El reto
A las ciudades les cuesta inspeccionar y mantener su infraestructura viaria de forma eficiente, sobre todo a la hora de detectar y evaluar daños como los baches.
Las inspecciones manuales requieren mucho tiempo y son subjetivas, y a menudo retrasan la identificación y reparación de los defectos de la calzada. El cliente necesitaba una forma automatizada y precisa de identificar y evaluar baches y daños viales, y de agilizar el mantenimiento y la inspección.
Nuestra solución
Creamos una plataforma basada en modelos de segmentación de deep learning. Admite grabaciones de vídeo o fotogramas individuales, segmenta cada bache y extrae características clave, como el tamaño y la superficie, que se utilizan para estimar su nivel de gravedad.
Los resultados se representan en una aplicación SIG escalable, para que los usuarios vean los daños viales y localicen rápidamente las zonas que requieren atención. El modelo también puede integrarse en un pipeline de procesamiento de vídeo en tiempo real para la supervisión continua y la detección instantánea.
- Segmentación de baches a partir de grabaciones de vídeo o fotogramas individuales
- Extracción de características (tamaño, superficie) y estimación de la gravedad de cada bache
- Aplicación SIG escalable para visualizar los daños viales
- Notificaciones basadas en reglas, por ejemplo cuando un bache crítico requiere actuación inmediata
- Filtrado por nivel de gravedad para priorizar las reparaciones
- Integración opcional en un pipeline de procesamiento de vídeo en tiempo real
El resultado
Automatizar la detección, evaluación y mapeo de baches ahorra tiempo y recursos. Los equipos de mantenimiento viario pueden identificar y priorizar las reparaciones según su gravedad, asignar mejor los recursos y mejorar el estado de las vías.
Con el modelo funcionando en un pipeline de vídeo en tiempo real, las ciudades pueden supervisar las vías de forma continua y detectar los daños en cuanto aparecen, lo que reduce los peligros, favorece el mantenimiento proactivo y mejora la seguridad vial.
