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用人工智能识别垃圾暴露、共享单车乱放，上海试点“AI+一网统管”

【用人工智能识别垃圾暴露、共享单车乱放，上海试点“AI+一网统管”】摘要：实现生活垃圾、共享单车智能识别的背后 ， 是“SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台”的强大支撑 。
用人工智能识别垃圾暴露、共享单车乱放，上海试点“AI+一网统管”
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最近 ， 商汤科技在上海政府部门支持下 ， 在长宁区江苏路街道试点“AI+一网统管” ， 开发了“智能巡屏”等功能 。 它基于“SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台” ， 构建多场景、一站式人工智能城市治理解决方案 ， 能解决暴露垃圾识别、共享单车乱堆放等城市痛点问题 ，
在江苏路街道 ， 城市治理已经形成自动化闭环 ， 依次为自动发现、立案、智能派单、处置、自动核查、结案等6个环节 。 商汤将人工智能技术应用到城市治理的发现和核查环节 ， 实现了城市管理案件从发现到结案的人工智能闭环管理 ， 有望大幅降本增效 。
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在传统的城市网格化管理过程中 ， 垃圾暴露、非机动车乱停放等问题的发现 ， 主要依靠网格员的巡查发现 ， 这种方式需要很多人力 。 人工智能可否取代网格员？江苏路街道依托商汤技术沉淀 ， 选取了中心城区最集中的垃圾暴露、非机动车停放、人群聚集三个场景进行试点 ， 利用人工智能场景分割等技术 ， 将区域内620个摄像头转化成为智能感知神经元 ， 力求解决摄像头“看得见”图像但“看不到”问题的弊端 ， 并及时推送给网格员的政务微信 ， 进行下一步立案处理 。
商汤研发人员告诉解放日报·上观新闻采访人员 ， 城市场景的复杂度不同于以往的人脸、人体、车辆等具有明显边界的对象检测 ， 对技术提出很大挑战 。 例如 ， 共享单车的乱堆放场景具有不规则、对象零乱、边界模糊、密集堆放等特征 ， 传统算法很难检测 。 在街道试点应用中 ， 他们通过场景分割等新技术手段 ， 利用局部与全局信息进行多尺度融合优化的机器学习 ， 解决了边界模糊判定等问题 ， 极大地提升了对非机动车违规停放事件的识别准确率 。
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左边为真实场景 ， 右边为场景分割技术的检测效果 。
生活垃圾检测也是一个极具挑战的问题 。 相较于人脸、人体、车辆等常规识别目标 ， 城市中的生活垃圾定义模糊宽泛、尺度大小不一、类别形态很不稳定 。
针对这些情况 ， 商汤通过构建残差深度学习网络 ， 并结合多层级特征金字塔进行有效融合优化的机器学习 ， 实现了对通用生活垃圾的高效识别 。 同时 ， 研发团队通过目标候选区动态自适应加权学习 ， 提高了垃圾检测精确率 ， 有效减少了因误报带来的额外工作 。
实现生活垃圾、共享单车智能识别的背后 ， 是“SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台”的强大支撑 。 这个平台可扩展至十万路级别视图源、千亿级别非结构化特征和结构化信息的融合处理与分析 ， 支持多样化场景算法 。
用人工智能识别垃圾暴露、共享单车乱放，上海试点“AI+一网统管”
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有了“AI城管”加盟 ， 网格员的日常工作从不断上街巡查的“人海战” ， 向人与机交互转变 。 今后 ， “AI+一网统管”将逐步拓展到街面违规经营、机动车违规停放、乱晾晒、道路积水等10个场景 ， 通过全要素、全时空的“智能巡屏” ， 实现全覆盖、秒发现 。
据介绍 ， 人工智能技术不仅能帮助城市管理者发现问题 ， 还能在案件被处置后自动核查 。 在规定时间内 ， 摄像头对问题发生地点的再次检测 ， 若没有发现问题 ， 即可上报平台完成结案 。 这种方式取代了原有的人工复核手段 ， 能压缩结案流程 ， 也能减少人力成本 。


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