Системы компьютерного зрения и обнаружения граффити с помощью ИИ в умных городах

Граффити, состоящие из надписей, рисунков или символов, могут рассказать множество историй. Они добавляют цвет и индивидуальность городским стенам и служат способом выражения мнений. Иногда граффити считают искусством, но чаще их наносят без разрешения. Нередко граффити появляются за ночь на зданиях, мостах и поездах, а на их очистку уходят время, ресурсы и силы.

Города по всему миру тратят миллионы, стараясь поддерживать чистоту общественных мест. Только в США на удаление граффити ежегодно уходит более 12 миллиардов долларов. Кроме того, во многих городах предотвращать появление граффити крайне сложно. Бригад по очистке ограниченное количество, и они не могут быть повсюду одновременно.

Поэтому городские власти обращаются к компьютерному зрению — области искусственного интеллекта, которая позволяет машинам анализировать изображения и интерпретировать их. С помощью моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, камеры с ИИ могут быстро сканировать городские стены, обнаруживать граффити в реальном времени и точно определять их местоположение, чтобы бригады могли оперативно отреагировать.

В этой статье мы подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение применяется для автоматического распознавания граффити в умных городах.

Роль компьютерного зрения в умных городах#

Умные города используют современные технологии, чтобы эффективнее справляться с повседневными задачами. В частности, они применяют модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для анализа визуальных данных, мониторинга общественных пространств и ускорения принятия решений на основе данных в различных городских системах.

Вот несколько распространённых способов применения визуального ИИ в умных городах:

• Управление дорожным движением: компьютерное зрение может анализировать видеопотоки в реальном времени, отслеживать транспортные потоки, выявлять заторы и регулировать работу светофоров, чтобы улучшить движение и сократить задержки.
• Автоматизация переработки отходов: компьютерное зрение помогает находить и сортировать вторсырьё в потоках отходов из общественных контейнеров и центров переработки, повышая точность сортировки и снижая загрязнение вторсырья.
• Мониторинг общественного транспорта: системы общественного транспорта могут использовать компьютерное зрение для подсчёта пассажиров, наблюдения за их поведением и выявления угроз безопасности, повышая эффективность и безопасность перевозок.
• Реагирование на стихийные бедствия: компьютерное зрение может выявлять визуальные признаки пожаров, наводнений или повреждений конструкций после бедствий, помогая службам экстренного реагирования действовать быстрее и эффективнее.

Рис. 1. Мониторинг дорожного движения с помощью YOLO11 в умных городах.

Обзор мониторинга городских граффити с помощью ИИ#

Теперь, когда мы рассмотрели, как компьютерное зрение помогает делать города умнее, разберёмся, почему оно особенно необходимо для автоматического распознавания граффити.

Традиционно города использовали разные способы борьбы с граффити. Одни полагались на сообщения жителей, другие отправляли бригады проверять известные очаги. В некоторых случаях жители могли отправить жалобу или загрузить изображение через мобильное приложение. Эти методы могут быть полезны, но они требуют много времени, сильно зависят от участия людей и часто не охватывают весь город.

Компьютерное зрение позволяет городам быстрее и надёжнее справляться с граффити. Автоматические системы распознавания граффити обычно опираются на две основные задачи компьютерного зрения: классификацию изображений и обнаружение объектов.

На первом этапе классификация изображений анализирует фотографию и определяет, изображены ли на ней граффити, уличное искусство или чистая поверхность. Если обнаружены граффити, обнаружение объектов точно определяет их местоположение на изображении. Благодаря этому городские службы могут быстро и точно отреагировать. Со временем эти данные помогают выявлять тенденции, чтобы города могли сосредоточиться на местах, где граффити появляются чаще всего, и эффективнее предотвращать их появление.

Рис. 2. Пример работы системы автоматического распознавания граффити.

Системы обнаружения граффити с помощью ИИ в разных городах#

Многие города пробуют новые способы борьбы с граффити. Вместо того чтобы полагаться только на патрули или сообщения жителей, они начинают использовать модели компьютерного зрения, которые могут обнаруживать и распознавать граффити и даже помогать удалять их. Посмотрим, как некоторые города применяют эти новые инструменты.

Системы обнаружения граффити с помощью ИИ, установленные на транспортных средствах#

Во многих городах коммунальные автомобили теперь помогают обнаруживать граффити во время обычных объездов. Оснастив такие автомобили решениями на основе компьютерного зрения, города могут сканировать улицы в реальном времени без дополнительных патрулей. Так проще обнаружить граффити на раннем этапе и предупредить бригады по очистке, прежде чем проблема распространится.

Темпе в штате Аризона — пример города, использующего эту технологию. Город совместно с местными организациями разработал систему на основе камер, установленных на коммунальных автомобилях. Перемещаясь по районам, эти автомобили снимали стены и общественные пространства.

Модель визуального ИИ анализировала изображения и отмечала обнаруженные граффити. Результаты поступали на онлайн-панель мониторинга, где руководство могло проверять обновления на телефонах и быстро реагировать. Это помогло Темпе действовать оперативнее и сократить число жалоб жителей.

Аналогичную систему для автоматического обнаружения граффити разработали в Лиссабоне, столице Португалии, в рамках проверки концепции. Для этого использовали камеры, установленные на городских автомобилях.

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

Обнаружение и удаление граффити с помощью дронов#

Граффити могут появляться в местах, куда трудно или небезопасно добраться, например на путепроводах, в туннелях и на высоко расположенных конструкциях. Для очистки таких мест обычно нужны дополнительное оборудование, большие затраты и больше времени. Чтобы повысить безопасность и ускорить работу, некоторые города начинают использовать дроны, которые могут обнаруживать и удалять граффити без присутствия бригад на месте.

Например, Сиэтл — крупный город в штате Вашингтон — недавно запустил решение на базе дронов для мониторинга труднодоступных мест. Дроны оснащены камерами и распылителями. Они сканируют общественные поверхности в поисках надписей и, обнаружив граффити, закрашивают его с помощью встроенного распылителя.

Рис. 4. Дрон с ИИ удаляет граффити в Сиэтле, штат Вашингтон.

В рамках борьбы с граффити в Сиэтле также установили камеры на солнечных батареях в местах, где граффити часто появляются. Камеры следят за происходящим и отправляют оповещения, когда кто-то приближается к месту с граффити. Сочетая дроны со стационарными точками мониторинга, Сиэтл может быстрее реагировать на появление граффити и снижать физические риски для ремонтных бригад.

Картирование мест скопления граффити с помощью визуального ИИ#

Иногда обнаружение граффити нужно не только для очистки — важно также понять закономерности их появления в разных районах города. С помощью ИИ города могут преобразовывать уличные изображения в карты, показывающие, где граффити появляются чаще всего. Такие карты выявляют тенденции, которые могут быть незаметны по сообщениям жителей, и помогают городским властям сосредоточить усилия там, где они нужнее всего.

Например, Сан-Паулу в Бразилии изучал этот подход в рамках исследования. Команда использовала компьютерное зрение, чтобы проанализировать более 275 000 уличных изображений со всего города, собранных с помощью Google Street View. Обнаруженные на этих изображениях граффити нанесли на карту 96 районов, показав, где их было больше всего.

В отличие от разрозненных сообщений и редких проверок, этот подход дал масштабное представление о граффити в городе на основе данных. Полученная карта стала для Сан-Паулу ценным инструментом отслеживания изменений во времени и помогла точнее планировать очистку, профилактику и городское планирование.

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

Преимущества и недостатки систем обнаружения граффити с помощью визуального ИИ#

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

• Снижение объёма ручной работы: автоматизированный мониторинг уменьшает потребность в физическом осмотре улиц сотрудниками и высвобождает ресурсы для других задач.
• Помогает предотвращать нарушения: выявляя очаги появления граффити, системы компьютерного зрения позволяют городам сосредоточить усилия на сдерживающих мерах, например улучшить освещение или установить камеры наблюдения в таких местах.
• Интеграция с другими системами: инструменты компьютерного зрения можно подключить к городским панелям мониторинга или приложениям для обслуживания, чтобы оптимизировать рабочие процессы.
• Автоматизирует подготовку отчётов: системы компьютерного зрения помогают регулярно формировать отчёты, снижая административную нагрузку на городских сотрудников.

Системы компьютерного зрения полезны для обнаружения граффити, но у них есть и ограничения. Вот что стоит учитывать при внедрении таких систем:

• Необходимость регулярного обслуживания: камеры, модели и программное обеспечение нужно регулярно обновлять и обслуживать, чтобы обеспечить точность и работоспособность системы.
• Правовые и регуляторные ограничения: в некоторых городах для установки систем видеонаблюдения в общественных местах может потребоваться согласование, разрешение или соблюдение законов о защите данных.
• Путаница с языками и символами: система может неправильно распознавать граффити на иностранных языках, с символами или сленгом, если её не обучить на специально подобранных данных.
• Риск ошибочной классификации: если систему обучали на недостаточно разнообразном и полном наборе данных, она может принять фрески, уличное искусство или разрешённые росписи на стенах за граффити.

Главные выводы#

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

Вместо быстрых реакций города переходят к проактивному мониторингу. Благодаря более качественным данным и умным инструментам они стремятся предотвращать проблемы до их возникновения и принимать более обоснованные решения на каждом этапе.

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