المدن الذكية: كيف يمكن للطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور أن تجعلها حقيقة واقعة

غالبًا ما تثبت الطرق التقليدية لمراقبة المدن الحديثة عدم فعاليتها. ونظرًا للقدر الهائل من الجهد اليدوي اللازم، فإنها تتطلب الكثير من الموارد التي قد تفتقر إليها المدينة.

علاوة على ذلك، فإن ما يجب القيام به يدويًا يكون عرضة للأخطاء.

لكن التقدم في الذكاء الاصطناعي وحلول الأجهزة ذات الصلة يمكن أن يغير الوضع قريبًا. في هذه المقالة، نريد التركيز على التعرف على الصور.
كيف يعمل؟
قبل معالجة الصور يأتي جمع الصور. ويمكن القيام بذلك إما عن طريق الطائرات بدون طيار أو الأقمار الصناعية.

يمكن تجهيز الطائرة بدون طيار بكاميرا فائقة الطيف. ويمكنه تخزين اللقطات محليًا لنقلها لاحقًا، ولكن هناك نماذج تسمح بالبث المباشر. يمكن تحليل الصور التي تم الحصول عليها من الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية من خلال خوارزمية التعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف أنماط معينة.

حسنًا، هل يبدو الأمر وكأنه تكلفة إضافية؟ دعونا نلقي نظرة على المزايا قبل القفز إلى نتيجة خاطئة.
مزايا الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية لمراقبة المنطقة
أولاً، يمكن لكل من الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية المساعدة في فحص أي مناطق وأجسام بها مشاكل على أي ارتفاع، ولكن يمكن للطائرات بدون طيار أيضًا النظر في الثقوب غير المرئية من المدار أو فحص الجسم بشكل جانبي. على عكس الفريق المأهول، لا يتعين على كلاهما التغلب على أي حواجز مادية.

ثانياً، يمكن للطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية تغطية مساحات كبيرة. وفي مرحلة تحليلية لاحقة، تسمح هذه الحقيقة باستخلاص استنتاجات أكثر دقة وتؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل.

ثالثا، من السهل نشر الطائرات بدون طيار. إنهم دائمًا على استعداد للبدء، طالما أن بطارياتهم بها ما يكفي من الشحن. الأقمار الصناعية موجودة بالفعل في السماء، وتوفر العديد من المؤسسات إمكانية الوصول إلى الصور، على سبيل المثال، من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API). ليست هناك حاجة لإرسال فريق للاستيلاء على بعض المناطق حيث أنهم يقومون بذلك بشكل منتظم.

ومن الجدير بالذكر أن دقة الصور التي تلتقطها الطائرة بدون طيار، اعتمادًا على الارتفاع، تسمح باكتشاف أوراق الأشجار وكذلك الطوب والعصي على الأرض، بينما لا تستطيع الأقمار الصناعية اكتشاف سوى الأجسام الكبيرة مثل السيارات والأشجار أو أكبر. تلك.

وبالتالي، تساعد الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية على تقليل التكاليف وزيادة كفاءة مراقبة المدينة. والسؤال الوحيد هو ماذا تفعل بالصور التي تحصل عليها منها.
أمثلة للتعرف على الصور لإدارة المدن الذكية
إن اللقطات التي التقطتها الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية تفتح الباب أمام الإبداع. نريد فقط أن نذكر بعض حالات الاستخدام التي كان علينا التعامل معها أو نجدها واعدة بشكل خاص.

البنية التحتية للمدينة

المشاكل اليومية الرئيسية لكل بلدية هي الطرق وشبكات المياه. كلاهما يغطي مسافات كبيرة ويلعبان دورًا حاسمًا في حياة المدينة. يمكن أن تؤدي البقع والتسريبات إلى إفساد التوازن ومن الأفضل اكتشافها قبل أن تبدأ في إثارة غضب المواطنين.

في AI Superior، ساعدنا عددًا قليلاً من العملاء على تنفيذ حل التحليلات الجغرافية المكانية لتحديد نقاط الضعف على الطريق التي تحتاج إلى إصلاح. يستخدم هذا الحل صور الطائرات بدون طيار وصور الأقمار الصناعية التي تتم معالجتها بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يقوم الذكاء الاصطناعي لدينا بتصنيف الأشياء المادية والمرئية التي تم تصويرها لمساعدة المشغلين على اكتشاف المشكلات السيئة بسرعة.

يمكن أن يكون هذا الأسلوب مفيدًا أيضًا في فحص علامات الطريق للتأكد من وجود العلامات الضرورية في مكانها الصحيح وعدم إعاقة حركة المرور على الطريق بسبب غيابها أو سوء حالتها.

بصورة مماثلة، صور الرادار ذو الفتحة الاصطناعية (SAR). يمكنه القيام بعمل جيد في اكتشاف التسربات في أنابيب المياه.

إدارة المرور

قد تكون خدمات المدينة مهتمة أيضًا بالصورة الديناميكية لطرقها. تتيح معرفة كثافة حركة المرور تخطيط الطرق الجديدة بشكل أكثر كفاءة، وإعادة توجيه حركة المرور أو تقسيمها لمنع الاختناقات المرورية. هذا ما يقدره عملاؤنا في الحل لدينا لتحليل حركة المرور على الطرق.

تساعد صور الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية ولقطات الفيديو على مراقبة الحوادث وعواقبها، مثل تسرب الزيت على الطرق، مما قد يسمح للسلطات بالاستجابة بسرعة وتقديم تحذيرات للسائقين المتجهين في اتجاههم.

اعتمادًا على التشريعات المحلية، يمكن استخدام الطائرات بدون طيار لقراءة لوحات الترخيص وجمع الأدلة الأخرى.

الأمن والاستجابة لحالات الطوارئ

قد تكون حالة الاستخدام الأوسع هي قضايا الأمن العام، مثل مراقبة التجمعات الكبيرة وتقديم المساعدة للموظفين الأرضيين.

تساعد الصور الملتقطة من أعلى وتقديم صورة أكبر في توجيه الجهود إلى المواقع التي تصبح خطيرة بشكل خاص، على سبيل المثال، حيث يقترب التجمع من عنق الزجاجة ويجب على الناس أن يبطئوا سرعتهم لمنع الضغط الزائد على من هم في الصفوف الأولى.

يمكن أن تصبح أحداث الاستاد أكثر أمانًا من خلال المراقبة الحية باستخدام الطائرات بدون طيار. كما هو الحال في الحالة السابقة، يساعد التعرف على الصور على التعرف بسرعة على العقد الناشئة في الحشد، حيث يمكن الضغط على الأشخاص معًا بإحكام شديد، ومنع العواقب السلبية.

مراقبة الامتثال

وبصرف النظر عن الأمن العام، لا يزال تطبيق القانون يمثل تحديًا كبيرًا للعديد من المدن. على الرغم من أن الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية لا يمكنها حل جميع المشكلات، إلا أن الصور الملتقطة من السماء يمكن أن تساعد في حالتين.

لا يتم ترك جميع مواقع البناء في حالة متوافقة. في أغلب الأحيان، قد يتردد المقاولون في تنظيف مواد البناء، أو بقايا المباني القديمة، أو غيرها من النفايات التي أنشأوها. قام AI Superior بإنشاء ملف حل للكشف عن حطام البناء الذي يعتمد على الصور التي تجمعها الطائرات بدون طيار. فهو لا يساعد فقط على تجنب عمليات التفتيش اليدوية من خلال تحديد مكان محتمل، بل يصنف أيضًا سلة المهملات مما يسمح بتقدير الأضرار وتكاليف إزالتها.

البناء غير المصرح به يمثل مشكلة أخرى. قد تختار السلطات المدنية المراقبة عبر الأقمار الصناعية – لوقف الأنشطة غير القانونية. يمكن نقل الصور التي تم الحصول عليها من الأقمار الصناعية مع المخططات المعتمدة لمنطقة معينة لاكتشاف البناء غير المصرح به. هذا النوع من المراقبة غير مقبول عالميًا في جميع البلدان حيث قد تختلف التشريعات وتكون أكثر تقييدًا في بعض المناطق.

مراقبة المناطق الترفيهية

في الواقع، لا تقتصر إدارة المدن الذكية على القبض على مخالفي القانون العام فحسب! من الممكن استخدام المزيد من حالات الاستخدام الممتعة والهادئة.

تحتاج المدن إلى النباتات، وخاصةً الكثير من الأشجار، للحفاظ على الهواء النقي وأسطحها جذابة ومريحة. تعد مراقبة نمو الأشجار والشجيرات مهمة يدوية تقليدية أخرى يمكن الاستعانة بمصادر خارجية بسهولة للأجهزة الحديثة وحلول الذكاء الاصطناعي.

الطائرات بدون طيار قادرة على توليد صور عالية الدقة إلى جانب القياسات التي كان يجب إجراؤها في السابق على الأرض. يمكن لمديري الأراضي أن يقرروا بسرعة المناطق أو النباتات المحددة التي قد تحتاج إلى رعاية إضافية والتخطيط للعمل الميداني وفقًا لذلك.
المتطلبات الأساسية للتنفيذ الناجح للتعرف على الصور في إدارة المدن الذكية
هل ترغب في بناء وتنفيذ حل المدينة الذكية بنفسك؟ يجب أن تكون على دراية بالمتطلبات الأساسية.

مصادر البيانات ومعالجة البيانات

تحتاج إما إلى الوصول إلى صور الأقمار الصناعية أو أسطول الطائرات بدون طيار للبدء. الطائرات بدون طيار غير مكلفة في الغالب، ويتم توفير صور الأقمار الصناعية من قبل بعض مقدمي الخدمة مجانًا.

وبطبيعة الحال، فإن أي مصادر مجانية ستتطلب المزيد من الجهد من جانبك لجمع البيانات التي تحتاجها وجعلها "قابلة للتحليل". تأكد من إنشاء حل مؤتمت بالكامل أو الحصول عليه، وإلا فقد تختفي ميزة عدم القيام بأي عمل يدوي.

التقدم في رؤية الكمبيوتر

ينمو المعروض من حلول رؤية الكمبيوتر بشكل كبير. تكمن الصعوبة الرئيسية في كيفية الاختيار ثم الاستفادة مما اشتريته. في أغلب الأحيان، ستحتاج إلى شخص يفهم على الأقل بعض أساسيات التعرف على الصور. على الرغم من أن غالبية موفري البرامج ينشئون واجهات مستخدم بديهية للغاية، فمن الأفضل أن تفهم ما تفعله تحت السطح لتجنب التوصل إلى استنتاجات خاطئة والقدرة على استكشاف الأخطاء وإصلاحها بسرعة باستخدام مواردك الداخلية فقط.

القوة الحسابية

ناهيك عن أن هذا النوع من البرامج يحتاج إلى جهاز يتمتع بقدرة حاسوبية كافية لتشغيله. يمكن نشر العديد من الحلول في السحابة، ولكن في هذه الحالة، لن يكون لديك عادةً تأثير كبير على بعض الجوانب التقنية. قد يؤدي نشر السحابة أيضًا إلى إثارة مخاوف تتعلق بحماية البيانات.
هل ما زال الأمر يستحق المحاولة؟
التأثير الرئيسي لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور في إدارة المدن الذكية هو زيادة كفاءة المراقبة. ومع تقليل مقدار الجهد اليدوي والتحرك نحو التشغيل الآلي، تنخفض تكاليف الصيانة، مما يحرر المزيد من الموارد المالية لاستثمار رأس المال.

ينخفض الوقت المستغرق في اكتشاف أية مشكلات، مما يسمح لك بإصلاحها قبل أن تسبب إزعاجًا أكبر أو تكلفة إضافية.

ولكن الأهم من ذلك هو أنه يمكنك تحقيق هدفك الرئيسي: مدينة ذكية جميلة وسكانها سعداء.