Al hacer clic en "Aceptar todas las cookies", usted acepta el almacenamiento de cookies en su dispositivo para mejorar la navegación por el sitio, analizar el uso del sitio y ayudar en nuestros esfuerzos de marketing. Más información en
Configuración de cookies
Al hacer clic en "Aceptar todas las cookies", usted acepta el almacenamiento de cookies en su dispositivo para mejorar la navegación por el sitio, analizar el uso del sitio y ayudar en nuestros esfuerzos de marketing. Más información en
Descubra cómo las ciudades inteligentes utilizan sistemas de detección de grafitis mediante IA y visión por ordenador para mejorar el mantenimiento de los espacios públicos resolviendo rápidamente los problemas de grafitis.
Los grafitis, que consisten en escritos, dibujos o símbolos, pueden contar muchas historias. Dan color y carácter a los muros de las ciudades y sirven para expresar opiniones. Aunque a veces el graffiti se considera arte, lo más frecuente es que se haga sin permiso. De hecho, a menudo aparecen de la noche a la mañana en edificios, puentes y trenes, y su limpieza requiere tiempo, recursos y esfuerzo.
Ciudades de todo el mundo gastan millones en mantener limpios los espacios públicos. Sólo en Estados Unidos, la limpieza de grafitis cuesta más de 12.000 millones de dólares al año. Además, en muchas ciudades, ir por delante de los grafitis es un reto considerable. El número de equipos de limpieza es limitado y no pueden estar en todas partes a la vez.
Por eso los urbanistas recurren ahora a la visión por ordenador, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas analizar e interpretar imágenes. Con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, las cámaras con IA pueden escanear rápidamente los muros de las ciudades, detectar grafitis en tiempo real y señalar los lugares exactos en los que deben actuar los equipos.
En este artículo analizaremos cómo se utiliza la visión por ordenador para el reconocimiento automático de grafitis en ciudades inteligentes. Comencemos.
El papel de la visión por ordenador en las ciudades inteligentes
Las ciudades inteligentes utilizan tecnología punta para afrontar los retos cotidianos con mayor eficacia. En concreto, aprovechan modelos de visión artificial como YOLO11 para analizar datos visuales, vigilar espacios públicos y facilitar una toma de decisiones más rápida y basada en datos en diversos sistemas urbanos.
Estas son algunas de las formas más comunes en las que se está utilizando Vision AI en las ciudades inteligentes:
Gestión del tráfico: Vision AI puede analizar secuencias de vídeo en directo para supervisar el flujo de tráfico, detectar atascos y ajustar las señales de tráfico en tiempo real para mejorar la circulación y reducir los retrasos.
Automatización del reciclaje: La visión por ordenador puede ayudar a identificar y clasificar los materiales reciclables de los flujos de residuos en contenedores públicos o centros de reciclaje, mejorando la precisión de la clasificación y reduciendo la contaminación.
Control del transporte público: Los sistemas de transporte público pueden utilizar la visión por ordenador para hacer un seguimiento del número de pasajeros, controlar el comportamiento a bordo y detectar problemas de seguridad, mejorando tanto la eficiencia como la seguridad.
Respuesta ante catástrofes: La visión por ordenador puede identificar signos visuales de incendios, inundaciones o daños estructurales tras catástrofes, lo que permite una respuesta de emergencia más rápida y eficaz.
Fig. 1. Monitorización del tráfico mediante YOLO11 en ciudades inteligentes.
Vigilancia de grafitis urbanos con IA
Ahora que hemos estudiado cómo la visión por ordenador ayuda a hacer más inteligentes las ciudades, veamos más de cerca por qué es especialmente necesaria para el reconocimiento automatizado de grafitis.
Tradicionalmente, las ciudades han utilizado diversos métodos para gestionar los grafitis. Algunas se basan en denuncias públicas, mientras que otras envían equipos a inspeccionar puntos conflictivos conocidos. En algunos casos, las aplicaciones móviles permiten a los residentes presentar denuncias o subir imágenes. Aunque estos métodos pueden ser útiles, consumen mucho tiempo, dependen en gran medida de la intervención humana y a menudo no pueden proporcionar una cobertura completa en toda la ciudad.
La visión por ordenador ofrece a las ciudades una forma más rápida y fiable de gestionar los grafitis. Los sistemas automatizados de reconocimiento de grafitis suelen basarse en dos tareas principales de visión por ordenador: la clasificación de imágenes y la detección de objetos.
En el primer paso, la clasificación de imágenes analiza una foto para determinar si muestra grafitis, arte callejero o una superficie limpia. Si se encuentra un grafiti, la detección de objetos señala su ubicación exacta en la imagen. Esto permite a los equipos municipales responder con rapidez y precisión. Con el tiempo, los datos ayudan a identificar tendencias, de modo que las ciudades pueden centrarse en los puntos conflictivos más frecuentes y mejorar las medidas de prevención.
Fig. 2. Ejemplo de funcionamiento de los sistemas automatizados de reconocimiento de pintadas.
Exploración de sistemas de detección de grafitis mediante IA en varias ciudades
Muchas ciudades están probando nuevas formas de gestionar los grafitis. En lugar de depender únicamente de las patrullas o de las denuncias públicas, están empezando a utilizar modelos de visión por ordenador que pueden detectar, identificar e incluso ayudar a limpiar los graffitis. Veamos cómo utilizan estas nuevas herramientas algunas ciudades.
Sistemas de detección de grafitis por IA integrados con cámaras en vehículos
Los vehículos de servicio público se utilizan ahora en muchas ciudades para ayudar a detectar grafitis durante sus rutas habituales de patrulla. Al equipar estos vehículos con soluciones de visión por ordenador, las ciudades pueden escanear las calles en tiempo real, sin necesidad de patrullas adicionales. Esto facilita la detección precoz de las pintadas y el envío de alertas a los equipos de limpieza antes de que el problema se extienda.
Tempe (Arizona) es un buen ejemplo de ciudad que utiliza esta tecnología. La ciudad se asoció con organizaciones locales para desarrollar un sistema que utilizaba cámaras montadas en vehículos de servicio público. A medida que estos vehículos se desplazaban por los barrios, captaban imágenes de muros y espacios públicos.
Un modelo de inteligencia artificial de Vision analizó las imágenes y marcó los grafitis detectados. Los resultados se enviaron a un panel de control en directo para que los directivos pudieran consultar las actualizaciones en sus teléfonos y responder rápidamente. Esto ayudó a Tempe a actuar con mayor rapidez y a reducir las quejas del público.
En Lisboa, capital de Portugal, se ha desarrollado un sistema de prueba de concepto que utiliza cámaras instaladas en vehículos de la ciudad para detectar automáticamente los graffitis.
Fig. 3. Detección de grafitis con IA en Lisboa (Portugal).
Detección y eliminación de pintadas con drones
Los graffitis pueden aparecer en lugares de difícil acceso o inseguros, como pasos elevados, túneles y estructuras elevadas. La limpieza en estas zonas suele requerir equipos adicionales, costes añadidos y más tiempo. Para mejorar la seguridad y la rapidez, algunas ciudades están empezando a utilizar drones que pueden detectar y eliminar grafitis sin necesidad de equipos manuales en el lugar.
Por ejemplo, Seattle, una importante ciudad del estado de Washington, ha puesto en marcha recientemente una solución basada en drones para vigilar zonas de difícil acceso. Los drones están equipados con cámaras y pulverizadores. Pueden escanear las superficies públicas en busca de marcas y, cuando detectan grafitis, utilizan un pulverizador incorporado para pintarlos y taparlos.
Fig. 4. Un dron con IA limpia grafitis en Seattle (Washington).
Los esfuerzos de detección de grafitis de Seattle también incluyen cámaras solares instaladas en puntos conocidos de grafitis. Estas cámaras controlan la actividad y envían alertas cuando alguien se acerca a un lugar marcado. Al combinar drones con puntos de vigilancia fijos, Seattle puede responder más rápidamente a las pintadas y reducir los riesgos físicos para los equipos de mantenimiento.
Vision AI permite cartografiar los puntos calientes de los grafitis
En algunos casos, la detección de grafitis no consiste sólo en limpiarlos, sino también en comprender las pautas de esa actividad en toda la ciudad. Con la ayuda de la inteligencia artificial, las ciudades pueden convertir imágenes a pie de calle en mapas visuales que muestran dónde se producen los grafitis con más frecuencia. Estos mapas revelan tendencias que pueden no ser obvias a través de informes públicos y ayudan a los planificadores urbanos a centrar sus esfuerzos donde más se necesitan.
Por ejemplo, São Paulo, una ciudad de Brasil, exploró este enfoque a través de un estudio de caso impulsado por la investigación. Un equipo utilizó visión por ordenador para analizar más de 275.000 imágenes a pie de calle de toda la ciudad, recogidas mediante Google Street View. Los grafitis identificados en estas imágenes se cartografiaron en 96 distritos, revelando dónde estaban más concentrados.
En lugar de basarse en informes dispersos o inspecciones ocasionales, este enfoque proporcionó una visión a gran escala y basada en datos de los graffitis en toda la ciudad. El mapa resultante proporcionó a São Paulo un valioso recurso para hacer un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo y apoyar esfuerzos de limpieza, prevención y planificación urbana más específicos.
Fig. 5. Detección de grafitis en São Paulo, Brasil.
Ventajas e inconvenientes de los sistemas de detección de grafitis Vision AI
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la visión por ordenador para la gestión de grafitis:
Reducción del esfuerzo manual: El control automatizado reduce la necesidad de que el personal inspeccione físicamente las calles, liberando recursos para otras tareas.
Apoya los esfuerzos de prevención: Al identificar los puntos calientes del grafiti, los sistemas de visión por ordenador permiten a las ciudades centrarse en medidas disuasorias como una mejor iluminación o vigilancia en esas zonas.
Se integra con otros sistemas: Las herramientas de visión artificial pueden conectarse a cuadros de mando municipales o aplicaciones de mantenimiento para agilizar el flujo de trabajo.
Permite la elaboración automatizada de informes: Los sistemas Vision AI pueden ayudar a generar informes periódicos, reduciendo la carga administrativa del personal municipal.
Aunque los sistemas de visión por ordenador son útiles para detectar grafitis, también tienen algunas limitaciones. He aquí algunos aspectos que hay que tener en cuenta a la hora de implantar estos sistemas:
Requiere un mantenimiento continuo: Las cámaras, los modelos y el software deben actualizarse y mantenerse con regularidad para garantizar su precisión y funcionalidad.
Barreras legales y barreras normativas: En algunas ciudades, la instalación de sistemas de vigilancia en espacios públicos puede requerir aprobación, permisos o el cumplimiento de las leyes de protección de datos.
Confusión de idiomas o símbolos: Los grafitis que utilizan idiomas extranjeros, símbolos o jerga pueden no reconocerse correctamente sin datos de entrenamiento adaptados.
Riesgos de identificación errónea: Si el sistema no se entrena con un conjunto de datos completo y diverso, puede identificar erróneamente como grafitis murales, arte callejero o pinturas murales legales.
Principales conclusiones
La detección de grafitis es sólo un ejemplo de cómo la visión por ordenador está transformando el modo en que las ciudades gestionan los espacios públicos. Estos sistemas se integran cada vez más con herramientas de mantenimiento, información y planificación urbana.
La atención se está desplazando de las reacciones rápidas a la concienciación proactiva. Con mejores datos y herramientas más inteligentes, las ciudades avanzan hacia la prevención de los problemas antes de que empiecen y la toma de decisiones más informadas en todo momento.