أنظمة الرؤية الحاسوبية والكشف عن الكتابة على الجدران بالذكاء الاصطناعي في المدن الذكية

يمكن للكتابات الجدارية، التي تتكون من نصوص أو رسومات أو رموز، أن تحكي قصصاً كثيرة. فهي تضفي لوناً وطابعاً خاصاً على جدران المدن وتُستخدم للتعبير عن الآراء. ورغم أنها قد تُعتبر أحياناً فناً، إلا أنها غالباً ما تُنفذ دون إذن. في الواقع، تظهر الكتابات الجدارية بشكل متكرر بين عشية وضحاها على المباني والجسور والقطارات، ويتطلب تنظيفها وقتاً وموارد وجهداً.

تنفق المدن حول العالم ملايين الدولارات محاولةً الحفاظ على نظافة الأماكن العامة. ففي الولايات المتحدة وحدها، تكلف عمليات تنظيف الكتابات على الجدران أكثر من 12 مليار دولار كل عام. علاوة على ذلك، في العديد من المدن، يُعد مواكبة الكتابات على الجدران تحدياً كبيراً؛ فهناك عدد محدود فقط من فرق التنظيف، ولا يمكنهم التواجد في كل مكان في نفس الوقت.

لهذا السبب يتجه مخططو المدن الآن نحو الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يمكن الآلات من تحليل الصور وتفسيرها. باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11، يمكن استخدام الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمسح جدران المدينة بسرعة، واكتشاف الكتابات على الجدران في الوقت الفعلي، وتحديد المواقع بدقة لكي تستجيب الفرق المعنية.

في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على كيفية استخدام الرؤية الحاسوبية للتعرف الآلي على الكتابات الجدارية في المدن الذكية. لنبدأ!

دور الرؤية الحاسوبية في المدن الذكية#

المدن الذكية تستخدم تكنولوجيا متطورة للتعامل بكفاءة أكبر مع التحديات اليومية. على وجه التحديد، فهي تستفيد من نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 لتحليل البيانات المرئية، ومراقبة الأماكن العامة، ودعم اتخاذ قرارات أسرع وقائمة على البيانات عبر مختلف الأنظمة الحضرية.

إليك بعض الطرق الشائعة لاستخدام رؤية الذكاء الاصطناعي في المدن الذكية:

• إدارة المرور: يمكن لرؤية الذكاء الاصطناعي تحليل خلاصات الفيديو المباشرة لمراقبة تدفق حركة المرور، واكتشاف الازدحام، وتعديل إشارات المرور في الوقت الفعلي لتحسين التنقل وتقليل التأخير.
• أتمتة إعادة التدوير: يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية في تحديد وفصل المواد القابلة لإعادة التدوير عن تدفقات النفايات في الحاويات العامة أو مراكز إعادة التدوير، مما يحسن دقة الفرز ويقلل من التلوث.
• مراقبة النقل العام: يمكن لأنظمة النقل العام استخدام الرؤية الحاسوبية لتتبع أعداد الركاب، ومراقبة السلوك على متن المركبات، واكتشاف مشكلات السلامة، مما يحسن الكفاءة والأمان في آن واحد.
• الاستجابة للكوارث: يمكن للرؤية الحاسوبية تحديد العلامات المرئية للحرائق أو الفيضانات أو الأضرار الهيكلية بعد الكوارث، مما يتيح استجابة طوارئ أسرع وأكثر فعالية.

الشكل 1. مراقبة حركة المرور باستخدام YOLO11 في المدن الذكية.

نظرة عامة على مراقبة الكتابات الجدارية الحضرية باستخدام الذكاء الاصطناعي#

بعد أن استكشفنا كيف تساعد الرؤية الحاسوبية في جعل المدن أكثر ذكاءً، دعنا نلقي نظرة فاحصة على سبب الحاجة إليها بشكل خاص للتعرف الآلي على الكتابات الجدارية.

تقليدياً، استخدمت المدن مجموعة من الأساليب لإدارة الكتابات الجدارية. يعتمد البعض على البلاغات العامة، بينما يرسل البعض الآخر فرقاً لتفقد النقاط الساخنة المعروفة. وفي حالات معينة، تتيح تطبيقات الهاتف للمقيمين إرسال شكاوى أو تحميل صور. ورغم أن هذه الأساليب قد تكون مفيدة، إلا أنها تستهلك الكثير من الوقت، وتعتمد بشكل كبير على المدخلات البشرية، وغالباً لا يمكنها توفير تغطية كاملة عبر المدينة.

توفر الرؤية الحاسوبية للمدن طريقة أسرع وأكثر موثوقية لإدارة الكتابات على الجدران. تعتمد أنظمة التعرف التلقائي على الكتابات على الجدران عادةً على مهمتين رئيسيتين للرؤية الحاسوبية: تصنيف الصور وتحديد الكائنات.

في الخطوة الأولى، يحلل تصنيف الصور الصورة لتحديد ما إذا كانت تحتوي على كتابات جدارية أو فن شارع أو سطح نظيف. وإذا تم العثور على كتابات جدارية، يحدد اكتشاف الأجسام موقعها الدقيق في الصورة. وهذا يمكّن فرق المدينة من الاستجابة بسرعة ودقة. وبمرور الوقت، تساعد البيانات في تحديد الاتجاهات حتى تتمكن المدن من استهداف النقاط الساخنة المتكررة وتحسين جهود الوقاية.

الشكل 2. مثال على كيفية عمل أنظمة التعرف التلقائي على الكتابات على الجدران.

استكشاف أنظمة الكشف عن الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي في مدن مختلفة#

تُجرب العديد من المدن طرقاً جديدة للتعامل مع الكتابات على الجدران. فبدلاً من الاعتماد فقط على الدوريات أو البلاغات العامة، بدأوا في استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية القادرة على رصد وتحديد وحتى المساعدة في تنظيف الكتابات على الجدران. دعونا نلقي نظرة على كيف تستخدم بعض المدن هذه الأدوات الجديدة.

أنظمة الكشف عن الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي المدمجة مع كاميرات على المركبات#

تُستخدم مركبات الخدمات العامة الآن في العديد من المدن للمساعدة في اكتشاف الكتابات على الجدران خلال مسارات دورياتها العادية. ومن خلال تجهيز هذه المركبات بحلول الرؤية الحاسوبية، يمكن للمدن مسح الشوارع في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى دوريات إضافية. هذا يجعل من الأسهل اكتشاف الكتابات على الجدران مبكراً وإرسال تنبيهات إلى فرق التنظيف قبل تفاقم المشكلة.

تُعد تيمبي، أريزونا، مثالاً رائعاً لمدينة تستخدم هذه التكنولوجيا. دخلت المدينة في شراكة مع منظمات محلية لتطوير نظام يستخدم كاميرات مثبتة على مركبات الخدمة العامة. وبينما كانت هذه المركبات تتحرك عبر الأحياء، قامت بالتقاط صور للجدران والأماكن العامة.

حلل نموذج ذكاء اصطناعي للرؤية الصور ووضع علامة على أي كتابات على الجدران اكتشفها. وتم إرسال النتائج إلى لوحة تحكم حية لكي تتمكن الإدارة من التحقق من التحديثات على هواتفهم والاستجابة بسرعة. وقد ساعد هذا مدينة تيمبي على التصرف بشكل أسرع وتقليل الشكاوى العامة.

وب بالمثل، في لشبونة، عاصمة البرتغال، تم تطوير نظام كنموذج أولي باستخدام كاميرات مثبتة على مركبات المدينة لاكتشاف الكتابات على الجدران تلقائياً.

الشكل 3. اكتشاف الكتابات على الجدران بالذكاء الاصطناعي في لشبونة، البرتغال.

الكشف عن الكتابات الجدارية وإزالتها باستخدام الطائرات بدون طيار#

يمكن أن تظهر الكتابات على الجدران في أماكن يصعب الوصول إليها أو تشكل خطورة، مثل الجسور العلوية، والأنفاق، والهياكل المرتفعة. يتطلب التنظيف في هذه المناطق عادةً معدات إضافية، وتكلفة أعلى، ووقتاً أطول. لتحسين السلامة والسرعة، تبدأ بعض المدن في استخدام الطائرات بدون طيار التي يمكنها اكتشاف وإزالة الكتابات على الجدران دون الحاجة إلى فرق عمل يدوية في الموقع.

على سبيل المثال، أطلقت سياتل، وهي مدينة كبرى في ولاية واشنطن، مؤخراً حلاً يعتمد على الطائرات بدون طيار لمراقبة المناطق التي يصعب الوصول إليها. الطائرات بدون طيار مزودة بكاميرات وأدوات رش. يمكنها مسح الأسطح العامة بحثاً عن العلامات، وعند اكتشاف الكتابات على الجدران، تستخدم رشاشاً مدمجاً لطلاء فوقها وتغطيتها.

الشكل 4. طائرة بدون طيار مدعومة بالذكاء الاصطناعي تنظف الكتابات على الجدران في سياتل، واشنطن.

تشمل جهود الكشف عن الكتابات الجدارية في سياتل أيضاً كاميرات تعمل بالطاقة الشمسية مثبتة في النقاط الساخنة المعروفة للكتابات الجدارية. تراقب هذه الكاميرات النشاط وترسل تنبيهات عندما يقترب شخص ما من موقع تم وضع علامة عليه. ومن خلال الجمع بين الطائرات بدون طيار ونقاط المراقبة الثابتة، تتمكن سياتل من الاستجابة بسرعة أكبر للكتابات الجدارية وتقليل المخاطر الجسدية على فرق الصيانة.

رسم خرائط للنقاط الساخنة للكتابات الجدارية بتمكين من رؤية الذكاء الاصطناعي#

في بعض الحالات، لا يقتصر الكشف عن الكتابات الجدارية على التنظيف فحسب، بل يتعلق أيضاً بفهم أنماط هذا النشاط في جميع أنحاء المدينة. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمدن الآن تحويل صور مستوى الشارع إلى خرائط مرئية تُظهر الأماكن التي تحدث فيها الكتابات الجدارية بشكل متكرر. تكشف هذه الخرائط عن اتجاهات قد لا تكون واضحة من خلال البلاغات العامة وتساعد مخططي المدن على تركيز جهودهم حيث تكون هناك حاجة ماسة إليها.

على سبيل المثال، استكشفت ساو باولو، وهي مدينة في البرازيل، هذا النهج من خلال دراسة حالة قائمة على الأبحاث. استخدم فريق الرؤية الحاسوبية لتحليل أكثر من 275,000 صورة على مستوى الشارع من جميع أنحاء المدينة، تم جمعها باستخدام خرائط جوجل ستريت فيو. تم رسم خرائط للكتابات الجدارية المحددة في هذه الصور عبر 96 حياً، مما كشف عن أماكن تركز الكتابات الجدارية.

بدلاً من الاعتماد على البلاغات المتفرقة أو عمليات التفتيش العرضية، يوفر هذا النهج نظرة واسعة النطاق وقائمة على البيانات للكتابات على الجدران عبر المدينة. وقد منحت الخريطة الناتجة مدينة ساو باولو مورداً قيماً لتتبع التغييرات بمرور الوقت ودعم جهود التنظيف والوقاية والتخطيط الحضري الأكثر استهدافاً.

الشكل 5. الكشف عن الكتابات الجدارية في ساو باولو، البرازيل.

إيجابيات وسلبيات أنظمة الكشف عن الكتابات الجدارية برؤية الذكاء الاصطناعي#

إليك بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية لإدارة الكتابات الجدارية:

• تقليل الجهد اليدوي: تقلل المراقبة الآلية من حاجة الموظفين إلى فحص الشوارع فعلياً، مما يوفر الموارد لمهام أخرى.
• دعم جهود الوقاية: من خلال تحديد النقاط الساخنة للكتابات الجدارية، تسمح أنظمة الرؤية الحاسوبية للمدن بالتركيز على وسائل الردع مثل الإضاءة الأفضل أو المراقبة في تلك المناطق.
• التكامل مع أنظمة أخرى: يمكن توصيل أدوات الرؤية الحاسوبية بلوحات تحكم المدينة أو تطبيقات الصيانة للحصول على سير عمل أكثر انسيابية.
• تمكين التقارير الآلية: يمكن لأنظمة رؤية الذكاء الاصطناعي المساعدة في إنشاء تقارير منتظمة، مما يقلل العبء الإداري على موظفي المدينة.

ورغم أن أنظمة الرؤية الحاسوبية مفيدة للكشف عن الكتابات الجدارية، إلا أن لديها أيضاً بعض القيود. إليك بعض الأشياء التي يجب وضعها في الاعتبار عند وضع مثل هذه الأنظمة موضع التنفيذ:

• تتطلب صيانة مستمرة: يجب تحديث الكاميرات والنماذج والبرامج وصيانتها بانتظام لضمان الدقة والوظائف.
• العوائق القانونية والتنظيمية: في بعض المدن، قد يتطلب تثبيت أنظمة المراقبة في الأماكن العامة موافقات أو تراخيص أو امتثالاً لقوانين حماية البيانات.
• الارتباك في اللغة أو الرموز: قد لا يتم التعرف على الكتابات الجدارية التي تستخدم لغات أجنبية أو رموزاً أو لغة عامية بشكل صحيح دون بيانات تدريب مخصصة.
• مخاطر سوء التحديد: إذا لم يتم تدريب النظام على مجموعة بيانات شاملة ومتنوعة، فقد يقوم عن طريق الخطأ بتحديد اللوحات الجدارية أو فن الشارع أو رسومات الجدران القانونية على أنها كتابات غير قانونية.

أبرز النقاط#

يعد الكشف عن الكتابات الجدارية مجرد مثال واحد على كيفية تغيير الرؤية الحاسوبية لطريقة إدارة المدن للأماكن العامة. يتم دمج هذه الأنظمة بشكل متزايد مع أدوات الصيانة وإعداد التقارير وتخطيط المدن.

يتحول التركيز من ردود الفعل السريعة إلى الوعي الاستباقي. وبفضل البيانات الأفضل والأدوات الأكثر ذكاءً، تتجه المدن نحو منع المشكلات قبل بدايتها واتخاذ قرارات أكثر استنارة في كل خطوة على الطريق.

انضم إلى مجتمعنا النامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا للتعرف على الذكاء الاصطناعي، وتحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا لبدء مشاريع الرؤية الحاسوبية الخاصة بك. هل أنت مهتم بالابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في الزراعة؟ تفضل بزيارة صفحات الحلول الخاصة بنا لتكتشف المزيد!