计算机视觉在城市维护工作中的作用

维护一个城市需要做很多工作，但其中大部分工作都不为人知。例如，在夜间，维护团队要修复道路、清理垃圾、检查灯光，确保城市保持安全和正常运转。

破损的道路、堵塞的下水道和损坏的路灯最初看起来可能是小事。但如果任其发展，很快就会变成大问题。这些日常维护任务对公共安全非常重要。然而，随着人口的增长和市政人员的有限，传统的维护方法很难跟上。

计算机视觉是人工智能的一个分支，专注于处理和理解视觉数据，为智慧城市的日常维护提供了一种更快、更高效的方法。通过分析视频馈送或航空图像，视觉人工智能解决方案可以自动检测和跟踪问题，减轻人工团队的负担。

通过使用Ultralytics YOLO11 等先进的计算机视觉模型，城市可以轻松执行识别垃圾、坑洼或倒下的树枝等任务。物体检测和实例分割等视觉人工智能任务可以帮助维护团队快速做出反应，保持公共空间的整洁、干净和安全。

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在本文中，我们将探讨计算机视觉如何支持城市维护工作、一些常见的应用及其带来的好处。让我们开始吧！

城市维护中的计算机视觉概述

城市当局正在利用计算机视觉等技术来更好地了解和管理城市基础设施。通过无人机、摄像头和传感器收集可视数据，然后使用 YOLO11 等计算机视觉模型进行处理，以获得快速准确的洞察力。 

例如，在智慧城市中，计算机视觉正被用于通过航拍图像和街道摄像头自动检测涂鸦，帮助城市团队快速清理涂鸦，保持公共空间的温馨。

以下是实现智能城市系统的一些关键计算机视觉任务的一瞥

• 物体检测：YOLO11 等计算机视觉模型可以识别和定位图像或视频馈送中的特定物体。在城市维护中，这可以帮助团队检测到需要注意的交通锥、垃圾桶或破损的路标等物品。

• 图像分类： 它根据图像的外观为整幅图像指定一个标签。例如，航拍的道路可以分为干净、裂缝或水浸，帮助团队更有效地分类和应对不同的情况。

• 对象跟踪:跟踪用于在视频帧中跟踪移动物体，以追踪其运动轨迹。在城市中，它有助于监控车辆和行人，改善交通管理和安全。

• 实例分割： 这种技术可以将同一物体的各个实例分离开来。在城市环境中，它可用于区分多个路灯、树木或停放的车辆，以便更好地跟踪和维护。

城市维护应用中的计算机视觉

既然我们已经对计算机视觉如何支持城市维护有了更深入的了解，那就让我们来探索一下它在现实世界中的一些应用。

利用人工智能进行智能基础设施检测

维护地下排水管道是一项具有挑战性但又必不可少的工作，因为损坏会导致严重的健康或环境问题。现在，计算机视觉技术的应用使这些检查工作变得更加安全和高效。装有摄像头、传感器和光探测与测距（LiDAR）系统的无人机被用来检查隧道，并收集有关气体含量、温度和损坏情况的实时数据。

在美国密歇根州，马科姆县（Macomb County）是一个很好的例子，说明了技术是如何改进地下检查工作的。2016 年发生管道坍塌事故后，该县开始放弃人工检查，转而使用自动化系统。 

现在，他们使用 Elios 3 和 Asio X 等无人机安全地探索地下隧道。无人机收集视频和传感器数据，然后通过计算机视觉进行分析，以发现任何结构性问题。自从改用这种方法后，该县的检查成本降低了近 40%，工作人员的工作也更加安全。

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公共道路工程计算机视觉

同样，维护道路和管理交通也是保持城市平稳运行的关键部分。由于交通繁忙和天气原因，道路会随着时间的推移而磨损，导致裂缝、坑洼和标志损坏。 

为了解决这个问题，许多城市现在都在使用无人机和车载摄像头，利用计算机视觉技术实时监控路况和交通。这项技术有助于及早发现问题，提高安全性，减少拥堵，并使维修更快、更准确。

正因如此，印度艾哈迈达巴德市为市政车辆配备了人工智能驱动的仪表盘摄像机，可实时扫描道路。这些摄像头能检测到坑洞、裂缝和路面磨损，捕捉图像并对损坏情况进行地理标记。收集到的数据被发送到控制中心，由官员生成报告和热图，确定维修的优先次序，从而帮助加快道路维护。

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利用计算机视觉监控城市绿地

随着人口的增加，城市不断扩大，而随着城市的扩大，绿地也随之缩小。不幸的是，这会对空气质量、温度和野生动物造成负面影响。树木有助于吸收碳气体、冷却城市地区和支持生物多样性。 

为了实现绿色发展，许多城市开始使用无人机、视觉模型、激光雷达和地理信息系统（GIS）来监测绿化覆盖情况。这些技术有助于绘制树木位置图、评估树木健康状况，并指导保护、补种和开发工作。这有助于提高绿地管理的准确性，对可持续城市规划至关重要。

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一个有趣的例子是印度新德里，该市一直在与空气污染作斗争。为了解决这个问题，他们在森林研究所的领导下开展了为期四年的树木普查。 

他们利用无人机、激光雷达和地理信息系统，对城市树木进行测绘和监测，跟踪树木的种类、健康状况和位置。这项技术的使用有助于城市更有效地管理绿地，从而改善空气质量，支持印度到 2070 年实现净零排放的目标。

城市规划和监测中的视觉人工智能应用

违章建筑给城市带来严重问题。它可能堵塞道路，给公共服务带来压力，并干扰规划发展。一种新兴的处理方法是利用计算机视觉来比较一段时间内拍摄的航空图像。这样，即使是建筑物或土地使用方面的微小变化，也能及早发现，使有关部门能够在问题升级之前采取应对措施。

例如，在德国巴伐利亚州，研究人员开发了使用人工智能和计算机视觉分析卫星图像和地理空间地图的方法，以检测未经授权的建筑物。他们还依赖于时态数字地表模型（tDSM），该模型可跟踪地表海拔随时间的变化。 

结合这些工具，研究人员可以通过监测高程变化和对比图像来识别新建筑。这种方法有助于地方政府更有效地执行建筑法规，规划可持续发展，并保持准确的记录。

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计算机视觉在城市维护中的利弊

以下是将计算机视觉用于智能城市维护的一些主要优势：

• 可扩展 覆盖面广：计算机视觉可以利用现有的基础设施（如闭路电视或无人机）监控大片城区，减少人工检查的需要。
  
  
• 动态资源利用：实时分析有助于根据紧急程度确定任务的优先次序，从而提高维护效率和成本效益。
  
  
• 更快的紧急警报：人工智能驱动的视觉系统几乎可以立即检测到火灾、事故或洪水等事件，从而更快地做出反应，减少损失。

虽然计算机视觉系统为维护城市提供了可靠的支持，但它们也有一定的局限性。以下是使用这些技术时需要注意的几个关键因素：

• 初始成本高： 部署计算机视觉系统需要对摄像头、传感器和人工智能基础设施进行大量前期投资。规模较小的市政当局在初期可能难以承受这些费用。
  
  
• 隐私问题: 持续的可视监控可能会引起城市居民对监控和个人隐私的担忧。
  
  
• 基础设施挑战： 老旧城市可能缺乏大规模实施所需的数字基础设施（如稳定的连接、电力或传感器网络）。

主要收获

通过利用计算机视觉更好地维护基础设施，智慧城市正在改变城市生活。通过实时监控和预测性洞察，这项技术可以帮助城市更快地解决问题，更有效地利用资源，并保证居民的安全。越来越多的城市正在从被动的修复转变为主动的、数据驱动的规划。

展望未来，人工智能和计算机视觉可能会在使城市更环保、更公平、更高效方面发挥更大作用。数字孪生和生成式人工智能等工具与这些技术相辅相成，使规划者能够测试新想法、改善公共服务并缩小交通差距。这些创新技术正在共同帮助塑造不仅更智能、更安全，而且更能满足社区需求的城市环境。

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