Системы компьютерного зрения и обнаружения граффити на базе AI в умных городах

Граффити, состоящие из надписей, рисунков или символов, могут рассказывать множество историй. Они добавляют цвет и характер городским стенам и используются для выражения мнений. Хотя иногда граффити воспринимают как искусство, чаще их наносят без разрешения. На самом деле граффити нередко появляются ночью на зданиях, мостах и поездах, а их очистка требует времени, ресурсов и усилий.

Города по всему миру тратят миллионы, пытаясь поддерживать чистоту общественных пространств. Только в США расходы на удаление граффити превышают 12 миллиардов долларов в год. Кроме того, во многих городах поддержание контроля над граффити представляет собой серьезную проблему. Количество бригад по очистке ограничено, и они не могут одновременно находиться повсюду.

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

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

Роль компьютерного зрения в умных городах#

Умные города используют передовые технологии, чтобы эффективнее решать повседневные задачи. В частности, они применяют модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для анализа визуальных данных, мониторинга общественных пространств и поддержки более быстрых решений на основе данных в различных городских системах.

Вот несколько распространенных способов применения ИИ для работы со зрением в умных городах:

• Управление дорожным движением: ИИ для работы со зрением может анализировать видеопотоки в реальном времени, отслеживать транспортный поток, обнаруживать заторы и в реальном времени регулировать светофоры, чтобы улучшить движение и сократить задержки.
• Автоматизация переработки: Компьютерное зрение помогает распознавать и сортировать перерабатываемые материалы в потоках отходов из общественных контейнеров или центров 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 проблем с безопасностью, повышая эффективность и безопасность.
• Реагирование на чрезвычайные ситуации: Компьютерное зрение может обнаруживать визуальные признаки пожаров, наводнений или повреждений конструкций после стихийных бедствий, обеспечивая более быстрое и эффективное реагирование экстренных служб.

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, давай подробнее разберемся, почему оно особенно необходимо для автоматического распознавания граффити.

Традиционно города используют различные подходы к борьбе с граффити. Одни полагаются на сообщения жителей, другие отправляют бригады для проверки известных проблемных мест. В некоторых случаях мобильные приложения позволяют жителям отправлять жалобы или загружать изображения. Хотя эти методы могут быть полезны, они требуют много времени, сильно зависят от участия людей и часто не обеспечивают полного охвата города.

Компьютерное зрение предлагает городам более быстрый и надежный способ борьбы с граффити. Системы автоматического 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 граффити обнаружены, обнаружение объектов точно определяет их местоположение на изображении. Это позволяет городским бригадам быстро и точно реагировать. Со временем эти данные помогают выявлять тенденции, чтобы города могли сосредоточиться на часто возникающих проблемных местах и улучшить профилактические меры.

Рис. 2. Пример работы систем автоматического распознавания граффити.

Изучение систем 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 их удалять. Давай посмотрим, как некоторые города применяют эти новые инструменты.

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

Во многих городах служебные автомобили теперь используются для обнаружения граффити во время обычных патрульных маршрутов. Оснастив эти автомобили решениями на базе компьютерного зрения, города могут сканировать улицы в реальном времени без дополнительных патрулей. Это упрощает раннее обнаружение граффити и отправку уведомлений бригадам по очистке до того, как проблема распространится.

Темпе, штат Аризона, — отличный пример города, использующего эту технологию. Город в сотрудничестве с местными организациями разработал систему с камерами, установленными на служебных автомобилях. Пока автомобили перемещались по районам, они снимали изображения стен и общественных пространств.

Модель ИИ для работы со зрением анализировала изображения и отмечала обнаруженные граффити. Результаты отправлялись на информационную панель в реальном времени, чтобы руководство могло проверять обновления на телефонах и быстро реагировать. Это помогло Темпе ускорить реагирование и сократить количество жалоб жителей.

Аналогичным образом в Лиссабоне, столице Португалии, была разработана экспериментальная система с камерами, установленными на городских автомобилях, для автоматического обнаружения граффити.

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

Обнаружение и удаление граффити с помощью дронов#

Граффити могут появляться в труднодоступных или небезопасных местах, например на эстакадах, в туннелях и на высоко расположенных конструкциях. Очистка таких участков обычно требует дополнительного оборудования, больших затрат и большего времени. Чтобы повысить безопасность и скорость работы, 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 участков. Дроны оснащены камерами и распылителями. Они сканируют общественные поверхности на наличие надписей, а при обнаружении граффити используют встроенный распылитель, чтобы закрасить и скрыть их.

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

Меры Сиэтла по обнаружению граффити также включают камеры на солнечных батареях, установленные в известных местах скопления граффити. Эти камеры отслеживают активность и отправляют уведомления, когда кто-то приближается к месту с граффити. Сочетая дроны со стационарными точками мониторинга, Сиэтл может быстрее реагировать на граффити и снижать физические риски для ремонтных бригад.

Картирование мест скопления граффити с помощью ИИ для работы со зрением#

В некоторых случаях обнаружение граффити связано не только с очисткой — важно также понимать закономерности такой активности по всему городу. С помощью ИИ города теперь могут превращать изображения на уровне улиц в визуальные карты, показывающие, где граффити появляются чаще всего. Эти карты выявляют тенденции, которые могут быть неочевидны по сообщениям жителей, и помогают городским планировщикам сосредоточить усилия там, где они нужнее всего.

Например, Сан-Паулу, город в Бразилии, изучил этот подход в рамках исследовательского тематического исследования. Команда использовала компьютерное зрение для анализа более 275 000 изображений улиц со всего города, собранных с помощью Google Street View. Обнаруженные на этих изображениях граффити нанесли на карту 96 районов, что позволило определить места их наибольшей концентрации.

Вместо разрозненных сообщений или периодических проверок этот подход предоставил масштабное представление о граффити по всему городу на основе данных. Получившаяся карта стала для Сан-Паулу ценным ресурсом для отслеживания изменений во времени и поддержки более целенаправленных мер по очистке, профилактике и городскому планированию.

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

Плюсы и минусы систем обнаружения граффити с помощью ИИ для работы со зрением#

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

• Снижение объема ручной работы: Автоматизированный мониторинг уменьшает необходимость физической проверки улиц сотрудниками и высвобождает ресурсы для других задач.
• Поддержка профилактических мер: Выявляя места скопления граффити, системы компьютерного зрения позволяют городам сосредоточиться на мерах сдерживания, таких как улучшенное освещение или наблюдение в этих районах.
• Интеграция с другими системами: Инструменты компьютерного зрения можно подключать к городским информационным панелям или приложениям для обслуживания, чтобы сделать рабочий процесс более эффективным.
• Автоматизация отчетности: Системы ИИ для работы со зрением помогают создавать регулярные отчеты, снижая административную нагрузку на городских сотрудников.

Хотя системы компьютерного зрения полезны для обнаружения граффити, у них есть и некоторые ограничения. Вот что следует учитывать при внедрении таких систем:

• Требуется постоянное обслуживание: Камеры, модели и программное обеспечение необходимо регулярно обновлять и обслуживать, чтобы обеспечивать точность и работоспособность.
• Правовые и регуляторные барьеры: В некоторых городах установка систем наблюдения в общественных пространствах может требовать согласований, разрешений или соблюдения законов о защите данных.
• Ошибки в распознавании языка или символов: Граффити на иностранных языках, с символами или сленгом могут распознаваться неправильно без специально подготовленных обучающих данных.
• Риск неправильной классификации: Если система не обучена на всеобъемлющем и разнообразном наборе данных, она может ошибочно принять фрески, уличное искусство или легальные настенные росписи за граффити.

Основные выводы#

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

Фокус смещается от быстрых реакций к проактивной осведомленности. Благодаря более качественным данным и интеллектуальным инструментам города стремятся предотвращать проблемы до их возникновения и принимать более обоснованные решения на каждом этапе.

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 ИИ для работы со зрением. Интересуешься такими инновациями, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Посети страницы наших решений, чтобы узнать больше!