{"id":12199,"date":"2022-03-31T11:51:20","date_gmt":"2022-03-31T11:51:20","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12199"},"modified":"2023-11-27T13:59:16","modified_gmt":"2023-11-27T13:59:16","slug":"image-recognition-for-smart-cities","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/image-recognition-for-smart-cities\/","title":{"rendered":"Smart Cities: Wie Drohnen, Satelliten, KI und Bilderkennung sie Wirklichkeit werden lassen"},"content":{"rendered":"

Traditionelle Methoden zur \u00dcberwachung moderner St\u00e4dte erweisen sich oft als ineffizient. Aufgrund des enormen manuellen Aufwands erfordern sie viele Ressourcen, die einer Stadt m\u00f6glicherweise fehlen.<\/p>\n

Au\u00dferdem ist die manuelle Arbeit fehleranf\u00e4llig.<\/p>\n

Doch Fortschritte in der KI und entsprechenden Hardwarel\u00f6sungen k\u00f6nnen die Situation bald \u00e4ndern. In diesem Beitrag wollen wir uns auf die Bilderkennung konzentrieren.
\nWie funktioniert es?<\/span>
\nVor der Bildverarbeitung steht die Bilderfassung. Diese kann entweder durch Drohnen oder Satelliten erfolgen.<\/p>\n

Eine Drohne kann mit einer Hyperspektralkamera ausgestattet werden. Sie kann das Filmmaterial lokal speichern und sp\u00e4ter \u00fcbertragen, es gibt jedoch auch Modelle, die Live-Streaming erm\u00f6glichen. Bilder, die sowohl von Drohnen als auch von Satelliten aufgenommen werden, k\u00f6nnen von einem KI-Bilderkennungsalgorithmus analysiert werden, um bestimmte Muster zu erkennen.<\/p>\n

Klingt das nach zus\u00e4tzlichen Kosten? Schauen wir uns die Vorteile an, bevor wir zu falschen Schlussfolgerungen kommen.
\nVorteile von Drohnen und Satelliten f\u00fcr die Fl\u00e4chen\u00fcberwachung<\/span>
\nErstens k\u00f6nnen sowohl Drohnen als auch Satelliten bei der Inspektion problematischer Bereiche und Objekte in jeder H\u00f6he helfen. Drohnen k\u00f6nnen jedoch auch in L\u00f6cher blicken, die aus der Umlaufbahn nicht sichtbar sind, oder das Objekt von der Seite inspizieren. Im Gegensatz zu einem bemannten Team m\u00fcssen beide keine physischen Barrieren \u00fcberwinden.<\/p>\n

Zweitens k\u00f6nnen Drohnen und Satelliten gro\u00dfe Gebiete abdecken. Dies erm\u00f6glicht in einer sp\u00e4teren Analysephase pr\u00e4zisere Schlussfolgerungen und f\u00fchrt zu besseren Entscheidungen.<\/p>\n

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. \u00fcber eine API. Es ist nicht n\u00f6tig, ein Team zu schicken, um bestimmte Gebiete zu erfassen, da dies regelm\u00e4\u00dfig geschieht.<\/p>\n

Erw\u00e4hnenswert ist, dass die Aufl\u00f6sung der von einer Drohne aufgenommenen Bilder \u2013 abh\u00e4ngig von der H\u00f6he \u2013 es erm\u00f6glicht, sogar Bl\u00e4tter an B\u00e4umen sowie Ziegel und St\u00f6cke auf dem Boden zu erkennen, w\u00e4hrend Satelliten nur Makroobjekte wie Autos und B\u00e4ume oder gr\u00f6\u00dfere Objekte erkennen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Folglich helfen Drohnen und Satelliten, Kosten zu senken und die Effizienz der Stadt\u00fcberwachung zu steigern. Die einzige Frage ist, was man mit den Bildern macht, die man von ihnen erh\u00e4lt.
\nBeispiele f\u00fcr Bilderkennung f\u00fcr Smart City Management<\/span>
\nDrohnen- und Satellitenaufnahmen \u00f6ffnen der Kreativit\u00e4t T\u00fcr und Tor. Wir m\u00f6chten hier nur einige Anwendungsf\u00e4lle nennen, die wir selbst erlebt haben oder die wir f\u00fcr besonders vielversprechend halten.<\/p>\n

St\u00e4dtische Infrastruktur<\/h3>\n

Die gr\u00f6\u00dften t\u00e4glichen Probleme einer jeden Gemeinde sind Stra\u00dfen und Wassernetze. Beide legen riesige Entfernungen zur\u00fcck und spielen eine entscheidende Rolle im Stadtleben. Flickstellen und Lecks k\u00f6nnen das Gleichgewicht st\u00f6ren und sollten besser erkannt werden, bevor sie die B\u00fcrger ver\u00e4rgern.<\/p>\n

Bei AI Superior haben wir einigen Kunden geholfen, eine geor\u00e4umliche Analysel\u00f6sung zur Identifizierung von Schwachstellen auf der Stra\u00dfe zu implementieren, die repariert werden m\u00fcssen. Diese L\u00f6sung 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.<\/p>\n

Dieser Ansatz kann auch bei der \u00dcberpr\u00fcfung von Fahrbahnmarkierungen hilfreich sein, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Markierungen vorhanden sind und der Stra\u00dfenverkehr nicht durch ihr Fehlen oder ihren schlechten Zustand behindert wird.<\/p>\n

\u00c4hnlich,\u00a0Synthetic Aperture Radar (SAR) Bilder<\/a>\u00a0kann beim Aufsp\u00fcren von Lecks in Wasserleitungen gute Arbeit leisten.<\/p>\n

Verkehrsregelung<\/h3>\n

Auch Stadtverwaltungen k\u00f6nnten an einem dynamischen Bild ihrer Stra\u00dfen interessiert sein. Wenn man die Verkehrsintensit\u00e4t kennt, kann man neue Stra\u00dfen effizienter planen und den Verkehr umleiten oder aufteilen, um Staus zu vermeiden. Das ist es, was unsere Kunden sch\u00e4tzen.\u00a0in unserer L\u00f6sung<\/a>\u00a0zur Stra\u00dfenverkehrsanalyse.<\/p>\n

Mithilfe von Drohnen- und Satellitenbildern sowie Videoaufzeichnungen k\u00f6nnen Unf\u00e4lle und ihre Folgen, wie etwa \u00d6llecks auf den Stra\u00dfen, \u00fcberwacht werden. So k\u00f6nnten die Beh\u00f6rden rasch reagieren und Autofahrer, die in ihre Richtung fahren, warnen.<\/p>\n

Abh\u00e4ngig von der \u00f6rtlichen Gesetzgebung k\u00f6nnen Drohnen zum Lesen von Nummernschildern und zum Sammeln anderer Beweise eingesetzt werden.<\/p>\n

Sicherheit und Notfallma\u00dfnahmen<\/h3>\n

Ein breiterer Anwendungsfall w\u00e4ren allgemeine Sicherheitsprobleme, wie etwa die \u00dcberwachung gro\u00dfer Menschenansammlungen und die Unterst\u00fctzung des Bodenpersonals.<\/p>\n

Von oben aufgenommene Bilder, die einen Gesamt\u00fcberblick vermitteln, helfen dabei, die Kr\u00e4fte auf die Stellen zu lenken, die besonders gef\u00e4hrlich sind. Zum Beispiel dort, wo sich eine Kundgebung einem Engpass n\u00e4hert und die Leute langsamer fahren sollten, um zu viel Druck auf die Personen in den ersten Reihen zu vermeiden.<\/p>\n

Stadionveranstaltungen k\u00f6nnen durch eine drohnenbasierte Live-\u00dcberwachung sicherer werden. Wie schon im vorherigen Fall hilft die Bilderkennung, entstehende Knoten in der Menge, in denen Menschen zu dicht zusammengedr\u00e4ngt werden k\u00f6nnen, fr\u00fchzeitig zu erkennen und negativen Folgen vorzubeugen.<\/p>\n

Compliance-\u00dcberwachung<\/h3>\n

Neben der \u00f6ffentlichen Sicherheit bleibt die Strafverfolgung f\u00fcr viele St\u00e4dte eine gro\u00dfe Herausforderung. Obwohl Drohnen und Satelliten nicht alle Probleme l\u00f6sen k\u00f6nnen, k\u00f6nnen Bilder aus der Luft in zwei F\u00e4llen hilfreich sein.<\/p>\n

Nicht alle Baustellen werden in einem ordnungsgem\u00e4\u00dfen Zustand hinterlassen. H\u00e4ufig z\u00f6gern die Bauunternehmer, Baumaterialien, Reste alter Geb\u00e4ude oder anderen M\u00fcll, den sie erzeugt haben, zu entsorgen. AI Superior hat eine\u00a0L\u00f6sung zur Bauschutterkennung<\/a>\u00a0das auf Bildern basiert, die von Drohnen aufgenommen wurden. Es hilft nicht nur, manuelle Inspektionen zu vermeiden, indem es m\u00f6gliche Stellen identifiziert, sondern klassifiziert auch den M\u00fcll, sodass der Schaden und die Kosten seiner Beseitigung abgesch\u00e4tzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Ein weiteres Problem sind nicht genehmigte Bauvorhaben. Die Beh\u00f6rden k\u00f6nnen sich f\u00fcr satellitengest\u00fctzte \u00dcberwachung entscheiden, um illegale Aktivit\u00e4ten zu unterbinden. Satellitenbilder k\u00f6nnen zusammen mit den genehmigten Pl\u00e4nen f\u00fcr ein bestimmtes Gebiet \u00fcbermittelt werden, um nicht genehmigte Bauvorhaben aufzudecken. Diese Art der \u00dcberwachung ist nicht in allen L\u00e4ndern allgemein akzeptiert, da die Gesetze in manchen Regionen unterschiedlich und restriktiver sein k\u00f6nnen.<\/p>\n

Beobachtung von Erholungsgebieten<\/h3>\n

Tats\u00e4chlich geht es beim Smart City Management nicht nur darum, Gesetzesbrecher zu fassen! Es sind auch angenehmere und friedlichere Anwendungsf\u00e4lle m\u00f6glich.<\/p>\n

St\u00e4dte brauchen Pflanzen, insbesondere viele B\u00e4ume, um die Luft frisch und ihre Oberfl\u00e4chen attraktiv und gem\u00fctlich zu halten. Das Beobachten des Wachstums von B\u00e4umen und Str\u00e4uchern ist eine weitere traditionell manuelle Aufgabe, die problemlos an moderne Hardware- und KI-L\u00f6sungen ausgelagert werden kann.<\/p>\n

Drohnen k\u00f6nnen hochaufl\u00f6sende Bilder erzeugen und Messungen durchf\u00fchren, die fr\u00fcher am Boden durchgef\u00fchrt werden mussten. Landverwalter k\u00f6nnen schnell entscheiden, welche Fl\u00e4chen oder bestimmte Pflanzen m\u00f6glicherweise zus\u00e4tzliche Pflege ben\u00f6tigen, und die Feldarbeit entsprechend planen.
\nVoraussetzungen f\u00fcr eine erfolgreiche Implementierung der Bilderkennung im Smart City Management<\/span>
\nSie m\u00f6chten selbst eine Smart City-L\u00f6sung entwickeln und umsetzen? Dann sollten Sie sich \u00fcber die wichtigsten Voraussetzungen im Klaren sein.<\/p>\n

Datenquellen und Datenverarbeitung<\/h3>\n

Um starten zu k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen Sie entweder Zugang zu Satellitenbildern oder eine Drohnenflotte. Drohnen sind meist preiswert und Satellitenbilder werden von manchen Anbietern kostenlos zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich erfordern kostenlose Quellen mehr Aufwand Ihrerseits, um die ben\u00f6tigten Daten zu sammeln und \u201eanalysierbar\u201c zu machen. Stellen Sie sicher, dass Sie eine vollautomatische L\u00f6sung erstellen oder erhalten, da sonst der Vorteil, keine manuelle Arbeit zu erledigen, m\u00f6glicherweise verloren geht.<\/p>\n

Fortschritte in der Computervision<\/h3>\n

Das Angebot an Computer-Vision-L\u00f6sungen w\u00e4chst exponentiell. Die gr\u00f6\u00dfte Schwierigkeit besteht darin, eine Auswahl zu treffen und dann das Gekaufte zu nutzen. Meistens ben\u00f6tigen Sie eine Person, die zumindest einige Grundlagen der Bilderkennung versteht. Obwohl die meisten Softwareanbieter sehr intuitive Benutzeroberfl\u00e4chen erstellen, sollten Sie besser verstehen, was hinter der Oberfl\u00e4che passiert, um falsche Schlussfolgerungen zu vermeiden und eine schnelle Fehlerbehebung nur mit Ihren internen Ressourcen durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Rechenleistung<\/h3>\n

Ganz zu schweigen davon, dass diese Art von Software eine Maschine mit ausreichender Rechenleistung ben\u00f6tigt, um ausgef\u00fchrt zu werden. Viele L\u00f6sungen k\u00f6nnen 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.
\nIst es immer noch einen Versuch wert?<\/span>
\nDer Haupteffekt des Einsatzes von KI und Bilderkennungstechniken im Smart City-Management ist eine erh\u00f6hte \u00dcberwachungseffizienz. Indem Sie den manuellen Aufwand reduzieren und in Richtung Automatisierung gehen, sinken die Wartungskosten und es werden mehr finanzielle Mittel f\u00fcr Investitionen frei.<\/p>\n

Der Zeitaufwand zum Erkennen von Problemen verringert sich, sodass Sie diese beheben k\u00f6nnen, bevor sie gr\u00f6\u00dfere Unannehmlichkeiten oder zus\u00e4tzliche Kosten verursachen.<\/p>\n

Aber was am wichtigsten ist: Sie k\u00f6nnen Ihr Hauptziel erreichen: eine sch\u00f6ne Smart City mit gl\u00fccklichen Einwohnern.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Traditional ways of monitoring modern cities often prove to be inefficient. Due to a huge extent of the necessary manual effort, they require a lot of resources that a city may lack. Besides, what needs to be done by hand is prone to errors. But advances in AI and related hardware solutions can change the […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12200,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[],"class_list":["post-12199","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nSmart Cities: How AI Can Make Them A Reality<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the future of city monitoring with AI and image recognition. 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