REFERENCES

Go beyond the claims, see the proof.
Explore our reference projects and
case studies for tangible evidence of
how Adaptive Recognition delivers
exceptional outcomes

OUR RESOURCES

By those who see challenges as opportunities and rewrite the definition of impossible every day

SUPPORT

Case studies
Follow Adaptive Recognition