Роль компьютерного зрения в задачах по обслуживанию города

На содержание города уходит много сил, но большинство из них остаются незамеченными. Например, по ночам бригады ремонтников ремонтируют дороги, убирают мусор, проверяют освещение и следят за тем, чтобы город оставался безопасным и функциональным.

Изношенные дороги, засоренные стоки и сломанные фонари могут показаться незначительными. Но если не принять меры, они могут быстро превратиться в более серьезные проблемы. Эти рутинные задачи по обслуживанию важны для обеспечения общественной безопасности. Однако в условиях растущего населения и ограниченного штата муниципальных служащих традиционные методы обслуживания могут не справляться со своей задачей.

Компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта, занимающаяся обработкой и пониманием визуальных данных, предлагает более быстрый и эффективный подход к ежедневному техническому обслуживанию в "умных" городах. Анализируя видеозаписи или аэрофотоснимки, решения Vision AI могут автоматически обнаруживать и отслеживать проблемы, снижая нагрузку на команды, работающие вручную.

Используя передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, города могут легко выполнять такие задачи, как выявление мусора, выбоин или упавших веток. Задачи искусственного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут помочь командам технического обслуживания быстро реагировать и поддерживать чистоту, порядок и безопасность в общественных местах.

‍

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение помогает в обслуживании городов, некоторые распространенные области применения и преимущества, которые оно дает. Давайте начнем!

Обзор компьютерного зрения в сфере городского хозяйства

Городские власти используют такие технологии, как компьютерное зрение, для лучшего понимания и управления городской инфраструктурой. Визуальные данные собираются с помощью дронов, камер и датчиков, а затем обрабатываются с помощью моделей компьютерного зрения, таких как 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 устранять их и поддерживать общественные пространства в хорошем состоянии.

Вот краткий обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, которые позволяют создавать системы "умного города

• Обнаружение объектов: Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут идентифицировать и определять местоположение конкретных объектов на изображении или видеозаписи. При обслуживании городов это помогает командам обнаружить такие объекты, как дорожные конусы, мусорные баки или сломанные уличные знаки, которые могут потребовать внимания.

• Классификация изображений: Присваивает ярлык всему изображению, основываясь на его внешнем виде. Например, аэрофотоснимки дорог можно классифицировать как чистые, с трещинами или затопленные, что помогает командам сортировать и реагировать на различные сценарии более эффективно.

• Слежение за объектом: Трекинг используется для отслеживания движущихся объектов по видеокадрам, чтобы проследить их путь. В городах оно помогает следить за транспортными средствами и пешеходами, улучшая управление движением и безопасность.

• Сегментация экземпляров: Эта техника разделяет отдельные экземпляры одного и того же объекта. В городских условиях она может использоваться для различения нескольких уличных фонарей, деревьев или припаркованных автомобилей, что позволяет лучше отслеживать и поддерживать их в рабочем состоянии.

Компьютерное зрение в приложениях для городского хозяйства

Теперь, когда мы имеем представление о том, как компьютерное зрение помогает поддерживать городское хозяйство, давайте рассмотрим некоторые из его реальных применений.

Интеллектуальная проверка инфраструктуры с помощью искусственного интеллекта

Обслуживание подземных стоков - сложная, но важная работа, поскольку их повреждение может привести к серьезным проблемам со здоровьем или окружающей средой. Компьютерное зрение теперь используется для того, чтобы сделать эти проверки более безопасными и эффективными. Дроны с камерами, датчиками и системами Light Detection and Ranging (LiDAR) используются для проверки туннелей и сбора данных в режиме реального времени о таких параметрах, как уровень газа, температура и повреждения.

Округ Макомб в штате Мичиган, США, является отличным примером того, как технологии совершенствуют подземные инспекции. После обрушения трубопровода в 2016 году округ начал отказываться от ручных проверок и использовать автоматизированные системы. 

Теперь они используют такие дроны, как Elios 3 и Asio X, чтобы безопасно исследовать подземные туннели. Беспилотники собирают видео и данные с датчиков, которые затем анализируются с помощью компьютерного зрения, чтобы выявить любые структурные проблемы. После перехода на этот подход округ сократил расходы на инспекции почти на 40 % и сделал работу гораздо более безопасной для своих бригад.

‍

Компьютерное зрение для общественных дорожных работ

Обслуживание дорог и управление дорожным движением - ключевая составляющая бесперебойной работы города. Дороги со временем изнашиваются из-за интенсивного движения и погодных условий, что приводит к появлению трещин, выбоин и повреждению знаков. 

Для решения этой проблемы многие города используют беспилотники и камеры, установленные на автомобилях, с помощью компьютерного зрения для мониторинга состояния дорог и дорожного движения в режиме реального времени. Эта технология помогает выявлять проблемы на ранней стадии, повышать безопасность, уменьшать количество пробок и быстрее и точнее производить ремонт.

Именно поэтому город Ахмадабад в Индии оснащает муниципальные автомобили камерами наблюдения с искусственным интеллектом, которые сканируют дороги в режиме реального времени. Эти камеры обнаруживают выбоины, трещины и износ покрытия, делая снимки и нанося геометки на повреждения. Собранные данные отправляются в центр управления, где чиновники генерируют отчеты и тепловые карты для определения приоритетов ремонта, что помогает ускорить обслуживание дорог.

‍

Мониторинг зеленых насаждений в городах с помощью компьютерного зрения

С ростом численности населения увеличиваются города, а с ростом городов сокращаются зеленые насаждения. К сожалению, это может негативно сказаться на качестве воздуха, температуре и дикой природе. Деревья помогают поглощать углекислый газ, охлаждают городские районы и поддерживают биологическое разнообразие. 

Стремясь к экологичности, многие города начинают использовать беспилотники, модели технического зрения, LiDAR и географические информационные системы (ГИС) для мониторинга зеленых насаждений. Эти технологии помогают определить местоположение деревьев, оценить их состояние и направить усилия по сохранению, пересадке и развитию. Это помогает сделать управление зелеными насаждениями более точным и необходимым для устойчивого городского планирования.

‍

Интересный пример - Нью-Дели, Индия, где город борется с загрязнением воздуха. Чтобы решить эту проблему, они начали четырехлетнюю перепись деревьев под руководством Института лесных исследований. 

Используя дроны, LiDAR и ГИС, они составляют карты и проводят мониторинг городских деревьев, отслеживая их виды, состояние и местоположение. Такое использование технологий помогает городу более эффективно управлять своими зелеными насаждениями, что может улучшить качество воздуха и поддержать цель Индии по достижению нулевого уровня выбросов к 2070 году.

Применение искусственного интеллекта в городском планировании и мониторинге

Незаконное строительство создает серьезные проблемы в городах. Оно может перекрывать дороги, оказывать давление на коммунальные службы и мешать плановому развитию. Новый подход к решению этой проблемы использует компьютерное зрение для сравнения аэрофотоснимков, сделанных за определенное время. Это позволяет обнаружить даже небольшие изменения в зданиях или землепользовании на ранней стадии, что дает властям возможность отреагировать на них до того, как проблема достигнет своего пика.

Например, в Баварии (Германия) исследователи разработали методы, использующие искусственный интеллект и компьютерное зрение для анализа спутниковых снимков и геопространственных карт с целью обнаружения несанкционированных построек. Они также опирались на темпоральную цифровую модель поверхности (tDSM), которая отслеживает изменения высоты поверхности с течением времени. 

Комбинируя эти инструменты, исследователи могут выявлять новые постройки, отслеживая сдвиги высот и сравнивая изображения. Такой подход помогает местным властям более эффективно обеспечивать соблюдение строительных норм, планировать устойчивое развитие и вести точный учет.

‍

Плюсы и минусы компьютерного зрения в городском хозяйстве

Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения для обслуживания умных городов:

• Масштабируемый охват: Компьютерное зрение позволяет контролировать большие городские территории, используя существующую инфраструктуру, например системы видеонаблюдения или беспилотники, что снижает необходимость в ручных проверках.
  
  
• Динамичное использование ресурсов: Анализ в режиме реального времени помогает определить приоритетность задач в зависимости от их срочности, что делает обслуживание более эффективным и экономичным.
  
  
• Более быстрое оповещение о чрезвычайных ситуациях: Системы технического зрения на основе искусственного интеллекта могут практически мгновенно обнаруживать такие происшествия, как пожары, аварии или наводнения, что позволяет быстрее реагировать и снижать ущерб.

Хотя системы компьютерного зрения обеспечивают надежную поддержку при обслуживании городов, они также имеют определенные ограничения. Вот несколько ключевых факторов, о которых следует помнить при использовании этих технологий:

• Высокие первоначальные затраты: Развертывание систем компьютерного зрения требует значительных первоначальных инвестиций в камеры, датчики и инфраструктуру искусственного интеллекта. Небольшие муниципалитеты могут посчитать, что на первых порах им будет сложно позволить себе такие расходы.
  
  
• Вопросы конфиденциальности: Постоянное визуальное наблюдение может вызвать у жителей города опасения по поводу слежки и неприкосновенности частной жизни.
  
  
• Инфраструктурные проблемы: В старых городах может отсутствовать цифровая инфраструктура, необходимая для масштабного внедрения (например, стабильная связь, электропитание или сенсорные сети).

Основные выводы

Умные города меняют городскую жизнь, используя компьютерное зрение для более эффективного обслуживания инфраструктуры. Благодаря мониторингу в режиме реального времени и прогнозированию эта технология помогает городам быстрее реагировать на проблемы, эффективнее использовать ресурсы и обеспечивать безопасность жителей. Муниципалитеты все чаще переходят от реагирования на проблемы к проактивному планированию, основанному на данных.

В будущем ИИ и компьютерное зрение будут играть все большую роль в повышении экологичности, справедливости и эффективности городов. Такие инструменты, как цифровые двойники и генеративный ИИ, дополняют эти технологии, позволяя планировщикам тестировать новые идеи, улучшать общественные услуги и устранять пробелы в доступе. Вместе эти инновации помогают формировать городскую среду, которая не только умнее и безопаснее, но и лучше реагирует на потребности населения.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Откройте для себя различные приложения, связанные с ИИ в производстве и компьютерным зрением в здравоохранении, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.