Smart Cities: Wie Drohnen, Satelliten, KI und Bilderkennung sie Wirklichkeit werden lassen

Traditionelle Methoden zur Überwachung moderner Städte erweisen sich oft als ineffizient. Aufgrund des enormen manuellen Aufwands erfordern sie viele Ressourcen, die einer Stadt möglicherweise fehlen.

Außerdem ist die manuelle Arbeit fehleranfällig.

Doch Fortschritte in der KI und entsprechenden Hardwarelösungen können die Situation bald ändern. In diesem Beitrag wollen wir uns auf die Bilderkennung konzentrieren.
Wie funktioniert es?
Vor der Bildverarbeitung steht die Bilderfassung. Diese kann entweder durch Drohnen oder Satelliten erfolgen.

Eine Drohne kann mit einer Hyperspektralkamera ausgestattet werden. Sie kann das Filmmaterial lokal speichern und später übertragen, es gibt jedoch auch Modelle, die Live-Streaming ermöglichen. Bilder, die sowohl von Drohnen als auch von Satelliten aufgenommen werden, können von einem KI-Bilderkennungsalgorithmus analysiert werden, um bestimmte Muster zu erkennen.

Klingt das nach zusätzlichen Kosten? Schauen wir uns die Vorteile an, bevor wir zu falschen Schlussfolgerungen kommen.
Vorteile von Drohnen und Satelliten für die Flächenüberwachung
Erstens können sowohl Drohnen als auch Satelliten bei der Inspektion problematischer Bereiche und Objekte in jeder Höhe helfen. Drohnen können jedoch auch in Löcher blicken, die aus der Umlaufbahn nicht sichtbar sind, oder das Objekt von der Seite inspizieren. Im Gegensatz zu einem bemannten Team müssen beide keine physischen Barrieren überwinden.

Zweitens können Drohnen und Satelliten große Gebiete abdecken. Dies ermöglicht in einer späteren Analysephase präzisere Schlussfolgerungen und führt zu besseren Entscheidungen.

Drittens sind Drohnen einfach einzusetzen. Sie sind immer startbereit, solange ihre Batterien ausreichend geladen sind. Satelliten sind bereits am Himmel und mehrere Organisationen bieten Zugriff auf die Bilder, z. B. über eine API. Es ist nicht nötig, ein Team zu schicken, um bestimmte Gebiete zu erfassen, da dies regelmäßig geschieht.

Erwähnenswert ist, dass die Auflösung der von einer Drohne aufgenommenen Bilder – abhängig von der Höhe – es ermöglicht, sogar Blätter an Bäumen sowie Ziegel und Stöcke auf dem Boden zu erkennen, während Satelliten nur Makroobjekte wie Autos und Bäume oder größere Objekte erkennen können.

Folglich helfen Drohnen und Satelliten, Kosten zu senken und die Effizienz der Stadtüberwachung zu steigern. Die einzige Frage ist, was man mit den Bildern macht, die man von ihnen erhält.
Beispiele für Bilderkennung für Smart City Management
Drohnen- und Satellitenaufnahmen öffnen der Kreativität Tür und Tor. Wir möchten hier nur einige Anwendungsfälle nennen, die wir selbst erlebt haben oder die wir für besonders vielversprechend halten.

Städtische Infrastruktur

Die größten täglichen Probleme einer jeden Gemeinde sind Straßen und Wassernetze. Beide legen riesige Entfernungen zurück und spielen eine entscheidende Rolle im Stadtleben. Flickstellen und Lecks können das Gleichgewicht stören und sollten besser erkannt werden, bevor sie die Bürger verärgern.

Bei AI Superior haben wir einigen Kunden geholfen, eine georäumliche Analyselösung zur Identifizierung von Schwachstellen auf der Straße zu implementieren, die repariert werden müssen. Diese Lösung verwendet Drohnen- und Satellitenbilder, die von KI-Algorithmen verarbeitet werden. Unsere KI kategorisiert gefilmte physische und visuelle Objekte und hilft den Bedienern, schwerwiegende Probleme schnell zu erkennen.

Dieser Ansatz kann auch bei der Überprüfung von Fahrbahnmarkierungen hilfreich sein, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Markierungen vorhanden sind und der Straßenverkehr nicht durch ihr Fehlen oder ihren schlechten Zustand behindert wird.

Ähnlich, Synthetic Aperture Radar (SAR) Bilder kann beim Aufspüren von Lecks in Wasserleitungen gute Arbeit leisten.

Verkehrsregelung

Auch Stadtverwaltungen könnten an einem dynamischen Bild ihrer Straßen interessiert sein. Wenn man die Verkehrsintensität kennt, kann man neue Straßen effizienter planen und den Verkehr umleiten oder aufteilen, um Staus zu vermeiden. Das ist es, was unsere Kunden schätzen. in unserer Lösung zur Straßenverkehrsanalyse.

Mithilfe von Drohnen- und Satellitenbildern sowie Videoaufzeichnungen können Unfälle und ihre Folgen, wie etwa Öllecks auf den Straßen, überwacht werden. So könnten die Behörden rasch reagieren und Autofahrer, die in ihre Richtung fahren, warnen.

Abhängig von der örtlichen Gesetzgebung können Drohnen zum Lesen von Nummernschildern und zum Sammeln anderer Beweise eingesetzt werden.

Sicherheit und Notfallmaßnahmen

Ein breiterer Anwendungsfall wären allgemeine Sicherheitsprobleme, wie etwa die Überwachung großer Menschenansammlungen und die Unterstützung des Bodenpersonals.

Von oben aufgenommene Bilder, die einen Gesamtüberblick vermitteln, helfen dabei, die Kräfte auf die Stellen zu lenken, die besonders gefährlich sind. Zum Beispiel dort, wo sich eine Kundgebung einem Engpass nähert und die Leute langsamer fahren sollten, um zu viel Druck auf die Personen in den ersten Reihen zu vermeiden.

Stadionveranstaltungen können durch eine drohnenbasierte Live-Überwachung sicherer werden. Wie schon im vorherigen Fall hilft die Bilderkennung, entstehende Knoten in der Menge, in denen Menschen zu dicht zusammengedrängt werden können, frühzeitig zu erkennen und negativen Folgen vorzubeugen.

Compliance-Überwachung

Neben der öffentlichen Sicherheit bleibt die Strafverfolgung für viele Städte eine große Herausforderung. Obwohl Drohnen und Satelliten nicht alle Probleme lösen können, können Bilder aus der Luft in zwei Fällen hilfreich sein.

Nicht alle Baustellen werden in einem ordnungsgemäßen Zustand hinterlassen. Häufig zögern die Bauunternehmer, Baumaterialien, Reste alter Gebäude oder anderen Müll, den sie erzeugt haben, zu entsorgen. AI Superior hat eine Lösung zur Bauschutterkennung das auf Bildern basiert, die von Drohnen aufgenommen wurden. Es hilft nicht nur, manuelle Inspektionen zu vermeiden, indem es mögliche Stellen identifiziert, sondern klassifiziert auch den Müll, sodass der Schaden und die Kosten seiner Beseitigung abgeschätzt werden können.

Ein weiteres Problem sind nicht genehmigte Bauvorhaben. Die Behörden können sich für satellitengestützte Überwachung entscheiden, um illegale Aktivitäten zu unterbinden. Satellitenbilder können zusammen mit den genehmigten Plänen für ein bestimmtes Gebiet übermittelt werden, um nicht genehmigte Bauvorhaben aufzudecken. Diese Art der Überwachung ist nicht in allen Ländern allgemein akzeptiert, da die Gesetze in manchen Regionen unterschiedlich und restriktiver sein können.

Beobachtung von Erholungsgebieten

Tatsächlich geht es beim Smart City Management nicht nur darum, Gesetzesbrecher zu fassen! Es sind auch angenehmere und friedlichere Anwendungsfälle möglich.

Städte brauchen Pflanzen, insbesondere viele Bäume, um die Luft frisch und ihre Oberflächen attraktiv und gemütlich zu halten. Das Beobachten des Wachstums von Bäumen und Sträuchern ist eine weitere traditionell manuelle Aufgabe, die problemlos an moderne Hardware- und KI-Lösungen ausgelagert werden kann.

Drohnen können hochauflösende Bilder erzeugen und Messungen durchführen, die früher am Boden durchgeführt werden mussten. Landverwalter können schnell entscheiden, welche Flächen oder bestimmte Pflanzen möglicherweise zusätzliche Pflege benötigen, und die Feldarbeit entsprechend planen.
Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung der Bilderkennung im Smart City Management
Sie möchten selbst eine Smart City-Lösung entwickeln und umsetzen? Dann sollten Sie sich über die wichtigsten Voraussetzungen im Klaren sein.

Datenquellen und Datenverarbeitung

Um starten zu können, benötigen Sie entweder Zugang zu Satellitenbildern oder eine Drohnenflotte. Drohnen sind meist preiswert und Satellitenbilder werden von manchen Anbietern kostenlos zur Verfügung gestellt.

Natürlich erfordern kostenlose Quellen mehr Aufwand Ihrerseits, um die benötigten Daten zu sammeln und „analysierbar“ zu machen. Stellen Sie sicher, dass Sie eine vollautomatische Lösung erstellen oder erhalten, da sonst der Vorteil, keine manuelle Arbeit zu erledigen, möglicherweise verloren geht.

Fortschritte in der Computervision

Das Angebot an Computer-Vision-Lösungen wächst exponentiell. Die größte Schwierigkeit besteht darin, eine Auswahl zu treffen und dann das Gekaufte zu nutzen. Meistens benötigen Sie eine Person, die zumindest einige Grundlagen der Bilderkennung versteht. Obwohl die meisten Softwareanbieter sehr intuitive Benutzeroberflächen erstellen, sollten Sie besser verstehen, was hinter der Oberfläche passiert, um falsche Schlussfolgerungen zu vermeiden und eine schnelle Fehlerbehebung nur mit Ihren internen Ressourcen durchführen zu können.

Rechenleistung

Ganz zu schweigen davon, dass diese Art von Software eine Maschine mit ausreichender Rechenleistung benötigt, um ausgeführt zu werden. Viele Lösungen können in einer Cloud bereitgestellt werden, aber in diesem Fall haben Sie in der Regel wenig Einfluss auf bestimmte technische Aspekte. Die Bereitstellung in der Cloud kann auch Datenschutzbedenken aufwerfen.
Ist es immer noch einen Versuch wert?
Der Haupteffekt des Einsatzes von KI und Bilderkennungstechniken im Smart City-Management ist eine erhöhte Überwachungseffizienz. Indem Sie den manuellen Aufwand reduzieren und in Richtung Automatisierung gehen, sinken die Wartungskosten und es werden mehr finanzielle Mittel für Investitionen frei.

Der Zeitaufwand zum Erkennen von Problemen verringert sich, sodass Sie diese beheben können, bevor sie größere Unannehmlichkeiten oder zusätzliche Kosten verursachen.

Aber was am wichtigsten ist: Sie können Ihr Hauptziel erreichen: eine schöne Smart City mit glücklichen Einwohnern.