أنظمة الرؤية الحاسوبية واكتشاف الكتابات على الجدران بالذكاء الاصطناعي في المدن الذكية

يمكن للكتابات الجدارية، التي تتكوّن من كلمات أو رسومات أو رموز، أن تروي قصصًا كثيرة. فهي تضفي لونًا وطابعًا مميزًا على جدران المدن، وتُستخدم للتعبير عن الآراء. وبينما تُرى الكتابات الجدارية أحيانًا على أنها فن، فإنها تُنفَّذ غالبًا دون إذن. وفي الواقع، تظهر الكتابات الجدارية كثيرًا ليلًا على المباني والجسور والقطارات، ويستغرق تنظيفها وقتًا وموارد وجهدًا.

تنفق المدن حول العالم ملايين الدولارات في محاولة للحفاظ على نظافة الأماكن العامة. ففي الولايات المتحدة وحدها، تتجاوز تكاليف تنظيف الكتابات الجدارية 12 مليار دولار سنويًا. كما أن مواكبة انتشار الكتابات الجدارية تمثل تحديًا كبيرًا في كثير من المدن. إذ لا يتوفر سوى عدد محدود من فرق التنظيف، ولا يمكنها التواجد في كل مكان في الوقت نفسه.

لذلك يتجه مخططو المدن الآن إلى الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تحليل الصور وتفسيرها. وباستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11، يمكن استخدام الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمسح جدران المدن بسرعة، واكتشاف الكتابات الجدارية في الوقت الفعلي، وتحديد مواقعها بدقة حتى تتمكن الفرق من الاستجابة.

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

دور الرؤية الحاسوبية في المدن الذكية#

تستخدم المدن الذكية تقنيات متقدمة للتعامل مع التحديات اليومية بكفاءة أكبر. وعلى وجه الخصوص، تستفيد من نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 لتحليل البيانات المرئية، ومراقبة الأماكن العامة، ودعم اتخاذ قرارات أسرع قائمة على البيانات عبر مختلف الأنظمة الحضرية.

فيما يلي بعض الطرق الشائعة التي يُستخدم بها الذكاء الاصطناعي للرؤية في المدن الذكية:

• إدارة حركة المرور: يمكن للذكاء الاصطناعي للرؤية تحليل بث الفيديو المباشر لمراقبة تدفق حركة المرور، واكتشاف الازدحام، وضبط إشارات المرور في الوقت الفعلي لتحسين الحركة وتقليل التأخيرات.
• أتمتة إعادة التدوير: يمكن للرؤية الحاسوبية المساعدة في تحديد المواد القابلة لإعادة التدوير وفرزها من مجاري النفايات في الحاويات العامة أو مراكز إعادة التدوير، مما يحسّن دقة الفرز ويقلل التلوث.
• مراقبة النقل العام: يمكن لأنظمة النقل العام استخدام الرؤية الحاسوبية لتتبّع أعداد الركاب، ومراقبة سلوكهم على متن المركبات، واكتشاف مشكلات السلامة، مما يحسّن الكفاءة والسلامة معًا.
• الاستجابة للكوارث: يمكن للرؤية الحاسوبية تحديد العلامات المرئية للحرائق أو الفيضانات أو الأضرار الهيكلية بعد الكوارث، مما يتيح استجابة طوارئ أسرع وأكثر فاعلية.

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

نظرة عامة على مراقبة الكتابات الجدارية في المدن باستخدام الذكاء الاصطناعي#

بعد أن استكشفنا كيف تساعد الرؤية الحاسوبية في جعل المدن أكثر ذكاءً، دعونا نلقِ نظرة أقرب على سبب الحاجة إليها بصورة خاصة للتعرّف الآلي على الكتابات الجدارية.

استخدمت المدن تقليديًا مجموعة متنوعة من الأساليب لإدارة الكتابات الجدارية. فبعضها يعتمد على البلاغات العامة، بينما يرسل بعضها الآخر فرقًا لتفقد النقاط المعروفة بانتشارها. وفي بعض الحالات، تتيح تطبيقات الهاتف المحمول للسكان تقديم الشكاوى أو رفع الصور. ورغم أن هذه الأساليب قد تكون مفيدة، فإنها تستغرق وقتًا، وتعتمد بدرجة كبيرة على المدخلات البشرية، وغالبًا لا توفر تغطية كاملة للمدينة.

توفر الرؤية الحاسوبية للمدن طريقة أسرع وأكثر موثوقية لإدارة الكتابات الجدارية. وتعتمد أنظمة التعرّف الآلي على الكتابات الجدارية عادةً على مهمتين رئيسيتين من مهام الرؤية الحاسوبية: تصنيف الصور واكتشاف الأجسام.

في الخطوة الأولى، يحلل تصنيف الصور صورةً لتحديد ما إذا كانت تعرض كتابة جدارية أو فنًا في الشوارع أو سطحًا نظيفًا. وإذا عُثر على كتابة جدارية، يحدد اكتشاف الأجسام موقعها بدقة داخل الصورة. ويمكّن ذلك فرق المدينة من الاستجابة بسرعة ودقة. ومع مرور الوقت، تساعد البيانات في تحديد الاتجاهات، بحيث تتمكن المدن من استهداف النقاط التي يتكرر فيها ظهور الكتابات الجدارية وتحسين جهود الوقاية.

الشكل 2. مثال على كيفية عمل أنظمة التعرّف الآلي على الكتابات الجدارية.

استكشاف أنظمة اكتشاف الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي في مدن مختلفة#

تجرّب مدن كثيرة طرقًا جديدة للتعامل مع الكتابات الجدارية. فبدلًا من الاعتماد فقط على الدوريات أو البلاغات العامة، بدأت في استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية القادرة على رصد الكتابات الجدارية وتحديدها، بل والمساعدة في تنظيفها. لنلقِ نظرة على كيفية استخدام بعض المدن لهذه الأدوات الجديدة.

أنظمة اكتشاف الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي المدمجة مع كاميرات على المركبات#

تُستخدم مركبات الخدمات العامة الآن في كثير من المدن للمساعدة في اكتشاف الكتابات الجدارية أثناء مسارات دورياتها الاعتيادية. ومن خلال تزويد هذه المركبات بـحلول الرؤية الحاسوبية، تستطيع المدن مسح الشوارع في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى دوريات إضافية. ويسهّل ذلك اكتشاف الكتابات الجدارية مبكرًا وإرسال التنبيهات إلى فرق التنظيف قبل تفاقم المشكلة.

تُعد تيمبي في أريزونا مثالًا رائعًا على مدينة تستخدم هذه التقنية. فقد تعاونت المدينة مع منظمات محلية لتطوير نظام يستخدم كاميرات مثبتة على مركبات الخدمات العامة. وأثناء تحرك هذه المركبات في الأحياء، التقطت صورًا للجدران والأماكن العامة.

حلّل نموذج للذكاء الاصطناعي للرؤية الصور وأبلغ عن أي كتابات جدارية اكتشفها. وأُرسلت النتائج إلى لوحة معلومات مباشرة حتى يتمكن المسؤولون من التحقق من التحديثات على هواتفهم والاستجابة بسرعة. وساعد ذلك تيمبي على التحرك بسرعة أكبر وتقليل الشكاوى العامة.

وبالمثل، طُوّر في لشبونة، عاصمة البرتغال، نظام لإثبات المفهوم باستخدام كاميرات مثبتة على مركبات المدينة من أجل اكتشاف الكتابات الجدارية آليًا.

الشكل 3. اكتشاف الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي في لشبونة، البرتغال.

اكتشاف الكتابات الجدارية وإزالتها باستخدام الطائرات المسيّرة#

يمكن أن تظهر الكتابات الجدارية في أماكن يصعب الوصول إليها أو تكون خطرة، مثل الجسور العلوية والأنفاق والمنشآت المرتفعة. ويتطلب التنظيف في هذه المناطق عادةً معدات إضافية وتكلفة أعلى ووقتًا أطول. ولتحسين السلامة والسرعة، بدأت بعض المدن في استخدام الطائرات المسيّرة القادرة على اكتشاف الكتابات الجدارية وإزالتها دون الحاجة إلى وجود فرق يدوية في الموقع.

فعلى سبيل المثال، أطلقت سياتل، وهي مدينة رئيسية في ولاية واشنطن، مؤخرًا حلًا قائمًا على الطائرات المسيّرة لمراقبة المناطق التي يصعب الوصول إليها. وتُجهّز الطائرات المسيّرة بكاميرات وأدوات رش. ويمكنها مسح الأسطح العامة بحثًا عن العلامات، وعند اكتشاف كتابة جدارية، تستخدم مرشًّا مدمجًا لطلائها وتغطيتها.

الشكل 4. طائرة مسيّرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تنظف الكتابات الجدارية في سياتل، واشنطن.

تشمل جهود سياتل لاكتشاف الكتابات الجدارية أيضًا كاميرات تعمل بالطاقة الشمسية ومثبتة في النقاط المعروفة بانتشار الكتابات الجدارية. تراقب هذه الكاميرات النشاط وترسل تنبيهات عندما يقترب شخص من موقع موسوم. ومن خلال الجمع بين الطائرات المسيّرة ونقاط المراقبة الثابتة، تتمكن سياتل من الاستجابة للكتابات الجدارية بسرعة أكبر وتقليل المخاطر الجسدية التي تواجهها فرق الصيانة.

رسم خرائط للنقاط التي تنتشر فيها الكتابات الجدارية بتمكين من الذكاء الاصطناعي للرؤية#

في بعض الحالات، لا يقتصر اكتشاف الكتابات الجدارية على التنظيف، بل يتعلق أيضًا بفهم أنماط هذا النشاط في أنحاء المدينة. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، تستطيع المدن الآن تحويل الصور الملتقطة على مستوى الشوارع إلى خرائط مرئية توضّح الأماكن التي تظهر فيها الكتابات الجدارية غالبًا. وتكشف هذه الخرائط اتجاهات قد لا تكون واضحة من خلال البلاغات العامة، وتساعد مخططي المدن على تركيز جهودهم حيث تكون الحاجة إليها أكبر.

فعلى سبيل المثال، استكشفت ساو باولو، وهي مدينة في البرازيل، هذا النهج من خلال دراسة حالة قائمة على البحث. واستخدم فريق الرؤية الحاسوبية لتحليل أكثر من 275,000 صورة ملتقطة على مستوى الشوارع من أنحاء المدينة، جُمعت باستخدام Google Street View. ورُسمت الكتابات الجدارية المحددة في هذه الصور عبر 96 مقاطعة، مما كشف عن المناطق التي تركزت فيها الكتابات الجدارية أكثر من غيرها.

وبدلًا من الاعتماد على بلاغات متفرقة أو عمليات تفتيش عرضية، وفّر هذا النهج رؤية واسعة النطاق قائمة على البيانات للكتابات الجدارية في أنحاء المدينة. وقدّمت الخريطة الناتجة لساو باولو موردًا قيّمًا لتتبّع التغيرات بمرور الوقت ودعم جهود التنظيف والوقاية والتخطيط الحضري الأكثر استهدافًا.

الشكل 5. اكتشاف الكتابات الجدارية في ساو باولو، البرازيل.

إيجابيات وسلبيات أنظمة اكتشاف الكتابات الجدارية بالذكاء الاصطناعي للرؤية#

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية في إدارة الكتابات الجدارية:

• تقليل الجهد اليدوي: تقلل المراقبة الآلية الحاجة إلى تفقد الموظفين للشوارع فعليًا، مما يتيح توجيه الموارد إلى مهام أخرى.
• دعم جهود الوقاية: من خلال تحديد النقاط التي تنتشر فيها الكتابات الجدارية، تتيح أنظمة الرؤية الحاسوبية للمدن التركيز على وسائل الردع، مثل تحسين الإضاءة أو المراقبة في تلك المناطق.
• التكامل مع الأنظمة الأخرى: يمكن ربط أدوات الرؤية الحاسوبية بلوحات معلومات المدينة أو تطبيقات الصيانة لتوفير سير عمل أكثر سلاسة.
• تمكين إعداد التقارير آليًا: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للرؤية المساعدة في إنشاء تقارير دورية، مما يقلل العبء الإداري على موظفي المدينة.

رغم فائدة أنظمة الرؤية الحاسوبية في اكتشاف الكتابات الجدارية، فإن لها أيضًا بعض القيود. فيما يلي بعض الأمور التي ينبغي أخذها في الاعتبار عند تطبيق هذه الأنظمة:

• تتطلب صيانة مستمرة: يجب تحديث الكاميرات والنماذج والبرامج وصيانتها بانتظام لضمان الدقة والأداء الوظيفي.
• عوائق قانونية وتنظيمية: قد يتطلب تثبيت أنظمة المراقبة في الأماكن العامة في بعض المدن الحصول على موافقات أو تصاريح أو الامتثال لقوانين حماية البيانات.
• الالتباس بين اللغات أو الرموز: قد لا يتم التعرف على الكتابات الجدارية التي تستخدم لغات أجنبية أو رموزًا أو ألفاظًا عامية بصورة صحيحة من دون بيانات تدريب مخصصة.
• مخاطر سوء التعرّف: إذا لم يُدرَّب النظام على مجموعة بيانات شاملة ومتنوعة، فقد يعرّف الجداريات أو فن الشوارع أو الرسومات الجدارية القانونية خطأً على أنها كتابات جدارية.

أهم النقاط المستخلصة#

لا يمثل اكتشاف الكتابات الجدارية سوى مثال واحد على كيفية إحداث الرؤية الحاسوبية تحولًا في طريقة إدارة المدن للأماكن العامة. وتُدمج هذه الأنظمة بصورة متزايدة مع أدوات الصيانة وإعداد التقارير والتخطيط الحضري.

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

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub للتعرّف على الذكاء الاصطناعي، واطّلع على خيارات الترخيص لبدء مشاريعك في مجال الذكاء الاصطناعي للرؤية. هل تهتم بابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في الزراعة؟ تفضل بزيارة صفحات حلولنا لاكتشاف المزيد!