Sistemas de visão computacional e detecção de grafite com IA em cidades inteligentes

Os grafítis, que consistem em inscrições, desenhos ou símbolos, podem contar muitas histórias. Dão cor e personalidade às paredes das cidades e são utilizados para expressar opiniões. Embora por vezes sejam considerados arte, na maioria dos casos são feitos sem autorização. De facto, os grafítis aparecem frequentemente durante a noite em edifícios, pontes e comboios, e a sua limpeza exige tempo, recursos e esforço.

Cidades de todo o mundo gastam milhões para manter os espaços públicos limpos. Só nos Estados Unidos, os custos de limpeza de grafítis ultrapassam os 12 mil milhões de dólares por ano. Além disso, em muitas cidades, antecipar-se aos grafítis é um desafio considerável. Há um número limitado de equipas de limpeza, e estas não podem estar em todo o lado ao mesmo tempo.

É por isso que os urbanistas estão agora a recorrer à visão por computador, um ramo da inteligência artificial que permite às máquinas analisar e interpretar imagens. Com modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11, é possível utilizar câmaras com IA para percorrer rapidamente as paredes da cidade, detetar grafítis em tempo real e identificar os locais exatos para as equipas intervirem.

Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente como a visão por computador está a ser utilizada para o reconhecimento automatizado de grafítis em cidades inteligentes. Vamos começar!

O papel da visão por computador nas cidades inteligentes#

As cidades inteligentes utilizam tecnologia de ponta para lidar com os desafios do quotidiano de forma mais eficiente. Em particular, recorrem a modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 para analisar dados visuais, monitorizar espaços públicos e apoiar decisões mais rápidas e baseadas em dados em diversos sistemas urbanos.

Eis algumas formas comuns de utilizar a IA de visão nas cidades inteligentes:

• Gestão do tráfego: a IA de visão pode analisar transmissões de vídeo em direto para monitorizar o fluxo do trânsito, detetar congestionamentos e ajustar os semáforos em tempo real, melhorando a circulação e reduzindo os atrasos.
• Automatização da reciclagem: A visão por computador pode ajudar a identificar e separar materiais recicláveis dos resíduos em contentores públicos ou centros de reciclagem, melhorando a precisão da triagem e reduzindo a contaminação.
• Monitorização dos transportes públicos: os sistemas de transportes públicos podem utilizar a visão por computador para acompanhar o número de passageiros, monitorizar o comportamento a bordo e detetar problemas de segurança, melhorando tanto a eficiência como a segurança.
• Resposta a catástrofes: a visão por computador pode identificar sinais visuais de incêndios, inundações ou danos estruturais após catástrofes, permitindo uma resposta de emergência mais rápida e eficaz.

Fig. 1. Monitorização do trânsito com o YOLO11 em cidades inteligentes.

Panorâmica da monitorização de grafítis urbanos com IA#

Agora que explorámos como a visão por computador está a ajudar a tornar as cidades mais inteligentes, vamos analisar mais detalhadamente por que motivo é especialmente necessária para o reconhecimento automatizado de grafítis.

Tradicionalmente, as cidades têm utilizado várias abordagens para gerir os grafítis. Algumas dependem de denúncias do público, enquanto outras enviam equipas para inspecionar locais conhecidos por serem problemáticos. Em certos casos, as aplicações móveis permitem aos residentes apresentar queixas ou carregar imagens. Embora estes métodos possam ser úteis, são demorados, dependem muito da intervenção humana e, muitas vezes, não permitem cobrir toda a cidade.

A visão por computador oferece às cidades uma forma mais rápida e fiável de gerir os grafítis. Os sistemas automatizados de reconhecimento de grafítis recorrem geralmente a duas tarefas de visão por computador principais: a classificação de imagens e a deteção de objetos.

Na primeira etapa, a classificação de imagens analisa uma fotografia para determinar se mostra grafítis, arte urbana ou uma superfície limpa. Se forem detetados grafítis, a deteção de objetos identifica a sua localização exata na imagem. Isto permite que as equipas municipais intervenham de forma rápida e precisa. Com o tempo, os dados ajudam a identificar tendências para que as cidades possam concentrar-se nos locais onde os grafítis aparecem com frequência e melhorar as medidas de prevenção.

Fig. 2. Exemplo do funcionamento dos sistemas automatizados de reconhecimento de grafítis.

Explorar sistemas de deteção de grafítis com IA em várias cidades#

Muitas cidades estão a experimentar novas formas de lidar com os grafítis. Em vez de dependerem apenas de patrulhas ou denúncias do público, começam a utilizar modelos de visão por computador capazes de detetar e identificar grafítis e até ajudar a limpá-los. Vejamos como algumas cidades estão a utilizar estas novas ferramentas.

Sistemas de deteção de grafítis com IA integrados em câmaras instaladas em veículos#

Em muitas cidades, os veículos de serviços públicos são agora utilizados para ajudar a detetar grafítis durante os seus percursos habituais. Ao equiparem estes veículos com soluções de visão por computador, as cidades podem percorrer as ruas em tempo real, sem precisarem de patrulhas adicionais. Assim, é mais fácil detetar grafítis numa fase inicial e enviar alertas às equipas de limpeza antes de o problema se alastrar.

Tempe, no Arizona, é um excelente exemplo de uma cidade que utiliza esta tecnologia. A cidade estabeleceu uma parceria com organizações locais para desenvolver um sistema que utiliza câmaras instaladas em veículos de serviços públicos. À medida que estes veículos percorriam os bairros, captavam imagens de paredes e espaços públicos.

Um modelo de IA de visão analisou as imagens e assinalou todos os grafítis que detetou. Os resultados foram enviados para um painel de controlo em direto, permitindo à gestão consultar as atualizações nos telemóveis e responder rapidamente. Isto ajudou Tempe a agir mais depressa e a reduzir as queixas do público.

De forma semelhante, em Lisboa, a capital de Portugal, foi desenvolvido um sistema de prova de conceito que utiliza câmaras instaladas em veículos municipais para detetar grafítis automaticamente.

Fig. 3. Deteção de grafítis com IA em Lisboa, Portugal.

Deteção e remoção de grafítis com drones#

Os grafítis podem surgir em locais de difícil acesso ou perigosos, como viadutos, túneis e estruturas elevadas. A limpeza destas zonas costuma exigir equipamento adicional, custos mais elevados e mais tempo. Para melhorar a segurança e a rapidez, algumas cidades estão a começar a utilizar drones que conseguem detetar e remover grafítis sem a necessidade de equipas no local.

Por exemplo, Seattle, uma grande cidade do estado de Washington, lançou recentemente uma solução baseada em drones para monitorizar zonas de difícil acesso. Os drones estão equipados com câmaras e ferramentas de pulverização. Conseguem analisar superfícies públicas à procura de marcas e, quando detetam grafítis, utilizam um pulverizador incorporado para os pintar e cobrir.

Fig. 4. Drone com IA a limpar grafítis em Seattle, Washington.

Os esforços de Seattle para detetar grafítis incluem também câmaras alimentadas por energia solar instaladas em locais conhecidos por serem focos de grafítis. Estas câmaras monitorizam a atividade e enviam alertas quando alguém se aproxima de um local marcado. Ao combinar drones com pontos fixos de monitorização, Seattle consegue responder mais rapidamente aos grafítis e reduzir os riscos físicos para as equipas de manutenção.

Mapeamento de focos de grafítis com IA de visão#

Em alguns casos, a deteção de grafítis não serve apenas para os limpar: também permite compreender os padrões desta atividade na cidade. Com a ajuda da IA, as cidades podem agora transformar imagens ao nível da rua em mapas visuais que mostram onde os grafítis aparecem com maior frequência. Estes mapas revelam tendências que podem não ser evidentes nas denúncias do público e ajudam os urbanistas a concentrar os esforços onde são mais necessários.

Por exemplo, São Paulo, uma cidade do Brasil, explorou esta abordagem num estudo de caso baseado em investigação. Uma equipa utilizou a visão por computador para analisar mais de 275 000 imagens ao nível da rua de toda a cidade, recolhidas através do Google Street View. Os grafítis identificados nestas imagens foram mapeados em 96 distritos, revelando onde se concentravam mais.

Em vez de depender de denúncias dispersas ou inspeções ocasionais, esta abordagem proporcionou uma visão abrangente e baseada em dados dos grafítis na cidade. O mapa resultante forneceu a São Paulo um recurso valioso para acompanhar as alterações ao longo do tempo e apoiar iniciativas mais direcionadas de limpeza, prevenção e planeamento urbano.

Fig. 5. Deteção de grafítis em São Paulo, Brasil.

Vantagens e desvantagens dos sistemas de deteção de grafítis com IA de visão#

Eis algumas das principais vantagens da utilização da visão por computador na gestão de grafítis:

• Reduz o trabalho manual: a monitorização automatizada reduz a necessidade de os funcionários inspecionarem fisicamente as ruas, libertando recursos para outras tarefas.
• Apoia os esforços de prevenção: ao identificar os focos de grafítis, os sistemas de visão por computador permitem que as cidades se concentrem em medidas dissuasoras, como melhorar a iluminação ou a vigilância nessas zonas.
• Integra-se com outros sistemas: as ferramentas de visão por computador podem ser ligadas a painéis de controlo municipais ou aplicações de manutenção para tornar os fluxos de trabalho mais simples.
• Permite a elaboração automatizada de relatórios: os sistemas de IA de visão podem ajudar a gerar relatórios regulares, reduzindo a carga administrativa dos funcionários municipais.

Embora os sistemas de visão por computador sejam úteis para detetar grafítis, também têm algumas limitações. Eis alguns aspetos a ter em conta ao implementar estes sistemas:

• Exige manutenção contínua: as câmaras, os modelos e o software têm de ser atualizados e mantidos regularmente para garantir a precisão e o funcionamento.
• Obstáculos legais e regulamentares: em algumas cidades, a instalação de sistemas de vigilância em espaços públicos pode exigir aprovação, licenças ou o cumprimento das leis de proteção de dados.
• Confusão com idiomas ou símbolos: os grafítis que utilizam idiomas estrangeiros, símbolos ou calão podem não ser reconhecidos corretamente sem dados de treino específicos.
• Risco de identificação incorreta: se o sistema não for treinado com um conjunto de dados abrangente e diversificado, poderá identificar erradamente murais, arte urbana ou pinturas legais em paredes como grafítis.

Principais conclusões#

A deteção de grafítis é apenas um exemplo de como a visão por computador está a transformar a forma como as cidades gerem os espaços públicos. Estes sistemas estão a ser cada vez mais integrados com ferramentas de manutenção, elaboração de relatórios e planeamento urbano.

O foco está a passar das reações rápidas para a sensibilização proativa. Com melhores dados e ferramentas mais inteligentes, as cidades estão a avançar para a prevenção de problemas antes de surgirem e para a tomada de decisões mais informadas em todas as etapas.

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