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

Los grafitis, que consisten en textos, dibujos o símbolos, pueden contar muchas historias. Añaden color y personalidad a las paredes de las ciudades y se utilizan para expresar opiniones. Aunque a veces se consideran arte, lo más habitual es que se hagan sin permiso. De hecho, los grafitis aparecen con frecuencia durante la noche en edificios, puentes y trenes, y limpiarlos requiere tiempo, recursos y esfuerzo.

Las ciudades de todo el mundo gastan millones para intentar mantener limpios los 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, adelantarse a los grafitis supone un desafío considerable. Los equipos de limpieza son limitados 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. Mediante 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, veremos más de cerca cómo se utiliza la visión artificial para el reconocimiento automatizado de grafitis en ciudades inteligentes. ¡Empecemos!

El papel de la visión artificial en las ciudades inteligentes#

Las ciudades inteligentes utilizan tecnología punta para afrontar los desafíos 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 de visión puede analizar emisiones de vídeo en directo para supervisar el flujo de tráfico, detectar congestiones y ajustar los semáforos en tiempo real con el fin de mejorar la circulación y reducir los retrasos.
• Automatización del reciclaje: la visión artificial puede ayudar a identificar y clasificar materiales reciclables en los flujos de residuos de contenedores públicos o centros de reciclaje, mejorando la precisión de la clasificación y reduciendo la contaminación.
• Supervisión del transporte público: los sistemas de transporte público pueden utilizar la visión artificial para controlar el número de pasajeros, supervisar el comportamiento a bordo y detectar problemas de seguridad, mejorando tanto la eficiencia como la seguridad.
• Respuesta ante catástrofes: la visión artificial puede identificar indicios visuales de incendios, inundaciones o daños estructurales después de una catástrofe, lo que permite responder a las emergencias de forma más rápida y eficaz.

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

Una visión general de la supervisión de grafitis urbanos con IA#

Ahora que hemos visto cómo la visión artificial ayuda a hacer que las ciudades sean más inteligentes, examinemos 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 dependen de los avisos de la ciudadanía, mientras que otras envían equipos a inspeccionar zonas problemáticas conocidas. En ciertos casos, las aplicaciones móviles permiten a los residentes presentar quejas o subir imágenes. Aunque estos métodos pueden ser útiles, requieren mucho tiempo, dependen en gran medida de la intervención humana y a menudo no ofrecen una cobertura completa de la ciudad.

La visión artificial ofrece a las ciudades una forma más rápida y fiable de gestionar los grafitis. Los sistemas de reconocimiento automatizado 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 fotografía para determinar si muestra un grafiti, 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 actuar con rapidez y precisión. Con el tiempo, los datos ayudan a identificar tendencias para que las ciudades puedan centrarse en las zonas problemáticas recurrentes y mejorar las medidas de prevención.

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

Análisis de sistemas de detección de grafitis mediante IA en distintas ciudades#

Muchas ciudades están probando nuevas formas de gestionar los grafitis. En lugar de depender únicamente de las patrullas o de los avisos de la ciudadanía, están empezando a utilizar modelos de visión artificial capaces de localizar, identificar e incluso ayudar a limpiar los grafitis. Veamos cómo algunas ciudades están utilizando estas nuevas herramientas.

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

En muchas ciudades ya se utilizan vehículos de servicio público para ayudar a detectar grafitis durante sus rutas habituales de patrulla. Al equipar estos vehículos con soluciones de visión artificial, las ciudades pueden escanear las calles en tiempo real sin necesidad de realizar 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 buen ejemplo de ciudad que utiliza esta tecnología. La ciudad colaboró con organizaciones locales para desarrollar un sistema que emplea cámaras instaladas en vehículos de servicio público. Mientras estos vehículos recorrían los barrios, capturaban imágenes de paredes y espacios públicos.

Un modelo de IA de visión analizaba las imágenes y marcaba cualquier grafiti que detectaba. Los resultados se enviaban a un panel de control en directo para que el personal responsable pudiera consultar las actualizaciones desde sus teléfonos y responder rápidamente. Esto ayudó a Tempe a actuar con mayor rapidez y reducir las quejas ciudadanas.

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

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

Detección y eliminación de grafitis mediante drones#

Los grafitis pueden aparecer en lugares de difícil acceso o peligrosos, como pasos elevados, túneles y estructuras elevadas. La limpieza de estas zonas suele requerir equipos adicionales, un coste mayor y más tiempo. Para mejorar la seguridad y la rapidez, algunas ciudades están empezando a utilizar drones capaces tanto de detectar como de eliminar grafitis sin necesidad de que haya equipos manuales en el lugar.

Por ejemplo, Seattle, una importante ciudad del estado de Washington, lanzó recientemente una solución basada en drones para supervisar 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 que limpia grafitis en Seattle, Washington.

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

Cartografía de zonas problemáticas de grafitis mediante IA de visión#

En algunos casos, la detección de grafitis no consiste únicamente en limpiarlos, sino también en comprender los patrones de esta actividad en toda la ciudad. Con la ayuda de la IA, las ciudades pueden convertir ahora imágenes a nivel de calle en mapas visuales que muestran dónde aparecen grafitis con mayor frecuencia. Estos mapas revelan tendencias que pueden no ser evidentes a través de los avisos ciudadanos 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 mediante 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 cartografiaron en 96 distritos, lo que reveló dónde se concentraban más.

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 de toda la ciudad. El mapa resultante ofreció a São Paulo un recurso valioso para realizar un seguimiento de 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 mediante IA de visión#

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

• Menor esfuerzo manual: la supervisión automatizada reduce la necesidad de que el personal inspeccione físicamente las calles, lo que libera recursos para otras tareas.
• Favorece la prevención: al identificar las zonas problemáticas de grafitis, los sistemas de visión artificial 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 paneles de control municipales o aplicaciones de mantenimiento para conseguir un flujo de trabajo más optimizado.
• Permite elaborar informes automáticamente: 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 detectar grafitis, también presentan algunas limitaciones. Estos son algunos aspectos que debes tener en cuenta al implementar este tipo de sistemas:

• Requiere un mantenimiento continuo: las cámaras, los modelos y el software deben actualizarse y mantenerse periódicamente para garantizar su precisión y funcionamiento.
• Obstáculos legales y reglamentarios: 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 con idiomas o símbolos: los grafitis que utilizan idiomas extranjeros, símbolos o jerga pueden no reconocerse 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 legales en paredes 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, elaboración de informes y planificación urbana.

El enfoque está pasando de las reacciones rápidas a la anticipación proactiva. Con mejores datos y herramientas más inteligentes, las ciudades avanzan hacia la prevención de los problemas antes de que aparezcan y la toma de decisiones más fundamentadas en cada paso.

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