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.

Computer vision, ветвь ИИ, которая специализируется на обработке и понимании визуальных данных, предлагает более быстрый и эффективный подход к повседневным задачам обслуживания в smart cities. Анализируя видеопотоки или аэрофотоснимки, решения Vision AI могут автоматически обнаруживать и отслеживать проблемы, снижая нагрузку на ручные команды.

Используя передовые модели computer vision, такие как Ultralytics YOLO11, города могут легко решать такие задачи, как обнаружение мусора, ям или упавших ветвей. Задачи Vision AI, такие как детекция объектов и сегментация экземпляров, могут помочь командам обслуживания быстро реагировать и поддерживать порядок, чистоту и безопасность в общественных местах.

Рис. 1. Обнаружение отходов с использованием возможностей детекции объектов Ultralytics YOLO11. (Источник)

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

Обзор компьютерного зрения в городском обслуживании#

Городские власти используют такие технологии, как компьютерное зрение, чтобы лучше понимать инфраструктуру города и управлять ею. Визуальные данные собираются с помощью дронов, камер и датчиков, а затем обрабатываются с помощью моделей компьютерного зрения вроде Ultralytics YOLO11 для получения быстрых и точных результатов.

Например, в умных городах компьютерное зрение используется для автоматического detect graffiti с помощью аэрофотоснимков и камер на уровне улиц, помогая городским службам быстро устранять их и сохранять общественные места привлекательными.

Вот краткий обзор некоторых ключевых computer vision tasks, которые обеспечивают работу систем умного города:

• Детекция объектов: Модели компьютерного зрения вроде Ultralytics YOLO11 могут идентифицировать и находить конкретные объекты на изображении или в видеопотоке. В городском обслуживании это помогает командам обнаруживать такие предметы, как дорожные конусы, мусорные баки или сломанные дорожные знаки, требующие 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.

• Object tracking: Отслеживание используется для отслеживания движущихся объектов по видеокадрам с целью прослеживания их траекторий. В городах оно помогает контролировать транспорт и пешеходов, повышая безопасность и эффективность управления дорожным движением.

• 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.

Применение 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.

Инспекция 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 штате Мичиган, США, округ Маком является отличным примером того, как технологии улучшают underground inspections. После обрушения трубопровода в 2016 году округ начал отказываться от ручных проверок в пользу автоматизированных систем.

Теперь они используют такие drones, как Elios 3 и Asio X, для безопасного исследования подземных туннелей. Дроны собирают видео и данные датчиков, которые затем анализируются с помощью компьютерного зрения для выявления любых структурных дефектов. С момента перехода на этот подход округ сократил расходы на инспекции почти на 40% и сделал работу своих бригад гораздо более безопасной.

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

Компьютерное зрение для дорожных работ#

Аналогичным образом, поддержание дорог в надлежащем состоянии и managing traffic являются ключевой частью обеспечения бесперебойной работы города. Дороги могут со временем изнашиваться из-за интенсивного движения и погодных условий, что приводит к появлению трещин, выбоин и поврежденных знаков.

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 муниципальные транспортные средства видеорегистраторами на базе искусственного интеллекта, которые сканируют дороги в режиме реального времени. Эти камеры detect potholes, трещины и износ покрытия, фиксируя изображения и привязывая повреждения к координатам. Собранные данные отправляются в центр управления, где официальные лица создают отчеты и тепловые карты для расстановки приоритетов при ремонте, что помогает ускорить обслуживание дорог.

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

Мониторинг 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 экологичности, многие города начинают использовать дроны, vision models, LiDAR и геоинформационные системы (ГИС) для мониторинга зеленого покрова. Эти технологии помогают составлять карты расположения деревьев, оценивать их состояние и направлять усилия на сохранение, посадку и развитие. Это делает управление зелеными насаждениями более точным и необходимым для устойчивого городского планирования.

Рис. 4. Идентификация городских деревьев с использованием аэрофотоснимков высокого разрешения. (Источник)

Интересным примером является Нью-Дели в Индии, где город борется с загрязненным воздухом. Чтобы решить эту проблему, они запустили four-year tree census под руководством Лесного исследовательского института.

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.

Приложения 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, использующие ИИ и компьютерное зрение для анализа спутниковых снимков и геопространственных карт с целью detect unauthorized buildings. Они также опирались 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 с указанием зарегистрированных и незарегистрированных зданий в городе. (Источник)

Плюсы и минусы компьютерного зрения в городском обслуживании#

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

• Scalable покрытие: Компьютерное зрение может осуществлять мониторинг крупных городских территорий с помощью существующей инфраструктуры, такой как камеры видеонаблюдения или дроны, снижая 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.
• Privacy concerns: Постоянный визуальный мониторинг может вызывать у жителей города опасения по поводу слежки и личной конфиденциальности.
• Проблемы инфраструктуры: В старых городах может отсутствовать цифровая инфраструктура, необходимая для масштабного внедрения (например, стабильное подключение, электропитание или сети датчиков).

Основные 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 community и изучай наш GitHub repository, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Открой для себя различные приложения, связанные с AI in manufacturing и computer vision in healthcare, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими licensing options, чтобы начать работу с Vision AI.