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

El mantenimiento de una ciudad requiere mucho trabajo, pero la mayoría de estas tareas pasan desapercibidas. Por ejemplo, por la noche, los equipos de mantenimiento trabajan en la reparación de carreteras, la retirada de residuos, la comprobación del alumbrado y la garantía de que la ciudad siga siendo segura y funcional.

El desgaste de las carreteras, los desagües bloqueados y las farolas rotas pueden parecer problemas menores al principio. Sin embargo, si no se controlan, pueden convertirse rápidamente en problemas mayores. Estas tareas de mantenimiento rutinario son importantes para la seguridad pública. No obstante, con el crecimiento de la población y la limitación del personal municipal, los métodos de mantenimiento tradicionales pueden tener dificultades para estar al día.

Computer vision, una rama de la inteligencia artificial centrada en el procesamiento y la comprensión de datos visuales, ofrece un enfoque más rápido y eficiente para el mantenimiento cotidiano en las smart cities. Mediante el análisis de secuencias de vídeo o imágenes aéreas, las soluciones de Vision AI pueden detectar y rastrear problemas de forma automática, lo que reduce la carga de trabajo de los equipos manuales.

Al utilizar computer vision modelos avanzados como Ultralytics YOLO11, las ciudades pueden realizar fácilmente tareas como identificar residuos, baches o ramas caídas. Las tareas de Vision AI, como la detección de objetos y la segmentación de instancias, pueden ayudar a los equipos de mantenimiento a responder con rapidez y a mantener los espacios públicos ordenados, limpios y seguros.

Fig 1. Detección de residuos utilizando las capacidades de detección de objetos de Ultralytics YOLO11. (Source)

En este artículo, exploraremos cómo la visión artificial apoya el mantenimiento urbano, algunas de sus aplicaciones comunes y los beneficios que ofrece. ¡Empecemos!

Una visión general de la visión artificial en el mantenimiento de ciudades#

Las autoridades urbanas están utilizando tecnologías como la visión por ordenador para comprender y gestionar mejor la infraestructura de la ciudad. Los datos visuales se recopilan a través de drones, cámaras y sensores, y luego se procesan mediante modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 para obtener información rápida y precisa.

Por ejemplo, en las ciudades inteligentes, la computer vision se utiliza para detect graffiti de forma automática a través de imágenes aéreas y cámaras a pie de calle, lo que ayuda a los equipos municipales a limpiarlas rápidamente y a mantener los espacios públicos acogedores.

Aquí tienes un vistazo a algunas de las principales computer vision tasks que hacen posibles los sistemas de las ciudades inteligentes:

• Detección de objetos: Los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 pueden identificar y localizar objetos específicos en una imagen o secuencia de vídeo. En el mantenimiento urbano, esto ayuda a los equipos a detectar elementos como conos de tráfico, papeleras o señales de tráfico rotas que puedan necesitar atención.

• Clasificación de imágenes: Asigna una etiqueta a toda una imagen basándose en su apariencia. Por ejemplo, las tomas aéreas de carreteras pueden clasificarse como limpias, agrietadas o inundadas, lo que ayuda a los equipos a clasificar y responder a diferentes situaciones con mayor eficacia.

• Object tracking: El seguimiento se utiliza para seguir objetos en movimiento a través de los fotogramas de vídeo con el fin de trazar sus trayectorias. En las ciudades, ayuda a supervisar los vehículos y los peatones, lo que mejora la gestión del tráfico y la seguridad.

• Segmentación de instancias: Esta técnica separa las instancias individuales del mismo objeto. En entornos urbanos, puede utilizarse para distinguir entre múltiples farolas, árboles o vehículos aparcados para mejorar el seguimiento y el mantenimiento.

Aplicaciones de la visión artificial en el mantenimiento de ciudades#

Ahora que tenemos una mejor idea de cómo la visión artificial apoya el mantenimiento urbano, exploremos algunas de sus aplicaciones en el mundo real.

Inspección de infraestructuras inteligentes con IA#

El mantenimiento de los desagües subterráneos es un trabajo desafiante pero esencial, ya que los daños pueden provocar graves problemas de salud o medioambientales. La visión artificial se utiliza ahora para hacer estas inspecciones más seguras y eficientes. Se utilizan drones con cámaras, sensores y sistemas de detección y alcance de luz (LiDAR) para revisar los túneles y recopilar datos en tiempo real sobre aspectos como los niveles de gas, la temperatura y los daños.

En Míchigan, EE. UU., el condado de Macomb es un gran ejemplo de cómo la tecnología está mejorando las underground inspections. Tras el colapso de una tubería en 2016, el condado comenzó a dejar atrás las revisiones manuales y empezó a utilizar sistemas automatizados.

Ahora, utilizan drones como el Elios 3 y el Asio X para explorar con seguridad los túneles subterráneos. Los drones recopilan datos de vídeo y de sensores, que luego se analizan con computer vision para detectar cualquier problema estructural. Desde que adoptaron este enfoque, el condado ha reducido los costes de inspección en casi un 40 % y ha hecho que el trabajo sea mucho más seguro para sus operarios.

Fig 2. El dron Elios 3 se puede utilizar para la inspección de alcantarillado. (Source)

Visión artificial para obras públicas en carreteras#

Del mismo modo, mantener las carreteras y managing traffic es una parte fundamental para que una ciudad funcione sin contratiempos. Las carreteras pueden deteriorarse con el tiempo debido al tráfico intenso y a la climatología, lo que provoca grietas, baches y señales dañadas.

Para solucionar esto, muchas ciudades están utilizando drones y cámaras montadas en vehículos, potenciadas por visión artificial, para controlar el estado de las carreteras y el tráfico en tiempo real. Esta tecnología ayuda a detectar problemas a tiempo, mejorar la seguridad, reducir la congestión y hacer que las reparaciones sean más rápidas y precisas.

Precisamente por eso, la ciudad de Ahmedabad, en la India, está equipando a sus vehículos municipales con cámaras para el salpicadero con IA que escanean las carreteras en tiempo real. Estas cámaras detect potholes, grietas y el desgaste de la superficie, capturan imágenes y geolocalizan los daños. Los datos recopilados se envían a un centro de control, donde los funcionarios generan informes y mapas de calor para priorizar las reparaciones, lo que ayuda a acelerar el mantenimiento de las carreteras.

Fig 3. Un ejemplo de detección de baches con estimación de tamaño mediante computer vision. (Source)

Monitorización de espacios verdes en ciudades con visión artificial#

A medida que aumenta la población humana, las ciudades se expanden, y a medida que las ciudades se expanden, los espacios verdes se reducen. Lamentablemente, esto puede afectar negativamente a la calidad del aire, la temperatura y la vida silvestre. Los árboles ayudan a absorber los gases de carbono, refrescan las zonas urbanas y apoyan la biodiversidad.

Con el objetivo de volverse más ecológicas, muchas ciudades están empezando a utilizar drones, vision models, LiDAR y sistemas de información geográfica (SIG) para vigilar las zonas verdes. Estas tecnologías ayudan a cartografiar la ubicación de los árboles, evaluar su salud y orientar las iniciativas de conservación, replantación y desarrollo. Esto hace que la gestión de los espacios verdes sea más precisa y esencial para la planificación urbana sostenible.

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

Un ejemplo interesante es Nueva Delhi, en la India, donde la ciudad ha estado lidiando con la contaminación del aire. Para abordar el problema, pusieron en marcha un four-year tree census dirigido por el Instituto de Investigación Forestal.

Utilizando drones, LiDAR y SIG, están mapeando y controlando los árboles urbanos, haciendo un seguimiento de sus especies, salud y ubicación. Este uso de la tecnología está ayudando a la ciudad a gestionar sus espacios verdes con mayor eficacia, lo que puede mejorar la calidad del aire y apoyar el objetivo de la India de alcanzar cero emisiones netas para 2070.

Aplicaciones de la IA visual en la planificación y monitorización urbana#

La construcción ilegal crea graves problemas en las ciudades. Puede bloquear carreteras, presionar los servicios públicos e interferir con el desarrollo planificado. Un enfoque emergente para manejar esto utiliza la visión artificial para comparar imágenes aéreas tomadas a lo largo del tiempo. Esto permite detectar incluso pequeños cambios en los edificios o en el uso del suelo de forma temprana, permitiendo a las autoridades responder antes de que el problema se agrave.

Por ejemplo, en Baviera, Alemania, los investigadores han desarrollado métodos que utilizan la IA y la computer vision para analizar imágenes de satélite y mapas geoespaciales con el fin de detect unauthorized buildings. También recurrieron al modelo de superficie digital temporal (tDSM, por sus siglas en inglés), que realiza un seguimiento de los cambios en la elevación de la superficie a lo largo del tiempo.

Al combinar estas herramientas, los investigadores pueden identificar nuevas construcciones monitorizando los cambios de elevación y comparando imágenes. Este enfoque ayuda a las autoridades locales a hacer cumplir las normativas de construcción de forma más eficaz, planificar el desarrollo sostenible y mantener registros precisos.

Fig 5. Un mapa que muestra los edificios documentados y no documentados de la ciudad. (Source)

Pros y contras de la visión artificial en el mantenimiento urbano#

Aquí tienes algunas ventajas clave del uso de la visión artificial para el mantenimiento de ciudades inteligentes:

• Scalable coverage: La computer vision permite supervisar grandes zonas urbanas utilizando la infraestructura existente, como cámaras de circuito cerrado de televisión (CCTV) o drones, lo que reduce la necesidad de inspecciones manuales.
• Uso dinámico de los recursos: El análisis en tiempo real ayuda a priorizar las tareas en función de la urgencia, haciendo que el mantenimiento sea más eficiente y rentable.
• Alertas de emergencia más rápidas: Los sistemas de visión potenciados por IA pueden detectar incidentes como incendios, accidentes o inundaciones casi al instante, lo que permite una respuesta más rápida y reduce los daños.

Aunque los sistemas de visión artificial ofrecen un apoyo fiable para el mantenimiento de las ciudades, también tienen ciertas limitaciones. Aquí tienes algunos factores clave a tener en cuenta al utilizar estas tecnologías:

• Costes iniciales elevados: El despliegue de sistemas de visión artificial requiere una importante inversión inicial en cámaras, sensores e infraestructura de IA. A los municipios más pequeños les puede resultar difícil afrontar estos gastos inicialmente.
• Privacy concerns: La supervisión visual constante puede plantear dudas entre los residentes de la ciudad en cuanto a la vigilancia y la privacidad personal.
• Desafíos de infraestructura: Es posible que las ciudades más antiguas carezcan de la infraestructura digital necesaria para una implementación a gran escala (por ejemplo, conectividad estable, energía 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 monitorización en tiempo real y la información predictiva, esta tecnología ayuda a las ciudades a responder a los problemas con mayor rapidez, a utilizar los recursos de forma más eficiente y a mantener a los residentes seguros. Cada vez más, los municipios están pasando de reparaciones reactivas a una planificación proactiva basada en datos.

Mirando hacia el futuro, la IA y la visión artificial desempeñarán probablemente un papel mayor en 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 cerrar las brechas de acceso. Juntas, estas innovaciones están ayudando a dar forma a entornos urbanos que no solo son más inteligentes y seguros, sino también más receptivos a las necesidades de sus comunidades.

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