スマートシティがAI落書き検出システムとコンピュータビジョンをどのように活用して、落書きの問題に迅速に対応し、公共スペースのメンテナンスを改善しているかをご覧ください。
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2025年9月25日
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スマートシティがAI落書き検出システムとコンピュータビジョンをどのように活用して、落書きの問題に迅速に対応し、公共スペースのメンテナンスを改善しているかをご覧ください。
文字、絵、記号などで構成される落書きは、多くの物語を伝えます。街の壁に彩りと個性を加え、意見を表現するために用いられます。落書きは芸術と見なされることもありますが、多くの場合、許可なく行われます。実際、落書きは建物、橋、電車などに一夜にして現れることが多く、その清掃には時間、資源、労力がかかります。
世界中の都市が、公共スペースを清潔に保つために多額の費用を費やしています。米国だけでも、落書きの清掃費用は年間120億ドルを超えます。また、多くの都市では、落書きへの対策が大きな課題となっています。清掃作業員の数には限りがあり、同時にすべての場所をカバーすることはできません。
そこで、都市計画担当者は現在、コンピュータビジョンに注目しています。コンピュータビジョンは、機械が画像を分析し解釈することを可能にする人工知能の一分野です。Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルを使用することで、AI対応カメラを使用して都市の壁を迅速にスキャンし、リアルタイムで落書きを検出し、対応チームが対応すべき正確な場所を特定できます。
この記事では、スマートシティにおける落書きの自動認識にコンピュータビジョンがどのように利用されているかを詳しく見ていきます。それでは始めましょう。
スマートシティは、最先端技術を活用して、日常の課題をより効率的に処理しています。具体的には、YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルを活用して、視覚データを分析し、公共スペースを監視し、さまざまな都市システム全体でより迅速なデータ駆動型の意思決定を支援しています。
スマートシティでビジョンAIが使用されている一般的な方法をいくつかご紹介します。
コンピュータビジョンが都市をよりスマートにするのにどのように役立っているかを見てきたので、自動落書き認識に特に必要な理由を詳しく見ていきましょう。
従来、都市は落書きを管理するためにさまざまなアプローチを使用してきました。公共からの報告に頼る場合もあれば、既知のホットスポットを検査するためにチームを派遣する場合もあります。場合によっては、住民が苦情を申し立てたり、画像をアップロードしたりできるモバイルアプリもあります。これらの方法は役立つこともありますが、時間がかかり、人間の入力に大きく依存し、都市全体を完全にカバーできないことがよくあります。
コンピュータビジョンは、都市に落書きを管理するためのより迅速で信頼性の高い方法を提供します。自動落書き認識システムは通常、2つの主要なコンピュータビジョンタスク、画像分類と物体検出に依存しています。
最初のステップでは、画像分類は写真を分析して、落書き、ストリートアート、またはきれいな表面のいずれであるかを判断します。落書きが見つかった場合、物体検出は画像内の正確な場所を特定します。これにより、都市のチームは迅速かつ正確に対応できます。時間の経過とともに、データは傾向の特定に役立ち、都市は頻繁なホットスポットをターゲットにして、予防策を改善できます。
多くの都市が、落書きに対処するための新しい方法を試しています。パトロールや公共からの報告に頼るだけでなく、落書きを発見、識別し、さらには清掃を支援できるコンピュータビジョンモデルの使用を開始しています。いくつかの都市がこれらの新しいツールをどのように活用しているかを見てみましょう。
公共サービス車両は現在、多くの都市で通常のパトロールルート中に落書きを検出するために使用されています。これらの車両にコンピュータビジョンソリューションを装備することで、都市は追加のパトロールを必要とせずに、リアルタイムで道路をスキャンできます。これにより、落書きを早期に発見し、問題が広がる前に清掃 crew に警告を送信することが容易になります。
アリゾナ州テンピは、この技術を使用している都市の好例です。市は地元の組織と提携して、公共サービス車両に取り付けられたカメラを使用するシステムを開発しました。これらの車両が近隣を移動する際に、壁や公共スペースの画像をキャプチャしました。
あるVision AIモデルが画像を分析し、検知した落書きにフラグを立てました。その結果はライブダッシュボードに送信され、管理者は自分の携帯電話で最新情報を確認し、迅速に対応することができました。これにより、テンピ市は迅速に行動し、市民からの苦情を減らすことができました。
同様に、ポルトガルの首都リスボンでは、都市の車両に搭載されたカメラを使用して、自動的に落書きを検出する概念実証システムが開発されました。
落書きは、高架橋、トンネル、高架構造物など、アクセスが困難または危険な場所に現れることがあります。これらの場所での清掃には、通常、追加の設備、コスト、および時間が必要です。安全性とスピードを向上させるために、一部の都市では、現場での手作業による作業員を必要とせずに、落書きを検出および除去できるドローンの使用を開始しています。
たとえば、ワシントン州の主要都市であるシアトルは最近、アクセスが困難な地域を監視するためのドローンベースのソリューションを開始しました。ドローンにはカメラとスプレーツールが装備されています。公共の表面のマーキングをスキャンし、落書きが検出されると、内蔵のスプレーを使用して上から塗って覆い隠します。
シアトルの落書き検出の取り組みには、落書きのホットスポットとして知られる場所に設置されたソーラー式カメラも含まれています。これらのカメラは活動を監視し、誰かがタグ付けされた場所に近づくとアラートを送信します。ドローンと固定監視ポイントを組み合わせることで、シアトルは落書きに対してより迅速に対応し、メンテナンス作業員の人身事故のリスクを軽減することができます。
場合によっては、落書きの検出は単なる清掃だけでなく、都市全体の活動パターンを理解することにもつながります。AIの助けを借りて、都市は街路レベルの画像を、落書きが最も頻繁に発生する場所を示す視覚的な地図に変えることができます。これらの地図は、公的な報告書では明らかにならない可能性のある傾向を明らかにし、都市計画担当者が最も必要な場所に注力するのに役立ちます。
例えば、ブラジルの都市であるサンパウロは、研究主導のケーススタディを通じてこのアプローチを検討しました。あるチームは、Googleストリートビューを使用して収集された、都市全体の275,000を超えるストリートレベルの画像を分析するために、コンピュータビジョンを使用しました。これらの画像で識別された落書きは、96の地区にマッピングされ、落書きが最も集中している場所が明らかになりました。
散在する報告や時折の検査に頼る代わりに、このアプローチは、都市全体の落書きに関する大規模なデータ駆動型の見解を提供しました。結果として得られた地図は、サンパウロに、時間の経過に伴う変化を追跡し、より的を絞った清掃、防止、および都市計画の取り組みを支援するための貴重なリソースを提供しました。
落書き管理にコンピュータビジョンを使用することの主な利点を以下に示します。
コンピュータビジョンシステムは落書きの検出に役立ちますが、いくつかの制限もあります。そのようなシステムを導入する際に留意すべき点を以下に示します。
落書きの検出は、コンピュータビジョンが都市の公共スペースの管理方法をどのように変革しているかを示す一例にすぎません。これらのシステムは、メンテナンス、レポート作成、および都市計画のためのツールとますます統合されています。
焦点は、迅速な対応からプロアクティブな認識へと移行しています。より良いデータとよりスマートなツールにより、都市は問題が発生する前に防止し、あらゆる段階でより多くの情報に基づいた意思決定を行う方向へ進んでいます。
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