9 luglio 2025
Scopri come la computer vision nella manutenzione della città può automatizzare il monitoraggio delle infrastrutture, l'ispezione delle fognature, le riparazioni stradali e la pianificazione urbana per città più intelligenti e sicure.
La manutenzione di una città richiede molto lavoro, ma la maggior parte di queste attività passa inosservata. Ad esempio, di notte, le squadre di manutenzione riparano le strade, rimuovono i rifiuti, controllano le luci e si assicurano che la città rimanga sicura e funzionale.
Strade usurate, scarichi bloccati e lampioni rotti potrebbero inizialmente sembrare problemi minori. Ma se trascurati, possono rapidamente trasformarsi in problemi più grandi. Questi compiti di manutenzione ordinaria sono importanti per la sicurezza pubblica. Tuttavia, con la crescita della popolazione e la limitatezza del personale comunale, i metodi di manutenzione tradizionali possono avere difficoltà a tenere il passo.
La computer vision, una branca dell'IA che si concentra sull'elaborazione e la comprensione dei dati visivi, offre un approccio più rapido ed efficiente alla manutenzione quotidiana nelle smart city. Analizzando i feed video o le immagini aeree, le soluzioni di Vision AI possono rilevare e tracciare automaticamente i problemi, riducendo l'onere sui team manuali.
Utilizzando modelli avanzati di computer vision come Ultralytics YOLO11, le città possono facilmente eseguire compiti come l'identificazione di rifiuti, buche o rami caduti. Le attività di Vision AI, come il rilevamento di oggetti e la segmentazione di istanze, possono aiutare i team di manutenzione a rispondere rapidamente e a mantenere gli spazi pubblici ordinati, puliti e sicuri.
In questo articolo esploreremo come la computer vision supporta la manutenzione urbana, alcune applicazioni comuni e i vantaggi che offre. Iniziamo!
Le autorità urbane stanno utilizzando tecnologie come la computer vision per comprendere e gestire meglio le infrastrutture cittadine. I dati visivi vengono raccolti tramite droni, telecamere e sensori, quindi elaborati utilizzando modelli di computer vision come YOLO11 per ottenere informazioni rapide e accurate.
Ad esempio, nelle smart city, la computer vision viene utilizzata per rilevare automaticamente i graffiti attraverso immagini aeree e telecamere a livello stradale, aiutando i team della città a ripulirli rapidamente e a mantenere gli spazi pubblici accoglienti.
Ecco una panoramica di alcune delle principali attività di computer vision che abilitano i sistemi di smart city:
Ora che abbiamo un'idea più precisa di come la computer vision supporti la manutenzione urbana, esploriamo alcune delle sue applicazioni nel mondo reale.
La manutenzione delle fognature sotterranee è un lavoro impegnativo ma essenziale perché i danni possono causare gravi problemi di salute o ambientali. La computer vision viene ora utilizzata per rendere queste ispezioni più sicure ed efficienti. I droni con telecamere, sensori e sistemi di rilevamento della luce e della distanza (Light Detection and Ranging, LiDAR) vengono utilizzati per controllare i tunnel e raccogliere dati in tempo reale su elementi come livelli di gas, temperatura e danni.
Nella contea di Macomb, in Michigan, USA, si può vedere un ottimo esempio di come la tecnologia stia migliorando le ispezioni sotterranee. Dopo il collasso di una conduttura nel 2016, la contea ha iniziato ad abbandonare i controlli manuali e ha iniziato a utilizzare sistemi automatizzati.
Ora utilizzano droni come Elios 3 e Asio X per esplorare in sicurezza i tunnel sotterranei. I droni raccolgono video e dati dei sensori, che vengono poi analizzati con la computer vision per individuare eventuali problemi strutturali. Da quando è passato a questo approccio, la contea ha ridotto i costi di ispezione di quasi il 40% e ha reso il lavoro molto più sicuro per le sue squadre.
Allo stesso modo, la manutenzione delle strade e la gestione del traffico sono elementi chiave per il buon funzionamento di una città. Le strade possono usurarsi nel tempo a causa del traffico intenso e delle condizioni meteorologiche, causando crepe, buche e danni alla segnaletica.
Per affrontare questo problema, molte città stanno ora utilizzando droni e telecamere montate su veicoli alimentate dalla computer vision per monitorare le condizioni stradali e il traffico in tempo reale. Questa tecnologia aiuta a individuare i problemi in anticipo, migliorare la sicurezza, ridurre la congestione e rendere le riparazioni più rapide e accurate.
Questo è esattamente il motivo per cui la città di Ahmedabad in India sta equipaggiando i veicoli municipali con dashcam alimentate dall'IA che scansionano le strade in tempo reale. Queste telecamere rilevano buche, crepe e usura della superficie, catturando immagini e geotaggando i danni. I dati raccolti vengono inviati a un centro di controllo, dove i funzionari generano report e mappe di calore per dare priorità alle riparazioni, contribuendo ad accelerare la manutenzione stradale.
Con l'aumento della popolazione umana, le città si espandono e, di conseguenza, gli spazi verdi si riducono. Purtroppo, questo può avere un impatto negativo sulla qualità dell'aria, sulla temperatura e sulla fauna selvatica. Gli alberi aiutano ad assorbire i gas di carbonio, a raffreddare le aree urbane e a sostenere la biodiversità.
Concentrandosi sull'ecologia, molte città stanno iniziando a utilizzare droni, modelli di vision, LiDAR e sistemi informativi geografici (GIS) per monitorare la copertura verde. Queste tecnologie aiutano a mappare le posizioni degli alberi, valutare la loro salute e guidare gli sforzi per la conservazione, il reimpianto e lo sviluppo. Ciò contribuisce a rendere la gestione degli spazi verdi più accurata ed essenziale per la pianificazione urbana sostenibile.
Un esempio interessante è Nuova Delhi, in India, dove la città è alle prese con l'inquinamento atmosferico. Per affrontare il problema, hanno lanciato un censimento degli alberi della durata di quattro anni guidato dal Forest Research Institute.
Utilizzando droni, LiDAR e GIS, stanno mappando e monitorando gli alberi urbani, tracciando la loro specie, salute e posizione. Questo uso della tecnologia sta aiutando la città a gestire i suoi spazi verdi in modo più efficace, il che può migliorare la qualità dell'aria e sostenere l'obiettivo dell'India di raggiungere emissioni nette pari a zero entro il 2070.
L'edilizia abusiva crea seri problemi nelle città. Può bloccare le strade, esercitare pressione sui servizi pubblici e interferire con lo sviluppo pianificato. Un approccio emergente per affrontare questo problema utilizza la computer vision per confrontare immagini aeree scattate nel tempo. Ciò consente di rilevare anche piccoli cambiamenti negli edifici o nell'uso del suolo in anticipo, consentendo alle autorità di rispondere prima che il problema si aggravi.
Ad esempio, in Baviera, in Germania, i ricercatori hanno sviluppato metodi che utilizzano l'intelligenza artificiale e la computer vision per analizzare immagini satellitari e mappe geospaziali al fine di rilevare edifici non autorizzati. Si sono anche affidati al Temporal Digital Surface Model (tDSM), che tiene traccia dei cambiamenti nell'elevazione della superficie nel tempo.
Combinando questi strumenti, i ricercatori possono identificare nuove costruzioni monitorando le variazioni di altitudine e confrontando le immagini. Questo approccio aiuta le autorità locali a far rispettare più efficacemente le normative edilizie, a pianificare uno sviluppo sostenibile e a tenere registri accurati.
Ecco alcuni vantaggi chiave dell'utilizzo della computer vision per la manutenzione delle smart city:
Sebbene i sistemi di computer vision forniscano un supporto affidabile per la manutenzione delle città, presentano anche alcune limitazioni. Ecco alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano queste tecnologie:
Le smart city stanno trasformando la vita urbana utilizzando la computer vision per migliorare la manutenzione delle infrastrutture. Grazie al monitoraggio in tempo reale e alle informazioni predittive, questa tecnologia aiuta le città a rispondere più rapidamente ai problemi, a utilizzare le risorse in modo più efficiente e a mantenere i residenti al sicuro. Sempre più spesso, le amministrazioni comunali stanno passando da interventi reattivi a una pianificazione proattiva basata sui dati.
Guardando al futuro, l'IA e la computer vision probabilmente svolgeranno un ruolo più importante nel rendere le città più verdi, più eque e più efficienti. Strumenti come i digital twin e l'IA generativa integrano queste tecnologie consentendo ai pianificatori di testare nuove idee, migliorare i servizi pubblici e colmare le lacune nell'accesso. Insieme, queste innovazioni stanno contribuendo a plasmare ambienti urbani che non sono solo più intelligenti e sicuri, ma anche più reattivi alle esigenze delle loro comunità.
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