O papel da visão computacional nas tarefas de manutenção urbana

A manutenção de uma cidade envolve muito trabalho, mas a maior parte dessas tarefas passa despercebida. Por exemplo, durante a noite, as equipas de manutenção trabalham na reparação de estradas, na remoção de resíduos, na verificação da iluminação e na garantia de que a cidade permanece segura e funcional.

Estradas desgastadas, sumidouros entupidos e candeeiros de rua avariados podem inicialmente parecer problemas menores. Mas, se não forem verificados, podem rapidamente transformar-se em problemas maiores. Estas tarefas de manutenção de rotina são importantes para a segurança pública. No entanto, com o crescimento da população e com equipas municipais reduzidas, os métodos tradicionais de manutenção podem ter dificuldade em acompanhar as necessidades.

A visão computacional, um ramo da IA que se concentra no processamento e na compreensão de dados visuais, oferece uma abordagem mais rápida e eficiente à manutenção diária em cidades inteligentes. Ao analisar transmissões de vídeo ou imagens aéreas, as soluções de Vision AI podem detetar e acompanhar problemas automaticamente, reduzindo a carga sobre as equipas manuais.

Ao utilizarem modelos avançados de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, as cidades podem realizar facilmente tarefas como identificar resíduos, buracos ou ramos caídos. As tarefas de Vision AI, como a deteção de objetos e a segmentação de instâncias, podem ajudar as equipas de manutenção a responder rapidamente e a manter os espaços públicos organizados, limpos e seguros.

Fig. 1. Deteção de resíduos com as capacidades de deteção de objetos do Ultralytics YOLO11. (Fonte)

Neste artigo, vamos explorar como a visão computacional apoia a manutenção urbana, algumas aplicações comuns e os benefícios que oferece. Vamos começar!

Uma visão geral da visão computacional na manutenção urbana#

As autoridades urbanas estão a utilizar tecnologias como a visão computacional para compreender e gerir melhor as infraestruturas das cidades. Os dados visuais são recolhidos através de drones, câmaras e sensores e, em seguida, processados com modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, para obter informações rápidas e precisas.

Por exemplo, nas cidades inteligentes, a visão computacional está a ser utilizada para detetar graffiti automaticamente através de imagens aéreas e câmaras ao nível da rua, ajudando as equipas municipais a removê-lo rapidamente e a manter os espaços públicos acolhedores.

Eis uma visão geral de algumas das principais tarefas de visão computacional que permitem o funcionamento dos sistemas de cidades inteligentes:

• Deteção de objetos: Os modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, podem identificar e localizar objetos específicos numa imagem ou transmissão de vídeo. Na manutenção urbana, isto ajuda as equipas a detetar itens como cones de trânsito, caixotes do lixo ou sinais de trânsito danificados que possam precisar de atenção.

• Classificação de imagens: Atribui uma etiqueta a uma imagem inteira com base na sua aparência. Por exemplo, as imagens aéreas de estradas podem ser classificadas como limpas, rachadas ou inundadas, ajudando as equipas a organizar e responder a diferentes situações de forma mais eficiente.

• Acompanhamento de objetos: O acompanhamento é utilizado para seguir objetos em movimento ao longo dos fotogramas de um vídeo e acompanhar as suas trajetórias. Nas cidades, ajuda a monitorizar veículos e peões, melhorando a gestão do trânsito e a segurança.

• Segmentação de instâncias: Esta técnica separa instâncias individuais do mesmo objeto. Em ambientes urbanos, pode ser utilizada para distinguir entre vários candeeiros de rua, árvores ou veículos estacionados, permitindo um acompanhamento e uma manutenção melhores.

Aplicações da visão computacional na manutenção urbana#

Agora que temos uma ideia melhor de como a visão computacional apoia a manutenção urbana, vamos explorar algumas das suas aplicações no mundo real.

Inspeção inteligente de infraestruturas com IA#

A manutenção de sumidouros subterrâneos é uma tarefa desafiante, mas essencial, porque os danos podem provocar problemas graves de saúde ou ambientais. A visão computacional está agora a ser utilizada para tornar estas inspeções mais seguras e eficientes. Drones equipados com câmaras, sensores e sistemas de deteção e telemetria por luz (LiDAR) são utilizados para verificar túneis e recolher dados em tempo real sobre fatores como níveis de gás, temperatura e danos.

No Michigan, USA, o condado de Macomb é um excelente exemplo de como a tecnologia está a melhorar as inspeções subterrâneas. Após o colapso de uma conduta em 2016, o condado começou a afastar-se das verificações manuais e passou a utilizar sistemas automatizados.

Agora, utilizam drones como o Elios 3 e o Asio X para explorar túneis subterrâneos em segurança. Os drones recolhem dados de vídeo e dos sensores, que são depois analisados com visão computacional para detetar eventuais problemas estruturais. Desde que adotou esta abordagem, o condado reduziu os custos de inspeção em quase 40% e tornou o trabalho muito mais seguro para as suas equipas.

Fig. 2. O drone Elios 3 pode ser utilizado na inspeção de esgotos. (Fonte)

Visão computacional para obras rodoviárias públicas#

Da mesma forma, a manutenção das estradas e a gestão do trânsito são partes essenciais para manter uma cidade a funcionar sem problemas. As estradas podem deteriorar-se ao longo do tempo devido ao trânsito intenso e às condições meteorológicas, provocando fissuras, buracos e sinais danificados.

Para resolver este problema, muitas cidades estão agora a utilizar drones e câmaras instaladas em veículos, equipados com visão computacional, para monitorizar as condições das estradas e o trânsito em tempo real. Esta tecnologia ajuda a detetar problemas precocemente, melhorar a segurança, reduzir o congestionamento e tornar as reparações mais rápidas e precisas.

É precisamente por isso que a cidade de Ahmedabad, na Índia, está a equipar veículos municipais com câmaras de tablier com IA que analisam as estradas em tempo real. Estas câmaras detetam buracos, fissuras e desgaste da superfície, captando imagens e georreferenciando os danos. Os dados recolhidos são enviados para um centro de controlo, onde as autoridades geram relatórios e mapas de calor para dar prioridade às reparações, ajudando a acelerar a manutenção das estradas.

Fig. 3. Um exemplo de deteção de buracos com estimativa do tamanho através de visão computacional. (Fonte)

Monitorização dos espaços verdes das cidades com visão computacional#

À medida que a população humana aumenta, as cidades expandem-se e, à medida que as cidades se expandem, os espaços verdes diminuem. Infelizmente, isto pode afetar negativamente a qualidade do ar, a temperatura e a vida selvagem. As árvores ajudam a absorver gases de carbono, a arrefecer as zonas urbanas e a promover a biodiversidade.

Com o foco na sustentabilidade, muitas cidades estão a começar a utilizar drones, modelos de visão, LiDAR e sistemas de informação geográfica (GIS) para monitorizar a cobertura vegetal. Estas tecnologias ajudam a mapear a localização das árvores, avaliar o seu estado e orientar iniciativas de conservação, reflorestação e desenvolvimento. Isto torna a gestão dos espaços verdes mais precisa e essencial para um planeamento urbano sustentável.

Fig. 4. Identificação de árvores urbanas através de dados aéreos de alta resolução. (Fonte)

Um exemplo interessante é Nova Deli, na Índia, onde a cidade tem enfrentado dificuldades com a poluição atmosférica. Para resolver o problema, lançou um censo de árvores com duração de quatro anos, liderado pelo Forest Research Institute.

Utilizando drones, LiDAR e GIS, estão a mapear e monitorizar as árvores urbanas, acompanhando as suas espécies, o estado e a localização. Este uso da tecnologia está a ajudar a cidade a gerir os seus espaços verdes de forma mais eficaz, o que pode melhorar a qualidade do ar e apoiar o objetivo da Índia de alcançar emissões líquidas nulas até 2070.

Aplicações de Vision AI no planeamento e na monitorização urbana#

As construções ilegais criam problemas graves nas cidades. Podem bloquear estradas, pressionar os serviços públicos e interferir com o desenvolvimento planeado. Uma abordagem emergente para lidar com este problema utiliza a visão computacional para comparar imagens aéreas captadas ao longo do tempo. Isto permite detetar precocemente até pequenas alterações nos edifícios ou na utilização dos terrenos, permitindo que as autoridades respondam antes de o problema se agravar.

Por exemplo, na Baviera, Alemanha, investigadores desenvolveram métodos que utilizam IA e visão computacional para analisar imagens de satélite e mapas geoespaciais, a fim de detetar edifícios não autorizados. Também recorreram ao Modelo Digital Temporal de Superfície (tDSM), que acompanha as alterações da elevação da superfície ao longo do tempo.

Ao combinarem estas ferramentas, os investigadores podem identificar novas construções através da monitorização das alterações de elevação e da comparação de imagens. Esta abordagem ajuda as autoridades locais a aplicar os regulamentos de construção de forma mais eficaz, planear um desenvolvimento sustentável e manter registos precisos.

Fig. 5. Um mapa que mostra edifícios documentados e não documentados na cidade. (Fonte)

Vantagens e desvantagens da visão computacional na manutenção urbana#

Eis algumas das principais vantagens da utilização da visão computacional na manutenção de cidades inteligentes:

• Cobertura escalável : A visão computacional pode monitorizar grandes áreas urbanas utilizando infraestruturas existentes, como CCTV ou drones, reduzindo a necessidade de inspeções manuais.
• Utilização dinâmica de recursos: A análise em tempo real ajuda a dar prioridade às tarefas com base na urgência, tornando a manutenção mais eficiente e económica.
• Alertas de emergência mais rápidos: Os sistemas de visão baseados em IA podem detetar incidentes como incêndios, acidentes ou inundações quase instantaneamente, permitindo uma resposta mais rápida e reduzindo os danos.

Embora os sistemas de visão computacional ofereçam um apoio fiável à manutenção das cidades, também apresentam algumas limitações. Eis alguns fatores importantes a ter em conta ao utilizar estas tecnologias:

• Custos iniciais elevados: A implementação de sistemas de visão computacional exige um investimento inicial significativo em câmaras, sensores e infraestrutura de IA. Os municípios mais pequenos podem ter dificuldade em suportar estas despesas inicialmente.
• Preocupações com a privacidade: A monitorização visual constante pode suscitar preocupações relacionadas com a vigilância e a privacidade pessoal entre os residentes da cidade.
• Desafios de infraestrutura: As cidades mais antigas podem não dispor da infraestrutura digital necessária para uma implementação em grande escala (por exemplo, conectividade estável, energia ou redes de sensores).

Principais conclusões#

As cidades inteligentes estão a transformar a vida urbana ao utilizarem a visão computacional para melhorar a manutenção das infraestruturas. Com monitorização em tempo real e informações preditivas, esta tecnologia ajuda as cidades a responder mais rapidamente aos problemas, utilizar os recursos de forma mais eficiente e manter os residentes em segurança. Cada vez mais, os municípios estão a passar de correções reativas para um planeamento proativo e orientado por dados.

No futuro, é provável que a IA e a visão computacional desempenhem um papel maior na criação de cidades mais verdes, justas e eficientes. Ferramentas como gémeos digitais e IA generativa complementam estas tecnologias ao permitir que os urbanistas testem novas ideias, melhorem os serviços públicos e reduzam as desigualdades no acesso. Em conjunto, estas inovações estão a ajudar a moldar ambientes urbanos que não são apenas mais inteligentes e seguros, mas também mais atentos às necessidades das suas comunidades.

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