计算机视觉在城市维护任务中的作用

维护一座城市需要投入大量工作，但其中大多数任务都不为人所知。例如，夜间维护团队会维修道路、清理垃圾、检查路灯，并确保城市保持安全、有序运行。

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。但如果放任不管，它们很快就会演变成更大的麻烦。这些日常维护工作关系到公共安全。然而，随着人口增长和市政人员有限，传统维护方式可能难以应对。

计算机视觉是 AI 的一个分支，专注于处理和理解视觉数据，它为智慧城市的日常维护提供了更快、更高效的方法。通过分析视频流或航拍图像，视觉 AI 解决方案可以自动检测和追踪问题，减轻人工团队的工作负担。

通过使用 Ultralytics YOLO11等先进的计算机视觉模型，城市可以识别垃圾、路面坑洞或掉落的树枝。目标检测和实例分割等视觉 AI 任务可以帮助维护团队迅速响应，让公共空间保持整洁、干净和安全。

图 1. 利用 Ultralytics YOLO11 的目标检测功能识别垃圾。(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，以及它带来的益处。

计算机视觉在城市维护中的应用概述#

城市管理部门正在运用计算机视觉等技术，更好地了解和管理城市基础设施。视觉数据通过无人机、摄像头和传感器采集，再使用 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型进行处理，从而快速、准确地获取洞察。

例如，在智慧城市中，计算机视觉正通过航拍图像和街道摄像头自动检测涂鸦，帮助城市团队迅速清理涂鸦，让公共空间保持宜人。

下面简要介绍一些支撑智慧城市系统的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物体。在城市维护中，这有助于团队检测交通锥、垃圾桶或损坏的路牌等需要处理的物品。
• 图像分类：根据图像的外观为整张图像分配标签。例如，可以将道路航拍图像分类为干净、有裂缝或被洪水淹没，帮助团队更高效地整理不同情况并采取应对措施。
• 目标追踪：目标追踪会跨视频帧追踪移动物体，以描绘其移动路径。在城市中，这有助于监控车辆和行人，改善交通管理和安全。
• 实例分割：这项技术可以分离同一类别物体的各个实例。在城市环境中，它可用于区分多个路灯、树木或停放的车辆，以便更好地追踪和维护。

计算机视觉在城市维护中的应用#

现在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，接下来看看它在现实世界中的一些应用。

利用 AI 检查智能基础设施#

维护地下排水管道是一项艰巨但必不可少的工作，因为管道损坏可能导致严重的健康或环境问题。现在，人们开始利用计算机视觉让这些检查更安全、更高效。配备摄像头、传感器和光探测与测距系统（LiDAR）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 是技术改善地下设施检查的一个典型案例。2016 年发生管道塌陷后，该县开始逐步减少人工检查，并转而采用自动化系统。

如今，他们使用 Elios 3 和 Asio X 等无人机安全地探索地下隧道。无人机会采集视频和传感器数据，再通过计算机视觉进行分析，以发现结构问题。改用这种方法后，该县的检查成本降低了近 40%，工作人员的作业安全性也得到提升。

图 2. Elios 3 无人机可用于污水检查。(来源)

计算机视觉在公共道路养护中的应用#

同样，养护道路和管理交通也是保障城市顺畅运行的重要工作。道路会因交通繁忙和天气影响而逐渐磨损，出现裂缝、坑洼和标志损坏等问题。

为了解决这一问题，许多城市如今正使用由计算机视觉驱动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、提升安全性、减少拥堵，并让维修更快、更准确。

这正是印度艾哈迈达巴德市为市政车辆配备 AI 行车记录仪的原因，这些记录仪会实时扫描道路。这些摄像头可以检测路面坑洞、裂缝和路面磨损，并拍摄图像、为损坏位置添加地理标签。收集到的数据会发送至控制中心，官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. 利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，而城市扩张会导致绿地缩减。不幸的是，这可能对空气质量、气温和野生动物造成负面影响。树木有助于吸收二氧化碳、降低城市温度并维护生物多样性。

为了推动绿色发展，许多城市开始使用无人机、视觉模型、LiDAR 和地理信息系统 (GIS) 来监测绿化覆盖。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。这样可以更准确地管理绿地，这对于可持续城市规划至关重要。

图 4. 利用高分辨率航拍数据识别城市树木。(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。为解决这一问题，他们启动了由森林研究所牵头的为期四年的树木普查。

他们利用无人机、LiDAR 和 GIS 绘制城市树木地图并进行监测，跟踪树种、健康状况和位置。这项技术帮助城市更有效地管理绿地，有望改善空气质量，并支持印度到 2070 年实现净零排放的目标。

视觉 AI 在城市规划和监测中的应用#

违法建设会给城市带来严重问题。它可能阻塞道路、给公共服务造成压力，并干扰规划中的开发项目。一种新兴的应对方法是使用计算机视觉来对比不同时间拍摄的航拍图像。这样可以及早发现建筑物或土地用途的细微变化，让主管部门能在问题恶化之前采取行动。

例如，在德国巴伐利亚州，研究人员开发了一些方法，利用 AI 和计算机视觉分析卫星图像与地理空间地图，以检测未经批准的建筑。他们还使用了时序数字地表模型（tDSM），用于跟踪地表高度随时间的变化。

通过结合这些工具，研究人员可以监测地表高度变化并对比图像，从而识别新建建筑。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，并维护准确的记录。

图 5. 显示城市内有记录和无记录建筑物的地图。(来源)

计算机视觉在城市维护中的优缺点#

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控大范围城市区域，从而减少人工检查的需求。
• 动态资源调配：实时分析有助于根据紧急程度安排任务，让维护工作更高效、更经济。
• 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，从而加快响应速度并减少损失。

计算机视觉系统能为城市维护提供可靠支持，但也存在一些局限。使用这些技术时，需要留意以下几个关键因素：

• 较高的初始成本：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。规模较小的市政部门起初可能难以承担这些费用。
• 隐私问题：持续的视觉监控可能会引发城市居民对监视和个人隐私的担忧。
• 基础设施挑战：老旧城市可能缺少大规模部署所需的数字基础设施（例如稳定的网络连接、电力或传感器网络）。

要点#

智慧城市正借助计算机视觉改善基础设施维护，推动城市生活转型。通过实时监控和预测性洞察，这项技术能帮助城市更快地应对问题、更高效地利用资源，并保障居民安全。越来越多的市政部门正从被动修复转向主动、数据驱动的规划。

展望未来，AI 和计算机视觉很可能会在建设更绿色、更公平、更高效的城市方面发挥更大作用。数字孪生和生成式 AI 等工具与这些技术相辅相成，让规划人员能够测试新想法、改善公共服务并缩小服务可及性差距。这些创新共同助力塑造城市环境，使城市不仅更智能、更安全，也更能响应社区的需求。

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