El papel de la visión artificial en las tareas de mantenimiento urbano

Mantener una ciudad requiere mucho trabajo, pero la mayoría de estas tareas pasan desapercibidas. Por ejemplo, por la noche, los equipos de mantenimiento reparan carreteras, retiran residuos, revisan el alumbrado y se aseguran de que la ciudad siga siendo segura y funcional.

Las carreteras deterioradas, los desagües obstruidos y las farolas averiadas pueden parecer problemas menores al principio. Pero, si no se atienden, pueden convertirse rápidamente en problemas mayores. Estas tareas de mantenimiento rutinarias son importantes para la seguridad pública. Sin embargo, con poblaciones en aumento y personal municipal limitado, los métodos de mantenimiento tradicionales pueden tener dificultades para seguir el ritmo.

La visión artificial, una rama de la IA centrada en procesar y comprender datos visuales, ofrece un enfoque más rápido y eficiente para el mantenimiento cotidiano de las ciudades inteligentes. Al analizar vídeos o imágenes aéreas, las soluciones de IA visual pueden detectar y seguir problemas automáticamente, reduciendo la carga de los equipos que realizan inspecciones manuales.

Mediante modelos avanzados de visión artificial, como Ultralytics YOLO11, las ciudades pueden realizar tareas como identificar residuos, baches o ramas caídas. Las tareas de IA visual, como la detección de objetos y la segmentación de instancias, pueden ayudar a los equipos de mantenimiento a responder rápidamente y mantener los espacios públicos ordenados, limpios y seguros.

Fig. 1. Detección de residuos con las capacidades de detección de objetos de Ultralytics YOLO11. (Fuente)

En este artículo, exploraremos cómo la visión artificial facilita el mantenimiento urbano, algunas aplicaciones habituales y las ventajas que ofrece.

Descripción general de la visión artificial en el mantenimiento urbano#

Las autoridades urbanas utilizan tecnologías como la visión artificial para comprender y gestionar mejor las infraestructuras de las ciudades. Los datos visuales se recogen mediante drones, cámaras y sensores, y luego se procesan con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 para obtener información rápida y precisa.

Por ejemplo, en las ciudades inteligentes se utiliza la visión artificial para detectar grafitis automáticamente mediante imágenes aéreas y cámaras a pie de calle. Esto ayuda a los equipos municipales a eliminarlos rápidamente y a mantener los espacios públicos acogedores.

Aquí tienes un resumen de algunas de las principales tareas de visión artificial que hacen posibles los sistemas de ciudades inteligentes:

• Detección de objetos: Los modelos de visión artificial, como Ultralytics YOLO11, pueden identificar y localizar objetos concretos en una imagen o en un flujo de vídeo. En el mantenimiento urbano, esto ayuda a los equipos a detectar elementos que pueden necesitar atención, como conos de tráfico, cubos de basura o señales de tráfico rotas.
• Clasificación de imágenes: asigna una etiqueta a una imagen completa según su aspecto. Por ejemplo, las imágenes aéreas de carreteras pueden clasificarse como limpias, agrietadas o inundadas, lo que ayuda a los equipos a organizarse y responder a distintas situaciones con mayor eficacia.
• Seguimiento de objetos: el seguimiento de objetos móviles a través de los fotogramas de un vídeo permite trazar sus recorridos. En las ciudades, ayuda a supervisar vehículos y peatones, y mejora la gestión del tráfico y la seguridad.
• Segmentación de instancias: esta técnica separa las instancias individuales de un mismo objeto. En entornos urbanos, puede utilizarse para distinguir varias farolas, árboles o vehículos aparcados, lo que facilita su seguimiento y mantenimiento.

Aplicaciones de la visión artificial en el mantenimiento urbano#

Ahora que ya sabemos mejor cómo contribuye la visión artificial al mantenimiento de las ciudades, exploremos algunas de sus aplicaciones en el mundo real.

Inspección inteligente de infraestructuras con IA#

El mantenimiento de los desagües subterráneos es una tarea difícil, pero esencial, ya que los daños pueden causar graves problemas sanitarios o medioambientales. La visión artificial se utiliza ahora para hacer que estas inspecciones sean más seguras y eficientes. Se emplean drones con cámaras, sensores y sistemas de detección y medición de distancias por luz (LiDAR) para inspeccionar túneles y recopilar datos en tiempo real sobre aspectos como los niveles de gas, la temperatura y los daños.

En Michigan, Estados Unidos, el condado de Macomb es un buen ejemplo de cómo la tecnología está mejorando las inspecciones subterráneas. Tras el derrumbe de una tubería en 2016, el condado empezó a abandonar las comprobaciones manuales y a utilizar sistemas automatizados.

Ahora utilizan drones como el Elios 3 y el Asio X para explorar túneles subterráneos de forma segura. Los drones recopilan vídeo y datos de sensores, que después se analizan con visión artificial para detectar problemas estructurales. Desde que adoptó este enfoque, el condado ha reducido los costes de inspección casi un 40 % y ha hecho que el trabajo sea mucho más seguro para sus equipos.

Fig. 2. El dron Elios 3 puede utilizarse para inspeccionar alcantarillas. (Fuente)

Visión artificial para obras en vías públicas#

Del mismo modo, mantener las carreteras y gestionar el tráfico es fundamental para que una ciudad funcione sin problemas. Las carreteras pueden deteriorarse con el tiempo debido al tráfico intenso y a las condiciones meteorológicas, lo que provoca grietas, baches y señales dañadas.

Para abordar este problema, muchas ciudades utilizan ahora drones y cámaras montadas en vehículos, dotadas de visión artificial, para supervisar en tiempo real el estado de las carreteras y el tráfico. Esta tecnología ayuda a detectar problemas pronto, mejorar la seguridad, reducir la congestión y agilizar las reparaciones, además de hacerlas más precisas.

Precisamente por eso, la ciudad de Ahmedabad, en India, está equipando vehículos municipales con cámaras de salpicadero dotadas de IA que escanean las carreteras en tiempo real. Estas cámaras detectan baches, grietas y desgaste de la superficie, y capturan imágenes con geolocalización de los daños. Los datos recopilados se envían a un centro de control, donde las autoridades generan informes y mapas de calor para priorizar las reparaciones y agilizar el mantenimiento de las carreteras.

Fig. 3. Ejemplo de detección de baches con estimación de su tamaño mediante visión artificial. (Fuente)

Supervisión de zonas verdes en ciudades con visión artificial#

A medida que aumenta la población humana, las ciudades se expanden y sus espacios verdes disminuyen. Por desgracia, esto puede afectar negativamente a la calidad del aire, la temperatura y la fauna. Los árboles ayudan a absorber dióxido de carbono, refrescan las zonas urbanas y favorecen la biodiversidad.

Con el objetivo de ser más ecológicas, muchas ciudades están empezando a utilizar drones, modelos de visión, LiDAR y sistemas de información geográfica (GIS) para supervisar la cobertura vegetal. Estas tecnologías ayudan a cartografiar la ubicación de los árboles, evaluar su estado y orientar las iniciativas de conservación, reforestación y desarrollo. Así, la gestión de los espacios verdes es más precisa, algo esencial para una planificación urbana sostenible.

Fig. 4. Identificación de árboles urbanos mediante datos aéreos de alta resolución. (Fuente)

Un ejemplo interesante es Nueva Delhi, en la India, donde la ciudad lleva tiempo luchando contra la contaminación del aire. Para abordar el problema, pusieron en marcha un censo de árboles de cuatro años dirigido por el Instituto de Investigación Forestal.

Con drones, LiDAR y GIS, cartografían y supervisan los árboles urbanos, haciendo un seguimiento de sus especies, su estado y su ubicación. Este uso de la tecnología ayuda a la ciudad a gestionar sus zonas verdes de forma más eficaz, lo que puede mejorar la calidad del aire y contribuir al objetivo de la India de alcanzar las emisiones netas cero en 2070.

Aplicaciones de la IA visual en la planificación y supervisión urbanas#

La construcción ilegal genera graves problemas en las ciudades. Puede bloquear carreteras, ejercer presión sobre los servicios públicos e interferir con el desarrollo planificado. Una solución emergente consiste en utilizar la visión artificial para comparar imágenes aéreas tomadas a lo largo del tiempo. Esto permite detectar pronto incluso pequeños cambios en los edificios o en el uso del suelo, de modo que las autoridades puedan intervenir antes de que el problema se agrave.

Por ejemplo, en Baviera, Alemania, investigadores han desarrollado métodos que utilizan IA y visión artificial para analizar imágenes de satélite y mapas geoespaciales con el fin de detectar edificios no autorizados. También se basaron en el modelo digital de superficie temporal (tDSM), que registra los cambios en la elevación de la superficie a lo largo del tiempo.

Al combinar estas herramientas, los investigadores pueden identificar nuevas construcciones mediante el seguimiento de los cambios de elevación y la comparación de imágenes. Este enfoque ayuda a las autoridades locales a hacer cumplir la normativa urbanística con más eficacia, planificar un desarrollo sostenible y mantener registros precisos.

Fig. 5. Mapa que muestra los edificios documentados y no documentados de la ciudad. (Fuente)

Ventajas e inconvenientes de la visión artificial en el mantenimiento urbano#

Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar visión artificial para el mantenimiento de ciudades inteligentes:

• Cobertura escalable: la visión artificial puede supervisar grandes zonas urbanas mediante infraestructuras existentes, como cámaras de circuito cerrado de televisión o drones, y reducir así la necesidad de inspecciones manuales.
• Uso dinámico de los recursos: El análisis en tiempo real ayuda a priorizar las tareas según su urgencia, lo que hace que el mantenimiento sea más eficiente y rentable.
• Avisos de emergencia más rápidos: Los sistemas de visión basados en IA pueden detectar incidentes como incendios, accidentes o inundaciones casi al instante, lo que permite responder más rápido y reducir los daños.

Aunque los sistemas de visión artificial ofrecen un apoyo fiable para mantener las ciudades, también tienen ciertas limitaciones. Estos son algunos factores clave que conviene tener en cuenta al utilizar estas tecnologías:

• Costes iniciales elevados: El despliegue de sistemas de visión artificial requiere una inversión inicial considerable en cámaras, sensores e infraestructura de IA. A los municipios más pequeños puede resultarles difícil asumir estos costes al principio.
• Problemas de privacidad: la supervisión visual constante puede suscitar preocupación entre los residentes de la ciudad por la vigilancia y la privacidad personal.
• Retos de infraestructura: Puede que las ciudades más antiguas carezcan de la infraestructura digital necesaria para una implementación a gran escala (p. ej., conectividad estable, suministro eléctrico o redes de sensores).

Conclusiones clave#

Las ciudades inteligentes están transformando la vida urbana al utilizar la visión artificial para mantener mejor las infraestructuras. Gracias a la supervisión en tiempo real y a la información predictiva, esta tecnología ayuda a las ciudades a responder antes a los problemas, utilizar los recursos de forma más eficiente y mantener a salvo a sus habitantes. Cada vez más municipios están pasando de las reparaciones reactivas a una planificación proactiva basada en datos.

De cara al futuro, es probable que la IA y la visión artificial desempeñen un papel más importante a la hora de hacer que las ciudades sean más ecológicas, justas y eficientes. Herramientas como los gemelos digitales y la IA generativa complementan estas tecnologías al permitir que los urbanistas prueben nuevas ideas, mejoren los servicios públicos y reduzcan las desigualdades de acceso. Juntas, estas innovaciones contribuyen a crear entornos urbanos que no solo son más inteligentes y seguros, sino que también responden mejor a las necesidades de sus comunidades.

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