计算机视觉在城市维护任务中的作用

城市维护需要投入大量工作，但其中大多数任务都不为人所注意。例如，夜间维护团队会修复道路、清理垃圾、检查照明，并确保城市保持安全和正常运转。

破损的道路、堵塞的排水沟和损坏的路灯起初可能看起来只是小问题。但如果不加处理，它们很快就会演变成更大的问题。这些日常维护任务对于公共安全十分重要。然而，随着人口增长和市政工作人员数量有限，传统维护方法可能难以跟上需求。

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。它为智慧城市中的日常维护提供了更快速、更高效的方法。通过分析视频流或航空图像，Vision AI 解决方案可以自动检测和跟踪问题，减轻人工团队的负担。

借助 Ultralytics YOLO11 等先进的计算机视觉模型，城市可以轻松完成识别垃圾、坑洼或掉落树枝等任务。Vision AI 任务（例如目标检测和实例分割）可以帮助维护团队快速响应，让公共空间保持整洁、干净和安全。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO11 的目标检测功能检测垃圾。（来源）

本文将探讨计算机视觉如何支持城市维护、一些常见应用及其带来的益处。让我们开始吧！

计算机视觉在城市维护中的概览#

城市管理部门正在使用计算机视觉等技术，更好地了解和管理城市基础设施。无人机、摄像头和传感器会收集视觉数据，然后利用 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型进行处理，从而获得快速且准确的洞察。

例如，在智慧城市中，计算机视觉正通过航空图像和街道层面的摄像头自动检测涂鸦，帮助城市团队快速清理涂鸦，让公共空间更具吸引力。

以下是支持智慧城市系统的一些关键计算机视觉任务：

• 目标检测： Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型可以识别并定位图像或视频流中的特定对象。在城市维护中，这有助于团队检测可能需要处理的交通锥、垃圾箱或损坏的街道标志等物品。

• 图像分类： 根据图像的外观，为整张图像分配一个标签。例如，可以将道路的航空图像分类为干净、有裂缝或被洪水淹没，帮助团队更高效地区分并应对不同情况。

• 目标跟踪**：**目标跟踪用于跨视频帧跟踪移动对象，以追踪其路径。在城市中，它有助于监控车辆和行人，从而改善交通管理和安全。

• 实例分割： 这种技术可以分离同一对象的各个实例。在城市环境中，它可用于区分多个路灯、树木或停放的车辆，以便更好地进行跟踪和维护。

计算机视觉在城市维护中的应用#

现在我们已经更好地了解了计算机视觉如何支持城市维护，下面来看看它在现实世界中的一些应用。

利用 AI 进行智能基础设施检查#

维护地下排水系统是一项充满挑战但十分重要的工作，因为损坏可能导致严重的健康或环境问题。如今，计算机视觉正被用于让这些检查更安全、更高效。配备摄像头、传感器和光探测与测距 (LiDAR) 系统的无人机可用于检查隧道，并实时收集气体浓度、温度和损坏情况等数据。

在美国密歇根州，Macomb County 是技术改善地下检查的一个典型例子。2016 年发生管道坍塌后，该县开始逐步减少人工检查，并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，以发现任何结构问题。采用这种方法后，该县将检查成本降低了近 40%，也让工作人员的作业安全性大幅提高。

图 2. Elios 3 无人机可用于污水检查。（来源）

用于公共道路工程的计算机视觉#

同样，维护道路和管理交通是维持城市顺畅运行的关键部分。道路会因繁重交通和天气影响而随时间逐渐损坏，导致出现裂缝、坑洼和受损标志。

为了解决这一问题，许多城市现在使用搭载计算机视觉的无人机和车载摄像头，实时监控道路状况和交通。这项技术有助于及早发现问题、提高安全性、减少拥堵，并让维修工作更快速、更准确。

这正是印度艾哈迈达巴德市为市政车辆配备 AI 驱动行车记录仪的原因，这些设备会实时扫描道路。这些摄像头检测坑洼、裂缝和路面磨损，同时拍摄图像并为损坏位置添加地理标签。收集的数据会发送到控制中心，工作人员在那里生成报告和热力图，以确定维修优先级，从而加快道路维护。

图 3. 使用计算机视觉检测坑洼并估算尺寸的示例。（来源）

利用计算机视觉监测城市绿地#

随着人口增长，城市不断扩张；而随着城市扩张，绿地却在减少。不幸的是，这会对空气质量、温度和野生动物产生负面影响。树木有助于吸收碳气体、降低城市区域温度并支持生物多样性。

为了推进绿色发展，许多城市开始使用无人机、视觉模型、LiDAR 和地理信息系统 (GIS) 监测绿化覆盖。这些技术有助于绘制树木位置、评估树木健康状况，并指导保护、重新种植和开发工作。这能让绿地管理更加准确，也成为可持续城市规划的重要基础。

图 4. 使用高分辨率航空数据识别城市树木。（来源）

印度新德里就是一个有趣的例子，该市一直受到空气污染困扰。为了解决这一问题，他们启动了由森林研究所主导的为期四年的树木普查。

他们利用无人机、LiDAR 和 GIS 绘制并监测城市树木——跟踪树木的物种、健康状况和位置。这项技术正在帮助该市更有效地管理绿地，从而改善空气质量，并支持印度在 2070 年实现净零排放的目标。

Vision AI 在城市规划和监测中的应用#

违法建设会在城市中造成严重问题。它可能堵塞道路、给公共服务带来压力，并干扰规划中的发展。一种新兴的处理方法是使用计算机视觉比较不同时间拍摄的航空图像。这样可以及早检测建筑物或土地利用方式的细微变化，使管理部门能够在问题恶化前作出响应。

例如，在德国巴伐利亚州，研究人员开发了利用 AI 和计算机视觉分析卫星图像及地理空间地图的方法，以检测未经授权的建筑。他们还使用了时序数字表面模型 (tDSM)，用于跟踪地表高程随时间的变化。

通过结合这些工具，研究人员可以监测高程变化并比较图像，从而识别新建建筑。这种方法有助于地方管理部门更有效地执行建筑法规、规划可持续发展，并维护准确的记录。

图 5. 显示城市中有记录和无记录建筑的地图。（来源）

计算机视觉用于城市维护的优缺点#

以下是使用计算机视觉进行智慧城市维护的一些主要优势：

• 可扩展的 覆盖范围： 计算机视觉可以利用 CCTV 或无人机等现有基础设施监测大面积城市区域，减少人工检查的需求。
• 动态资源利用： 实时分析有助于根据紧急程度确定任务优先级，让维护工作更加高效且经济。
• 更快速的紧急警报： AI 驱动的视觉系统几乎可以即时检测火灾、事故或洪水等事件，从而实现更快速的响应并减少损失。

虽然计算机视觉系统能够为城市维护提供可靠支持，但它们也存在一定局限性。使用这些技术时，需要注意以下几个关键因素：

• 高昂的初始成本： 部署计算机视觉系统需要在摄像头、传感器和 AI 基础设施方面进行大量前期投资。规模较小的市政机构可能会发现，初期承担这些费用颇具挑战。
• 隐私问题： 持续的视觉监控可能引发城市居民对监视和个人隐私的担忧。
• 基础设施挑战： 老城区可能缺乏大规模实施所需的数字基础设施（例如稳定的连接、电力或传感器网络）。

要点总结#

智慧城市正在利用计算机视觉更好地维护基础设施，从而改变城市生活。借助实时监控和预测性洞察，这项技术能够帮助城市更快速地响应问题、更高效地利用资源，并保障居民安全。越来越多的市政机构正从被动修复转向主动的、数据驱动的规划。

展望未来，AI 和计算机视觉可能会在让城市更加绿色、公平和高效方面发挥更大作用。数字孪生和生成式 AI 等工具通过帮助规划人员测试新想法、改善公共服务并缩小获取服务的差距，为这些技术提供了补充。总的来说，这些创新正在帮助塑造不仅更智能、更安全，而且更能响应社区需求的城市环境。

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