Системы компьютерного зрения и обнаружения ИИ для граффити в умных городах

Граффити, представляющее собой надписи, рисунки или символы, может рассказать множество историй. Оно добавляет цвета и индивидуальности городским стенам и используется для выражения мнений. Хотя иногда граффити рассматривают как искусство, чаще его наносят без разрешения. На самом деле граффити нередко появляется за одну ночь на зданиях, мостах и поездах, а на его очистку уходит время, ресурсы и силы.

Города по всему миру тратят миллионы на поддержание чистоты в общественных местах. Только в Соединенных Штатах расходы на борьбу с граффити превышают 12 миллиардов долларов ежегодно. Кроме того, во многих городах опережать появление граффити — сложнейшая задача. Бригад по уборке не так много, и они не могут находиться везде одновременно.

Именно поэтому городские планировщики обращаются к компьютерному зрению — ветви искусственного интеллекта, которая позволяет машинам анализировать и интерпретировать изображения. Используя модели компьютерного зрения вроде Ultralytics YOLO11, камеры с поддержкой ИИ могут быстро сканировать городские стены, обнаруживать граффити в реальном времени и точно указывать места, куда нужно отправить бригады.

В этой статье мы более подробно рассмотрим, как компьютерное зрение используется для автоматизированного распознавания граффити в умных городах. Давай начнем!

Роль компьютерного зрения в умных городах#

Smart cities используют передовые технологии для более эффективного решения повседневных задач. В частности, они задействуют модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для анализа визуальных данных, мониторинга общественных пространств и поддержки более быстрого принятия решений на основе данных в различных городских системах.

Вот несколько распространенных способов использования визуального ИИ в умных городах:

• Управление дорожным движением: визуальный ИИ может анализировать видеопотоки в реальном времени для мониторинга транспортных потоков, обнаружения пробок и корректировки сигналов светофоров для улучшения движения и сокращения задержек.
• Автоматизация переработки отходов: Компьютерное зрение помогает выявлять и сортировать пригодные для переработки материалы из потоков отходов в общественных урнах или центрах переработки, повышая точность сортировки и снижая загрязнение.
• Мониторинг общественного транспорта: системы общественного транспорта могут использовать компьютерное зрение для отслеживания количества пассажиров, мониторинга поведения в салоне и обнаружения угроз безопасности, что повышает эффективность и уровень защищенности.
• Реагирование на чрезвычайные ситуации: компьютерное зрение может выявлять визуальные признаки пожаров, наводнений или структурных повреждений после катастроф, обеспечивая более быстрое и эффективное реагирование экстренных служб.

Рис. 1. Мониторинг трафика с помощью YOLO11 в умных городах.

Обзор мониторинга городского граффити с помощью ИИ#

Теперь, когда мы изучили, как компьютерное зрение помогает делать города умнее, давай подробнее рассмотрим, почему оно особенно необходимо для автоматизированного распознавания граффити.

Традиционно города использовали целый ряд подходов для управления граффити. Некоторые полагаются на сообщения граждан, в то время как другие отправляют бригады для проверки известных «горячих точек». В некоторых случаях мобильные приложения позволяют жителям подавать жалобы или загружать изображения. Хотя эти методы могут быть полезны, они отнимают много времени, сильно зависят от человеческого фактора и часто не могут обеспечить полное покрытие всего города.

Компьютерное зрение предлагает городам более быстрый и надежный способ борьбы с граффити. Автоматизированные системы распознавания граффити обычно опираются на две основные задачи компьютерного зрения: классификацию изображений и обнаружение объектов.

На первом этапе классификация изображений анализирует фотографию, чтобы определить, есть ли на ней граффити, стрит-арт или чистая поверхность. Если граффити найдено, обнаружение объектов точно указывает его местоположение на изображении. Это позволяет городским службам реагировать быстро и точно. Со временем данные помогают выявлять тенденции, чтобы города могли сосредоточиться на частых «горячих точках» и улучшить меры по предотвращению.

Рис. 2. Пример работы автоматизированных систем распознавания граффити.

Изучение систем обнаружения граффити на базе ИИ в различных городах#

Многие города пробуют новые способы борьбы с граффити. Вместо того чтобы полагаться только на патрули или сообщения граждан, они начинают использовать модели компьютерного зрения, способные находить, идентифицировать и даже помогать стирать граффити. давай посмотрим, как некоторые города применяют эти новые инструменты.

Системы ИИ для обнаружения граффити, интегрированные с камерами на транспортных средствах#

Во многих городах служебный транспорт теперь используется для помощи в обнаружении граффити во время обычных маршрутов патрулирования. Оснастив этот транспорт решениями компьютерного зрения, города могут сканировать улицы в реальном времени без необходимости выставлять дополнительные патрули. Это упрощает раннее обнаружение граффити и отправку оповещений ремонтным бригадам до того, как проблема распространится.

Темпе, штат Аризона — отличный пример города, использующего эту технологию. Город заключил партнерство с местными организациями для разработки системы, использующей камеры, установленные на автомобилях городских служб. По мере движения этих транспортных средств по районам они захватывали изображения стен и общественных пространств.

Модель ИИ для компьютерного зрения проанализировала изображения и пометила обнаруженные граффити. Результаты были отправлены на интерактивную панель мониторинга, чтобы руководство могло проверять обновления со своих телефонов и быстро реагировать. Это помогло Темпе действовать быстрее и сократить количество жалоб населения.

Аналогичным образом в Лиссабоне, столице Португалии, была разработана пилотная система с использованием камер, установленных на городском транспорте, для автоматического обнаружения граффити.

Рис. 3. Обнаружение граффити с помощью ИИ в Лиссабоне, Португалия.

Обнаружение и удаление граффити с помощью дронов#

Граффити может появляться в труднодоступных или небезопасных местах, таких как эстакады, тоннели и высотные конструкции. Уборка в таких зонах обычно требует дополнительного оборудования, больших затрат и времени. Чтобы повысить безопасность и скорость, некоторые города начинают использовать дроны, способные как обнаруживать, так и удалять граффити без необходимости привлекать рабочих на месте.

Например, Сиэтл, крупный город в штате Вашингтон, недавно запустил решение на базе дронов для мониторинга труднодоступных зон. Дроны оснащены камерами и инструментами для распыления краски. Они могут сканировать общественные поверхности на предмет надписей, и при обнаружении граффити используют встроенный распылитель, чтобы закрасить и скрыть их.

Рис. 4. Дрон на базе ИИ очищает граффити в Сиэтле, штат Вашингтон.

Усилия Сиэтла по обнаружению граффити также включают камеры на солнечных батареях, установленные в известных «горячих точках». Эти камеры следят за активностью и отправляют оповещения, когда кто-то приближается к объекту с нанесенным граффити. Комбинируя дроны с фиксированными точками наблюдения, Сиэтл может быстрее реагировать на граффити и снижать физические риски для ремонтных бригад.

Картографирование «горячих точек» граффити с помощью визуального ИИ#

В некоторых случаях обнаружение граффити касается не только очистки — это также понимание характера такой активности по всему городу. С помощью ИИ города теперь могут превращать изображения уровня улицы в визуальные карты, которые показывают, где граффити появляется чаще всего. Эти карты выявляют тенденции, которые могут быть неочевидны из сообщений граждан, и помогают городским планировщикам сосредоточить усилия там, где это нужнее всего.

Например, Сан-Паулу, город в Бразилии, изучил этот подход в ходе исследовательского проекта. Команда использовала компьютерное зрение для анализа более 275 000 изображений уровня улицы со всего города, собранных с помощью Google Street View. Граффити, выявленное на этих изображениях, было нанесено на карту 96 районов, что позволило увидеть, где граффити сконцентрировано больше всего.

Вместо того чтобы полагаться на разрозненные отчеты или периодические проверки, этот подход обеспечил масштабный обзор граффити по всему городу на основе данных. Полученная карта предоставила Сан-Паулу ценный ресурс для отслеживания изменений с течением времени и поддержки более целенаправленных усилий по уборке, предотвращению и городскому планированию.

Рис. 5. Обнаружение граффити в Сан-Паулу, Бразилия.

Плюсы и минусы систем обнаружения граффити на базе визуального ИИ#

Вот несколько ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для борьбы с граффити:

• Снижение объема ручного труда: автоматизированный мониторинг уменьшает необходимость в том, чтобы персонал физически осматривал улицы, высвобождая ресурсы для других задач.
• Поддержка профилактических мер: выявляя «горячие точки» граффити, системы компьютерного зрения позволяют городам сосредоточиться на сдерживающих факторах, таких как улучшенное освещение или наблюдение в этих районах.
• Интеграция с другими системами: инструменты компьютерного зрения могут быть подключены к городским панелям управления или приложениям для технического обслуживания для создания более оптимизированного рабочего процесса.
• Автоматизация отчетности: системы визуального ИИ помогают генерировать регулярные отчеты, снижая административную нагрузку на городских служащих.

Хотя системы компьютерного зрения полезны для обнаружения граффити, у них есть и некоторые ограничения. Вот о чем стоит помнить при внедрении таких систем:

• Требуется постоянное обслуживание: камеры, модели и программное обеспечение должны регулярно обновляться и обслуживаться для обеспечения точности и функциональности.
• Юридические и регуляторные барьеры: В некоторых городах установка систем видеонаблюдения в общественных местах может потребовать одобрения, разрешений или соблюдения законов о защите данных.
• Путаница с языками или символами: граффити, использующее иностранные языки, символы или сленг, может быть распознано неправильно без специально подобранных данных для обучения.
• Риски ложного распознавания: Если система не обучена на комплексном и разнообразном наборе данных, она может ошибочно принять муралы, уличное искусство или легальные росписи стен за граффити.

Основные выводы#

Обнаружение граффити — лишь один из примеров того, как компьютерное зрение меняет подход городов к управлению общественными пространствами. Эти системы все чаще интегрируются с инструментами для обслуживания, отчетности и городского планирования.

Внимание смещается от быстрого реагирования к проактивной осведомленности. Обладая лучшими данными и более умными инструментами, города движутся в сторону предотвращения проблем до их возникновения и принятия более обоснованных решений на каждом шагу.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ, и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области искусственного интеллекта для зрения. Интересуешься такими инновациями, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Посети страницы наших решений, чтобы узнать больше!