Роль компьютерного зрения в задачах обслуживания городов

Поддержание города в рабочем состоянии требует больших усилий, но большинство этих задач остаются незамеченными. Например, по ночам ремонтные бригады занимаются ремонтом дорог, уборкой мусора, проверкой освещения и обеспечением безопасности и функциональности города.

Изношенные дороги, забитые водостоки и неработающие уличные фонари поначалу могут показаться незначительными проблемами. Но если их не контролировать, они могут быстро перерасти в более серьезные. Эти рутинные задачи по техническому обслуживанию важны для общественной безопасности. Однако, в связи с ростом населения и ограниченным штатом муниципальных служащих, традиционные методы обслуживания могут не справляться.

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

Благодаря использованию передовых моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11города 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 поддерживает городское обслуживание, некоторые распространенные приложения и преимущества, которые оно предлагает. Начнем!

Обзор применения компьютерного зрения в городском хозяйстве

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 detect граффити с помощью аэрофотоснимков и уличных камер, что помогает городским службам быстро очищать их и поддерживать общественные пространства в хорошем состоянии.

Вот краткий обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, которые обеспечивают работу систем 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 detect такие объекты, как дорожные конусы, мусорные баки или сломанные уличные знаки, которые могут потребовать внимания.

• Классификация изображений: Он присваивает метку всему изображению на основе его внешнего вида. Например, аэрофотоснимки дорог можно классифицировать как чистые, потрескавшиеся или затопленные, что помогает командам сортировать различные сценарии и реагировать на них более эффективно.

• Слежение за объектом: Трекинг используется для track 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: Этот метод разделяет отдельные экземпляры одного и того же объекта. В городских условиях его можно использовать для различения нескольких уличных фонарей, деревьев или припаркованных транспортных средств для улучшения отслеживания и обслуживания.

Компьютерное зрение в приложениях для обслуживания городов

Теперь, когда у нас есть лучшее представление о том, как компьютерное зрение поддерживает обслуживание городских территорий, давайте рассмотрим некоторые примеры его применения в реальном мире.

Интеллектуальный осмотр инфраструктуры с помощью ИИ

Поддержание подземных дренажных систем — сложная, но важная работа, поскольку повреждения могут привести к серьезным проблемам со здоровьем или окружающей средой. Компьютерное зрение сейчас используется для того, чтобы сделать эти проверки более безопасными и эффективными. Дроны с камерами, датчиками и системами обнаружения и определения дальности света (LiDAR) используются для проверки туннелей и сбора данных в режиме реального времени о таких вещах, как уровень газа, температура и повреждения.

Округ Макомб в штате Мичиган, США, является отличным примером того, как технологии улучшают инспекцию подземных коммуникаций. После обрушения трубопровода в 2016 году округ начал отказываться от ручных проверок и перешел к использованию автоматизированных систем. 

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

‍

Компьютерное зрение для общественных дорожных работ

Аналогично, поддержание дорог и управление трафиком является ключевой частью обеспечения бесперебойной работы города. Дороги со временем могут изнашиваться из-за интенсивного движения и погодных условий, что приводит к трещинам, выбоинам и поврежденным знакам. 

Для решения этой проблемы многие города в настоящее время используют дроны и камеры, установленные на транспортных средствах, с компьютерным зрением для мониторинга дорожных условий и трафика в режиме реального времени. Эта технология помогает выявлять проблемы на ранней стадии, повышать безопасность, уменьшать заторы и выполнять ремонт быстрее и точнее.

Именно поэтому город Ахмадабад в Индии оснащает муниципальные автомобили камерами наблюдения с искусственным интеллектом, которые сканируют дороги в режиме реального времени. Эти камеры detect 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 зон в городах с помощью компьютерного зрения

По мере увеличения численности населения Земли города расширяются, и по мере расширения городов сокращаются зеленые насаждения. К сожалению, это может негативно сказаться на качестве воздуха, температуре и дикой природе. Деревья помогают поглощать углекислый газ, охлаждать городские районы и поддерживать биоразнообразие. 

Сосредоточившись на экологичности, многие города начинают использовать дроны, модели машинного зрения, LiDAR и геоинформационные системы (GIS) для мониторинга зеленого покрова. Эти технологии помогают отображать местоположение деревьев, оценивать их здоровье и направлять усилия по сохранению, пересадке и развитию. Это помогает сделать управление зелеными насаждениями более точным и важным для устойчивого городского планирования.

‍

Интересным примером является Нью-Дели, Индия, где город борется с загрязнением воздуха. Для решения этой проблемы они запустили четырехлетнюю перепись деревьев под руководством Института лесных исследований. 

Используя дроны, LiDAR и ГИС, они составляют карты и отслеживают городские деревья, определяя их виды, состояние здоровья и местоположение. Такое использование технологий помогает городу более эффективно управлять своими зелеными насаждениями, что может улучшить качество воздуха и поддержать цель Индии по достижению нулевых выбросов к 2070 году.

Приложения Vision AI 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 detect даже небольшие изменения в зданиях или землепользовании на ранней стадии, что дает возможность властям отреагировать на них до того, как проблема достигнет своего апогея.

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

Объединяя эти инструменты, исследователи могут выявлять 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.

‍

Плюсы и минусы машинного зрения в обслуживании городов

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

• Масштабируемое покрытие: Компьютерное зрение может отслеживать большие городские районы, используя существующую инфраструктуру, такую как камеры видеонаблюдения или дроны, что снижает потребность в ручных проверках.
  
  
• Динамическое использование ресурсов: Анализ в реальном времени помогает расставлять приоритеты задач на основе срочности, что делает обслуживание более эффективным и экономичным.
  
  
• Более быстрое оповещение о чрезвычайных ситуациях: Системы технического зрения на основе искусственного интеллекта могут практически мгновенно detect такие происшествия, как пожары, аварии или наводнения, что позволяет быстрее реагировать и снижать ущерб.

Системы компьютерного зрения обеспечивают надежную поддержку для поддержания городов, но также имеют определенные ограничения. Вот несколько ключевых факторов, которые следует учитывать при использовании этих технологий:

• Высокие первоначальные затраты: Развертывание систем компьютерного зрения требует значительных первоначальных инвестиций в камеры, датчики и инфраструктуру искусственного интеллекта. Небольшим муниципалитетам может быть сложно позволить себе эти расходы на начальном этапе.
  
  
• Проблемы конфиденциальности: Постоянное визуальное наблюдение может вызвать обеспокоенность по поводу слежки и личной конфиденциальности среди жителей города.
  
  
• Инфраструктурные проблемы: Старые города могут испытывать недостаток в цифровой инфраструктуре, необходимой для крупномасштабного внедрения (например, стабильное соединение, электроснабжение или сети датчиков).

Основные выводы

Умные города преобразуют городскую жизнь, используя компьютерное зрение для улучшения 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. Все чаще муниципалитеты переходят от реактивного устранения проблем к проактивному планированию на основе данных.

В будущем ИИ и компьютерное зрение, вероятно, будут играть большую роль в том, чтобы сделать города более зелеными, справедливыми и эффективными. Такие инструменты, как цифровые двойники и генеративный ИИ, дополняют эти технологии, позволяя планировщикам тестировать новые идеи, улучшать государственные услуги и устранять пробелы в доступе. Вместе эти инновации помогают формировать городскую среду, которая не только умнее и безопаснее, но и более отзывчива к потребностям своих сообществ.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите 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 с нашими решениями. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.