智慧城市中的计算机视觉和 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。它为城市墙壁增添色彩和个性，也被用于表达观点。虽然有时涂鸦会被视为艺术，但更多时候是在未经许可的情况下完成的。事实上，涂鸦经常在一夜之间出现在建筑物、桥梁和列车上，而清理它们需要时间、资源和精力。

世界各地的城市每年都会花费数百万美元来努力保持公共空间的整洁。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，及时处理涂鸦也是一项重大挑战。清理队伍的数量有限，不可能同时覆盖所有地方。

这就是为什么城市规划者如今开始采用计算机视觉：这是一种能够让机器分析和解读图像的人工智能技术。借助 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型，配备 AI 的摄像头可以快速扫描城市墙壁，实时检测涂鸦，并精确定位其位置，方便团队及时响应。

在本文中，我们将深入了解计算机视觉如何用于智慧城市中的自动化涂鸦识别。让我们开始吧！

计算机视觉在智慧城市中的作用#

智慧城市正在利用尖端技术更高效地应对日常挑战。具体而言，它们借助 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型分析视觉数据、监控公共空间，并支持各种城市系统更快速地进行数据驱动决策。

以下是视觉 AI 在智慧城市中的一些常见应用方式：

• **交通管理：**视觉 AI 可以分析实时视频流、监控交通流量、检测拥堵，并实时调整交通信号灯，从而改善通行并减少延误。
• 回收自动化**：**计算机视觉可以帮助从公共垃圾箱或回收中心的废物流中识别和分拣可回收物，提高分拣准确率并减少污染。
• 公共交通监控：公共交通系统可以利用计算机视觉跟踪乘客数量、监控车内行为并检测安全问题，从而同时提高效率和安全性。
• 灾害响应：计算机视觉可以识别火灾、洪水或灾后结构损坏的视觉迹象，从而实现更快速、更有效的应急响应。

图 1。使用 YOLO11 监控智慧城市中的交通。

AI 城市涂鸦监控概览#

现在我们已经了解了计算机视觉如何帮助城市变得更加智能，接下来让我们深入了解为什么自动化涂鸦识别尤其需要这项技术。

传统上，城市采用多种方式管理涂鸦。有些城市依赖公众报告，另一些则派遣团队检查已知的高发区域。在某些情况下，移动应用允许居民提交投诉或上传图像。虽然这些方法可能有所帮助，但它们耗时较长、高度依赖人工输入，而且往往无法覆盖全市范围。

计算机视觉为城市提供了一种更快速、更可靠的涂鸦管理方式。自动化涂鸦识别系统通常依赖两项主要的计算机视觉任务：图像分类和目标检测。

第一步，图像分类会分析照片，以判断其中显示的是涂鸦、街头艺术还是干净的表面。如果发现涂鸦，目标检测会精确定位其在图像中的位置。这使城市团队能够快速、准确地做出响应。随着时间推移，这些数据有助于识别趋势，让城市能够针对高发区域采取措施并改善预防工作。

图 2。自动化涂鸦识别系统工作方式示例。

探索各个城市中的 AI 涂鸦检测系统#

许多城市正在尝试处理涂鸦的新方法。它们不再只依赖巡逻或公众报告，而是开始使用能够发现、识别甚至帮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。

与车辆摄像头集成的 AI 涂鸦检测系统#

如今，许多城市开始利用公共服务车辆在日常巡逻路线中检测涂鸦。通过为这些车辆配备计算机视觉解决方案，城市可以实时扫描街道，无需额外安排巡逻。这让城市更容易及早发现涂鸦，并在问题扩散前向清理队伍发送警报。

亚利桑那州坦佩市就是采用这项技术的优秀案例。该市与当地组织合作，开发了一套使用安装在公共服务车辆上的摄像头的系统。当这些车辆穿过各个社区时，它们会拍摄墙壁和公共空间的图像。

视觉 AI 模型会分析这些图像，并标记检测到的任何涂鸦。结果会发送到实时仪表板，管理人员可以通过手机查看更新并迅速响应。这帮助坦佩市加快了行动速度并减少了公众投诉。

同样，在葡萄牙首都里斯本，人们也开发了一套概念验证系统，利用安装在城市车辆上的摄像头自动检测涂鸦。

图 3。葡萄牙里斯本的 AI 涂鸦检测。

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存在安全风险的地方，例如立交桥、隧道和高架结构。这些区域的清理工作通常需要额外设备、更高成本和更多时间。为了提高安全性和效率，一些城市开始使用能够检测并清除涂鸦的无人机，无需清理队伍亲自到场。

例如，华盛顿州的主要城市西雅图最近推出了一项基于无人机的解决方案，用于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，检测到涂鸦后，便使用内置喷涂器将其覆盖。

图 4。在华盛顿州西雅图清理涂鸦的 AI 无人机。

西雅图的涂鸦检测工作还包括在已知涂鸦高发区域安装太阳能摄像头。这些摄像头会监控活动，并在人们接近被涂鸦标记的位置时发送警报。通过将无人机与固定监控点结合起来，西雅图能够更快速地应对涂鸦，并降低维护队伍面临的身体安全风险。

借助视觉 AI 绘制涂鸦高发区域地图#

在某些情况下，涂鸦检测不仅是为了清理，也为了了解全市范围内的相关活动模式。借助 AI，城市如今可以将街景图像转换为视觉地图，显示涂鸦最常出现的位置。这些地图能够揭示公众报告可能无法明显体现的趋势，并帮助城市规划者将工作重点放在最需要的地方。

例如，巴西城市圣保罗通过一项以研究为基础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从全市收集的超过 275,000 张街景图像，这些图像通过 Google Street View 获取。图像中识别出的涂鸦被绘制到 96 个行政区的地图上，显示出涂鸦最集中的区域。

与依赖零散报告或偶尔检查不同，这种方法提供了全市范围内大规模、数据驱动的涂鸦视图。最终生成的地图为圣保罗提供了宝贵资源，用于跟踪随时间推移的变化，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。

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优势：

• **减少人工工作量：**自动化监控减少了工作人员实地检查街道的需求，从而将资源释放出来用于其他任务。
• 支持预防工作：通过识别涂鸦高发区域，计算机视觉系统可以帮助城市重点采取更好的照明或监控等威慑措施。
• 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，从而实现更加 streamlined 的工作流程。
• **支持自动化报告：**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涂鸦检测很有用，但也存在一些局限性。部署此类系统时，需要注意以下几点：

• **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正常。
• **法律和监管障碍：**在一些城市，在公共空间安装监控系统可能需要获得批准、办理许可证，或遵守数据保护法。
• **语言或符号混淆：**如果没有经过针对性训练的数据，包含外语、符号或俚语的涂鸦可能无法被正确识别。
• **误识别风险：**如果系统没有使用全面且多样化的数据集进行训练，就可能会将壁画、街头艺术或合法墙绘误认为涂鸦。

要点总结#

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

工作重点正从快速反应转向主动感知。借助更好的数据和更智能的工具，城市正在努力在问题发生之前加以预防，并在每一步都做出更加明智的决策。

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