摘要：“随手拍AI实景智能巡检”是一项基于计算机视觉 和深度学习的智能技术，其核心在于通过拍照或视频采集的实景图像，快速解析其中的物体、场景、文字、行为等信息，并输出结构化的数据或分析结果。

“随手拍AI实景智能巡检”是一项基于计算机视觉 和深度学习的智能技术，其核心在于通过拍照或视频采集的实景图像，快速解析其中的物体、场景、文字、行为等信息，并输出结构化的数据或分析结果。

场景应用-智慧城市公共管理

基于增强AI实景视觉感知技术，构建了城市基础设施全要素智能识别体系。通过多模态AI视觉算法，可实现对消防栓、智能路灯、电子广告屏、物联窨井盖等20余类城市部件的毫秒级识别与三维空间定位。

系统根据知识库储备工单数据自动提取视频中出现的隐患问题，按统一标准为问题分类，并自动给出研判建议。

AI实景智能解析核心技术

1. 计算机视觉技术

目标检测：用于识别城市部件（如消防栓、路灯等）。

图像识别：对图像内容进行分类识别。

语义分割：提高识别精度，理解场景细节。

多模态AI视觉算法：结合不同数据源（如图像和文本）进行分析。

3D计算机视觉：实现物体的三维空间定位。

2. 深度学习

使用深度神经网络（如CNN、Transformer）进行模型训练和推理。

3. 视频流处理技术

实时处理和分析视频数据，可能涉及边缘计算。

4. 自然语言处理（NLP）

从文本工单中提取信息，生成问题分类和建议，可能使用预训练语言模型。

5. 知识图谱/规则引擎

管理工单数据，按标准分类问题，提供决策支持。

6. 数据管理和存储技术

处理和存储大量视频和工单数据，确保数据质量和高效访问。

7. 算法优化与部署

使用容器化和 orchestration 技术（如 Docker 和 Kubernetes）管理模型部署。

预计成效

提升城市管理效率

实现实时监测城市基础设施（如消防栓、路灯、窨井盖等），快速定位和处理问题，减少城市运行中的盲区和滞后性，提升城市管理的精准度和效率。

减轻基层工作压力

结合大语言模型（LLM）、多模态工具和RAG知识库技术，自动化处理大量数据和信息，减少基层工作人员的人工劳动，提高工作效率，减轻工作负担。

提供全面信息支持

为基层工作人员提供多维度、立体化的信息支持，帮助他们快速获取所需信息，做出更科学、更高效的决策，提升基层治理能力。

推动智能化治理

通过技术赋能，实现城市管理的智能化和精细化，推动城市治理体系和治理能力现代化，为智慧城市建设提供强有力的技术支撑。

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来源：常州新博科技