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。它为城市墙壁增添了色彩和特色，并用于表达观点。虽然有时涂鸦被视为艺术，但更多时候它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、桥梁和火车上，清理它需要时间、资源和精力。

世界各地的城市花费数百万美元来保持公共场所的清洁。仅在美国，清除涂鸦的成本 每年就超过 120 亿美元。此外，在许多城市，领先于涂鸦是一项巨大的挑战。清洁人员的数量有限，他们不可能同时出现在所有地方。 

这就是城市规划者现在转向 计算机视觉（一种使机器能够分析和解释图像的人工智能分支）的原因。 通过使用像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型，可以使用支持人工智能的摄像头来快速扫描城市墙壁，实时检测涂鸦，并精确定位团队做出响应的确切位置。

在本文中，我们将更详细地了解计算机视觉如何在智慧城市中用于自动识别涂鸦。让我们开始吧！

计算机视觉在智慧城市中的作用

智慧城市正在使用尖端技术来更有效地应对日常挑战。具体来说，他们正在利用 YOLO11 等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更快、数据驱动的决策。

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以监控交通流量、检测拥堵并实时调整交通信号灯，从而改善交通状况并减少延误。
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• 回收自动化：计算机视觉可以帮助识别和分类公共垃圾箱或回收中心的回收物，从而提高分类准确性并减少污染。
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• 公共交通监控：公共交通系统可以使用计算机视觉来跟踪乘客数量、监控车上行为并检测安全问题，从而提高效率和安全性。
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• 灾难响应：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、更有效的应急响应。

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利用人工智能进行城市涂鸦监控概述

既然我们已经探讨了计算机视觉如何帮助城市变得更智能，接下来让我们仔细看看为什么自动化涂鸦识别特别需要它。

传统上，城市采用多种方法来管理涂鸦。有些依赖公众举报，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。虽然这些方法可能有所帮助，但它们耗时、严重依赖人工输入，并且通常无法提供全市范围的全面覆盖。

计算机视觉为城市提供了一种更快、更可靠的方式来管理涂鸦。自动涂鸦识别系统通常依赖于两个主要的计算机视觉任务：图像分类和目标检测。

第一步，图像分类分析照片，以确定其显示的是涂鸦、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，以便城市可以锁定频繁的热点并改进预防工作。

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探索各个城市的 AI 涂鸦检测系统

许多城市正在尝试新的方法来处理涂鸦。他们不再仅仅依靠巡逻或公众报告，而是开始使用计算机视觉模型，这些模型可以发现、识别甚至帮助清理涂鸦。让我们来看看一些城市是如何使用这些新工具的。

集成在车辆摄像头中的 AI 涂鸦检测系统

许多城市现在都在使用公共服务车辆，以帮助检测其常规巡逻路线中的涂鸦。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，而无需额外的巡逻。这使得及早发现涂鸦并向清理人员发送警报变得更加容易，从而防止问题蔓延。

亚利桑那州坦佩市是使用这项技术的一个很好的例子。该市与当地组织合作，开发了一个使用安装在公共服务车辆上的摄像头的系统。当这些车辆在社区中行驶时，它们会拍摄墙壁和公共场所的图像。

视觉 AI 模型分析了图像并标记了检测到的任何涂鸦。结果被发送到实时仪表板，以便管理人员可以在手机上查看更新并快速响应。这有助于坦佩市更快地采取行动并减少公众投诉。

同样，在葡萄牙首都里斯本，开发了一种概念验证系统，该系统使用安装在城市车辆上的摄像头来自动检测涂鸦。

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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点，如立交桥、隧道和高架结构。清理这些区域通常需要额外的设备、增加的成本和更多的时间。为了提高安全性和速度，一些城市开始使用 无人机，它们可以检测和清除涂鸦，而无需现场人工。

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，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，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器将其覆盖。

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西雅图的涂鸦检测工作还包括安装在已知涂鸦热点的太阳能摄像头。 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，西雅图能够更快地对涂鸦做出反应，并降低维护人员的身体风险。

Vision AI 支持的涂鸦热点地图绘制

在某些情况下，涂鸦检测不仅仅是为了清理，还在于了解整个城市的此类活动模式。借助人工智能，城市现在可以将街道图像转化为视觉地图，显示涂鸦最常发生的位置。这些地图揭示了通过公共报告可能不明显的趋势，并帮助城市规划者将精力集中在最需要的地方。

例如，巴西城市圣保罗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通过谷歌街景收集的全市 275,000 多张街景图像。这些图像中识别出的涂鸦被绘制成 96 个区的地图，揭示了涂鸦最集中的地方。

这种方法提供了一个大规模的、数据驱动的城市涂鸦视图，而不是依赖于分散的报告或偶尔的检查。由此产生的地图为圣保罗提供了一个宝贵的资源，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。

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视觉人工智能涂鸦检测系统的利弊

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际检查街道的需求，从而释放资源用于其他任务。
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• 支持预防工作: 通过识别涂鸦热点，计算机视觉系统使城市能够专注于威慑因素，例如改善这些区域的照明或监控。
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• 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，以实现更简化的工作流程。
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• 实现自动化报告： 视觉AI系统可以帮助生成定期报告，从而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。以下是在部署此类系统时需要记住的一些事项：

• 需要持续维护： 必须定期更新和维护摄像头、模型和软件，以确保准确性和功能。
  
  
• 法律和监管障碍： 在某些城市，在公共场所安装监控系统可能需要获得批准、许可或遵守数据保护法律。
  
  
• 语言或符号混淆： 使用外语、符号或俚语的涂鸦可能无法被正确识别，除非有专门的训练数据。
  
  
• 错误识别风险：如果系统没有在全面而多样的 数据集 上进行训练，则可能会错误地将壁画、街头艺术或合法的墙面绘画识别为涂鸦。

主要要点

涂鸦检测只是计算机视觉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变为主动感知。凭借更好的数据和更智能的工具，城市正在朝着在问题发生之前预防问题，并在每一步做出更明智的决策的方向发展。

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