دور الرؤية الحاسوبية في مهام صيانة المدن

هناك الكثير من العمل الذي يتم إنجازه في صيانة 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 أن المدينة آمنة وعملية.

قد تبدو الطرق المتهالكة والمصارف المسدودة وأضواء الشوارع المكسورة بسيطة في البداية. ولكن إذا تُركت دون رادع، يمكن أن تتحول بسرعة إلى مشاكل أكبر. تعتبر مهام الصيانة الروتينية هذه مهمة للسلامة العامة. ومع ذلك، مع تزايد عدد السكان ومحدودية عدد موظفي البلدية، يمكن أن تكافح طرق الصيانة التقليدية لمواكبة ذلك.

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

من خلال استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية المتقدمة مثل Ultralytics YOLO11، يمكن للمدن أداء مهام مثل تحديد النفايات أو الحفر أو الأغصان المتساقطة بسهولة. يمكن أن تساعد مهام الذكاء الاصطناعي للرؤية، مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة النماذج، فرق الصيانة على الاستجابة بسرعة والحفاظ على نظافة الأماكن العامة ونظافتها وأمانها.

‍

في هذه المقالة، سنستكشف كيف تدعم الرؤية الحاسوبية الصيانة الحضرية وبعض التطبيقات الشائعة والفوائد التي تقدمها. لنبدأ!

نظرة عامة على الرؤية الحاسوبية في صيانة المدن

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

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

فيما يلي لمحة عن بعض مهام الرؤية الحاسوبية الرئيسية التي تمكّن أنظمة المدن الذكية

• اكتشاف الأجسام: يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 تحديد وتحديد موقع كائنات معينة في صورة أو موجز فيديو. في مجال الصيانة الحضرية، يساعد ذلك فرق العمل على اكتشاف عناصر مثل مخاريط المرور أو صناديق القمامة أو لافتات الشوارع المكسورة التي قد تحتاج إلى عناية.

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

• تتبع الكائن: يُستخدم التتبع لتتبع الأجسام المتحركة عبر إطارات الفيديو لتتبع مساراتها. في المدن، يساعد هذا النظام في مراقبة المركبات والمشاة وتحسين إدارة حركة المرور والسلامة.

• تجزئة المثيل: تفصل هذه التقنية بين المثيلات الفردية لنفس الكائن. في بيئات المدن، يمكن استخدامها للتمييز بين أضواء الشوارع المتعددة أو الأشجار أو المركبات المتوقفة لتحسين التتبع والصيانة.

الرؤية الحاسوبية في تطبيقات صيانة المدن

والآن بعد أن أصبح لدينا فكرة أفضل عن كيفية دعم الرؤية الحاسوبية لصيانة المدن الحضرية، دعونا نستكشف بعض تطبيقاتها في العالم الحقيقي.

فحص البنية التحتية الذكية بالذكاء الاصطناعي

تُعد صيانة المصارف تحت الأرض مهمة صعبة ولكنها ضرورية لأن الضرر يمكن أن يؤدي إلى مشاكل صحية أو بيئية خطيرة. يتم الآن استخدام الرؤية الحاسوبية لجعل عمليات الفحص هذه أكثر أماناً وفعالية. تُستخدم الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات وأجهزة استشعار وأنظمة الكشف عن الضوء وتحديد المدى (LiDAR) لفحص الأنفاق وجمع البيانات في الوقت الفعلي عن أشياء مثل مستويات الغاز ودرجة الحرارة والأضرار.

في ميشيغان بالولايات المتحدة الأمريكية، تُعد مقاطعة ماكومب مثالاً رائعاً على كيفية تحسين التكنولوجيا لعمليات التفتيش تحت الأرض. بعد انهيار خط أنابيب في عام 2016، بدأت المقاطعة في الابتعاد عن عمليات الفحص اليدوي وبدأت في استخدام الأنظمة الآلية. 

والآن، يستخدمون طائرات بدون طيار مثل Elios 3 وAsio X لاستكشاف الأنفاق تحت الأرض بأمان. تقوم الطائرات بدون طيار بجمع بيانات الفيديو وأجهزة الاستشعار، والتي يتم تحليلها بعد ذلك باستخدام الرؤية الحاسوبية لاكتشاف أي مشاكل هيكلية. منذ التحول إلى هذا النهج، خفضت المقاطعة تكاليف الفحص بنسبة 40% تقريباً وجعلت العمل أكثر أماناً لطواقمها.

‍

الرؤية الحاسوبية لأعمال الطرق العامة

وبالمثل، تُعد صيانة الطرق وإدارة حركة المرور جزءاً أساسياً من الحفاظ على سلاسة سير العمل في المدينة. يمكن أن تتآكل الطرق بمرور الوقت بسبب حركة المرور الكثيفة والطقس، مما يؤدي إلى حدوث تشققات وحفر وإشارات تالفة. 

ولمعالجة هذه المشكلة، تستخدم العديد من المدن الآن طائرات بدون طيار وكاميرات مثبتة على المركبات تعمل بواسطة الرؤية الحاسوبية لمراقبة حالة الطرق وحركة المرور في الوقت الفعلي. تساعد هذه التكنولوجيا في اكتشاف المشاكل مبكراً وتحسين السلامة وتقليل الازدحام وإجراء الإصلاحات بشكل أسرع وأكثر دقة.

وهذا بالضبط ما دفع مدينة أحمد آباد في الهند إلى تجهيز سيارات البلدية بكاميرات مراقبة تعمل بالذكاء الاصطناعي تقوم بمسح الطرق في الوقت الفعلي. تكتشف هذه الكاميرات الحفر والتشققات وتآكل الأسطح وتلتقط الصور وتضع علامات جغرافية 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 الرؤية الحاسوبية

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

في إطار التركيز على التحول إلى اللون الأخضر، بدأت العديد من المدن في استخدام الطائرات بدون طيار، ونماذج الرؤية، ودوائر الاستشعار عن بُعد، ونظم المعلومات الجغرافية (GIS) لمراقبة الغطاء الأخضر. وتساعد هذه التقنيات في رسم خرائط لمواقع الأشجار وتقييم صحتها وتوجيه الجهود المبذولة للحفاظ عليها وإعادة زراعتها وتطويرها. ويساعد ذلك في جعل إدارة المساحات الخضراء أكثر دقة وضرورية للتخطيط الحضري المستدام.

‍

ومن الأمثلة المثيرة للاهتمام نيودلهي في الهند، حيث تعاني المدينة من تلوث الهواء. ولمعالجة هذه المشكلة، أطلقوا تعداداً للأشجار لمدة أربع سنوات بقيادة معهد بحوث الغابات. 

وباستخدام الطائرات بدون طيار و"ليدار" ونظم المعلومات الجغرافية، يقومون برسم خرائط للأشجار الحضرية ومراقبتها - تتبع أنواعها وصحتها وموقعها. ويساعد هذا الاستخدام للتكنولوجيا المدينة على إدارة المساحات الخضراء بشكل أكثر فعالية، مما يمكن أن يحسن جودة الهواء ويدعم هدف الهند المتمثل في الوصول إلى صافي انبعاثات معدومة بحلول عام 2070.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية في التخطيط الحضري والمراقبة

يخلق البناء غير القانوني مشاكل خطيرة في المدن. إذ يمكن أن تسد الطرق، وتضغط على الخدمات العامة، وتتداخل مع التنمية المخطط لها. وهناك نهج ناشئ للتعامل مع هذا الأمر يستخدم الرؤية الحاسوبية لمقارنة الصور الجوية الملتقطة على مدار 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، طوّر الباحثون في بافاريا بألمانيا أساليب تستخدم الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتحليل صور الأقمار الصناعية والخرائط الجغرافية المكانية من أجل اكتشاف المباني غير المصرح بها. كما اعتمدوا 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 رصد تحولات الارتفاع ومقارنة الصور. ويساعد هذا النهج السلطات المحلية على إنفاذ لوائح البناء بفعالية أكبر، والتخطيط للتنمية المستدامة، والاحتفاظ بسجلات دقيقة.

‍

إيجابيات وسلبيات الرؤية الحاسوبية في صيانة المدن

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية في صيانة المدن الذكية:

• قابلة للتطوير التغطية: يمكن للرؤية الحاسوبية مراقبة المناطق الحضرية الكبيرة باستخدام البنية التحتية الحالية مثل الدوائر التلفزيونية المغلقة أو الطائرات بدون طيار، مما يقلل من الحاجة إلى عمليات التفتيش اليدوية.
  
  
• الاستخدام الديناميكي للموارد: يساعد التحليل في الوقت الحقيقي على تحديد أولويات المهام بناءً على مدى إلحاحها، مما يجعل الصيانة أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
  
  
• تنبيهات أسرع في حالات الطوارئ: يمكن لأنظمة الرؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اكتشاف حوادث مثل الحرائق أو الحوادث أو الفيضانات على الفور تقريباً، مما يسمح باستجابة أسرع وتقليل الأضرار.

في حين أن أنظمة الرؤية الحاسوبية توفر دعماً موثوقاً للحفاظ على المدن، إلا أنها تأتي أيضاً مع بعض القيود. فيما يلي بعض العوامل الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار عند استخدام هذه التقنيات:

• ارتفاع التكاليف الأولية: يتطلب نشر أنظمة الرؤية الحاسوبية استثماراً أولياً كبيراً في الكاميرات وأجهزة الاستشعار والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. قد تجد البلديات الصغيرة صعوبة في تحمل هذه النفقات في البداية.
  
  
• مخاوف تتعلق بالخصوصية: 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 (على سبيل المثال، الاتصال المستقر أو الطاقة أو شبكات الاستشعار).

الوجبات الرئيسية

تعمل المدن الذكية على تغيير الحياة الحضرية باستخدام الرؤية الحاسوبية للحفاظ على البنية التحتية بشكل أفضل. ومن خلال المراقبة في الوقت الحقيقي والرؤى التنبؤية، تساعد هذه التكنولوجيا المدن على الاستجابة للمشكلات بشكل أسرع، واستخدام الموارد بشكل أكثر كفاءة، والحفاظ على سلامة السكان. وتتحول البلديات على نحو متزايد من الإصلاحات التفاعلية إلى التخطيط الاستباقي القائم على البيانات.

واستشرافًا للمستقبل، من المرجح أن يلعب الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية دورًا أكبر في جعل المدن أكثر اخضرارًا وعدالة وكفاءة. وتكمّل أدوات مثل التوائم الرقمية والذكاء الاصطناعي التوليدي هذه التقنيات من خلال السماح للمخططين باختبار أفكار جديدة وتحسين الخدمات العامة وسد الثغرات في الوصول إليها. وتساعد هذه الابتكارات مجتمعةً في تشكيل بيئات حضرية لا تتسم بالذكاء والأمان فحسب، بل أيضًا أكثر استجابة لاحتياجات مجتمعاتها.

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الرؤية الحاسوبية. اكتشف التطبيقات المختلفة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في التصنيع والرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية على صفحات الحلول الخاصة بنا. اطلع على خيارات الترخيص لدينا لبدء استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية.