بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
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.
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 detect المشكلات track تلقائيًا، مما يقلل العبء على الفرق اليدوية.
باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية المتقدمة مثل Ultralytics YOLO11يمكن 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.
الشكل 1. الكشف عن النفايات باستخدام قدرات YOLO11للكشف عن الأجسام.(المصدر)
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 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 detect الكتابة على الجدران تلقائيًا من خلال الصور الجوية والكاميرات على مستوى الشارع، مما يساعد فرق المدينة على تنظيفها بسرعة والحفاظ على الأماكن العامة مرحبة
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 detect عناصر مثل مخاريط المرور أو صناديق القمامة أو لافتات الشوارع المكسورة التي قد تحتاج إلى عناية.
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 الكائن: يُستخدم التتبع track الأجسام المتحركة عبر إطارات الفيديو لتتبع مساراتها. في المدن، يساعد هذا النظام في مراقبة المركبات والمشاة وتحسين إدارة حركة 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.
الشكل 2. يمكن استخدام طائرة Elios 3 بدون طيار لفحص مياه الصرف الصحي. (المصدر)
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.
وهذا بالضبط ما دفع مدينة أحمد آباد في الهند إلى تجهيز سيارات البلدية بكاميرات مراقبة تعمل بالذكاء الاصطناعي تقوم بمسح الطرق في الوقت الفعلي. detect 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.
الشكل 3. مثال على اكتشاف الحفر وتقدير حجمها باستخدام رؤية الكمبيوتر. (المصدر)
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.
الشكل 4. تحديد الأشجار الحضرية باستخدام بيانات جوية عالية الدقة. (المصدر)
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. 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 detect 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 detect 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 مراقبة تحولات الارتفاع ومقارنة الصور. يساعد هذا النهج السلطات المحلية على تطبيق لوائح البناء بشكل أكثر فعالية، والتخطيط للتنمية المستدامة، والحفاظ على سجلات دقيقة.
الشكل 5. خريطة توضح المباني الموثقة وغير الموثقة في المدينة. (المصدر)
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 أسرع في حالات الطوارئ: يمكن لأنظمة الرؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي detect حوادث مثل الحرائق أو الحوادث أو الفيضانات على الفور تقريباً، 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.
