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时间：2024-04-28 15:42:31
作者：欧陆注册科技
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现代城市庞大、复杂且难以管理。市政府和企业有责任保持建筑环境安全、易于导航和清洁。改善城市生活的愿望催生了智慧城市的概念。使用摄像头和人工智能算法，政府可以自主监控城市的许多不同方面。
因此，服务对公民的响应速度更快，而无需大幅增加预算。数据标注使高效的智慧城市成为可能。数据标注通过向图像和视频中添加信息来帮助计算机视觉算法进行学习。像欧陆注册科技专业公司可以通过精确的数据标注来支持智能视觉创新者。
城市问题
乱扔垃圾和非法倾倒垃圾给城市当局带来了严重的问题。园艺垃圾、建筑材料和旧家具处理不当可能会给当地居民带来麻烦，使地区难看。此外，由于老年人和儿童很难在街上倾倒的大型垃圾物品周围导航，非法倾倒也成为了一个问题。
其他类型的废物可能非常危险。电气设备、损坏的机械、旧轮胎、旧电池和化学产品如果处理不当，将构成真正的风险。尽管非法倾倒垃圾造成了问题，但城市当局很难保持全天候监控和执法。根本没有足够的工作人员来检查摄像头并阻止违法者。
计算机视觉监控
人工智能驱动的摄像系统可以帮助城市打击非法倾倒垃圾。使用物体识别功能，计算机视觉街道摄像机可以识别人行道和道路上的垃圾。然后，系统可以自动提醒城市服务。
这意味着可以快速派遣工人清理垃圾。街道级摄像头也可能能够捕获倾倒者使用的车牌，从而可以发出罚款并起到威慑作用。
以下技术可确保计算机视觉系统在街道上可靠运行：
多边形标注：此标注技术用于捕获图像中的不规则形状。废物有各种形状和大小。因此，标注者使用与顶点相连的细线来追踪数字图像中对象的形状。这种技术对于语义分割也是必不可少的。
视频标注：带标注的视频有助于AI算法理解动态世界中的运动。标注人员使用工具来标注视频训练片段的每一帧。这个过程非常耗时，因此许多标注平台使用对象插值功能来加速对象定位。
车道标注：正确识别街道和道路的形状对于试图确定废物是否被错误倾倒的计算机视觉模型很有用。车道标注将线条添加到图像和框架中，以显示道路和铁路等线性对象的结构。
