智慧城市需要高度可扩展和互联的技术，以在多个城市管理模块中高效运行。边缘人工智能和深度学习等计算机视觉的最新技术将人工智能视觉与物联网相结合。这些新技术使城市处理大量复杂的视觉数据成为可能。
智慧城市中的计算机视觉技术
在过去的二十年里，智慧城市解决方案应运而生，由物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、深度学习和云计算等技术支持。它们为解决基础设施、社会发展和其他挑战提供了巨大的潜力。
借助智能技术，智慧社区可以在智能互联传感系统的帮助下改善能源分配、简化垃圾收集流程、减少交通拥堵、改善空气质量等。
人工智能、计算机视觉和图像识别
在人工智能领域内，计算机视觉是一个子领域，包括允许计算机“学习”识别图片或图像特征的技术。图像识别允许识别对象、人类、动物或图像/视频源中的位置。因此，计算机视觉的目标是机器可以理解世界并提供信息以及根据这些数据自动执行任务。
新的机器学习技术，最突出的是深度学习，为图像识别领域带来了重大突破，使 AI 视觉功能更加强大，且可用于关键任务的业务应用场景。
与传统机器视觉相比，深度学习不需要特殊的摄像头，几乎可以使用任何数码相机甚至网络摄像头提供准确的识别结果。计算机视觉技术在智慧城市的应用，通常包括已安装的网络摄像机（IP 摄像机或闭路电视摄像机），以使用 AI 模型为实时视频分析提供输入。
边缘计算机视觉技术
最新技术趋势 Edge AI 将机器学习从云端转移到连接摄像头的多个边缘设备（物理计算机）中，并在设备上处理数据（边缘智能）。这种方法基于边缘计算并结合物联网 (IoT) 来管理多个远程设备。
边缘 AI 有助于克服云端的局限性，并支持高性能、稳健、实时和私有的计算机视觉应用——这让现实世界中大规模使用计算机视觉技术成为可能。
与其他传感器技术（如 RFID、GPS 和 UWB 或 BLE）需要将传感器安装到所有实体相比，计算机视觉是非侵入性的，相对易于实施和扩展，并提供更多信息（位置、上下文、语义信息，多维视角等）。
实际上，基于云端的物联网应用的全部潜力在很大程度上尚未开发。互联智能视觉系统可以实时分析和管理数据，以帮助提高效率并降低成本、做出更好的决策、提高可持续性等等。
在下文中，我们将分享几个典型的智慧城市中的计算机视觉示例和深度学习用例。
城市场景中的 AI 视觉技术应用
1. 周界监控和人员检测
人的检测在智慧城市中有着广泛的应用。计算机视觉技术的应用包括用于实时视频分析以识别人类行为，比如检测机场或火车站限制区域内的人员和行为识别。
深度学习技术可用于实时检测周边的入侵事件并识别目标的位置。这种基于人工智能的自动化周界安防监控系统可以有效地覆盖大型监控区域的安保工作场景。
2.人群密度检测
计算机视觉技术用于城市公共场所人群拥挤检测，是安防监控最重要的场景应用之一。出于安全的目的，在公共场所聚集的人数增加，容易发生踩踏等安全事故。因此，基于 AI 视觉的人群检测技术也被用于提高公共安全。
一般来说，此类应用侧重于人群场景分析和行为分析。踩踏事件可能因个人的异常行为或突发事件而发生。深度学习模型可用于统计人数，使用一个或多个摄像头大规模预测人群密度，以便起到提前预防的作用。
3.使用深度学习进行安全与合规的检查
人工智能视觉技术为手动检查和现场观察提供了自动化且可扩展的替代方案，计算机视觉方法不仅更省时，而且更准确。特别是在建筑工作中，如果工人在工作期间始终佩戴适当的个人防护设备 (PPE)，包括头盔、安全眼镜、反光衣、防护服等，就可以避免许多意外事故。为了最大限度地减少事故发生，基于计算机视觉技术的视频监控则发挥了很大的作用。通过安全帽检测、防护工服穿戴检测、安全带佩戴检测等技术，可以有效地来检测建筑工人是否合规穿戴个人防护装备，而且效率很高。
典型的应用示例比如EasyCVR视频融合云平台，可以检测和识别人脸、车牌、安全帽佩戴检测、行人流量统计等等，并已经在多个实际项目中落地应用。除此之外，EasyCVR还具有语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力，在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等场景中获得了广泛应用。
4.自动检测是否口罩
计算机视觉的另一个较为常见的应用场景，是自动检测公共场所人员是否配口罩。启用AI人工智能可以使用深度学习算法来进行大规模检测，实时监控人群是否不佩戴口罩，以及检测到未佩戴口罩的人时，便发送语音警报。
5. 交通规则违规检测
AI 计算机视觉可用于分析智慧城市交通管理中的海量视频监控数据，以监测违反交通规则的行为，比如车辆违停、车道占用、人群闯红灯检测等等。
结语
人工智能已经渗透到城市的方方面面，智慧城市建设离不开以人工智能为代表的新兴技术。与人工智能相结合，城市可以更好地为市民服务，创造更安全、更愉快的居住环境和可持续发展的未来。
