Роль компьютерного зрения в задачах городского хозяйства

Поддержание города требует большого объема работы, но большинство этих задач остаются незамеченными. Например, по ночам ремонтные бригады занимаются починкой дорог, вывозом мусора, проверкой освещения и обеспечением безопасности и работоспособности города.

Изношенные дороги, забитые водостоки и неработающие уличные фонари поначалу могут показаться мелочью. Но если оставить их без внимания, они быстро превратятся в серьезные проблемы. Эти рутинные задачи по обслуживанию важны для общественной безопасности. Однако из-за роста населения и нехватки муниципальных сотрудников традиционные методы обслуживания могут не справляться с объемом работ.

Компьютерное зрение, отрасль ИИ, специализирующаяся на обработке и анализе визуальных данных, предлагает более быстрый и эффективный подход к повседневному обслуживанию в умных городах. Анализируя видеопотоки или аэрофотоснимки, решения Vision AI могут автоматически обнаруживать и отслеживать проблемы, снижая нагрузку на выездные бригады.

Используя современные модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, города могут легко решать задачи по выявлению мусора, выбоин или упавших веток. Задачи Vision AI, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, помогают ремонтным бригадам быстро реагировать и поддерживать порядок, чистоту и безопасность в общественных местах.

Рис. 1. Обнаружение мусора с помощью функций обнаружения объектов YOLO11. (Источник)

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение помогает в городском обслуживании, перечислим распространенные сценарии использования и преимущества этой технологии. Давай начнем!

Link to this sectionОбзор компьютерного зрения в городском обслуживании#

Городские власти используют такие технологии, как компьютерное зрение, чтобы лучше понимать и управлять городской инфраструктурой. Визуальные данные собираются с помощью дронов, камер и датчиков, а затем обрабатываются моделями компьютерного зрения, например YOLO11, для получения быстрых и точных выводов.

Например, в умных городах компьютерное зрение используется для автоматического обнаружения граффити с помощью аэрофотоснимков и уличных камер, что помогает городским службам быстро очищать поверхности и поддерживать привлекательный вид общественных пространств.

Вот краткий обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, которые позволяют функционировать системам умного города:

• Обнаружение объектов: Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут идентифицировать и находить определенные объекты на изображении или видеопотоке. В городском обслуживании это помогает бригадам замечать такие предметы, как дорожные конусы, мусорные баки или поврежденные дорожные знаки, которые требуют внимания.

• Классификация изображений: Эта задача присваивает метку всему изображению целиком на основе его внешнего вида. Например, аэрофотоснимки дорог можно классифицировать как «чистые», «треснувшие» или «затопленные», что помогает командам сортировать сценарии и реагировать на них более эффективно.

• Отслеживание объектов: Трекинг используется для отслеживания движущихся объектов по кадрам видео, чтобы наблюдать за их траекторией. В условиях города это помогает мониторить транспорт и пешеходов, улучшая управление движением и безопасность.

• Сегментация экземпляров: Этот метод разделяет отдельные экземпляры одного и того же объекта. В городской среде он может использоваться для различения множества уличных фонарей, деревьев или припаркованных автомобилей для более точного контроля и ухода.

Link to this sectionПрименение компьютерного зрения в городском обслуживании#

Теперь, когда у нас есть лучшее представление о том, как компьютерное зрение поддерживает обслуживание города, давай изучим некоторые сценарии его реального применения.

Link to this sectionИнспекция умной инфраструктуры с помощью ИИ#

Обслуживание подземных коммуникаций — сложная, но важная задача, так как повреждения могут привести к серьезным проблемам со здоровьем или окружающей средой. Компьютерное зрение теперь используется для того, чтобы сделать такие инспекции безопаснее и эффективнее. Дроны с камерами, датчиками и системами LiDAR используются для проверки туннелей и сбора данных в реальном времени, например об уровне газа, температуре и повреждениях.

В Мичигане (США) округ Макомб является отличным примером того, как технологии улучшают подземные инспекции. После обрушения трубопровода в 2016 году округ начал отказываться от ручных проверок и перешел на автоматизированные системы.

Теперь для безопасного исследования подземных туннелей они используют дроны, такие как Elios 3 и Asio X. Дроны собирают видео- и сенсорные данные, которые затем анализируются с помощью компьютерного зрения для обнаружения структурных проблем. После перехода на этот подход округ сократил расходы на инспекции почти на 40% и сделал работу гораздо безопаснее для своих сотрудников.

Рис. 2. Дрон Elios 3 можно использовать для инспекции канализации. (Источник)

Link to this sectionКомпьютерное зрение для дорожных работ#

Аналогичным образом, поддержание дорог и управление трафиком являются ключевыми частями обеспечения бесперебойной работы города. Со временем дороги могут изнашиваться из-за интенсивного движения и погодных условий, что приводит к трещинам, выбоинам и поврежденным знакам.

Для решения этой проблемы многие города используют дроны и установленные на транспортных средствах камеры с компьютерным зрением, чтобы контролировать состояние дорог и движение в реальном времени. Эта технология помогает выявлять проблемы на ранней стадии, повышать безопасность, снижать пробки и делать ремонт быстрее и точнее.

Именно поэтому город Ахмадабад в Индии оснащает муниципальный транспорт видеорегистраторами с поддержкой ИИ, которые сканируют дороги в реальном времени. Эти камеры обнаруживают выбоины, трещины и износ поверхности, фиксируя изображения и привязывая повреждения к геолокации. Собранные данные отправляются в центр управления, где чиновники формируют отчеты и тепловые карты для приоритизации ремонтных работ, что помогает ускорить обслуживание дорог.

Рис. 3. Пример обнаружения выбоин с оценкой размера с помощью компьютерного зрения. (Источник)

Link to this sectionМониторинг зеленых насаждений в городах с помощью компьютерного зрения#

По мере роста населения города расширяются, а при расширении городов площади зеленых зон сокращаются. К сожалению, это может негативно сказаться на качестве воздуха, температуре и дикой природе. Деревья помогают поглощать углекислый газ, охлаждать городские территории и поддерживать биоразнообразие.

Стремясь к «озеленению», многие города начинают использовать дроны, модели зрения, LiDAR и геоинформационные системы (ГИС) для мониторинга зеленого покрова. Эти технологии помогают наносить на карту расположение деревьев, оценивать их состояние и направлять усилия по охране, восстановлению и развитию. Это делает управление зелеными насаждениями более точным и необходимым элементом устойчивого городского планирования.

Рис. 4. Идентификация городских деревьев с помощью данных аэросъемки высокого разрешения. (Источник)

Интересный пример — Нью-Дели в Индии, где город сталкивается с проблемой загрязнения воздуха. Чтобы решить эту проблему, они запустили четырехлетнюю перепись деревьев под руководством Института лесных исследований.

Используя дроны, LiDAR и ГИС, они картографируют и мониторят городские деревья, отслеживая их виды, состояние и местоположение. Использование технологий помогает городу более эффективно управлять зелеными насаждениями, что может улучшить качество воздуха и поддержать цель Индии по достижению нулевого уровня выбросов к 2070 году.

Link to this sectionПриложения Vision AI в городском планировании и мониторинге#

Незаконное строительство создает серьезные проблемы в городах. Оно может блокировать дороги, создавать нагрузку на коммунальные услуги и мешать запланированному развитию. Новый подход к решению этой проблемы использует компьютерное зрение для сравнения аэрофотоснимков, сделанных с течением времени. Это позволяет обнаруживать даже небольшие изменения в зданиях или землепользовании на ранней стадии, что дает властям возможность отреагировать до того, как ситуация обострится.

Например, в Баварии (Германия) исследователи разработали методы с использованием ИИ и компьютерного зрения для анализа спутниковых снимков и геопространственных карт с целью обнаружения несанкционированных зданий. Они также полагались на временную цифровую модель поверхности (tDSM), которая отслеживает изменения высоты поверхности с течением времени.

Комбинируя эти инструменты, исследователи могут идентифицировать новые постройки, отслеживая изменения высоты и сравнивая изображения. Этот подход помогает местным властям более эффективно обеспечивать соблюдение строительных норм, планировать устойчивое развитие и вести точный учет.

Рис. 5. Карта, показывающая документированные и недокументированные здания в городе. (Источник)

Link to this sectionПлюсы и минусы компьютерного зрения в городском обслуживании#

Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения для обслуживания умного города:

• Масштабируемый охват: Компьютерное зрение может контролировать большие городские территории, используя существующую инфраструктуру, например камеры видеонаблюдения или дроны, что снижает потребность в ручных проверках.
• Динамическое использование ресурсов: Анализ в реальном времени помогает приоритизировать задачи в зависимости от их срочности, делая обслуживание более эффективным и экономичным.
• Более быстрое оповещение об экстренных ситуациях: Системы зрения на базе ИИ могут практически мгновенно обнаруживать инциденты, такие как пожары, аварии или наводнения, что позволяет быстрее реагировать и уменьшить ущерб.

Хотя системы компьютерного зрения обеспечивают надежную поддержку обслуживания городов, у них есть и определенные ограничения. Вот несколько ключевых факторов, о которых стоит помнить при использовании этих технологий:

• Высокие начальные затраты: Развертывание систем компьютерного зрения требует значительных первоначальных инвестиций в камеры, датчики и ИИ-инфраструктуру. Небольшим муниципалитетам может быть трудно позволить себе эти расходы на начальном этапе.
• Вопросы конфиденциальности: Постоянный визуальный мониторинг может вызывать беспокойство у жителей города по поводу слежки и личной приватности.
• Проблемы инфраструктуры: В старых городах может отсутствовать цифровая инфраструктура, необходимая для масштабного внедрения (например, стабильное подключение, электропитание или сети датчиков).

Link to this sectionОсновные выводы#

Умные города трансформируют городскую жизнь, используя компьютерное зрение для лучшего обслуживания инфраструктуры. Благодаря мониторингу в реальном времени и прогнозной аналитике эта технология помогает городам быстрее реагировать на проблемы, более эффективно использовать ресурсы и обеспечивать безопасность жителей. Муниципалитеты все чаще переходят от реактивного устранения поломок к проактивному планированию на основе данных.

Заглядывая вперед, ИИ и компьютерное зрение, вероятно, будут играть еще большую роль в создании более экологичных, справедливых и эффективных городов. Инструменты вроде цифровых двойников и генеративного ИИ дополняют эти технологии, позволяя проектировщикам тестировать новые идеи, улучшать общественные услуги и устранять неравенство в доступе. Вместе эти инновации помогают формировать городскую среду, которая становится не только умнее и безопаснее, но и более отзывчивой к потребностям общества.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Открой для себя различные применения, связанные с ИИ в производстве и компьютерным зрением в здравоохранении на наших страницах решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.