Khám phá cách các thành phố thông minh sử dụng hệ thống phát hiện graffiti bằng AI và công nghệ thị giác máy tính để cải thiện việc bảo trì không gian công cộng bằng cách giải quyết nhanh chóng các vấn đề về graffiti.
Graffiti, bao gồm chữ viết, hình vẽ hoặc ký hiệu, có thể kể nhiều câu chuyện. Nó tô điểm thêm màu sắc và cá tính cho các bức tường thành phố và được sử dụng để thể hiện quan điểm. Mặc dù đôi khi graffiti được coi là nghệ thuật, nhưng thường thì nó được thực hiện mà không có sự cho phép. Trên thực tế, graffiti thường xuất hiện vào ban đêm trên các tòa nhà, cầu và tàu hỏa, và việc dọn dẹp chúng tốn thời gian, nguồn lực và công sức.
Các thành phố trên khắp thế giới chi hàng triệu đô la để cố gắng giữ cho không gian công cộng sạch sẽ. Chỉ riêng tại Hoa Kỳ, chi phí dọn dẹp graffiti lên tới hơn 12 tỷ đô la mỗi năm. Ngoài ra, ở nhiều thành phố, việc đi trước graffiti là một thách thức đáng kể. Chỉ có một số ít đội dọn dẹp và họ không thể có mặt ở mọi nơi cùng một lúc.
Đó là lý do tại sao các nhà quy hoạch đô thị hiện đang chuyển sang thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc phân tích và diễn giải hình ảnh. Sử dụng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 , camera hỗ trợ AI có thể được sử dụng để quét nhanh các bức tường thành phố, phát hiện graffiti theo thời gian thực và xác định chính xác vị trí để các nhóm phản ứng.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách thị giác máy tính được sử dụng để nhận dạng graffiti tự động trong các thành phố thông minh. Hãy bắt đầu nào!
Các thành phố thông minh đang sử dụng công nghệ tiên tiến để xử lý các thách thức hàng ngày hiệu quả hơn. Cụ thể, họ đang tận dụng các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 để phân tích dữ liệu trực quan, giám sát không gian công cộng và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn dựa trên dữ liệu trên nhiều hệ thống đô thị khác nhau.
Sau đây là một số cách phổ biến mà Vision AI đang được sử dụng trong các thành phố thông minh:
Bây giờ chúng ta đã khám phá cách công nghệ thị giác máy tính giúp các thành phố thông minh hơn, hãy cùng xem xét kỹ hơn lý do tại sao công nghệ này đặc biệt cần thiết cho việc nhận dạng graffiti tự động.
Theo truyền thống, các thành phố đã sử dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau để quản lý graffiti. Một số dựa vào các báo cáo công khai, trong khi những thành phố khác cử các nhóm đến kiểm tra các điểm nóng đã biết. Trong một số trường hợp, ứng dụng di động cho phép cư dân gửi khiếu nại hoặc tải hình ảnh lên. Mặc dù các phương pháp này có thể hữu ích, nhưng chúng tốn thời gian, phụ thuộc nhiều vào đầu vào của con người và thường không thể cung cấp phạm vi phủ sóng toàn thành phố.
Tầm nhìn máy tính cung cấp cho các thành phố một cách nhanh hơn và đáng tin cậy hơn để quản lý graffiti. Các hệ thống nhận dạng graffiti tự động thường dựa vào hai nhiệm vụ chính của tầm nhìn máy tính : phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng.
Trong bước đầu tiên, phân loại hình ảnh sẽ phân tích một bức ảnh để xác định xem nó có phải là graffiti, nghệ thuật đường phố hay bề mặt sạch không. Nếu tìm thấy graffiti, phát hiện vật thể sẽ xác định chính xác vị trí của nó trong hình ảnh. Điều này cho phép các nhóm thành phố phản ứng nhanh chóng và chính xác. Theo thời gian, dữ liệu giúp xác định xu hướng để các thành phố có thể nhắm mục tiêu vào các điểm nóng thường xuyên và cải thiện các nỗ lực phòng ngừa.
Nhiều thành phố đang thử nghiệm những cách mới để xử lý graffiti. Thay vì chỉ phụ thuộc vào tuần tra hoặc báo cáo công khai, họ đang bắt đầu sử dụng các mô hình thị giác máy tính có thể phát hiện, xác định và thậm chí giúp dọn sạch graffiti. Hãy cùng xem một số thành phố đang sử dụng những công cụ mới này như thế nào.
Các phương tiện dịch vụ công hiện đang được sử dụng ở nhiều thành phố để giúp phát hiện graffiti trong các tuyến tuần tra thường xuyên của họ. Bằng cách trang bị các giải pháp thị giác máy tính cho những phương tiện này, các thành phố có thể quét đường phố theo thời gian thực mà không cần thêm tuần tra. Điều này giúp dễ dàng phát hiện graffiti sớm và gửi cảnh báo cho các đội dọn dẹp trước khi vấn đề lan rộng.
Tempe, Arizona, là một ví dụ tuyệt vời về một thành phố sử dụng công nghệ này. Thành phố đã hợp tác với các tổ chức địa phương để phát triển một hệ thống sử dụng camera gắn trên các phương tiện dịch vụ công cộng. Khi những phương tiện này di chuyển qua các khu phố, chúng sẽ chụp ảnh các bức tường và không gian công cộng.
Một mô hình Vision AI đã phân tích hình ảnh và đánh dấu bất kỳ hình vẽ bậy nào mà nó phát hiện. Kết quả được gửi đến bảng điều khiển trực tiếp để ban quản lý có thể kiểm tra các bản cập nhật trên điện thoại của họ và phản hồi nhanh chóng. Điều này giúp Tempe hành động nhanh hơn và giảm khiếu nại của công chúng.
Tương tự như vậy, tại Lisbon, thủ đô của Bồ Đào Nha, một hệ thống chứng minh khái niệm đã được phát triển bằng cách sử dụng camera gắn trên xe cộ trong thành phố để tự động phát hiện graffiti.
Graffiti có thể xuất hiện ở những nơi khó hoặc không an toàn để tiếp cận, như cầu vượt, đường hầm và các công trình trên cao. Việc dọn dẹp ở những khu vực này thường đòi hỏi thêm thiết bị, chi phí tăng thêm và nhiều thời gian hơn. Để cải thiện sự an toàn và tốc độ, một số thành phố đang bắt đầu sử dụng máy bay không người lái có thể phát hiện và xóa graffiti mà không cần đội ngũ nhân viên thủ công tại chỗ.
Ví dụ, Seattle, một thành phố lớn ở Tiểu bang Washington, gần đây đã triển khai giải pháp dựa trên máy bay không người lái để giám sát các khu vực khó tiếp cận. Máy bay không người lái được trang bị camera và dụng cụ phun sơn. Chúng có thể quét các bề mặt công cộng để tìm dấu vết và khi phát hiện ra graffiti, chúng sẽ sử dụng máy phun sơn tích hợp để sơn lên và che phủ.
Các nỗ lực phát hiện graffiti của Seattle cũng bao gồm các camera chạy bằng năng lượng mặt trời được lắp đặt tại các điểm nóng graffiti đã biết. Các camera này theo dõi hoạt động và gửi cảnh báo khi có người đến gần vị trí được gắn thẻ. Bằng cách kết hợp máy bay không người lái với các điểm giám sát cố định, Seattle có thể phản ứng nhanh hơn với graffiti và giảm thiểu rủi ro vật lý cho đội bảo trì.
Trong một số trường hợp, phát hiện graffiti không chỉ là về việc dọn dẹp - mà còn là về việc hiểu các mô hình hoạt động như vậy trên khắp thành phố. Với sự trợ giúp của AI, các thành phố hiện có thể biến hình ảnh ở cấp độ đường phố thành bản đồ trực quan cho thấy nơi graffiti xảy ra thường xuyên nhất. Những bản đồ này tiết lộ các xu hướng có thể không rõ ràng thông qua các báo cáo công khai và giúp các nhà quy hoạch thành phố tập trung nỗ lực của họ vào nơi cần nhất.
Ví dụ, São Paulo, một thành phố ở Brazil, đã khám phá cách tiếp cận này thông qua một nghiên cứu điển hình. Một nhóm đã sử dụng thị giác máy tính để phân tích hơn 275.000 hình ảnh cấp đường phố từ khắp thành phố, được thu thập bằng Google Chế độ xem phố. Các hình vẽ graffiti được xác định trong những hình ảnh này được lập bản đồ trên 96 quận, cho thấy nơi tập trung nhiều hình vẽ graffiti nhất.
Thay vì dựa vào các báo cáo rải rác hoặc các cuộc kiểm tra thỉnh thoảng, cách tiếp cận này cung cấp góc nhìn quy mô lớn, dựa trên dữ liệu về graffiti trên khắp thành phố. Bản đồ kết quả đã cung cấp cho São Paulo một nguồn tài nguyên có giá trị để theo dõi các thay đổi theo thời gian và hỗ trợ các nỗ lực dọn dẹp, phòng ngừa và quy hoạch đô thị có mục tiêu hơn.
Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ thị giác máy tính để quản lý graffiti:
Mặc dù hệ thống thị giác máy tính hữu ích trong việc phát hiện graffiti, nhưng chúng cũng có một số hạn chế. Sau đây là một số điều cần lưu ý khi triển khai các hệ thống như vậy:
Phát hiện graffiti chỉ là một ví dụ về cách thị giác máy tính đang biến đổi cách các thành phố quản lý không gian công cộng. Các hệ thống này ngày càng được tích hợp với các công cụ bảo trì, báo cáo và quy hoạch thành phố.
Trọng tâm đang chuyển từ phản ứng nhanh sang nhận thức chủ động. Với dữ liệu tốt hơn và các công cụ thông minh hơn, các thành phố đang hướng tới việc ngăn ngừa các vấn đề trước khi chúng bắt đầu và đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong từng bước.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về AI và xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn. Bạn có quan tâm đến các sáng kiến như AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong nông nghiệp không? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR