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. Añaden color y carácter a los muros de la ciudad y se utilizan para expresar opiniones. Aunque a veces los grafitis se ven como arte, lo más habitual es que se hagan sin permiso. De hecho, los grafitis aparecen a menudo de la noche a la mañana en edificios, puentes y trenes, y limpiarlos requiere tiempo, recursos y esfuerzo.

Las ciudades de todo el mundo gastan millones intentando mantener limpios sus espacios públicos. Solo en Estados Unidos, los costes de limpieza de grafitis superan los 12.000 millones de dólares al año. Además, en muchas ciudades, ir un paso por delante de los grafitis es un reto considerable. Hay un número limitado de equipos de limpieza y no pueden estar en todas partes a la vez.

Por eso, los planificadores urbanos recurren ahora a la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas analizar e interpretar imágenes. Utilizando modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, se pueden usar cámaras con IA para escanear rápidamente los muros de la ciudad, detectar grafitis en tiempo real y señalar las ubicaciones exactas para que los equipos actúen.

En este artículo, analizaremos más de cerca cómo se utiliza la visión artificial para el reconocimiento automatizado de grafitis en ciudades inteligentes. ¡Empecemos!

Link to this sectionEl papel de la visión artificial en las ciudades inteligentes#

Las ciudades inteligentes utilizan tecnología de vanguardia para gestionar los desafíos cotidianos de forma más eficiente. Concretamente, aprovechan modelos de visión artificial como YOLO11 para analizar datos visuales, monitorizar espacios públicos y favorecer una toma de decisiones más rápida y basada en datos en diversos sistemas urbanos.

Aquí tienes algunas formas comunes en las que se utiliza la IA de visión en las ciudades inteligentes:

• Gestión del tráfico: la IA de visión puede analizar transmisiones de vídeo en directo para monitorizar el flujo de tráfico, detectar congestiones y ajustar los semáforos en tiempo real para mejorar la circulación y reducir los retrasos.
• Automatización del reciclaje: La visión artificial puede ayudar a identificar y clasificar materiales reciclables de los flujos de residuos en contenedores públicos o centros de reciclaje, mejorando la precisión de la clasificación y reduciendo la contaminación.
• Monitorización del transporte público: Los sistemas de transporte público pueden utilizar visión artificial para realizar 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 desastres: La visión artificial puede identificar señales visuales de incendios, inundaciones o daños estructurales tras un desastre, permitiendo una respuesta de emergencia más rápida y eficaz.

Fig 1. Monitorización del tráfico mediante YOLO11 en ciudades inteligentes.

Link to this sectionUna visión general de la monitorización urbana de grafitis con IA#

Ahora que hemos explorado cómo la visión artificial ayuda a hacer las ciudades más inteligentes, echemos un vistazo más de cerca a por qué es especialmente necesaria para el reconocimiento automatizado de grafitis.

Tradicionalmente, las ciudades han utilizado diversos enfoques para gestionar los grafitis. Algunos dependen de las denuncias ciudadanas, mientras que otros envían equipos a inspeccionar puntos conflictivos conocidos. En ciertos casos, las aplicaciones móviles permiten a los residentes enviar quejas 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 ofrecer una cobertura total en 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 de visión artificial principales: clasificación de imágenes y detección de objetos.

En el primer paso, la clasificación de imágenes analiza una foto para determinar si muestra grafitis, arte urbano 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 de forma rápida y precisa. Con el tiempo, los datos ayudan a identificar tendencias para que las ciudades puedan centrarse en los puntos conflictivos frecuentes y mejorar las medidas de prevención.

Fig 2. Un ejemplo de cómo funcionan los sistemas automatizados de reconocimiento de grafitis.

Link to this sectionExploración de los sistemas de detección de grafitis con IA en varias ciudades#

Muchas ciudades están probando nuevas formas de gestionar los grafitis. En lugar de depender solo de patrullas o denuncias públicas, están empezando a utilizar modelos de visión artificial capaces de localizar, identificar e incluso ayudar a limpiar los grafitis. Echemos un vistazo a cómo están utilizando estas nuevas herramientas algunas ciudades.

Link to this sectionSistemas de detección de grafitis con IA integrados en cámaras en vehículos#

Los vehículos de servicios públicos se están utilizando ahora en muchas ciudades para ayudar a detectar grafitis durante sus rutas de patrulla habituales. Al equipar estos vehículos con soluciones de visión artificial, las ciudades pueden escanear las calles en tiempo real, sin necesidad de patrullas adicionales. Esto facilita la detección temprana de grafitis y el envío de alertas a los equipos de limpieza antes de que el problema se extienda.

Tempe (Arizona) es un gran ejemplo de ciudad que utiliza esta tecnología. La ciudad se asoció con organizaciones locales para desarrollar un sistema que utiliza cámaras montadas en vehículos de servicios públicos. A medida que estos vehículos recorrían los barrios, capturaban imágenes de muros y espacios públicos.

Un modelo de IA de visión analizó las imágenes y marcó cualquier grafiti que detectó. Los resultados se enviaron a un panel en directo para que los responsables pudieran comprobar las actualizaciones desde sus teléfonos y responder rápidamente. Esto ayudó a Tempe a actuar con mayor rapidez y a reducir las quejas de los ciudadanos.

Del mismo modo, en Lisboa, la capital de Portugal, se desarrolló un sistema de prueba de concepto utilizando cámaras montadas en vehículos municipales para detectar grafitis automáticamente.

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

Link to this sectionDetección y eliminación de grafitis mediante drones#

Los grafitis pueden aparecer en lugares difíciles o inseguros de alcanzar, como pasos elevados, túneles y estructuras elevadas. La limpieza en estas zonas suele requerir equipos adicionales, costes extra y más tiempo. Para mejorar la seguridad y la velocidad, algunas ciudades están empezando a utilizar drones capaces tanto de detectar como de eliminar grafitis sin necesidad de equipos manuales en el lugar.

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

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

Los esfuerzos de detección de grafitis en Seattle también incluyen cámaras alimentadas por energía solar instaladas en puntos conflictivos conocidos. Estas cámaras monitorizan la actividad y envían alertas cuando alguien se acerca a una ubicación marcada. Al combinar drones con puntos de monitorización fijos, Seattle puede responder más rápidamente a los grafitis y reducir los riesgos físicos para los equipos de mantenimiento.

Link to this sectionMapeo de puntos conflictivos de grafitis mediante IA de visión#

En algunos casos, la detección de grafitis no trata solo de la limpieza, sino también de comprender los patrones de esta actividad en toda la ciudad. Con la ayuda de la IA, las ciudades pueden convertir ahora las imágenes a nivel de calle en mapas visuales que muestran dónde ocurren los grafitis con mayor frecuencia. Estos mapas revelan tendencias que pueden no ser evidentes a través de las denuncias públicas 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 basado en la investigación. Un equipo utilizó visión artificial para analizar más de 275.000 imágenes a nivel de calle de toda la ciudad, recopiladas mediante Google Street View. Los grafitis identificados en estas imágenes se mapearon en 96 distritos, revelando dónde estaban más concentrados.

En lugar de depender de informes dispersos o inspecciones ocasionales, este enfoque proporcionó una visión a gran escala y basada en datos de los grafitis en toda la ciudad. El mapa resultante proporcionó a São Paulo un recurso valioso para realizar 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.

Link to this sectionVentajas e inconvenientes de los sistemas de detección de grafitis con IA de visión#

Aquí tienes algunas ventajas clave de utilizar visión artificial para la gestión de grafitis:

• Reducción del esfuerzo manual: La monitorización automatizada reduce la necesidad de que el personal inspeccione físicamente las calles, liberando recursos para otras tareas.
• Apoyo a los esfuerzos de prevención: Al identificar los puntos conflictivos de grafitis, los sistemas de visión artificial permiten a las ciudades centrarse en medidas disuasorias como una mejor iluminación o vigilancia en esas zonas.
• Integración con otros sistemas: Las herramientas de visión artificial pueden conectarse a paneles de control municipales o aplicaciones de mantenimiento para un flujo de trabajo más ágil.
• Posibilidad de generación de informes automatizados: los sistemas de IA de visión pueden ayudar a generar informes periódicos, reduciendo la carga administrativa del personal municipal.

Aunque los sistemas de visión artificial son útiles para la detección de grafitis, también tienen algunas limitaciones. Aquí hay algunas cosas que debes tener en cuenta al implementar dichos sistemas:

• Requiere mantenimiento continuo: Las cámaras, los modelos y el software deben actualizarse y mantenerse con regularidad para garantizar la precisión y la funcionalidad.
• Barreras legales y 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 ser reconocidos correctamente sin datos de entrenamiento adaptados.
• Riesgos de identificación errónea: Si el sistema no se entrena con un conjunto de datos exhaustivo y diverso, podría identificar erróneamente murales, arte urbano o pinturas murales legales como grafitis.

Link to this sectionConclusiones 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 están integrando cada vez más con herramientas de mantenimiento, elaboración de informes y planificación urbana.

El enfoque está cambiando de reacciones rápidas a una concienciación proactiva. Con mejores datos y herramientas más inteligentes, las ciudades avanzan hacia la prevención de problemas antes de que empiecen y a la toma de decisiones más informadas en cada paso del camino.

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