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 الملايين لمحاولة الحفاظ على نظافة الأماكن العامة. ففي الولايات المتحدة وحدها، تتجاوز تكاليف تنظيف الكتابات الجدارية 12 مليار دولار سنوياً. كما أن مواكبة هذه الكتابات تمثل تحدياً كبيراً في العديد من المدن؛ إذ يوجد عدد محدود من فرق التنظيف التي لا يمكنها التواجد في كل مكان في وقت واحد.

ولهذا السبب يتجه مخططو المدن الآن إلى الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تحليل وتفسير الصور. وباستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11، يمكن استخدام الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمسح جدران المدن بسرعة، واكتشاف الكتابات الجدارية في الوقت الفعلي، وتحديد المواقع الدقيقة لاستجابة الفرق.

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

Link to this sectionدور الرؤية الحاسوبية في المدن الذكية#

تستخدم المدن الذكية تكنولوجيا متطورة للتعامل مع التحديات اليومية بشكل أكثر كفاءة. وبشكل خاص، فهي تستفيد من نماذج الرؤية الحاسوبية مثل 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 للرؤية الحاسوبية المساعدة في تحديد وفرز المواد القابلة لإعادة التدوير من مجاري النفايات في الصناديق العامة أو مراكز إعادة التدوير، مما يحسن دقة الفرز ويقلل 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.

Link to this sectionنظرة 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 الجدارية. تعتمد أنظمة التعرف الآلي على الكتابات الجدارية عادةً على اثنتين من مهام الرؤية الحاسوبية الرئيسيتين: تصنيف الصور واكتشاف الأجسام.

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 الآلي على الكتابات الجدارية.

Link to this sectionاستكشاف أنظمة الكشف عن الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي في مدن مختلفة#

تجرب العديد من المدن طرقاً جديدة للتعامل مع الكتابات الجدارية. فبدلاً من الاعتماد فقط على الدوريات أو البلاغات العامة، بدأوا في استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية التي يمكنها رصد الكتابات الجدارية وتحديدها وحتى المساعدة في تنظيفها. لنلقِ نظرة على كيفية قيام بعض المدن باستخدام هذه الأدوات الجديدة.

Link to this sectionأنظمة الكشف عن الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي المدمجة مع كاميرات على المركبات#

تُستخدم مركبات الخدمة العامة الآن في العديد من المدن للمساعدة في اكتشاف الكتابات الجدارية أثناء مسارات دورياتها المعتادة. ومن خلال تزويد هذه المركبات بـ حلول الرؤية الحاسوبية، يمكن للمدن مسح الشوارع في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى دوريات إضافية. وهذا يسهل اكتشاف الكتابات الجدارية في وقت مبكر وإرسال تنبيهات لفرق التنظيف قبل انتشار 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 رؤية الذكاء الاصطناعي الصور ووضع علامة على أي كتابات جدارية اكتشفها. تم إرسال النتائج إلى لوحة تحكم مباشرة حتى يتمكن المديرون من التحقق من التحديثات على هواتفهم والاستجابة بسرعة. ساعد هذا تيمبي على التحرك بشكل أسرع وتقليل شكاوى الجمهور.

وبالمثل، في لشبونة، عاصمة البرتغال، تم تطوير نظام تجريبي باستخدام كاميرات مثبتة على مركبات المدينة لـ اكتشاف الكتابات الجدارية تلقائياً.

الشكل 3. الكشف عن الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي في لشبونة، البرتغال.

Link to this sectionالكشف عن الكتابات الجدارية وإزالتها باستخدام الطائرات بدون طيار#

يمكن أن تظهر الكتابات الجدارية في أماكن يصعب الوصول إليها أو غير آمنة، مثل الجسور والأنفاق والهياكل المرتفعة. وعادة ما يتطلب التنظيف في هذه المناطق معدات إضافية وتكلفة مضافة ووقتاً أطول. ولتحسين السلامة والسرعة، بدأت بعض المدن في استخدام طائرات بدون طيار يمكنها اكتشاف الكتابات الجدارية وإزالتها 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. تم تجهيز الطائرات بدون طيار بكاميرات وأدوات رش. يمكنها مسح الأسطح العامة بحثاً عن العلامات، وعند اكتشاف الكتابات الجدارية، تستخدم بخاخاً مدمجاً لطلائها وتغطيتها.

الشكل 4. طائرة بدون طيار تعمل بالذكاء الاصطناعي تنظف الكتابات الجدارية 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.

Link to this sectionرسم 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 بلاغات متفرقة أو عمليات تفتيش عرضية، قدم هذا النهج رؤية واسعة النطاق وقائمة على البيانات للكتابات الجدارية في جميع أنحاء المدينة. منحت الخريطة الناتجة ساو باولو مورداً قيماً لتتبع التغيرات بمرور الوقت ودعم جهود التنظيف والوقاية والتخطيط الحضري الأكثر استهدافاً.

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

Link to this sectionإيجابيات 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.
• حواجز قانونية وتنظيمية: في بعض المدن، قد يتطلب تثبيت أنظمة المراقبة في الأماكن العامة الحصول على موافقة أو تصاريح أو الامتثال 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 التحديد الخاطئ: إذا لم يتم تدريب النظام على مجموعة بيانات شاملة ومتنوعة، فقد يحدد عن طريق الخطأ الجداريات أو فن الشارع أو اللوحات الجدارية القانونية على أنها كتابات جدارية.

Link to this sectionأبرز 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 المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، وتحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا لبدء مشاريع الرؤية الحاسوبية الخاصة بك. هل أنت مهتم بابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في الزراعة؟ قم بزيارة صفحات الحلول الخاصة بنا لاكتشاف المزيد!