用人工智能識別垃圾暴露、共享單車亂放，上海試點“AI+一網統管”
摘要：江蘇路街道依託商湯技術沉澱，選取了中心城區最集中的垃圾暴露、非機動車停放、人羣聚集三個場景進行試點，利用人工智能場景分割等技術，將區域內620個攝像頭轉化成爲智能感知神經元，力求解決攝像頭“看得見”圖像但“看不到”問題的弊端，並及時推送給網格員的政務微信，進行下一步立案處理。它基於“SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺”，構建多場景、一站式人工智能城市治理解決方案，能解決暴露垃圾識別、共享單車亂堆放等城市痛點問題，。
摘要：實現生活垃圾、共享單車智能識別的背後，是“SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺”的強大支撐。
最近，商湯科技在上海政府部門支持下，在長寧區江蘇路街道試點“AI+一網統管”，開發了“智能巡屏”等功能。它基於“SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺”，構建多場景、一站式人工智能城市治理解決方案，能解決暴露垃圾識別、共享單車亂堆放等城市痛點問題，
在江蘇路街道，城市治理已經形成自動化閉環，依次爲自動發現、立案、智能派單、處置、自動覈查、結案等6個環節。商湯將人工智能技術應用到城市治理的發現和核查環節，實現了城市管理案件從發現到結案的人工智能閉環管理，有望大幅降本增效。
在傳統的城市網格化管理過程中，垃圾暴露、非機動車亂停放等問題的發現，主要依靠網格員的巡查發現，這種方式需要很多人力。人工智能可否取代網格員？江蘇路街道依託商湯技術沉澱，選取了中心城區最集中的垃圾暴露、非機動車停放、人羣聚集三個場景進行試點，利用人工智能場景分割等技術，將區域內620個攝像頭轉化成爲智能感知神經元，力求解決攝像頭“看得見”圖像但“看不到”問題的弊端，並及時推送給網格員的政務微信，進行下一步立案處理。
商湯研發人員告訴解放日報·上觀新聞記者，城市場景的複雜度不同於以往的人臉、人體、車輛等具有明顯邊界的對象檢測，對技術提出很大挑戰。例如，共享單車的亂堆放場景具有不規則、對象零亂、邊界模糊、密集堆放等特徵，傳統算法很難檢測。在街道試點應用中，他們通過場景分割等新技術手段，利用局部與全局信息進行多尺度融合優化的機器學習，解決了邊界模糊判定等問題，極大地提升了對非機動車違規停放事件的識別準確率。
左邊爲真實場景，右邊爲場景分割技術的檢測效果。
生活垃圾檢測也是一個極具挑戰的問題。相較於人臉、人體、車輛等常規識別目標，城市中的生活垃圾定義模糊寬泛、尺度大小不一、類別形態很不穩定。
針對這些情況，商湯通過構建殘差深度學習網絡，並結合多層級特徵金字塔進行有效融合優化的機器學習，實現了對通用生活垃圾的高效識別。同時，研發團隊通過目標候選區動態自適應加權學習，提高了垃圾檢測精確率，有效減少了因誤報帶來的額外工作。
實現生活垃圾、共享單車智能識別的背後，是“SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺”的強大支撐。這個平臺可擴展至十萬路級別視圖源、千億級別非結構化特徵和結構化信息的融合處理與分析，支持多樣化場景算法。
有了“AI城管”加盟，網格員的日常工作從不斷上街巡查的“人海戰”，向人與機交互轉變。今後，“AI+一網統管”將逐步拓展到街面違規經營、機動車違規停放、亂晾曬、道路積水等10個場景，通過全要素、全時空的“智能巡屏”，實現全覆蓋、秒發現。
據介紹，人工智能技術不僅能幫助城市管理者發現問題，還能在案件被處置後自動覈查。在規定時間內，攝像頭對問題發生地點的再次檢測，若沒有發現問題，即可上報平臺完成結案。這種方式取代了原有的人工複覈手段，能壓縮結案流程，也能減少人力成本。
