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, пытаясь поддерживать чистоту в общественных местах. Только в Соединенных Штатах расходы на удаление граффити превышают $12 миллиардов каждый год. Кроме того, во многих городах борьба с граффити на опережение является сложной задачей. Бригад по уборке не так много, и они не могут быть везде одновременно.

Вот почему городские планировщики обращаются к компьютерному зрению — разделу искусственного интеллекта, который позволяет машинам анализировать и интерпретировать изображения. Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, камеры с поддержкой ИИ могут быстро сканировать городские стены, обнаруживать граффити в режиме реального времени и точно определять места для реагирования бригад.

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

Link to this sectionРоль компьютерного зрения в умных городах#

Умные города используют передовые технологии для более эффективного решения повседневных задач. В частности, они применяют модели компьютерного зрения, такие как 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 идентифицировать и сортировать вторсырье из потоков мусора в общественных контейнерах или центрах переработки, повышая точность сортировки и снижая уровень загрязнения.
• 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.

Link to this sectionОбзор 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. Системы автоматизированного 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 систем автоматизированного распознавания граффити.

Link to this sectionИзучение 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 жалобы жителей, они начинают использовать модели компьютерного зрения, которые могут находить, идентифицировать и даже помогать очищать стены от граффити. Давай посмотрим, как некоторые города внедряют эти новые инструменты.

Link to this sectionСистемы ИИ для обнаружения граффити, интегрированные с камерами на транспортных средствах#

Транспортные средства городских служб теперь используются во многих городах для обнаружения граффити во время обычных маршрутов патрулирования. Оснастив эти транспортные средства решениями на базе компьютерного зрения, города могут сканировать улицы в режиме реального времени без необходимости в дополнительных патрулях. Это упрощает раннее обнаружение граффити и оповещение бригад по очистке до того, как проблема станет масштабнее.

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 визуального ИИ анализировала изображения и помечала любое граффити, которое обнаруживала. Результаты отправлялись на интерактивную панель управления, чтобы руководство могло проверять обновления на своих телефонах и быстро реагировать. Это помогло Темпе действовать быстрее и сократить количество жалоб населения.

Аналогично, в Лиссабоне, столице Португалии, была разработана пилотная система с использованием камер, установленных на городских транспортных средствах для автоматического обнаружения граффити.

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

Link to this sectionОбнаружение и удаление граффити с помощью дронов#

Граффити может появиться в местах, которые трудно или небезопасно достичь, например, на путепроводах, в туннелях и на возвышенных конструкциях. Очистка таких зон обычно требует дополнительного оборудования, больших затрат и времени. Чтобы повысить безопасность и скорость, некоторые города начинают использовать дроны, которые могут как обнаруживать, так и удалять граффити без необходимости привлечения бригад 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 поверхности в поисках надписей, и, когда граффити обнаружено, используют встроенный распылитель, чтобы закрасить его и скрыть.

Рис. 4. Дрон с ИИ, очищающий 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.

Link to this sectionКартографирование «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 предоставил крупномасштабное представление о граффити в городе, основанное на данных. Полученная карта стала для Сан-Паулу ценным ресурсом для отслеживания изменений во времени и поддержки более целенаправленных усилий по очистке, предотвращению и городскому планированию.

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

Link to this sectionПлюсы 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.
• Правовые и регуляторные барьеры: в некоторых городах установка систем наблюдения в общественных местах может потребовать одобрения, разрешений или соответствия законам 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 ложной идентификации: если система не обучена на комплексном и разнообразном наборе данных, она может ошибочно принять муралы, стрит-арт или легальные росписи на стенах за граффити.

Link to this sectionОсновные 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! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ, и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области визуального ИИ. Тебя интересуют инновации, такие как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Посети наши страницы решений, чтобы узнать больше!