10. April 2025
Erfahren Sie, wie intelligente Städte KI-Graffiti-Erkennungssysteme und Computer Vision einsetzen, um die Instandhaltung des öffentlichen Raums zu verbessern, indem sie Graffiti-Probleme schnell angehen.
Graffiti, die aus Schrift, Zeichnungen oder Symbolen bestehen, können viele Geschichten erzählen. Sie verleihen den Stadtmauern Farbe und Charakter und werden verwendet, um Meinungen auszudrücken. Während Graffiti manchmal als Kunst angesehen werden, werden sie häufiger ohne Erlaubnis angebracht. Graffiti tauchen häufig über Nacht an Gebäuden, Brücken und Zügen auf, und ihre Beseitigung erfordert Zeit, Ressourcen und Mühe.
Städte in aller Welt geben Millionen aus, um öffentliche Plätze sauber zu halten. Allein in den Vereinigten Staaten kostet die Beseitigung von Graffiti jedes Jahr mehr als 12 Milliarden Dollar. Außerdem ist es in vielen Städten eine große Herausforderung, Graffiti zu beseitigen. Es gibt nur eine begrenzte Anzahl von Reinigungskräften, und sie können nicht überall gleichzeitig sein.
Aus diesem Grund wenden sich Stadtplaner jetzt der Computer Vision zu, einem Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, Bilder zu analysieren und zu interpretieren. Mithilfe von Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLO11 können KI-fähige Kameras schnell Stadtmauern scannen, Graffiti in Echtzeit erkennen und die genauen Standorte für die Einsatzteams bestimmen.
In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, wie Computer Vision für die automatische Graffiti-Erkennung in Smart Cities eingesetzt wird. Legen wir los!
Intelligente Städte nutzen modernste Technologien, um die täglichen Herausforderungen effizienter zu bewältigen. Insbesondere nutzen sie Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 , um visuelle Daten zu analysieren, öffentliche Räume zu überwachen und eine schnellere, datengestützte Entscheidungsfindung in verschiedenen städtischen Systemen zu unterstützen.
Im Folgenden werden einige gängige Einsatzmöglichkeiten von Vision AI in Smart Cities vorgestellt:
Nachdem wir nun erforscht haben, wie Computer Vision dabei hilft, Städte intelligenter zu machen, wollen wir uns nun genauer ansehen, warum sie besonders für die automatische Graffiti-Erkennung benötigt wird.
Traditionell haben die Städte eine Reihe von Ansätzen zur Bekämpfung von Graffiti verwendet. Einige verlassen sich auf Meldungen aus der Bevölkerung, während andere Teams entsenden, um bekannte Hotspots zu inspizieren. In einigen Fällen können die Einwohner über mobile Apps Beschwerden einreichen oder Bilder hochladen. Diese Methoden können zwar hilfreich sein, sind aber zeitaufwändig, hängen stark vom menschlichen Einsatz ab und können oft nicht das gesamte Stadtgebiet abdecken.
Die computergestützte Bildverarbeitung bietet den Städten eine schnellere und zuverlässigere Methode zur Bekämpfung von Graffiti. Automatisierte Graffiti-Erkennungssysteme beruhen in der Regel auf zwei Hauptaufgaben der Computer Vision: Bildklassifizierung und Objekterkennung.
Im ersten Schritt analysiert die Bildklassifizierung ein Foto, um festzustellen, ob es Graffiti, Straßenkunst oder eine saubere Oberfläche zeigt. Wird ein Graffiti gefunden, wird durch die Objekterkennung seine genaue Position im Bild bestimmt. So können die städtischen Teams schnell und präzise reagieren. Im Laufe der Zeit lassen sich anhand der Daten Trends erkennen, so dass die Städte häufige Hotspots anvisieren und die Präventionsmaßnahmen verbessern können.
Viele Städte erproben neue Wege im Umgang mit Graffiti. Sie verlassen sich nicht mehr nur auf Patrouillen oder öffentliche Berichte, sondern setzen zunehmend Computer-Vision-Modelle ein, die Graffiti erkennen, identifizieren und sogar bei der Beseitigung helfen können. Werfen wir einen Blick darauf, wie einige Städte diese neuen Instrumente einsetzen.
In vielen Städten werden jetzt Fahrzeuge des öffentlichen Dienstes eingesetzt, um während ihrer regulären Streifentouren Graffiti zu entdecken. Durch die Ausstattung dieser Fahrzeuge mit Computer-Vision-Lösungen können die Städte die Straßen in Echtzeit scannen, ohne dass zusätzliche Patrouillen erforderlich sind. Dadurch wird es einfacher, Graffiti frühzeitig zu erkennen und die Reinigungsteams zu alarmieren, bevor sich das Problem ausbreitet.
Tempe, Arizona, ist ein gutes Beispiel für eine Stadt, die diese Technologie einsetzt. Die Stadt hat in Zusammenarbeit mit lokalen Organisationen ein System mit Kameras entwickelt, die an Fahrzeugen des öffentlichen Dienstes angebracht sind. Während diese Fahrzeuge durch die Stadtteile fuhren, nahmen sie Bilder von Wänden und öffentlichen Räumen auf.
Ein KI-Modell von Vision analysierte die Bilder und markierte jedes erkannte Graffiti. Die Ergebnisse wurden an ein Live-Dashboard gesendet, so dass die Verwaltung die Aktualisierungen auf ihren Telefonen überprüfen und schnell reagieren konnte. Auf diese Weise konnte Tempe schneller handeln und die Zahl der öffentlichen Beschwerden verringern.
Auch in der portugiesischen Hauptstadt Lissabon wurde ein Proof-of-Concept-System entwickelt, das mit Hilfe von Kameras, die an Fahrzeugen der Stadt angebracht sind, Graffiti automatisch erkennt.
Graffiti kann an schwer zugänglichen oder unsicheren Stellen wie Überführungen, Tunneln und Hochbauten auftreten. Die Reinigung in diesen Bereichen erfordert in der Regel zusätzliche Ausrüstung, zusätzliche Kosten und mehr Zeit. Um die Sicherheit und Geschwindigkeit zu erhöhen, setzen einige Städte Drohnen ein, die Graffiti erkennen und entfernen können, ohne dass manuelle Mitarbeiter vor Ort benötigt werden.
So hat beispielsweise Seattle, eine Großstadt im Bundesstaat Washington, vor kurzem eine drohnengestützte Lösung zur Überwachung schwer zugänglicher Gebiete eingeführt. Die Drohnen sind mit Kameras und Sprühwerkzeugen ausgestattet. Sie können öffentliche Flächen nach Markierungen absuchen, und wenn sie Graffiti entdecken, verwenden sie ein eingebautes Sprühgerät, um sie zu übermalen und zu verdecken.
Zu den Maßnahmen der Stadt Seattle zur Aufdeckung von Graffiti gehören auch solarbetriebene Kameras, die an bekannten Graffiti-Hotspots installiert sind. Diese Kameras überwachen die Aktivitäten und senden Warnungen, wenn sich jemand einer markierten Stelle nähert. Durch die Kombination von Drohnen und festen Überwachungspunkten ist Seattle in der Lage, schneller auf Graffiti zu reagieren und die Risiken für die Wartungsteams zu verringern.
In einigen Fällen geht es bei der Erkennung von Graffiti nicht nur um die Beseitigung, sondern auch um das Verständnis solcher Aktivitätsmuster in der Stadt. Mit Hilfe von KI können Städte jetzt Bilder auf Straßenebene in visuelle Karten umwandeln, die zeigen, wo Graffiti am häufigsten vorkommt. Diese Karten zeigen Trends auf, die aus öffentlichen Berichten nicht ersichtlich sind, und helfen den Stadtplanern, ihre Bemühungen dort zu konzentrieren, wo sie am dringendsten benötigt werden.
Die brasilianische Stadt São Paulo beispielsweise hat diesen Ansatz im Rahmen einer forschungsgestützten Fallstudie untersucht. Ein Team analysierte mithilfe von Computer Vision über 275.000 Straßenbilder aus der ganzen Stadt, die mit Google Street View aufgenommen wurden. Die auf diesen Bildern identifizierten Graffiti wurden in 96 Bezirken kartiert, um festzustellen, wo die Graffiti am stärksten konzentriert waren.
Anstatt sich auf verstreute Berichte oder gelegentliche Inspektionen zu verlassen, bot dieser Ansatz einen groß angelegten, datengestützten Überblick über Graffiti in der gesamten Stadt. Die daraus resultierende Karte gab São Paulo eine wertvolle Ressource zur Verfolgung von Veränderungen im Laufe der Zeit und zur Unterstützung von gezielteren Sanierungs-, Präventions- und Stadtplanungsmaßnahmen.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Computer Vision für das Graffiti-Management:
Computer-Vision-Systeme sind zwar nützlich für die Graffiti-Erkennung, haben aber auch einige Einschränkungen. Hier sind einige Dinge, die bei der Einrichtung solcher Systeme zu beachten sind:
Die Graffiti-Erkennung ist nur ein Beispiel dafür, wie die Computer Vision die Verwaltung öffentlicher Räume in den Städten verändert. Diese Systeme werden zunehmend mit Werkzeugen für Wartung, Berichterstattung und Stadtplanung integriert.
Der Schwerpunkt verlagert sich von schnellen Reaktionen auf proaktives Bewusstsein. Mit besseren Daten und intelligenteren Werkzeugen können die Städte Probleme verhindern, bevor sie entstehen, und bei jedem Schritt fundiertere Entscheidungen treffen.
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