智慧城市中的计算机视觉和 AI 涂鸦检测系统

涂鸦包括文字、图画或符号，能讲述许多故事。它为城市墙面增添色彩和个性，也常被用来表达观点。涂鸦有时会被视为艺术，但更多时候是在未经许可的情况下创作的。事实上，涂鸦经常在夜间出现在建筑物、桥梁和火车上，清理起来需要时间、资源和精力。

世界各地的城市每年花费数百万来保持公共空间整洁。仅在美国，清理涂鸦的费用每年就超过 120 亿美元。此外，在许多城市，及时处理涂鸦是一项艰巨挑战。清理队伍数量有限，不可能同时出现在所有地方。

这就是城市规划者开始借助计算机视觉的原因。计算机视觉是人工智能的一个分支，能让机器分析和理解图像。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面、实时检测涂鸦，并精确定位，方便团队前往处理。

本文将深入探讨计算机视觉如何用于智慧城市中的自动涂鸦识别。让我们开始吧！

计算机视觉在智慧城市中的作用#

智慧城市利用尖端技术，更高效地应对日常挑战。具体而言，它们利用 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依据数据做出决策。

以下是视觉 AI 在智慧城市中的一些常见应用：

• 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，以改善通行、减少延误。
• 回收自动化：计算机视觉有助于识别并分拣公共垃圾桶或回收中心废物流中的可回收物，提高分拣准确性并减少污染。
• 公共交通监控：公共交通系统可以利用计算机视觉统计乘客人数、监控车内行为并检测安全问题，从而提高效率与安全性。
• 灾害应对：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，从而更迅速、更有效地开展应急响应。

图 1。在智慧城市中使用 YOLO11 监控交通。

AI 城市涂鸦监控概览#

了解计算机视觉如何助力城市变得更智慧后，接下来我们深入看看为什么自动涂鸦识别尤其需要计算机视觉。

传统上，城市采用多种方式管理涂鸦。有些城市依靠公众报告，另一些则派团队巡查已知的高发区域。在某些情况下，居民可以通过移动应用提交投诉或上传图片。这些方法虽然有帮助，但耗时较长、严重依赖人工，而且往往无法覆盖整座城市。

计算机视觉为城市管理涂鸦提供了更快速、更可靠的方式。自动涂鸦识别系统通常依赖两种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，判断照片中显示的是涂鸦、街头艺术还是干净的表面。如果发现涂鸦，目标检测就会精确标出涂鸦在图像中的位置。这样一来，城市团队就能快速、准确地响应。随着时间推移，这些数据有助于发现趋势，让城市针对涂鸦频发区域采取行动并加强预防。

图 2。自动涂鸦识别系统工作方式示例。

探索各城市的 AI 涂鸦检测系统#

许多城市正在尝试用新方法处理涂鸦。它们不再只依赖巡逻或公众报告，而是开始使用能够发现、识别甚至协助清理涂鸦的计算机视觉模型。让我们看看一些城市如何使用这些新工具。

集成车辆摄像头的 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。为车辆配备计算机视觉解决方案后，城市无需增加巡逻任务，就能实时扫描街道。这样更容易及早发现涂鸦，并在问题扩大前通知清理队伍。

亚利桑那州坦佩市就是应用这项技术的典型例子。该市与当地组织合作，开发了一套系统，在公共服务车辆上安装摄像头。车辆穿行于各个街区时，会拍摄墙面和公共空间的图像。

视觉 AI 模型会分析图像，并将检测到的涂鸦标记出来。结果会发送到实时控制面板，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，减少了公众投诉。

同样，葡萄牙首都里斯本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抵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，一些城市开始使用无人机，无需清理人员到场，就能检测并清除涂鸦。

例如，华盛顿州的大城市西雅图最近推出了一种基于无人机的解决方案，用于监控难以抵达的区域。无人机配备了摄像头和喷涂工具，可以扫描公共表面上的涂鸦；检测到涂鸦后，无人机便会使用内置喷涂器将其覆盖。

图 4。在华盛顿州西雅图清除涂鸦的 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，并在有人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，西雅图能够更快地处理涂鸦，同时降低维护人员面临的人身风险。

借助视觉 AI 绘制涂鸦高发区域地图#

在某些情况下，涂鸦检测的目的不仅是清理，还包括了解这类活动在城市中的规律。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。这些地图揭示了公众报告中可能不明显的趋势，帮助城市规划者把精力集中在最需要的地方。

例如，巴西圣保罗市通过一项以研究为主导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 Google Street View 收集的全市超过 275,000 张街景图像。团队将图像中识别出的涂鸦绘制在 96 个行政区的地图上，揭示了涂鸦最密集的区域。

这种方法不再依赖零散的报告或偶尔的巡查，而是从大范围、数据驱动的视角呈现全市涂鸦情况。最终生成的地图为圣保罗市提供了宝贵资源，可用于追踪涂鸦随时间的变化，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。

视觉 AI 涂鸦检测系统的优缺点#

以下是使用计算机视觉管理涂鸦的一些主要优势：

• 减少人工工作：自动监控减少了员工实地巡查街道的需求，腾出资源用于其他任务。
• 支持预防工作：通过识别涂鸦高发区域，计算机视觉系统使城市能够重点部署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控制面板或维护应用，让工作流程更加顺畅。
• 支持自动生成报告：视觉 AI 系统可以协助定期生成报告，减轻城市工作人员的行政负担。

计算机视觉系统有助于检测涂鸦，但也有一些局限。部署此类系统时，请留意以下几点：

• 需要持续维护：摄像头、模型和软件必须定期更新和维护，以确保准确性和正常运行。
• 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审批、许可，或遵守数据保护法律。
• 语言或符号混淆：如果没有针对性的训练数据，系统可能无法正确识别使用外语、符号或俚语的涂鸦。
• 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，就可能把壁画、街头艺术或合法墙面绘画误判为涂鸦。

要点#

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。这类系统正越来越多地与维护、报告和城市规划工具集成。

如今，重点正从快速响应转向主动预防。借助更好的数据和更智能的工具，城市正在努力防患于未然，并在每个环节做出更明智的决策。

加入不断壮大的社区！浏览我们的GitHub 代码仓库了解 AI，并查看我们的许可选项，开始你的视觉 AI 项目。对医疗保健领域的 AI和农业领域的计算机视觉等创新感兴趣？访问我们的解决方案页面，了解更多！