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城市治理的指标是无效解决城市公共问题、提供城市公共服务、增进城市公共利益，然而因为城市具备高度的复杂性，对其无效治理是一项异样艰巨的工作。
交通拥堵、环境好转、公共安全堪忧……面向上述提到的“城市病”，仅依赖于人力治理已逐步力不从心。联合人工智能、大数据、云计算等古代信息技术晋升城市管理水平，是城市智能化降级，实现可继续倒退的无效策略。
这其中 AI 技术可能更多地开释城市资源和生产力，用智能的伎俩对人、车、事、物等要害实体进行实时、精准的剖析，及时辨认异常情况或者突发事件并收回警报，能够大幅晋升治理效率和精准度，升高城市治理的人力老本，让咱们的工作和生存更平安、更便捷。
城市治理全景图
目前飞桨开源的深度学习能力曾经能够笼罩“市容环境、街面秩序、市政设施监管和灾祸预警”4 大类 20+ 典型城市治理场景，无论是数据中心还是边缘服务器、安防摄像头、手机、平板等各类型终端设备，都有均衡精度、体积、运行速度的最佳模型以供选用，充分利用硬件性能，实现业务成果。
飞桨这一系列开源能力曾经失去中再财险、天覆科技等业界知名企业的宽泛认可，切实实际产业智能化降级。
上面就将通过两个具体的场景案例，为大家分析飞桨深度学习技术是如何在城市治理畛域利用的。
场景一：河道漂浮物检测
在河道、湖泊、水库等水域中，沉没着各种生产，生存垃圾，严重破坏了水体生态环境。为了保护水域的清洁，清理水面漂浮物至关重要。而传统做法次要依赖于人工巡检清理，一方面因为监察范围广，消耗人力老本极大；另一方面，天然流域状况多变，很多时候仅靠人工无奈及时发现解决问题，导致垃圾沉积或者水生植物泛滥。
目前已有多家头部安防厂商，借助飞桨的深度学习算法，联合视频监控点位，实现河道漂浮物的实时巡视、检测、预警，预计可缩小 90% 人工成本，真正实现“智慧水利”。
河道漂浮物检测效果图
场景二：火灾烟雾检测
据统计，2020 年全国共接报火灾 25.2 万起，间接财产损失高达 40.09 亿元。火灾曾经成为危害人们生命财产平安的一种多发性灾祸。
火灾监控会存在很多难点，特地是在传统人工智能畛域，因为火焰自身形态、色彩并不对立，要对火灾进行特色工程的建模十分困难，而深度学习则因为更强的学习能力和泛化性，能够完满解决这类简单问题。
针对住宅、加油站、公路、森林等火灾高发场景，能够利用飞桨指标检测技术，自动检测监控区域内的烟雾和火灾，帮忙相干人员及时应答，最大水平升高人员伤亡及财物损失。
目前中再财险（中国财产再保险有限责任公司）曾经应用飞桨自研高精度指标检测算法 PP-YOLOv2 尝试对新能源车充电平安进行实时监测，并获得不错的成果，为生命、财产平安保驾护航更添助力。
火灾烟雾检测效果图
AI 在城市治理中的利用，意味着治理体系能够迅速精准地感知、判断、预测和解决各种城市问题，推动城市治理向着多元共治的方向迈进，更快更好地满足居民之所需，让城市和咱们的生存更美妙。
