计算机视觉在城市维护任务中的作用

维护一座城市需要大量工作，但其中大多数任务往往不被人注意。例如，在夜间，维护团队会进行道路维修、清理垃圾、检查照明，并确保城市保持安全和正常运作。

破损的道路、堵塞的排水沟和坏掉的街灯最初看起来可能微不足道。但如果置之不理，它们很快就会演变成更严重的问题。这些日常维护任务对于公共安全至关重要。然而，随着人口增长和市政人员有限，传统的维护方法往往难以跟上需求。

Computer vision 是人工智能的一个分支，专注于处理和理解视觉数据，为智能城市的日常维护提供了一种更快、更高效的方法。通过分析视频源或航空影像，Vision AI 解决方案可以自动检测和跟踪问题，从而减轻人工团队的负担。

通过使用诸如 Ultralytics YOLO11 等先进的计算机视觉模型，城市可以轻松执行诸如识别垃圾、路面坑洼或倒塌树枝等任务。目标检测和实例分割等视觉 AI 任务可以帮助维护团队快速做出反应，并保持公共空间的整洁、清洁和安全。

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

在本文中，我们将探讨计算机视觉如何支持城市维护、一些常见应用以及它所带来的益处。让我们开始吧！

城市维护中计算机视觉概述#

城市管理部门正在使用计算机视觉等技术，以更好地理解和管理城市基础设施。视觉数据通过无人机、摄像头和传感器收集，然后使用像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型进行处理，以获得快速且准确的洞察。

例如，在智能城市中，计算机视觉正被用于通过航空影像和街头摄像头自动检测涂鸦，帮助城市团队快速清理，保持公共空间的温馨迎人。

以下是支持智能城市系统的一些核心计算机视觉任务的简要介绍：

• **目标检测：**像 Ultralytics YOLO11 这样的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，这有助于团队检测诸如交通锥、垃圾桶或损坏的路标等可能需要关注的物品。

• 图像分类： 它根据外观为整张图像分配一个标签。例如，道路的航拍照片可以被分类为干净、开裂或积水，从而帮助团队更有效地分类并应对不同的场景。

• 目标跟踪**：**跟踪用于在视频帧中跟踪移动物体以追踪其路径。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性。

• 实例分割： 该技术可以区分同一对象的各个实例。在城市环境中，它可用于区分多个街灯、树木或停放的车辆，以便进行更好的追踪和维护。

计算机视觉在城市维护中的应用#

现在我们对计算机视觉如何支持城市维护有了更好的了解，让我们探索它的一些实际应用。

利用 AI 进行智慧基础设施检测#

维护地下排水沟是一项具有挑战性但必不可少的工作，因为损坏可能导致严重的健康或环境问题。计算机视觉现在被用于使这些检查更安全、更高效。配备摄像头、传感器和激光雷达 (LiDAR) 系统的无人机被用于检查隧道，并收集有关气体水平、温度和损坏情况的实时数据。

在美国密歇根州，马科姆县是技术如何改善地下检查的一个很好的例子。在 2016 年发生管道破裂事故后，该县开始放弃人工检查，转而采用自动化系统。

现在，他们使用 Elios 3 和 Asio X 等无人机来安全地探索地下隧道。无人机收集视频和传感器数据，然后使用计算机视觉对其进行分析，以发现任何结构问题。自从改用这种方法以来，该县已将检查成本削减了近 40%，并使工作人员的工作安全得多。

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#

同理，维护道路和管理交通是保持城市顺畅运行的关键部分。由于沉重的交通和天气影响，道路会随着时间的推移而磨损，导致裂缝、路面坑洼和受损的标志。

为了解决这个问题，许多城市现在使用由计算机视觉驱动的无人机和车载摄像头来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，并使维修工作更快速、更准确。

这正是印度艾哈迈达巴德市为其市政车辆配备实时扫描道路的 AI 行车记录仪的原因。这些摄像头检测路面坑洼、裂缝和表面磨损，捕获图像并对损坏进行地理标记。收集到的数据被发送到控制中心，官方在那里生成报告和热力图以确定维修优先级，从而帮助加快道路维护。

图 3. 使用计算机视觉进行带尺寸估计的路面坑洼检测的示例。(来源)

使用计算机视觉监测城市绿色空间#

随着人口增长，城市不断扩张，而随着城市扩张，绿色空间正在萎缩。不幸的是，这可能会对空气质量、温度和野生动物产生负面影响。树木有助于吸收碳气体、冷却城市区域并支持生物多样性。

着眼于绿色发展，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。这些技术有助于绘制树木位置图、评估其健康状况，并指导保护、补种和开发工作。这有助于使绿地管理更加精准，对于可持续城市规划至关重要。

图 4. 使用高分辨率航空数据识别城市树木。(来源)

一个有趣的例子是印度新德里，该市一直饱受空气污染困扰。为了解决这个问题，他们启动了由森林研究所领导的为期四年的树木普查。

利用无人机、LiDAR 和 GIS，他们正在绘制和监测城市树木地图，追踪它们的物种、健康状况和位置。这种技术的使用正在帮助城市更有效地管理绿色空间，从而改善空气质量并支持印度实现 2070 年净零排放的目标。

Vision AI 在城市规划和监测中的应用#

非法建设在城市中造成了严重问题。它可能阻塞道路、对公共服务造成压力，并干扰规划发展。一种处理此问题的新兴方法是使用计算机视觉来比较随时间拍摄的航拍图像。这使得尽早检测建筑物或土地利用中的微小变化成为可能，从而使当局能够在问题升级前做出响应。

例如，在德国巴伐利亚州，研究人员开发了利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，以便检测违章建筑。他们还依赖于时序数字表面模型 (tDSM)，该模型可以追踪随时间推移表面标高的变化。

通过结合这些工具，研究人员可以通过监测高程偏移和比较图像来识别新的建筑。这种方法有助于地方当局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。

图 5. 一张显示城市中登记和未登记建筑的地图。(来源)

计算机视觉在城市维护中的优缺点#

以下是将计算机视觉用于智慧城市维护的一些关键好处：

• 可扩展的**覆盖范围：**计算机视觉可以使用 CCTV 或无人机等现有基础设施监控大型城市区域，从而减少对人工检查的需求。
• 动态资源使用： 实时分析有助于根据紧急程度优先处理任务，使维护工作更高效、更具成本效益。
• 更快的紧急警报： 基于 AI 的视觉系统几乎可以即时检测到火灾、事故或洪水等事件，从而实现更快的响应并减少损害。

虽然计算机视觉系统为城市维护提供了可靠的支持，但它们也存在一定的局限性。在使用这些技术时，需要牢记以下几个关键因素：

• 初始成本高： 部署计算机视觉系统需要对摄像头、传感器和 AI 基础设施进行大量前期投资。较小的城市可能最初难以负担这些费用。
• 隐私问题**：**持续的视觉监控可能会引起城市居民对监视和个人隐私的担忧。
• 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（例如，稳定的连接、电力或传感器网络）。

关键要点#

智慧城市正在通过利用计算机视觉来更好地维护基础设施从而改变城市生活。凭借实时监控和预测性洞察，这项技术帮助城市更快地响应问题、更高效地利用资源并确保居民安全。越来越多的城市正在从被动修复转向主动、数据驱动的规划。

展望未来，AI 和计算机视觉将在使城市更绿色、更公平和更高效方面发挥更大作用。数字孪生和生成式 AI 等工具通过允许规划者测试新想法、改善公共服务并缩小访问差距，对这些技术形成了补充。总之，这些创新正在帮助塑造不仅更智慧、更安全，而且更能响应社区需求的城市环境。

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