智慧城市中的计算机视觉与 AI 涂鸦检测系统

涂鸦由文字、图画或符号组成，可以讲述许多故事。它为城市墙壁增添了色彩和个性，并被用来表达观点。虽然涂鸦有时被视为艺术，但更多时候是在未经许可的情况下完成的。事实上，涂鸦经常一夜之间出现在建筑物、桥梁和火车上，而清理它们需要时间、资源和精力。

世界各地的城市每年花费数百万美元试图保持公共场所的清洁。仅在美国，涂鸦清理成本每年就超过120亿美元。此外，在许多城市，走在涂鸦前面是一个巨大的挑战。清理人员数量有限，他们无法同时出现在所有地方。

这就是为什么城市规划者现在转向计算机视觉，这是人工智能的一个分支，使机器能够分析和解读图像。利用像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型，支持AI的摄像头可以快速扫描城市墙壁，实时检测涂鸦，并确定确切位置以供团队响应。

在本文中，我们将仔细研究计算机视觉如何被用于智慧城市的自动化涂鸦识别。让我们开始吧！

Link to this section计算机视觉在智慧城市中的作用#

智慧城市正在使用尖端技术来更有效地处理日常挑战。具体而言，它们正在利用像YOLO11这样的计算机视觉模型来分析视觉数据、监控公共空间，并支持跨各种城市系统的更快速、基于数据的决策。

以下是视觉AI在智慧城市中应用的一些常见方式：

• 交通管理： 视觉AI可以分析实时视频流以监控交通流量、检测拥堵情况，并实时调整交通信号，以改善交通状况并减少延误。
• 回收自动化： 计算机视觉可以帮助识别和分类公共垃圾桶或回收中心废弃物中的可回收物，从而提高分类准确性并减少污染。
• 公共交通监控：公共交通系统可以利用计算机视觉来跟踪乘客数量、监控车内行为并检测安全问题，从而提高效率和安全性。
• 灾难响应：计算机视觉可以在灾难后识别火灾、洪水或结构损坏的视觉迹象，从而实现更快、更有效的应急响应。

图1。在智慧城市中使用YOLO11监控交通。

Link to this section用AI进行城市涂鸦监控的概述#

现在我们已经探讨了计算机视觉如何帮助城市变得更智能，让我们仔细看看为什么它在自动化涂鸦识别方面尤为必要。

传统上，城市使用多种方法来管理涂鸦。有些依赖于公众举报，而另一些则派遣团队检查已知的热点区域。在某些情况下，移动应用程序允许居民提交投诉或上传图像。虽然这些方法有帮助，但它们非常耗时，严重依赖人工输入，并且通常无法覆盖整个城市。

计算机视觉为城市管理涂鸦提供了一种更快、更可靠的方法。自动化涂鸦识别系统通常依赖于两种主要的计算机视觉任务：图像分类和目标检测。

在第一步中，图像分类分析照片以确定它是否显示了涂鸦、街头艺术或干净的表面。如果发现了涂鸦，目标检测将确定其在图像中的确切位置。这使城市团队能够快速准确地做出响应。随着时间的推移，这些数据有助于识别趋势，以便城市能够针对频繁出现的热点区域并改善预防工作。

图2。自动化涂鸦识别系统工作原理示例。

Link to this section探索各城市的AI涂鸦检测系统#

许多城市正在尝试处理涂鸦的新方法。他们不再仅仅依赖巡逻或公众举报，而是开始使用可以发现、识别甚至协助清理涂鸦的计算机视觉模型。让我们看看一些城市是如何利用这些新工具的。

Link to this section集成在车载摄像头上的AI涂鸦检测系统#

许多城市现在利用公共服务车辆在日常巡逻路线中帮助检测涂鸦。通过为这些车辆配备计算机视觉解决方案，城市可以在不增加额外巡逻的情况下实时扫描街道。这使得更早发现涂鸦并在问题蔓延之前向清理人员发送警报变得更加容易。

亚利桑那州坦佩市就是利用这项技术的一个很好的例子。该市与当地组织合作，开发了一个利用安装在公共服务车辆上的摄像头的系统。当这些车辆穿过街区时，它们会拍摄墙壁和公共空间的图像。

视觉AI模型对图像进行了分析，并标记了任何检测到的涂鸦。结果被发送到一个实时仪表板，这样管理人员就可以在手机上查看更新并快速响应。这帮助坦佩市采取了更快的行动并减少了公众投诉。

同样，在葡萄牙首都里斯本，一个概念验证系统被开发出来，利用安装在城市车辆上的摄像头来自动检测涂鸦。

图3。葡萄牙里斯本的AI涂鸦检测。

Link to this section基于无人机的涂鸦检测与清除#

涂鸦可能出现在难以到达或不安全的地方，例如立交桥、隧道和高架结构。在这些区域进行清理通常需要额外的设备、增加成本和更多的时间。为了提高安全性和速度，一些城市开始使用无人机，这些无人机无需现场人工即可检测并清除涂鸦。

例如，华盛顿州的主要城市西雅图最近推出了一种基于无人机的解决方案来监控难以到达的区域。这些无人机配备了摄像头和喷涂工具。它们可以扫描公共表面上的标记，当检测到涂鸦时，它们会使用内置的喷涂机将其覆盖。

图4。在华盛顿州西雅图市使用AI驱动的无人机清理涂鸦。

西雅图的涂鸦检测工作还包括在已知的涂鸦热点区域安装太阳能摄像头。这些摄像头监控活动并在有人接近标记位置时发送警报。通过将无人机与固定监控点相结合，西雅图能够更快速地对涂鸦做出响应，并降低了维护人员的身体风险。

Link to this section通过视觉AI绘制涂鸦热点地图#

在某些情况下，涂鸦检测不仅仅是为了清理，也是为了了解整个城市的活动模式。在AI的帮助下，城市现在可以将街道级的图像转化为可视化地图，显示涂鸦最常发生的地方。这些地图揭示了通过公众举报可能无法显现的趋势，并帮助城市规划者将其精力集中在最需要的地方。

例如，巴西的圣保罗市通过一项研究驱动的案例研究探索了这种方法。一个团队利用计算机视觉分析了来自全市超过275,000张使用Google街景收集的街道级图像。在这些图像中识别出的涂鸦被绘制在96个区内，揭示了涂鸦最集中的区域。

这种方法没有依赖分散的报告或偶尔的检查，而是提供了整个城市涂鸦的大规模、数据驱动视图。生成的地图为圣保罗提供了一种宝贵的资源，用于跟踪随时间的变化，并支持更有针对性的清理、预防和城市规划工作。

图5。巴西圣保罗的涂鸦检测。

Link to this section视觉AI涂鸦检测系统的优缺点#

以下是使用计算机视觉进行涂鸦管理的一些主要好处：

• 减少体力劳动： 自动化监控减少了员工亲自检查街道的需求，从而为其他任务腾出了资源。
• 支持预防工作： 通过确定涂鸦热点，计算机视觉系统允许城市专注于这些区域的威慑措施，例如改善照明或监视。
• 与其他系统集成： 计算机视觉工具可以连接到城市仪表板或维护应用程序，以实现更精简的工作流程。
• 实现自动化报告： 视觉AI系统可以帮助生成定期报告，减轻城市工作人员的行政负担。

虽然计算机视觉系统对于涂鸦检测很有用，但它们也有一些局限性。在部署此类系统时，需要牢记以下几点：

• 需要持续维护： 摄像头、模型和软件必须定期更新和维护，以确保准确性和功能性。
• 法律和监管障碍： 在某些城市，在公共场所安装监视系统可能需要批准、许可或遵守数据保护法律。
• 语言或符号混淆： 如果没有定制的训练数据，使用外语、符号或俚语的涂鸦可能无法被正确识别。
• 错误识别风险： 如果系统没有在全面且多样化的数据集上进行训练，它可能会错误地将壁画、街头艺术或合法的墙壁绘画识别为涂鸦。

Link to this section关键要点#

涂鸦检测只是计算机视觉如何改变城市管理公共空间方式的一个例子。这些系统正越来越多地与维护、报告和城市规划工具集成。

重点正在从快速反应转向主动意识。有了更好的数据和更智能的工具，城市正朝着在问题发生前预防并在此过程中的每一步做出更明智决策的方向迈进。

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