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增强现实、计算机视觉和人工智能如何融合治理城市环境

2022-01-31 来源: 36氪 原文链接 评论0条

什么是智慧城市?

蓝色巨人IBM在2009年首次提出智慧城市概念时认为,智慧城市是运营信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应的新型城市概念。而我国学者孙中亚对智慧城市的定义则更为全面与系统:智慧城市是以知识经济、资源集约配置为目标,将人文主义、技术主义相结合,从而形成集城市居民与信息通信技术于一体、具有可持续发展意义的城市建设模式。

可任凭智慧城市的定义如何变换,其核心目的始终未发生丝毫偏移,即让人们在城市的环境更好、生活更惬意,但如今城市的真面目真是这样?由于智慧城市处于城市化范围的极端,因此这些地方产生的废物预计将是巨大的。总体而言,预计到2050 年,全球废弃物将增加约 34 亿吨。如果管理不善,这种积累的废物可能对公共健康和环境造成灾难性影响。

其实,智慧城市拥有可以简化废物管理并提高效率的各种技术手段,如智能城市中的增强现实、人工智能和计算机视觉,如被用来协助智慧城市中的公共废物管理机构治理城市环境,则可使这些区域变得清洁和可持续。

01 自动化水管理

提高智慧城市清洁度的主要原因是预防突发公共卫生事件。考虑到这一点,水管理应该是智慧城市治理机构的首要任务之一。诸如污染、泄漏和与分配相关的问题等水管理问题会导致医疗保健和制造业等其他重要部门出现问题。负责进行城市清洁的当局可以在智能城市中使用人工智能和计算机视觉来不断监测水质并减少泄漏,因为它们可以在智能城市中制造出多个细菌滋生的水坑。

结合计算机视觉和基于物联网的纯度和浊度传感器,可以使用机器学习来准确检测水中的污染水平。此类工具还可用于追踪水流,这对于检测复杂管道网络中的脏污区域很有用。根据物联网传感器捕获的数据,基于人工智能的工具可以确定诸如总溶解固体 (TDS) 水平和正在处理以供分配的水的 PH 值等因素。此类工具根据此类参数对水体进行分类。为此类工具训练 AI 模型涉及分析数千个数据集以预测给定水样的质量。

如上所述,漏水可能会导致智慧城市出现与卫生相关的问题。漏水和浪费不利于家庭和工业清洁目的。此外,缺水和渗漏会导致污泥脱水和农业出现问题。为了解决这些问题,智慧城市在水池、水池、水库附近使用基于计算机视觉的智能摄像头和传感器来发出泄漏或损失警报。基于人工智能的泄漏检测系统可以使用声音传感器来检测管道网络中的泄漏。这种系统通过评估水管中的声音来检测泄漏。

如您所见,智能城市中的人工智能和计算机视觉在自主管理配水、监测纯度水平和防止浪费方面发挥着重要作用。

02 垃圾分类回收

大多数智慧城市都努力成为理想循环经济的一部分,在这种经济中,每件产品都是 100% 可回收的。循环经济虽然难以实现,但却是此类工业化区在环境上可持续的方式之一。垃圾检测和分类对于废物的处理和回收至关重要。可以识别和分类的垃圾可以更有效地回收利用。在智慧城市中使用计算机视觉使垃圾检测和分类自动化。从长远来看,在智慧城市中使用计算机视觉可以限制它们对不可避免的气候变化的贡献。

回收是一个漫长而复杂的过程。正确回收垃圾的第一步是优化垃圾处理。智慧城市的废物处理设施根据可回收废物的处理和再利用能力将可回收废物与其他废物分开。在这样的过程中,如果仅使用人工或标准自动化工具,实现 100% 的准确度是具有挑战性的。此类基础工具无法对废料进行可视化处理和分析,以根据成分和其他特性推断可回收性。通过在智慧城市中使用人工智能和计算机视觉来监测废物并协助进行废物分类,可以提高回收率。

基于计算机视觉的工具可以改善此类过程中的决策并消除任何异常情况。人工智能和计算机视觉使用算法和深度学习来分析智慧城市各个角落产生的日常垃圾。物联网传感器再次用于垃圾桶中的多个监控点,这使得人工智能和计算机视觉工具能够确定质量平衡、纯度和成分等方面。总而言之,计算机视觉通过在实际回收发生之前降低可回收垃圾的百分比来改进垃圾分类过程。

机器人技术是另一种基于人工智能的应用程序,越来越多地出现在全球智慧城市的废物回收过程中。专门的“回收机器人”由基于计算机视觉的垃圾分类器的发现自主指导。机械臂可以挑选和分离在智能城市中收集到的各种容器中的废物——湿的可回收废物、干的可回收废物、有毒废物等。除了使废物管理过程自动化之外,回收机器人在当前的大流行时代也非常重要,因为它们允许废物管理设施的工作人员与从不同区域收集的垃圾——以及可能被感染的患者家中——保持距离。智慧城市。

用于废物处理的机器人使用计算机视觉、彩色编码相机、激光传感器和金属探测器对废物进行分类,然后将其引导至不同类型的处理区——回收、生物降解等。带有多个手臂和抽吸工具的机器人可以更快地进行隔离。然后,一旦将可回收物与其他废料分开,机器人就会使处理过程自动化。通常,废物回收包括加热和熔化废物等步骤。此类过程涉及多种危险因素,例如高温和高压、挥发性化学物质等。使用自主机器人可以让废物回收商保护他们的工人免受此类代理人的伤害。机器人可以承受压力、温度和研磨性化学品,从而有效地促进回收过程。

回收是废物管理、循环经济和环境可持续性的重要组成部分。除了分离材料外,机器人还可以用于废物管理过程中的自主质量控制。

智慧城市中的机器人、人工智能、物联网和计算机视觉消除了垃圾分类、处理和回收过程中的人为错误,使垃圾管理更好,提高了智慧城市的清洁度,使智慧城市几乎实现了真正循环经济的理想。

03 废物管理培训和监测

AR 和 VR 等技术满足了智慧城市废物管理的主要需求之一,一旦老员工最终退休,新员工的培训计划就会变得更好、更切合实际。基于 AR 的工具可以让员工准确地了解他们的角色。当工作人员真正在由 AR 或 VR 驱动的设备创建的虚构模拟中执行任务时,学习废物管理不同方面的体验会大大改善,而不是依赖规则手册、网站或其他标准培训资源。

此外,如上所述,AR 是控制机器人清洁器的有用工具。因此,用户可以使用他们的移动设备来主动监控这些清洁工在智慧城市中的进展情况。计算机视觉、人工智能和增强现实的结合可以使多个过程自动化,例如从智慧城市中的各个住房社区收集垃圾,使废物管理人员能够实时了解清洁机器人清洁的位置以及剩余的位置。基于这些信息,这些机器人可以由官员动态管理。AR 为此目的创建了不同的颜色区域——红色表示脏,绿色表示干净——这使得区分它们更容易。AR 工具的这一特殊功能减少了某些地方被清洁两次或三次的机会,这有助于优化资源使用。

某些表面和区域需要以更大的压力和更多的清洁资源进行清洁。根据来自 AR 应用程序的颜色编码信息,手动或机器人清洁器可以使用必要的压力或清洁材料来清洁这些区域和表面。

智能城市中 AR、AI 和计算机视觉的结合还有其他几个应用。每项技术都带来了独特的东西——物联网捕获信息并启动处理信息的工具,计算机视觉和人工智能评估信息并使用模式识别和数据分类来简化智慧城市的废物管理。最后,AR 进行清洁和隔离对于负责智能城市清洁的相关部门而言,监控非常简单。

本文来自微信公众号“Techsoho”(ID:scilabs),编译:Light,出品:科技智谷,36氪经授权发布。

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