دور رؤية الحاسوب في مهام صيانة المدن

هناك الكثير من العمل الذي يتم للحفاظ على المدينة، ولكن معظم هذه المهام تمر دون أن يلاحظها أحد. على سبيل المثال، في الليل، تعمل فرق الصيانة على إصلاح الطرق وإزالة النفايات وفحص الأضواء والتأكد من بقاء المدينة آمنة وعاملة.

قد تبدو الطرق البالية والمصارف المسدودة وأضواء الشوارع المكسورة طفيفة في البداية. ولكن إذا تركت دون فحص، فإنها يمكن أن تتحول بسرعة إلى مشاكل أكبر. مهام الصيانة الروتينية هذه مهمة للسلامة العامة. ومع ذلك، مع تزايد عدد السكان والموظفين البلديين المحدودين، يمكن أن تكافح طرق الصيانة التقليدية لمواكبة ذلك.

الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على معالجة البيانات المرئية وفهمها، تقدم نهجًا أسرع وأكثر كفاءة للصيانة اليومية في المدن الذكية. من خلال تحليل موجزات الفيديو أو الصور الجوية، يمكن لحلول Vision AI اكتشاف المشكلات وتتبعها تلقائيًا، مما يقلل العبء على الفرق اليدوية.

باستخدام نماذج رؤية حاسوبية متقدمة مثل Ultralytics YOLO11، يمكن للمدن بسهولة أداء مهام مثل تحديد النفايات أو الحفر أو الفروع المتساقطة. يمكن لمهام رؤية الذكاء الاصطناعي، مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة المثيلات، أن تساعد فرق الصيانة على الاستجابة بسرعة والحفاظ على المساحات العامة نظيفة وآمنة.

‍

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف تدعم رؤية الكمبيوتر الصيانة الحضرية وبعض التطبيقات الشائعة والفوائد التي تقدمها. هيا بنا نبدأ!

نظرة عامة على رؤية الكمبيوتر في صيانة المدن

تستخدم السلطات الحضرية تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية لفهم وإدارة البنية التحتية للمدينة بشكل أفضل. يتم جمع البيانات المرئية من خلال الطائرات بدون طيار والكاميرات وأجهزة الاستشعار، ثم تتم معالجتها باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 للحصول على رؤى سريعة ودقيقة. 

على سبيل المثال، في المدن الذكية، يتم استخدام الرؤية الحاسوبية تلقائيًا لاكتشاف الكتابة على الجدران من خلال الصور الجوية والكاميرات المثبتة على مستوى الشارع، مما يساعد فرق المدينة على تنظيفها بسرعة والحفاظ على المساحات العامة مرحبة.

إليك لمحة عن بعض مهام الرؤية الحاسوبية الرئيسية التي تمكن أنظمة المدن الذكية

• اكتشاف الكائنات: يمكن لنماذج رؤية الحاسوب مثل YOLO11 تحديد وتحديد مواقع كائنات معينة في صورة أو مقطع فيديو. في الصيانة الحضرية، يساعد هذا الفرق في اكتشاف عناصر مثل أقماع المرور أو صناديق القمامة أو لافتات الشوارع المكسورة التي قد تحتاج إلى اهتمام.

• تصنيف الصور: يقوم بتعيين تسمية لصورة كاملة بناءً على مظهرها. على سبيل المثال، يمكن تصنيف اللقطات الجوية للطرق على أنها نظيفة أو متشققة أو مغمورة بالمياه، مما يساعد الفرق على فرز السيناريوهات المختلفة والاستجابة لها بكفاءة أكبر.

• تتبع الكائنات: يُستخدم التتبع لتتبع الكائنات المتحركة عبر إطارات الفيديو لتتبع مساراتها. في المدن، يساعد في مراقبة المركبات والمشاة، وتحسين إدارة المرور والسلامة.

• تجزئة المثيل: يفصل هذا الأسلوب الحالات الفردية لنفس الكائن. في البيئات الحضرية، يمكن استخدامه للتمييز بين مصابيح الشوارع المتعددة أو الأشجار أو المركبات المتوقفة لتحسين التتبع والصيانة.

الرؤية الحاسوبية في تطبيقات صيانة المدن

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لكيفية دعم الرؤية الحاسوبية لصيانة المدن الحضرية، دعنا نستكشف بعض تطبيقاتها الواقعية.

فحص البنية التحتية الذكية بالذكاء الاصطناعي

يُعد الحفاظ على مصارف الصرف الصحي تحت الأرض مهمة صعبة ولكنها ضرورية لأن التلف يمكن أن يؤدي إلى مشاكل صحية أو بيئية خطيرة. يتم الآن استخدام رؤية الحاسوب لجعل عمليات الفحص هذه أكثر أمانًا وكفاءة. تُستخدم الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات وأجهزة استشعار وأنظمة الكشف عن الضوء وتحديد المدى (LiDAR) لفحص الأنفاق وجمع بيانات في الوقت الفعلي حول أشياء مثل مستويات الغاز ودرجة الحرارة والتلف.

في مقاطعة ماكومب بولاية ميشيغان الأمريكية، تُعد مثالًا رائعًا على كيفية تحسين التكنولوجيا عمليات التفتيش تحت الأرض. بعد انهيار خط أنابيب في عام 2016، بدأت المقاطعة في الابتعاد عن الفحوصات اليدوية وبدأت في استخدام الأنظمة الآلية. 

الآن، يستخدمون طائرات بدون طيار مثل Elios 3 و Asio X لاستكشاف الأنفاق تحت الأرض بأمان. تجمع الطائرات بدون طيار بيانات الفيديو والمستشعرات، والتي يتم تحليلها بعد ذلك باستخدام رؤية الحاسوب لاكتشاف أي مشاكل هيكلية. منذ التحول إلى هذا النهج، خفضت المقاطعة تكاليف التفتيش بنسبة 40٪ تقريبًا وجعلت العمل أكثر أمانًا لطواقمها.

‍

الرؤية الحاسوبية لأعمال الطرق العامة

وبالمثل، فإن صيانة الطرق و إدارة حركة المرور جزء أساسي من الحفاظ على سير المدينة بسلاسة. يمكن أن تتآكل الطرق بمرور الوقت بسبب حركة المرور الكثيفة والطقس، مما يؤدي إلى تشققات وحفر وعلامات تالفة. 

لمعالجة هذا الأمر، تستخدم العديد من المدن الآن طائرات بدون طيار وكاميرات مثبتة على المركبات مدعومة برؤية الكمبيوتر لمراقبة ظروف الطريق وحركة المرور في الوقت الفعلي. تساعد هذه التقنية في اكتشاف المشكلات مبكرًا وتحسين السلامة وتقليل الازدحام وإجراء الإصلاحات بشكل أسرع وأكثر دقة.

هذا بالضبط هو السبب في أن مدينة أحمد آباد في الهند تقوم بتجهيز المركبات البلدية بكاميرات مراقبة تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تفحص الطرق في الوقت الفعلي. هذه الكاميرات تكتشف الحفر والشقوق وتآكل السطح، وتلتقط الصور وتحدد الموقع الجغرافي للأضرار. يتم إرسال البيانات التي تم جمعها إلى مركز تحكم، حيث يقوم المسؤولون بإنشاء تقارير وخرائط حرارية لتحديد أولويات الإصلاحات، مما يساعد على تسريع صيانة الطرق.

‍

مراقبة المساحات الخضراء في المدن باستخدام رؤية الكمبيوتر

مع ازدياد عدد السكان، وتوسع المدن، ومع توسع المدن، تتقلص المساحات الخضراء. لسوء الحظ، يمكن أن يؤثر ذلك سلبًا على جودة الهواء ودرجة الحرارة والحياة البرية. تساعد الأشجار على امتصاص غازات الكربون وتبريد المناطق الحضرية ودعم التنوع البيولوجي. 

بالتركيز على التحول إلى اللون الأخضر، بدأت العديد من المدن في استخدام الطائرات بدون طيار و نماذج الرؤية و LiDAR وأنظمة المعلومات الجغرافية (GIS) لمراقبة الغطاء النباتي. تساعد هذه التقنيات في رسم خرائط لمواقع الأشجار وتقييم صحتها وتوجيه جهود الحفظ وإعادة الزراعة والتطوير. وهذا يساعد على جعل إدارة المساحات الخضراء أكثر دقة وأهمية للتخطيط الحضري المستدام.

‍

مثال مثير للاهتمام هو نيودلهي، الهند، حيث تعاني المدينة من تلوث الهواء. لمعالجة المشكلة، أطلقوا تعدادًا للأشجار مدته أربع سنوات بقيادة معهد أبحاث الغابات. 

باستخدام الطائرات بدون طيار و LiDAR و GIS، يقومون برسم خرائط ومراقبة الأشجار الحضرية - وتتبع أنواعها وصحتها وموقعها. يساعد هذا الاستخدام للتكنولوجيا المدينة على إدارة مساحاتها الخضراء بشكل أكثر فعالية، مما يمكن أن يحسن جودة الهواء ويدعم هدف الهند المتمثل في الوصول إلى صافي انبعاثات صفرية بحلول عام 2070.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي البصري في التخطيط الحضري والمراقبة

يخلق البناء غير القانوني مشاكل خطيرة في المدن. يمكن أن يعيق الطرق، ويضغط على الخدمات العامة، ويتداخل مع التنمية المخطط لها. هناك نهج ناشئ للتعامل مع هذا يستخدم الرؤية الحاسوبية لمقارنة الصور الجوية الملتقطة بمرور الوقت. وهذا يجعل من الممكن اكتشاف حتى التغييرات الصغيرة في المباني أو استخدام الأراضي في وقت مبكر، مما يسمح للسلطات بالاستجابة قبل تفاقم المشكلة.

على سبيل المثال، في بافاريا، ألمانيا، طور الباحثون طرقًا تستخدم الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر لتحليل صور الأقمار الصناعية والخرائط الجغرافية المكانية من أجل اكتشاف المباني غير المصرح بها. واعتمدوا أيضًا على نموذج السطح الرقمي الزمني (tDSM)، الذي يتتبع التغيرات في ارتفاع السطح بمرور الوقت. 

من خلال الجمع بين هذه الأدوات، يمكن للباحثين تحديد الإنشاءات الجديدة من خلال مراقبة تحولات الارتفاع ومقارنة الصور. يساعد هذا النهج السلطات المحلية على تطبيق لوائح البناء بشكل أكثر فعالية، والتخطيط للتنمية المستدامة، والحفاظ على سجلات دقيقة.

‍

إيجابيات وسلبيات رؤية الكمبيوتر في صيانة المدن

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام رؤية الكمبيوتر لصيانة المدن الذكية:

• تغطية قابلة للتطوير: يمكن للرؤية الحاسوبية مراقبة المناطق الحضرية الكبيرة باستخدام البنية التحتية الحالية مثل كاميرات المراقبة أو الطائرات بدون طيار، مما يقلل الحاجة إلى عمليات التفتيش اليدوية.
  
  
• الاستخدام الديناميكي للموارد: يساعد التحليل في الوقت الفعلي على تحديد أولويات المهام بناءً على الإلحاح، مما يجعل الصيانة أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
  
  
• تنبيهات طوارئ أسرع: يمكن لأنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف الحوادث مثل الحرائق أو الحوادث أو الفيضانات على الفور تقريبًا، مما يسمح باستجابة أسرع وتقليل الأضرار.

في حين أن أنظمة الرؤية الحاسوبية توفر دعمًا موثوقًا للحفاظ على المدن، إلا أنها تأتي أيضًا مع بعض القيود. إليك بعض العوامل الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار عند استخدام هذه التقنيات:

• تكاليف أولية عالية: يتطلب نشر أنظمة الرؤية الحاسوبية استثمارًا أوليًا كبيرًا في الكاميرات وأجهزة الاستشعار والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. قد تجد البلديات الصغيرة صعوبة في تحمل هذه النفقات في البداية.
  
  
• مخاوف الخصوصية: قد تثير المراقبة البصرية المستمرة مخاوف بشأن المراقبة والخصوصية الشخصية بين سكان المدينة.
  
  
• تحديات البنية التحتية: قد تفتقر المدن القديمة إلى البنية التحتية الرقمية اللازمة للتنفيذ على نطاق واسع (مثل الاتصال المستقر أو الطاقة أو شبكات الاستشعار).

النقاط الرئيسية

تعمل المدن الذكية على تحويل الحياة الحضرية باستخدام رؤية الكمبيوتر للحفاظ على البنية التحتية بشكل أفضل. من خلال المراقبة في الوقت الفعلي والرؤى التنبؤية، تساعد هذه التقنية المدن على الاستجابة للمشكلات بشكل أسرع، واستخدام الموارد بكفاءة أكبر، والحفاظ على سلامة السكان. بشكل متزايد، تتحول البلديات من الإصلاحات التفاعلية إلى التخطيط الاستباقي القائم على البيانات.

بالنظر إلى المستقبل، من المرجح أن يلعب الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر دورًا أكبر في جعل المدن أكثر اخضرارًا وإنصافًا وكفاءة. وتكمل أدوات مثل التوائم الرقمية والذكاء الاصطناعي التوليدي هذه التقنيات من خلال السماح للمخططين باختبار أفكار جديدة وتحسين الخدمات العامة وسد الثغرات في الوصول. وتساعد هذه الابتكارات معًا في تشكيل البيئات الحضرية التي ليست فقط أكثر ذكاءً وأمانًا ولكن أيضًا أكثر استجابة لاحتياجات مجتمعاتها.

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول رؤية الحاسوب. اكتشف تطبيقات مختلفة متعلقة بـ الذكاء الاصطناعي في التصنيع ورؤية الحاسوب في الرعاية الصحية على صفحات الحلول الخاصة بنا. تحقق من خيارات الترخيص لدينا للبدء في استخدام الرؤية الاصطناعية.