Explora cómo las ciudades inteligentes están utilizando sistemas de detección de graffiti mediante IA y visión por ordenador para mejorar el mantenimiento de los espacios públicos abordando rápidamente los problemas de graffiti.
El graffiti, que consiste en escritos, dibujos o símbolos, puede contar muchas historias. Añade color y carácter a los muros de las ciudades y se utiliza para expresar opiniones. Aunque a veces el graffiti se considera arte, lo más frecuente es que se haga sin permiso. De hecho, los graffiti suelen aparecer de la noche a la mañana en edificios, puentes y trenes, y su limpieza requiere tiempo, recursos y esfuerzo.
Las ciudades de todo el mundo gastan millones en mantener limpios los espacios públicos. Sólo en Estados Unidos, la limpieza de pintadas cuesta más de 12.000 millones de dólares al año. Además, en muchas ciudades, ir por delante de los graffiti es un reto considerable. Hay un número limitado de equipos de limpieza, y no pueden estar en todas partes a la vez.
Por eso los urbanistas recurren ahora a la visión por ordenador, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas analizar e interpretar imágenes. Utilizando modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11se pueden utilizar cámaras con IA para escanear rápidamente los muros de la ciudad, detectar graffitis en tiempo real y señalar los lugares exactos para que los equipos respondan.
En este artículo, veremos más de cerca cómo se está utilizando la visión por ordenador para el reconocimiento automatizado de graffitis en las ciudades inteligentes. Empecemos.
Las ciudades inteligentes están utilizando tecnología de vanguardia para afrontar los retos cotidianos con mayor eficacia. En concreto, están aprovechando modelos de visión por ordenador como YOLO11 para analizar datos visuales, controlar los espacios públicos y apoyar una toma de decisiones más rápida y basada en datos en diversos sistemas urbanos.
He aquí algunas formas habituales en que se utiliza la IA de Visión en las ciudades inteligentes:
Ahora que hemos explorado cómo la visión por ordenador está ayudando a que las ciudades sean más inteligentes, veamos más de cerca por qué es especialmente necesaria para el reconocimiento automatizado de graffitis.
Tradicionalmente, las ciudades han utilizado diversos enfoques para gestionar los graffiti. Algunas se basan en denuncias públicas, mientras que otras envían equipos a inspeccionar puntos conflictivos conocidos. En algunos casos, las aplicaciones móviles permiten a los residentes presentar denuncias o subir imágenes. Aunque estos métodos pueden ser útiles, llevan mucho tiempo, dependen en gran medida de la intervención humana y a menudo no pueden proporcionar una cobertura total en toda la ciudad.
La visión por ordenador ofrece a las ciudades una forma más rápida y fiable de gestionar los graffiti. Los sistemas automatizados de reconocimiento de graffitis suelen basarse en dos tareas principales de visión por ordenador: la clasificación de imágenes y la detección de objetos.
En el primer paso, la clasificación de imágenes analiza una foto para determinar si muestra graffiti, arte callejero o una superficie limpia. Si se encuentra un graffiti, la detección de objetos señala su ubicación exacta en la imagen. Esto permite a los equipos municipales responder con rapidez y precisión. Con el tiempo, los datos ayudan a identificar las tendencias, de modo que las ciudades pueden centrarse en los puntos conflictivos frecuentes y mejorar los esfuerzos de prevención.
Muchas ciudades están probando nuevas formas de gestionar los graffitis. En lugar de depender únicamente de las patrullas o de los informes públicos, están empezando a utilizar modelos de visión por ordenador que pueden detectar, identificar e incluso ayudar a limpiar los graffiti. Veamos cómo utilizan estas nuevas herramientas algunas ciudades.
Los vehículos de servicio público se utilizan ahora en muchas ciudades para ayudar a detectar graffitis durante sus rutas habituales de patrulla. Al equipar estos vehículos con soluciones de visión por ordenador, las ciudades pueden escanear las calles en tiempo real, sin necesidad de patrullas adicionales. Esto facilita la detección precoz de las pintadas y el envío de alertas a los equipos de limpieza antes de que el problema se extienda.
Tempe, Arizona, es un gran ejemplo de ciudad que utiliza esta tecnología. La ciudad se asoció con organizaciones locales para desarrollar un sistema que utilizaba cámaras montadas en vehículos de servicio público. Cuando estos vehículos se desplazaban por los barrios, captaban imágenes de muros y espacios públicos.
Un modelo de IA de Vision analizó las imágenes y marcó los grafitis que detectó. Los resultados se enviaron a un panel de control en directo para que los directivos pudieran comprobar las actualizaciones en sus teléfonos y responder rápidamente. Esto ayudó a Tempe a actuar con mayor rapidez y a reducir las quejas del público.
Del mismo modo, en Lisboa, capital de Portugal, se desarrolló un sistema de prueba de concepto utilizando cámaras montadas en vehículos de la ciudad para detectar automáticamente los graffitis.
Los graffitis pueden aparecer en lugares de difícil o inseguro acceso, como pasos elevados, túneles y estructuras elevadas. La limpieza en estas zonas suele requerir equipos adicionales, costes añadidos y más tiempo. Para mejorar la seguridad y la rapidez, algunas ciudades están empezando a utilizar drones que pueden detectar y eliminar las pintadas sin necesidad de equipos manuales in situ.
Por ejemplo, Seattle, una importante ciudad del estado de Washington, lanzó recientemente una solución basada en drones para vigilar zonas de difícil acceso. Los drones están equipados con cámaras y herramientas de pulverización. Pueden escanear las superficies públicas en busca de marcas, y cuando detectan un grafiti, utilizan un pulverizador incorporado para pintarlo y cubrirlo.
Los esfuerzos de detección de graffiti de Seattle también incluyen cámaras alimentadas por energía solar instaladas en puntos conocidos de graffiti. Estas cámaras vigilan la actividad y envían alertas cuando alguien se acerca a un lugar marcado. Combinando drones con puntos de vigilancia fijos, Seattle puede responder más rápidamente a las pintadas y reducir los riesgos físicos para los equipos de mantenimiento.
En algunos casos, la detección de graffitis no consiste sólo en limpiarlos, sino también en comprender las pautas de esa actividad en toda la ciudad. Con la ayuda de la IA, las ciudades pueden ahora convertir las imágenes a pie de calle en mapas visuales que muestran dónde se producen los grafitis con más frecuencia. Estos mapas revelan tendencias que pueden no ser obvias a través de los informes públicos y ayudan a los planificadores urbanos a centrar sus esfuerzos donde más se necesitan.
Por ejemplo, São Paulo, una ciudad de Brasil, exploró este enfoque mediante un estudio de caso impulsado por la investigación. Un equipo utilizó la visión por ordenador para analizar más de 275.000 imágenes a pie de calle de toda la ciudad, recogidas mediante Google Street View. Los graffiti identificados en estas imágenes se cartografiaron en 96 distritos, revelando dónde estaban más concentrados.
En lugar de basarse en informes dispersos o inspecciones ocasionales, este enfoque proporcionó una visión a gran escala, basada en datos, de los graffiti en toda la ciudad. El mapa resultante proporcionó a São Paulo un valioso recurso para seguir los cambios a lo largo del tiempo y apoyar esfuerzos de limpieza, prevención y planificación urbana más específicos.
He aquí algunas ventajas clave del uso de la visión por ordenador para la gestión de graffitis:
Aunque los sistemas de visión por ordenador son útiles para detectar graffitis, también tienen algunas limitaciones. He aquí algunas cosas que hay que tener en cuenta al implantar estos sistemas:
La detección de graffitis es sólo un ejemplo de cómo la visión por ordenador está transformando la forma en que las ciudades gestionan los espacios públicos. Estos sistemas se integran cada vez más con herramientas de mantenimiento, información y planificación urbana.
Se está pasando de las reacciones rápidas a la concienciación proactiva. Con mejores datos y herramientas más inteligentes, las ciudades están avanzando hacia la prevención de los problemas antes de que empiecen y la toma de decisiones más informadas en cada paso del camino.
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