Sistemas de visión artificial y detección de grafitis con IA en ciudades inteligentes

Los grafitis, que consisten en escritos, dibujos o símbolos, pueden contar muchas historias. Dan color y carácter a las paredes de las ciudades y sirven para expresar opiniones. Aunque a veces se consideran arte, lo más habitual es que se realicen sin permiso. De hecho, los grafitis aparecen a menudo durante la noche en edificios, puentes y trenes, y limpiarlos requiere tiempo, recursos y esfuerzo.

Ciudades de todo el mundo gastan millones para mantener limpios los espacios públicos. Solo en Estados Unidos, los costes de limpiar grafitis superan los 12 000 millones de dólares al año. Además, en muchas ciudades, adelantarse a los grafitis supone un reto considerable. Hay un número limitado de equipos de limpieza y no pueden estar en todas partes a la vez.

Por eso, los urbanistas recurren ahora a la visión artificial, 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 las paredes de la ciudad, detectar grafitis en tiempo real y señalar su ubicación exacta para que los equipos puedan actuar.

En este artículo analizaremos más detenidamente cómo se utiliza la visión artificial para reconocer grafitis de forma automatizada en las ciudades inteligentes.

El papel de la visión artificial en las ciudades inteligentes#

Las ciudades inteligentes utilizan tecnología moderna para gestionar los problemas cotidianos de forma más eficiente. En concreto, aprovechan modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 para analizar datos visuales, supervisar espacios públicos y facilitar una toma de decisiones más rápida y basada en datos en diversos sistemas urbanos.

Estas son algunas formas habituales de utilizar la IA de visión en las ciudades inteligentes:

• Gestión del tráfico: La IA visual puede analizar las retransmisiones de vídeo en directo para supervisar la circulación, detectar atascos y ajustar los semáforos en tiempo real con el fin de mejorar la movilidad y reducir las demoras.
• Automatización del reciclaje: La visión artificial puede ayudar a identificar y separar los materiales reciclables de los residuos en contenedores públicos o centros de reciclaje, mejorar la precisión de la clasificación y reducir la contaminación.
• Supervisión del transporte público: Los sistemas de transporte público pueden utilizar la visión artificial para hacer un seguimiento del número de pasajeros, supervisar el comportamiento a bordo y detectar problemas de seguridad, lo que mejora tanto la eficiencia como la seguridad.
• Respuesta ante catástrofes: La visión artificial puede identificar indicios visuales de incendios, inundaciones o daños estructurales tras una catástrofe, lo que permite responder a las emergencias de forma más rápida y eficaz.

Fig. 1. Vigilancia del tráfico con YOLO11 en ciudades inteligentes.

Panorama de la vigilancia de grafitis urbanos con IA#

Ahora que hemos visto cómo la visión artificial contribuye a que las ciudades sean más inteligentes, veamos con más detalle por qué es especialmente necesaria para reconocer grafitis automáticamente.

Tradicionalmente, las ciudades han utilizado distintos métodos para gestionar los grafitis. Algunas se basan en avisos de los ciudadanos, mientras que otras envían equipos a inspeccionar zonas conflictivas conocidas. En ciertos casos, las aplicaciones móviles permiten a los residentes presentar quejas o subir imágenes. Aunque estos métodos pueden ser útiles, llevan mucho tiempo, dependen en gran medida de la intervención humana y, a menudo, no permiten cubrir toda la ciudad.

La visión artificial 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 artificial: la clasificación de imágenes y la detección de objetos.

En el primer paso, la clasificación de imágenes analiza una foto para determinar si muestra un grafiti, arte urbano o una superficie limpia. Si detecta un grafiti, la detección de objetos señala su ubicación exacta en la imagen. Esto permite que los equipos municipales actúen con rapidez y precisión. Con el tiempo, los datos ayudan a identificar tendencias para que las ciudades puedan centrarse en los puntos conflictivos habituales y mejorar las iniciativas de prevención.

Fig. 2. Ejemplo del funcionamiento de los sistemas de reconocimiento automatizado de grafitis.

Sistemas de detección de grafitis con IA en distintas ciudades#

Muchas ciudades están probando nuevas formas de gestionar los grafitis. En lugar de depender únicamente de las patrullas o los avisos públicos, empiezan a utilizar modelos de visión artificial que pueden localizar e identificar grafitis e incluso ayudar a limpiarlos. Veamos cómo algunas ciudades están utilizando estas nuevas herramientas.

Sistemas de detección de grafitis con IA integrados en cámaras instaladas en vehículos#

Muchas ciudades ya utilizan vehículos de servicio público para ayudar a detectar grafitis durante sus rutas de patrulla habituales. Al equiparlos con soluciones de visión artificial, las ciudades pueden escanear las calles en tiempo real sin necesidad de patrullas adicionales. Así resulta más fácil detectar los grafitis pronto y enviar avisos a los equipos de limpieza antes de que el problema se extienda.

Tempe, Arizona, es un ejemplo de ciudad que utiliza esta tecnología. La ciudad colaboró con organizaciones locales para desarrollar un sistema basado en cámaras instaladas en vehículos de servicio público. A medida que estos vehículos recorrían los barrios, capturaban imágenes de paredes y espacios públicos.

Un modelo de IA de visión analizó las imágenes y marcó los grafitis que detectó. Los resultados se enviaban a un panel en directo para que los responsables pudieran consultar las novedades en sus teléfonos y responder rápidamente. Esto ayudó a Tempe a actuar con mayor rapidez y a reducir las quejas de los ciudadanos.

De forma similar, en Lisboa, la capital de Portugal, se desarrolló un sistema de prueba de concepto con cámaras instaladas en vehículos municipales para detectar grafitis automáticamente.

Fig. 3. Detección de grafitis con IA en Lisboa, Portugal.

Detección y eliminación de grafitis con drones#

Los grafitis pueden aparecer en lugares difíciles o peligrosos de alcanzar, como pasos elevados, túneles y estructuras elevadas. Limpiar estas zonas suele requerir equipos adicionales, más gastos y más tiempo. Para mejorar la seguridad y la rapidez, algunas ciudades empiezan a utilizar drones que pueden detectar y eliminar grafitis sin necesidad de que haya equipos de limpieza en el lugar.

Por ejemplo, Seattle, una ciudad importante del estado de Washington, puso en marcha recientemente una solución basada en drones para vigilar zonas de difícil acceso. Los drones están equipados con cámaras y herramientas de pulverización. Pueden escanear superficies públicas en busca de marcas y, cuando detectan un grafiti, utilizan un pulverizador integrado para pintarlo y cubrirlo.

Fig. 4. Un dron con IA limpiando grafitis en Seattle, Washington.

Las iniciativas de Seattle para detectar grafitis también incluyen cámaras alimentadas con energía solar instaladas en zonas conocidas por la presencia de grafitis. Estas cámaras vigilan la actividad y envían avisos cuando alguien se acerca a un lugar marcado. Al combinar drones con puntos de vigilancia fijos, Seattle puede responder más rápidamente a los grafitis y reducir los riesgos físicos para los equipos de mantenimiento.

Cartografía de zonas conflictivas con grafitis mediante IA de visión#

En algunos casos, detectar grafitis no consiste únicamente en limpiarlos, sino también en comprender los patrones de esta actividad por toda la ciudad. Con ayuda de la IA, las ciudades pueden convertir imágenes a pie de calle en mapas visuales que muestran dónde aparecen grafitis con mayor frecuencia. Estos mapas revelan tendencias que podrían no ser evidentes a partir de los avisos públicos y ayudan a los urbanistas a concentrar sus esfuerzos donde más se necesitan.

Por ejemplo, São Paulo, una ciudad de Brasil, estudió este enfoque en un caso práctico de investigación. Un equipo utilizó visión artificial para analizar más de 275 000 imágenes a pie de calle de toda la ciudad, recopiladas con Google Street View. Los grafitis identificados en estas imágenes se cartografiaron en 96 distritos, lo que reveló dónde se concentraban más.

En lugar de depender de avisos dispersos o inspecciones ocasionales, este enfoque ofreció una visión de los grafitis en toda la ciudad a gran escala y basada en datos. El mapa resultante proporcionó a São Paulo un recurso valioso para seguir los cambios a lo largo del tiempo y respaldar iniciativas más específicas de limpieza, prevención y planificación urbana.

Fig. 5. Detección de grafitis en São Paulo, Brasil.

Ventajas e inconvenientes de los sistemas de detección de grafitis con IA de visión#

Estas son algunas ventajas importantes de utilizar la visión artificial para gestionar los grafitis:

• Menos trabajo manual: La vigilancia automatizada reduce la necesidad de que el personal inspeccione físicamente las calles y libera recursos para otras tareas.
• Ayuda a prevenir: Al identificar los puntos conflictivos donde se concentran los grafitis, los sistemas de visión artificial permiten a las ciudades centrarse en medidas disuasorias, como mejorar la iluminación o instalar sistemas de vigilancia en esas zonas.
• Se integra con otros sistemas: Las herramientas de visión artificial pueden conectarse a paneles de control municipales o aplicaciones de mantenimiento para agilizar los flujos de trabajo.
• Permite generar informes automáticamente: Los sistemas de IA visual pueden ayudar a generar informes periódicos y reducir la carga administrativa del personal municipal.

Aunque los sistemas de visión artificial son útiles para detectar grafitis, también tienen algunas limitaciones. Ten en cuenta estos aspectos al implementar este tipo de sistemas:

• Requiere mantenimiento continuo: Las cámaras, los modelos y el software deben actualizarse y mantenerse con regularidad para garantizar su precisión y funcionamiento.
• Obstáculos legales y normativos: En algunas ciudades, la instalación de sistemas de vigilancia en espacios públicos puede requerir autorizaciones y permisos, o el cumplimiento de las leyes de protección de datos.
• Confusión con idiomas o símbolos: Es posible que los grafitis que utilizan idiomas extranjeros, símbolos o jerga no se reconozcan correctamente sin datos de entrenamiento adaptados.
• Riesgo de identificación errónea: Si el sistema no se entrena con un conjunto de datos completo y diverso, puede identificar por error murales, arte urbano o pinturas murales legales como grafitis.

Conclusiones clave#

La detección de grafitis es solo un ejemplo de cómo la visión artificial está transformando la forma en que las ciudades gestionan los espacios públicos. Estos sistemas se integran cada vez más con herramientas de mantenimiento, notificación y planificación urbana.

La atención está pasando de las reacciones rápidas a la prevención proactiva. Con mejores datos y herramientas más inteligentes, las ciudades avanzan hacia la prevención de problemas antes de que aparezcan y la toma de decisiones más informadas en cada paso.

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