Роль компьютерного зрения в задачах по обслуживанию города

На обслуживание города уходит много работы, но большинство этих задач остаются незамеченными. Например, по ночам ремонтные бригады ремонтируют дороги, убирают отходы, проверяют освещение и следят за тем, чтобы город оставался безопасным и функциональным.

Изношенные дороги, забитые водостоки и сломанные фонари поначалу могут показаться незначительными проблемами. Но если их оставить без внимания, они быстро перерастут в более серьезные. Эти регулярные задачи по обслуживанию важны для общественной безопасности. Однако из-за роста населения и ограниченного числа муниципальных сотрудников традиционные методы обслуживания могут не справляться с нагрузкой.

Компьютерное зрение — это область AI, ориентированная на обработку и понимание визуальных данных. Она предлагает более быстрый и эффективный подход к повседневному обслуживанию умных городов. Анализируя видеопотоки или аэрофотоснимки, решения на основе Vision AI могут автоматически обнаруживать и отслеживать проблемы, снижая нагрузку на ручные команды.

Используя современные модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, города могут легко решать такие задачи, как обнаружение отходов, выбоин или упавших веток. Задачи Vision AI, например обнаружение объектов и сегментация экземпляров, помогают ремонтным бригадам быстрее реагировать и поддерживать общественные пространства в порядке, чистоте и безопасности.

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

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение помогает обслуживать городскую инфраструктуру, разберем несколько распространенных применений и расскажем о преимуществах этой технологии. Давайте начнем!

Обзор применения компьютерного зрения в городском обслуживании#

Городские власти используют такие технологии, как компьютерное зрение, чтобы лучше понимать состояние городской инфраструктуры и управлять ею. Визуальные данные собираются с помощью дронов, камер и датчиков, а затем обрабатываются моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytics YOLO11, для получения быстрых и точных сведений.

Например, в умных городах компьютерное зрение используют для автоматического обнаружения граффити по аэрофотоснимкам и изображениям с камер на уровне улиц. Это помогает городским службам быстро устранять граффити и поддерживать привлекательность общественных пространств.

Вот некоторые ключевые задачи компьютерного зрения, которые обеспечивают работу систем умного города:

• Обнаружение объектов: Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут распознавать и находить определенные объекты на изображении или в видеопотоке. В городском обслуживании это помогает командам обнаруживать такие объекты, как дорожные конусы, мусорные контейнеры или поврежденные дорожные знаки, требующие внимания.

• Классификация изображений: Этот метод присваивает всему изображению метку на основе его внешнего вида. Например, аэрофотоснимки дорог можно классифицировать как изображения чистых, потрескавшихся или затопленных дорог, что помогает командам эффективнее сортировать различные ситуации и реагировать на них.

• Отслеживание объектов: Отслеживание используется для наблюдения за движущимися объектами в последовательности видеокадров и определения их траекторий. В городах оно помогает контролировать транспорт и пешеходов, повышая эффективность управления движением и безопасность.

• Сегментация экземпляров: Этот метод разделяет отдельные экземпляры одного и того же объекта. В городской среде его можно использовать для различения нескольких фонарей, деревьев или припаркованных автомобилей, чтобы улучшить отслеживание и обслуживание.

Применение компьютерного зрения в городском обслуживании#

Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение помогает обслуживать городскую инфраструктуру, давайте рассмотрим некоторые его практические применения.

Интеллектуальная инспекция инфраструктуры с помощью AI#

Обслуживание подземных водостоков — сложная, но необходимая задача, поскольку повреждения могут привести к серьезным проблемам со здоровьем людей или окружающей средой. Компьютерное зрение теперь используют, чтобы сделать такие проверки безопаснее и эффективнее. Дроны с камерами, датчиками и системами лидара (LiDAR) проверяют туннели и собирают данные в реальном времени о таких параметрах, как уровень газа, температура и повреждения.

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

Теперь там используют такие дроны, как Elios 3 и Asio X, чтобы безопасно исследовать подземные туннели. Дроны собирают видео и данные с датчиков, которые затем анализируются с помощью компьютерного зрения для обнаружения любых проблем с конструкциями. После перехода на этот подход округ сократил затраты на инспекции почти на 40% и сделал работу своих бригад значительно безопаснее.

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

Компьютерное зрение для обслуживания дорог общего пользования#

Аналогично, обслуживание дорог и управление движением — важная часть бесперебойной работы города. Со временем дороги изнашиваются из-за интенсивного движения и погодных условий, что приводит к трещинам, выбоинам и повреждению знаков.

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

Именно поэтому город Ахмадабад в Индии оснащает муниципальные автомобили видеорегистраторами с AI, которые сканируют дороги в реальном времени. Эти камеры обнаруживают выбоины, трещины и износ покрытия, сохраняя изображения и добавляя к повреждениям геотеги. Собранные данные отправляются в центр управления, где специалисты создают отчеты и тепловые карты для приоритизации ремонта, помогая ускорить обслуживание дорог.

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

Мониторинг зеленых зон в городах с помощью компьютерного зрения#

По мере роста численности населения города расширяются, а по мере расширения городов зеленые зоны сокращаются. К сожалению, это может негативно влиять на качество воздуха, температуру и дикую природу. Деревья помогают поглощать углеродистые газы, охлаждать городские районы и поддерживать биоразнообразие.

Стремясь сделать города более зелеными, многие города начинают использовать дроны, модели компьютерного зрения, LiDAR и геоинформационные системы (GIS) для мониторинга растительного покрова. Эти технологии помогают составлять карты расположения деревьев, оценивать их состояние и планировать мероприятия по сохранению, повторной посадке и развитию. Это делает управление зелеными зонами более точным и помогает поддерживать устойчивое городское планирование.

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

Интересный пример — Нью-Дели в Индии, где город испытывает серьезные проблемы с загрязнением воздуха. Для решения этой проблемы власти запустили четырехлетнюю перепись деревьев под руководством Института лесных исследований.

С помощью дронов, LiDAR и GIS специалисты составляют карты городских деревьев и отслеживают их виды, состояние и расположение. Использование технологий помогает городу эффективнее управлять зелеными зонами, что может улучшить качество воздуха и поддержать цель Индии по достижению нулевых выбросов к 2070 году.

Применение Vision AI в городском планировании и мониторинге#

Незаконное строительство создает серьезные проблемы в городах. Оно может перекрывать дороги, создавать нагрузку на коммунальные службы и мешать планируемому развитию. Один из новых подходов к решению этой проблемы — использование компьютерного зрения для сравнения аэрофотоснимков, сделанных в разное время. Это позволяет заранее обнаруживать даже небольшие изменения в зданиях или землепользовании, чтобы власти могли отреагировать до усугубления ситуации.

Например, в Баварии, Германия, исследователи разработали методы, использующие AI и компьютерное зрение для анализа спутниковых снимков и геопространственных карт с целью обнаружения незаконных зданий. Они также использовали временную 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. Такой подход помогает местным властям эффективнее обеспечивать соблюдение строительных норм, планировать устойчивое развитие и поддерживать точность записей.

Рис. 5. Карта с обозначенными документированными и недокументированными зданиями в городе. (Источник)

Преимущества и недостатки компьютерного зрения в городском обслуживании#

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

• Масштабируемое покрытие: Компьютерное зрение может мониторить большие городские территории с помощью существующей инфраструктуры, например CCTV или дронов, уменьшая потребность в ручных проверках.
• Динамическое распределение ресурсов: Анализ в реальном времени помогает расставлять приоритеты задач в зависимости от срочности, делая обслуживание эффективнее и экономичнее.
• Более быстрые экстренные оповещения: Системы Vision AI могут почти мгновенно обнаруживать такие происшествия, как пожары, аварии или наводнения, обеспечивая более быструю реакцию и уменьшая ущерб.

Хотя системы компьютерного зрения обеспечивают надежную поддержку в обслуживании городов, у них есть и определенные ограничения. Вот несколько ключевых факторов, которые стоит учитывать при использовании этих технологий:

• Высокие первоначальные затраты: Внедрение систем компьютерного зрения требует значительных первоначальных инвестиций в камеры, датчики и AI-инфраструктуру. Небольшим муниципалитетам поначалу может быть сложно позволить себе такие расходы.
• Проблемы конфиденциальности: Постоянный визуальный мониторинг может вызывать у жителей города обеспокоенность по поводу наблюдения и неприкосновенности частной жизни.
• Инфраструктурные проблемы: В старых городах может отсутствовать цифровая инфраструктура, необходимая для широкомасштабного внедрения (например, стабильное подключение, электроснабжение или сети датчиков).

Основные выводы#

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

В будущем AI и компьютерное зрение, вероятно, будут играть более значительную роль в том, чтобы сделать города экологичнее, справедливее и эффективнее. Такие инструменты, как цифровые двойники и генеративный AI, дополняют эти технологии, позволяя планировщикам тестировать новые идеи, улучшать государственные услуги и сокращать неравенство в доступе к ним. Вместе эти инновации помогают формировать городскую среду, которая становится не только умнее и безопаснее, но и лучше отвечает потребностям своих сообществ.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. На страницах решений ознакомься с различными применениями, связанными с AI в производстве и компьютерным зрением в здравоохранении. Изучи наши варианты лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.