Роль компьютерного зрения в обслуживании городской инфраструктуры

Поддержание города требует огромной работы, но большинство этих задач остается незаметным. Например, по ночам ремонтные бригады чинят дороги, убирают мусор, проверяют освещение и следят за тем, чтобы город оставался безопасным и работоспособным.

Изношенные дороги, засоренные водостоки и сломанные уличные фонари на первый взгляд могут показаться мелочами. Но без внимания они быстро превращаются в серьезные проблемы. Эти регулярные работы важны для общественной безопасности. Однако из-за роста населения и нехватки муниципальных работников традиционные методы обслуживания с трудом справляются с нагрузкой.

Компьютерное зрение — направление ИИ, ориентированное на обработку и понимание визуальных данных. Оно предлагает более быстрый и эффективный подход к повседневному обслуживанию умных городов. Анализируя видеопотоки или аэрофотоснимки, решения на основе компьютерного зрения могут автоматически обнаруживать проблемы и отслеживать их, снижая нагрузку на специалистов, работающих вручную.

Используя передовые модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, города могут обнаруживать мусор, выбоины и упавшие ветки. Задачи компьютерного зрения на основе ИИ, например обнаружение объектов и сегментация экземпляров, помогают службам быстрее реагировать и поддерживать чистоту и безопасность общественных пространств.

Рис. 1. Обнаружение мусора с помощью возможностей Ultralytics YOLO11 для обнаружения объектов. (Источник)

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение помогает обслуживать городскую инфраструктуру, где оно применяется и какие преимущества даёт.

Обзор применения компьютерного зрения в обслуживании городов#

Городские власти используют такие технологии, как компьютерное зрение, чтобы лучше понимать состояние городской инфраструктуры и управлять ею. Визуальные данные собирают с помощью дронов, камер и датчиков, а затем обрабатывают моделями компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, чтобы быстро получать точные результаты.

Например, в умных городах компьютерное зрение используют для автоматического обнаружения граффити по аэрофотоснимкам и изображениям с уличных камер. Это помогает городским службам быстро удалять граффити и поддерживать привлекательный вид общественных пространств.

Вот некоторые ключевые задачи компьютерного зрения, лежащие в основе систем умного города:

• Обнаружение объектов: модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, могут распознавать определённые объекты на изображении или в видеопотоке и определять их местоположение. При обслуживании городской инфраструктуры это помогает обнаруживать такие объекты, как дорожные конусы, мусорные баки и повреждённые дорожные знаки, требующие внимания.
• Классификация изображений: присваивает изображению целиком метку в соответствии с его содержимым. Например, на аэрофотоснимках дороги можно классифицировать как чистые, с трещинами или затопленные, чтобы командам было проще распределять задачи и эффективнее реагировать на разные ситуации.
• Отслеживание объектов: позволяет следить за движущимися объектами на последовательности видеокадров и определять их траектории. В городах это помогает отслеживать транспорт и пешеходов, улучшая управление движением и безопасность.
• Сегментация экземпляров: позволяет разделять отдельные экземпляры одного и того же объекта. В городской среде её можно использовать, чтобы различать несколько уличных фонарей, деревьев или припаркованных автомобилей и эффективнее отслеживать их состояние и обслуживать их.

Применение компьютерного зрения для обслуживания городов#

Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение помогает обслуживать городскую инфраструктуру, рассмотрим примеры его практического применения.

Инспекция умной инфраструктуры с помощью ИИ#

Обслуживать подземные водостоки сложно, но необходимо: повреждения могут привести к серьезным проблемам со здоровьем людей и окружающей средой. Сегодня компьютерное зрение помогает проводить такие инспекции безопаснее и эффективнее. Для проверки тоннелей и сбора данных в реальном времени о концентрации газов, температуре и повреждениях используют дроны с камерами, датчиками и системами лазерного сканирования (LiDAR).

Округ Макомб в штате Мичиган, США, — хороший пример того, как технологии улучшают инспекцию подземной инфраструктуры. После обрушения трубопровода в 2016 году округ начал отказываться от ручных проверок и внедрять автоматизированные системы.

Теперь для безопасного обследования подземных тоннелей там используют дроны, такие как Elios 3 и Asio X. Дроны собирают видео и данные датчиков, которые затем анализируют с помощью компьютерного зрения, чтобы выявить повреждения конструкций. После перехода на этот подход округ сократил расходы на инспекции почти на 40% и сделал работу бригад намного безопаснее.

Рис. 2. Дрон Elios 3 можно использовать для обследования канализационной системы. (Источник)

Компьютерное зрение для дорожных работ#

Аналогичным образом, обслуживание дорог и управление движением — важная часть бесперебойной работы города. Из-за интенсивного движения и погодных условий дороги со временем изнашиваются, на них появляются трещины и выбоины, а дорожные знаки повреждаются.

Чтобы решить эту проблему, многие города теперь используют дроны и автомобильные камеры с компьютерным зрением для мониторинга состояния дорог и дорожного движения в реальном времени. Эта технология помогает заранее выявлять проблемы, повышать безопасность, уменьшать заторы и выполнять ремонт быстрее и точнее.

Именно поэтому в Ахмадабаде, Индия, городские автомобили оснащают видеорегистраторами на базе ИИ, которые сканируют дороги в реальном времени. Эти камеры обнаруживают выбоины, трещины и износ дорожного покрытия, фотографируют повреждения и отмечают их географическое положение. Собранные данные отправляются в центр управления, где сотрудники составляют отчёты и тепловые карты, чтобы расставить приоритеты при ремонте и ускорить обслуживание дорог.

Рис. 3. Пример обнаружения выбоины и оценки ее размера с помощью компьютерного зрения. (Источник)

Мониторинг зеленых зон в городах с помощью компьютерного зрения#

По мере роста населения расширяются города, а вместе с ними сокращаются зеленые зоны. К сожалению, это может негативно влиять на качество воздуха, температуру и дикую природу. Деревья помогают поглощать углекислый газ, охлаждать городские районы и поддерживать биоразнообразие.

Стремясь к экологичности, многие города начинают использовать дроны, модели компьютерного зрения, LiDAR и географические информационные системы (GIS), чтобы следить за зелёными насаждениями. Эти технологии помогают наносить на карту расположение деревьев, оценивать их состояние и планировать меры по охране, посадке новых деревьев и развитию территорий. Это повышает точность управления зелёными зонами, что крайне важно для устойчивого городского планирования.

Рис. 4. Обнаружение городских деревьев по аэрофотоснимкам высокого разрешения. (Источник)

Интересный пример — Нью-Дели, Индия, где город борется с загрязнением воздуха. Для решения этой проблемы там запустили четырехлетнюю инвентаризацию деревьев под руководством Института исследования лесов.

С помощью дронов, LiDAR и GIS специалисты составляют карты городских деревьев и следят за ними, отслеживая породы, состояние и местоположение. Благодаря этим технологиям город эффективнее управляет зелеными зонами, что может улучшить качество воздуха и помочь Индии достичь нулевого уровня выбросов к 2070 году.

Применение Vision AI для городского планирования и мониторинга#

Незаконное строительство создаёт в городах серьёзные проблемы: оно может перекрывать дороги, создавать нагрузку на коммунальные службы и мешать плановому развитию. Один из новых подходов к решению этой проблемы — компьютерное зрение, которое позволяет сравнивать аэрофотоснимки, сделанные в разное время. Это помогает заранее обнаруживать даже небольшие изменения в зданиях и землепользовании, чтобы органы власти могли отреагировать до того, как проблема усугубится.

Например, в Баварии, Германия, исследователи разработали методы, использующие ИИ и компьютерное зрение для анализа спутниковых снимков и геопространственных карт, чтобы обнаруживать незаконные постройки. Они также использовали временную цифровую модель поверхности (tDSM), которая отслеживает изменения высоты поверхности с течением времени.

Объединяя эти инструменты, исследователи выявляют новые постройки, отслеживая изменения высоты и сравнивая снимки. Такой подход помогает местным властям эффективнее контролировать соблюдение строительных норм, планировать устойчивое развитие и вести точный учет.

Рис. 5. Карта с документально зарегистрированными и незарегистрированными зданиями в городе. (Источник)

Преимущества и недостатки компьютерного зрения при обслуживании городов#

Вот основные преимущества использования компьютерного зрения для обслуживания умных городов:

• Масштабное покрытие: компьютерное зрение может отслеживать большие городские территории с помощью существующей инфраструктуры, например камер видеонаблюдения и дронов, сокращая потребность в ручных проверках.
• Гибкое распределение ресурсов: анализ в реальном времени помогает расставлять приоритеты по срочности задач, делая обслуживание эффективнее и экономичнее.
• Более быстрое оповещение о чрезвычайных ситуациях: системы Vision AI обнаруживают пожары, аварии и наводнения почти мгновенно, ускоряя реагирование и помогая снизить ущерб.

Системы компьютерного зрения надежно помогают поддерживать города, но у них есть и определенные ограничения. Вот несколько важных факторов, о которых стоит помнить при использовании этих технологий:

• Высокие первоначальные затраты: развертывание систем компьютерного зрения требует значительных начальных вложений в камеры, датчики и инфраструктуру ИИ. Небольшим муниципалитетам может быть сложно сразу покрыть эти расходы.
• Проблемы конфиденциальности: постоянное визуальное наблюдение может вызывать у жителей города опасения по поводу слежки и конфиденциальности.
• Проблемы инфраструктуры: в старых городах может не быть цифровой инфраструктуры, необходимой для масштабного внедрения (например, стабильной связи, электроснабжения или сетей датчиков).

Главные выводы#

Умные города меняют городскую жизнь, используя компьютерное зрение для более эффективного обслуживания инфраструктуры. Мониторинг в реальном времени и прогнозная аналитика помогают городам быстрее реагировать на проблемы, рациональнее использовать ресурсы и обеспечивать безопасность жителей. Муниципалитеты всё чаще переходят от устранения последствий к проактивному планированию на основе данных.

В будущем ИИ и компьютерное зрение, вероятно, будут играть более важную роль в создании экологичных, справедливых и эффективных городов. Такие инструменты, как цифровые двойники и генеративный ИИ, дополняют эти технологии: с их помощью градостроители могут проверять новые идеи, улучшать государственные услуги и сокращать неравенство в доступе к ним. Вместе эти инновации помогают формировать городскую среду, которая не только становится умнее и безопаснее, но и лучше учитывает потребности местных сообществ.

Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. На страницах наших решений ты найдёшь примеры применения ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении. Ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы начать работу с компьютерным зрением на основе ИИ.