東方網記者解敏5月30日報道:上海市日常管理人口3000萬，服務270多萬市場主體，涉及的元素成千千萬萬。在傳統的城市網格化管理過程中，問題的發現主要依賴網格員的巡查發現。近期，商湯科技在長寧區江蘇路街道率先試點AI+一網統管，開發了“智慧巡屏”等功能， 運用人工智慧，大大提升了城市管理效能。
近期，商湯科技在長寧區江蘇路街道率先試點AI 一網統管，開發了“智慧巡屏”等功能。透過商湯Sense Foundry方舟城市級開放視覺平臺，構建起了一個多場景、一站式城市治理解決方案。將有效解決暴露垃圾識別、共享單車亂堆放等城市痛點問題，極大提升城市管理效能。
在傳統的城市網格化管理過程中，問題的發現主要依賴網格員的巡查發現。如今，自動發現、立案、智慧派單、處置、自動核查、結案六大環節，可以透過人工智慧技術實現從發現到結案的閉環管理，極大地降本增效。
前期街道選取了最集中的暴露垃圾、單車停放、人群聚集三個場景進行試點，透過AI場景分割等技術，將區域內的620個攝像頭轉化成為智慧感知神經元，解決攝像頭“看得見”影象但“看不到”問題的弊端，秒級發現問題，並及時推送給網格員的政務微信。 而在網格員一端，他們的日常工作也從上街巡查的“人海戰”向“人”與“機”的互動轉變，在接到推送後可迅速進行下一步“立案”處理。該技術在案件被處置後自動核查。在規定時間內，攝像頭對發生地點的事部件再次檢測，若無問題即可上報平臺完成結案。取代原有的人工複核手段，壓縮了結案流程，減少了人力成本。
圖片說明：左邊為真實場景，右邊為場景分割技術的檢測效果
商湯科技技術人員介紹，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物件檢測，對技術提出極高的挑戰。 共享單車的亂堆放場景具有不規則、物件零亂、邊界模糊、密集堆放等特徵，商湯透過場景分割Segmentation等新技術手段，利用區域性與全域性資訊（Local and Global context）進行多尺度融合最佳化學習，解決了邊界模糊判定等問題，極大提升了對非機動車違規停放事件發現準確率。
生活垃圾檢測也一直是一個極具挑戰的問題。相較於常規識別的目標（人臉、人體、車輛等），生活垃圾定義模糊寬泛、尺度大小變化不一、類別形態均不穩定。實踐中，商湯科技透過構建殘差深度學習網路並結合多層級特徵金字塔進行有效融合最佳化學習，實現了對通用生活垃圾目標的高效識別。同時透過目標候選區動態自適應加權學習，提高了垃圾檢測的精確率，有效減少了因誤報帶來的額外工作。
記者瞭解到，後續這一技術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，透過自動智慧巡屏，實現業務全覆蓋。
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來源:東方網