Garder les espaces publics propres avec la technologie
Les villes utilisent des caméras et la technologie des jumeaux numériques pour garder les espaces publics propres.
Mateusz Wasala, Krzysztof Blachut, Hubert Szolc, Marcin Kowalczyk, Michal Danilowicz, Tomasz Kryjak
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Table des matières
- Quel est le problème ?
- La magie des caméras
- Qu'est-ce qu'un Digital Twin ?
- Application réelle : une gare
- Détecter les déchets comme un pro
- Vérifier l'occupation des poubelles
- Repérer les taches et autres problèmes
- Présence humaine et mouvement
- Pourquoi c'est important ?
- Tester le système
- Défis et projets futurs
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Nettoyer les espaces publics comme les gares, c'est super important parce que personne n'a envie de s'asseoir sur un banc plein de miettes ou de marcher dans une flaque qui traîne depuis la semaine dernière. Pour ça, les gens utilisent des outils sympas comme des Caméras et un truc appelé technologie Digital Twin. Ces systèmes, c'est comme avoir un acolyte super-héros pour la propreté !
Quel est le problème ?
Avec de plus en plus de monde qui se déplace dans les villes et utilise les transports en commun, garder ces zones impeccables est devenu un gros boulot. Les environnements sales peuvent être à la fois peu attrayants et dangereux. Imagine glisser sur un sol mouillé ou marcher dans quelque chose de squishy : tu veux absolument pas être cette personne !
Alors, les villes cherchent des solutions malignes. Et c'est là que la tech entre en jeu ! Des systèmes de Surveillance avancés se mettent en route pour aider à maintenir la propreté.
La magie des caméras
Les caméras vidéo installées dans les espaces publics ne se contentent pas de filmer ce qui se passe. Elles peuvent en fait repérer les Déchets en temps réel. Imagine une caméra qui dit : "Hé, il y a un emballage par terre près du distributeur !" Cette technologie aide le personnel de Nettoyage à intervenir exactement quand c'est nécessaire. Parle d'une réponse rapide !
Au-delà de repérer les déchets, ces caméras peuvent aider à établir un planning de nettoyage cohérent. Si une partie de la gare est plus fréquentée qu'une autre, l'équipe de nettoyage peut concentrer ses efforts là d'abord. Malin, non ?
Qu'est-ce qu'un Digital Twin ?
Maintenant, parlons de la technologie Digital Twin. Non, ce n'est pas sur un jumeau qui a été laissé derrière. C'est une version numérique d'un espace réel, comme une gare, que tu peux utiliser pour planifier et tester des trucs sans vraiment y être.
Pense à ça comme une version vidéo ludique de la réalité. Dans ce monde virtuel, les gens peuvent simuler différentes stratégies de nettoyage ou voir ce qui se passe quand un nouveau modèle de poubelle est introduit. C'est comme faire un scénario "et si" sans avoir besoin d'une DeLorean et de quelques condensateurs de flux.
Application réelle : une gare
Alors, comment tout ça se met ensemble ? Prenons une gare comme exemple. Un modèle numérique est créé avec un logiciel qui peut faire des environnements 3D. L'équipe construit une version virtuelle de la gare, la rendant ressemblante à la vraie mais sans le bazar.
Ils mettent ensuite en place diverses choses comme des détecteurs de déchets, qui peuvent identifier où se trouve la poubelle. Ils simulent même combien de personnes se déplacent et où se trouve l'équipe de nettoyage. Tout ça se passe dans le Digital Twin, ce qui permet de peaufiner avant de mettre tout ça en pratique.
Détecter les déchets comme un pro
Le système commence par repérer les déchets grâce à une technologie de caméra avancée. Ils utilisent un truc appelé YOLO, qui signifie "You Only Look Once". Ça sonne comme un super titre de film ! C'est en fait un moyen pour le système intelligent de reconnaître différents types de déchets super rapidement, y compris les petits objets qui seraient normalement difficiles à voir.
Mais le hic, c'est que les caméras doivent être bien placées pour avoir la meilleure vue. C'est comme essayer de prendre un selfie sans faire cette tête gênante. Si elles sont trop loin ou mal positionnées, les déchets peuvent ne pas être repérés.
Vérifier l'occupation des poubelles
Un autre truc sympa, c'est de savoir si les poubelles sont vides ou pleines. La plupart des solutions impliquent des capteurs supplémentaires qui coûtent de l'argent, mais ce système essaie de le faire juste avec la vidéo. Comment c'est possible ?
Ils regardent combien de la poubelle est visible et s'il y a des déchets qui dépassent. Si l'intérieur de la poubelle est tout en désordre mais difficile à voir, elle est probablement pleine. Simple mais malin !
Repérer les taches et autres problèmes
L'équipe se concentre aussi sur la détection des taches. Ça peut être tout, des flaques d'eau aux zones collantes, ce qui peut être un peu compliqué car elles ressemblent à de nombreuses autres surfaces. Les caméras analysent combien de lumière se reflète sur ces taches par rapport aux zones propres.
En utilisant des techniques spéciales, ils peuvent avoir une vue claire de ces zones problématiques. C'est un peu comme nettoyer tes lunettes pour mieux voir, mais avec des caméras à la place !
Présence humaine et mouvement
Le système ne surveille pas seulement les déchets et les taches, il peut aussi voir où se trouve l'équipe de nettoyage. En utilisant les mêmes caméras, le programme suit leurs mouvements pour s'assurer que chaque coin de la gare est vérifié.
Cette partie, c'est comme un jeu de tag, où l'équipe de nettoyage est "ça" et elle doit couvrir les zones les plus fréquentées en premier. Avec toutes ces données, le système peut conseiller sur les meilleurs itinéraires de nettoyage pour le personnel.
Pourquoi c'est important ?
Tu te demandes peut-être pourquoi toute cette technologie est importante. Eh bien, un espace public propre augmente la sécurité et le confort pour tout le monde. Ça rend les gens plus heureux, et tu sais ce qu'on dit : les gens heureux sont des gens plus propres !
En plus, la ville économise de l'argent en nettoyant plus intelligemment. Au lieu d'envoyer une équipe au même endroit plusieurs fois par jour, ils peuvent s'assurer que le nettoyage est nécessaire quand c'est chargé. Ça veut dire moins de ressources gaspillées et un personnel de nettoyage plus satisfait aussi !
Tester le système
Pour voir si ça fonctionne bien, l'équipe a testé la technologie dans un couloir d'université. Imagine des déchets éparpillés partout comme des confettis à une fête. Ils ont filmé sous différents angles pour voir comment les caméras se comportaient. Ils ont même dû réentraîner leur modèle YOLO pour s'assurer qu'il pouvait repérer tout avec précision - parce que personne ne veut rater une tasse de café traîtresse !
Défis et projets futurs
Évidemment, tout ne fonctionne pas parfaitement tout le temps. Il peut y avoir de fausses alertes, comme quand un reflet sur un mur est pris pour des déchets. Mais le système s'améliore constamment, et à chaque test, il semble devenir un peu meilleur !
En regardant vers l'avenir, l'équipe prévoit de développer encore plus de fonctionnalités, comme repérer quand quelqu'un vandalise des biens publics. Ils veulent s'assurer que chaque espace public est non seulement propre, mais aussi protégé.
Conclusion
En résumé, utiliser des technologies comme des caméras vidéo et des modèles Digital Twin donne aux villes une meilleure option pour maintenir la propreté. Cette approche intelligente garantit que des endroits comme les gares soient accueillants et sûrs pour tout le monde. Qui aurait pensé qu'un peu de tech pourrait sauver la mise, hein ?
Donc, la prochaine fois que tu entres dans une gare étincelante de propreté, tu pourrais juste être témoin de la magie de la technologie moderne qui travaille en coulisses !
Titre: Utilisation of Vision Systems and Digital Twin for Maintaining Cleanliness in Public Spaces
Résumé: Nowadays, the increasing demand for maintaining high cleanliness standards in public spaces results in the search for innovative solutions. The deployment of CCTV systems equipped with modern cameras and software enables not only real-time monitoring of the cleanliness status but also automatic detection of impurities and optimisation of cleaning schedules. The Digital Twin technology allows for the creation of a virtual model of the space, facilitating the simulation, training, and testing of cleanliness management strategies before implementation in the real world. In this paper, we present the utilisation of advanced vision surveillance systems and the Digital Twin technology in cleanliness management, using a railway station as an example. The Digital Twin was created based on an actual 3D model in the Nvidia Omniverse Isaac Sim simulator. A litter detector, bin occupancy level detector, stain segmentation, and a human detector (including the cleaning crew) along with their movement analysis were implemented. A preliminary assessment was conducted, and potential modifications for further enhancement and future development of the system were identified.
Auteurs: Mateusz Wasala, Krzysztof Blachut, Hubert Szolc, Marcin Kowalczyk, Michal Danilowicz, Tomasz Kryjak
Dernière mise à jour: 2024-11-08 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.05964
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.05964
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://orcid.org/#1
- https://www.issn.org/en/node/344
- https://github.com/ultralytics/ultralytics
- https://doi.org/10.3390/rs13050965
- https://doi.org/10.23919/FRUCT54823.2022.9770922
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031990
- https://doi.org/10.1109/ICIIBMS60103.2023.10347862
- https://doi.org/10.1109/BigData52589.2021.9671821
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3226682
- https://doi.org/10.1109/TII.2021.3085669
- https://doi.org/10.1109/UEMCON54665.2022.9965643
- https://doi.org/10.1109/ICSCSS57650.2023.10169688
- https://doi.org/10.1109/PRAI53619.2021.9550790
- https://doi.org/10.1109/ICAIS50930.2021.9395916
- https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793975
- https://doi.org/10.1109/EIECT60552.2023.10442812
- https://doi.org/10.1109/KCIC.2018.8628499
- https://doi.org/10.1109/BigDataService.2017.49
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3016255
- https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.04264