El papel de la visión por computador 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. Sin embargo, si no se controlan, pueden convertirse rápidamente en problemas mayores. Estas tareas rutinarias de mantenimiento son importantes para la seguridad pública. No obstante, con el crecimiento de la población y unos recursos municipales limitados, los métodos de mantenimiento tradicionales pueden tener dificultades para mantenerse al día.

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 diario en las ciudades inteligentes. Al analizar flujos de vídeo o imágenes aéreas, las soluciones de IA de visión pueden detectar y seguir problemas automáticamente, reduciendo la carga de los equipos manuales.

Mediante el uso de modelos avanzados de visión artificial, como Ultralytics YOLO11, las ciudades pueden realizar fácilmente tareas como identificar residuos, baches o ramas caídas. Las tareas de IA de visión, 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 mediante las capacidades de detección de objetos de Ultralytics YOLO11. (Fuente)

En este artículo, exploraremos cómo la visión artificial contribuye al mantenimiento urbano, algunas aplicaciones habituales y las ventajas que ofrece. ¡Empecemos!

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 la ciudad. Los datos visuales se recopilan mediante drones, cámaras y sensores, y después se procesan con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 para obtener información rápida y precisa.

Por ejemplo, en las ciudades inteligentes, la visión artificial se utiliza para detectar grafitis automáticamente mediante imágenes aéreas y cámaras a nivel de calle, lo que ayuda a los equipos municipales a limpiarlos rápidamente y a mantener unos 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 específicos en una imagen o un flujo de vídeo. En el mantenimiento urbano, esto ayuda a los equipos a detectar elementos como conos de tráfico, contenedores de basura o señales de tráfico dañadas que pueden requerir atención.

• Clasificación de imágenes: Asigna una etiqueta a una imagen completa en función de 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 de forma más eficiente.

• Seguimiento de objetos: El seguimiento se utiliza para seguir objetos en movimiento a través de los fotogramas de un vídeo y observar sus trayectorias. En las ciudades, ayuda a supervisar vehículos y peatones, mejorando la gestión del tráfico y la seguridad.

• Segmentación de instancias: Esta técnica separa instancias individuales de un mismo objeto. En entornos urbanos, puede utilizarse para distinguir entre varias farolas, árboles o vehículos aparcados, mejorando su seguimiento y mantenimiento.

Aplicaciones de la visión artificial en el mantenimiento urbano#

Ahora que tenemos una idea más clara de cómo la visión artificial contribuye al mantenimiento urbano, exploremos algunas de sus aplicaciones en el mundo real.

Inspección inteligente de infraestructuras con IA#

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

En Michigan (EE. UU.), el condado de Macomb es un excelente ejemplo de cómo la tecnología está mejorando las inspecciones subterráneas. Tras el derrumbe de una tubería en 2016, el condado empezó a alejarse de las revisiones manuales y comenzó a utilizar sistemas automatizados.

Ahora utilizan drones como Elios 3 y Asio X para explorar túneles subterráneos de forma segura. Los drones recopilan datos de vídeo y de sensores, que después se analizan mediante visión artificial para detectar posibles 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 alcantarillado. (Fuente)

Visión artificial para obras públicas en carreteras#

Del mismo modo, mantener las carreteras y gestionar el tráfico es una parte fundamental para que una ciudad funcione correctamente. 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 hacer frente a esta situación, muchas ciudades utilizan ahora drones y cámaras instaladas en vehículos, dotados de visión artificial, para supervisar el estado de las carreteras y el tráfico en tiempo real. Esta tecnología ayuda a detectar los problemas antes, mejorar la seguridad, reducir la congestión y agilizar las reparaciones, haciéndolas 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 y geolocalizan los daños. Los datos recopilados se envían a un centro de control, donde los responsables generan informes y mapas de calor para priorizar las reparaciones, lo que ayuda a acelerar el mantenimiento de las carreteras.

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

Supervisión de espacios verdes urbanos mediante visión artificial#

A medida que aumenta la población humana, las ciudades se expanden y, al expandirse las ciudades, los espacios verdes disminuyen. Por desgracia, esto puede afectar negativamente a la calidad del aire, la temperatura y la fauna. Los árboles ayudan a absorber gases de carbono, refrescar las zonas urbanas y favorecer la biodiversidad.

Con el objetivo de avanzar hacia un modelo más ecológico, 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. Esto hace que la gestión de los espacios verdes sea más precisa y contribuye a una planificación urbana sostenible.

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

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

Mediante drones, LiDAR y GIS, están cartografiando y supervisando los árboles urbanos, siguiendo sus especies, estado y ubicación. Este uso de la tecnología ayuda a la ciudad a gestionar sus espacios verdes de forma más eficaz, lo que puede mejorar la calidad del aire y contribuir al objetivo de India de alcanzar cero emisiones netas en 2070.

Aplicaciones de la IA de visión 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. Un enfoque emergente para abordar esta cuestión utiliza la visión artificial para comparar imágenes aéreas tomadas a lo largo del tiempo. Esto permite detectar con antelación incluso pequeños cambios en los edificios o en el uso del suelo, de modo que las autoridades puedan responder antes de que el problema se agrave.

Por ejemplo, en Baviera (Alemania), unos 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 recurrieron al Modelo digital temporal de superficie (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 las normativas de construcción de forma más eficaz, planificar un desarrollo sostenible y mantener registros precisos.

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

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

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

• Cobertura escalable : La visión artificial puede supervisar grandes zonas urbanas utilizando infraestructuras existentes, como CCTV o drones, lo que reduce la necesidad de realizar inspecciones manuales.
• Uso dinámico de los recursos: El análisis en tiempo real ayuda a priorizar las tareas según su urgencia, haciendo que el mantenimiento sea más eficiente y rentable.
• Alertas de emergencia más rápidas: Los sistemas de visión basados en IA pueden detectar incidentes como incendios, accidentes o inundaciones casi al instante, lo que permite responder con mayor rapidez y reducir los daños.

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

• Costes iniciales elevados: La implantación 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 gastos al principio.
• Problemas de privacidad: La supervisión visual constante puede generar preocupación entre los residentes por la vigilancia y la privacidad personal.
• Desafíos de infraestructura: Es posible que las ciudades más antiguas no dispongan de la infraestructura digital necesaria para una implantación a gran escala (por ejemplo, conectividad estable, suministro eléctrico o redes de sensores).

Conclusiones clave#

Las ciudades inteligentes están transformando la vida urbana mediante el uso de la visión artificial para mantener mejor las infraestructuras. Con la supervisión en tiempo real y la información predictiva, esta tecnología ayuda a las ciudades a responder más rápidamente a los problemas, utilizar los recursos de forma más eficiente y mantener a salvo a sus residentes. Cada vez más, los 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 a los planificadores probar nuevas ideas, mejorar los servicios públicos y reducir las desigualdades en el acceso. En conjunto, estas innovaciones están ayudando 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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