{"id":12199,"date":"2022-03-31T11:51:20","date_gmt":"2022-03-31T11:51:20","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12199"},"modified":"2023-11-27T13:59:16","modified_gmt":"2023-11-27T13:59:16","slug":"image-recognition-for-smart-cities","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/es\/blog\/image-recognition-for-smart-cities\/","title":{"rendered":"Ciudades inteligentes: c\u00f3mo los drones, los sat\u00e9lites, la inteligencia artificial y el reconocimiento de im\u00e1genes pueden hacerlas realidad"},"content":{"rendered":"

Las formas tradicionales de monitorear las ciudades modernas a menudo resultan ineficientes. Debido a la gran cantidad de esfuerzo manual necesario, requieren muchos recursos de los que una ciudad puede carecer.<\/p>\n

Adem\u00e1s, lo que hay que hacer a mano es propenso a errores.<\/p>\n

Pero los avances en IA y las soluciones de hardware relacionadas pueden cambiar la situaci\u00f3n pronto. En esta publicaci\u00f3n, queremos centrarnos en el reconocimiento de im\u00e1genes.
\n\u00bfComo funciona?<\/span>
\nAntes del procesamiento de im\u00e1genes viene la recopilaci\u00f3n de im\u00e1genes. Esto se puede hacer mediante drones o sat\u00e9lites.<\/p>\n

Un dron puede equiparse con una c\u00e1mara hiperespectral. Puede almacenar el metraje localmente para su posterior transmisi\u00f3n, pero existen modelos que permiten la transmisi\u00f3n en vivo. Las im\u00e1genes obtenidas tanto de drones como de sat\u00e9lites pueden analizarse mediante un algoritmo de reconocimiento de im\u00e1genes de IA para detectar ciertos patrones.<\/p>\n

Bueno, \u00bfte parece un coste adicional? Veamos las ventajas antes de llegar a una conclusi\u00f3n equivocada.
\nVentajas de los drones y los sat\u00e9lites para la vigilancia de \u00e1reas<\/span>
\nEn primer lugar, tanto los drones como los sat\u00e9lites pueden ayudar a inspeccionar \u00e1reas y objetos problem\u00e1ticos a cualquier altitud, pero los drones tambi\u00e9n pueden mirar agujeros no visibles desde la \u00f3rbita o inspeccionar el objeto de lado. A diferencia de un equipo tripulado, ninguno de los dos tiene que superar ninguna barrera f\u00edsica.<\/p>\n

En segundo lugar, los drones y los sat\u00e9lites pueden cubrir grandes \u00e1reas. En una etapa anal\u00edtica posterior, este hecho permite sacar conclusiones m\u00e1s precisas y conduce a una mejor toma de decisiones.<\/p>\n

En tercer lugar, los drones son f\u00e1ciles de desplegar. Siempre est\u00e1n listos para arrancar, siempre que sus bater\u00edas tengan suficiente carga. Los sat\u00e9lites ya est\u00e1n en el cielo y varias organizaciones brindan acceso a las im\u00e1genes, por ejemplo, a trav\u00e9s de una API. No es necesario enviar un equipo para capturar algunas \u00e1reas, ya que lo hacen de forma regular.<\/p>\n

Cabe mencionar que la resoluci\u00f3n de las im\u00e1genes capturadas por un dron, dependiendo de la elevaci\u00f3n, permite detectar incluso hojas en los \u00e1rboles, as\u00ed como ladrillos y palos en el suelo, mientras que los sat\u00e9lites pueden detectar solo objetos macro como autom\u00f3viles y \u00e1rboles o m\u00e1s grandes. unos.<\/p>\n

En consecuencia, los drones y los sat\u00e9lites ayudan a reducir costes y aumentar la eficiencia del seguimiento de las ciudades. La \u00fanica pregunta es qu\u00e9 haces con las im\u00e1genes que obtienes de ellas.
\nEjemplos de reconocimiento de im\u00e1genes para la gesti\u00f3n de ciudades inteligentes<\/span>
\nLas im\u00e1genes realizadas con drones y sat\u00e9lites abren una puerta a la creatividad. Solo queremos mencionar algunos casos de uso con los que tuvimos que ver o que consideramos particularmente prometedores.<\/p>\n

Infraestructura de la ciudad<\/h3>\n

Los principales quebraderos de cabeza diarios de todo municipio son las carreteras y las redes de agua. Ambos cubren grandes distancias y desempe\u00f1an un papel crucial en la vida de la ciudad. Los parches y las fugas pueden arruinar el equilibrio y es mejor detectarlos antes de que empiecen a irritar a los ciudadanos.<\/p>\n

En AI Superior, ayudamos a algunos clientes a implementar una soluci\u00f3n de an\u00e1lisis geoespacial para identificar puntos d\u00e9biles en la carretera que necesitan reparaci\u00f3n. Esta soluci\u00f3n utiliza im\u00e1genes de drones y sat\u00e9lites procesadas por algoritmos de IA. Nuestra IA clasifica los objetos f\u00edsicos y visuales que se filmaron, lo que ayuda a los operadores a detectar problemas graves r\u00e1pidamente.<\/p>\n

Este enfoque tambi\u00e9n puede ser \u00fatil para inspeccionar las marcas en la carretera, asegur\u00e1ndose de que est\u00e9n en su lugar las necesarias y que el tr\u00e1fico no se vea obstaculizado por su ausencia o mal estado.<\/p>\n

Similarmente,\u00a0Im\u00e1genes de radar de apertura sint\u00e9tica (SAR)<\/a>\u00a0puede hacer un buen trabajo detectando fugas en las tuber\u00edas de agua.<\/p>\n

La gesti\u00f3n del tr\u00e1fico<\/h3>\n

Los servicios municipales tambi\u00e9n pueden estar interesados en una imagen din\u00e1mica de sus carreteras. Conocer la intensidad del tr\u00e1fico permite planificar nuevas carreteras de forma m\u00e1s eficiente, desviando o dividiendo el tr\u00e1fico para evitar atascos. Eso es lo que valoran nuestros clientes.\u00a0en nuestra soluci\u00f3n<\/a>\u00a0para el an\u00e1lisis del tr\u00e1fico rodado.<\/p>\n

Las im\u00e1genes y v\u00eddeos de drones y sat\u00e9lites ayudan a controlar los accidentes y sus consecuencias, como las fugas de petr\u00f3leo en las carreteras, lo que podr\u00eda permitir a las autoridades reaccionar r\u00e1pidamente y advertir a los conductores que se dirigen en su direcci\u00f3n.<\/p>\n

Dependiendo de la legislaci\u00f3n local, los drones se pueden utilizar para leer matr\u00edculas y recopilar otras pruebas.<\/p>\n

Seguridad y respuesta a emergencias<\/h3>\n

Un caso de uso m\u00e1s amplio ser\u00edan cuestiones de seguridad generales, como monitorear grandes concentraciones y brindar asistencia al personal de tierra.<\/p>\n

Las im\u00e1genes tomadas desde arriba y que ofrecen una imagen m\u00e1s amplia ayudan a dirigir el esfuerzo a los lugares que se vuelven particularmente peligrosos, por ejemplo, donde una manifestaci\u00f3n se acerca a un cuello de botella y la gente debe reducir la velocidad para evitar demasiada presi\u00f3n sobre los de las primeras filas.<\/p>\n

Los eventos en estadios pueden volverse m\u00e1s seguros con una observaci\u00f3n en vivo basada en drones. Como en el caso anterior, el reconocimiento de im\u00e1genes ayuda a identificar r\u00e1pidamente los nudos que surgen entre la multitud, donde las personas pueden estar demasiado apretadas, y a prevenir consecuencias negativas.<\/p>\n

Monitoreo de cumplimiento<\/h3>\n

Aparte de la seguridad p\u00fablica, la aplicaci\u00f3n de la ley sigue siendo un gran desaf\u00edo para muchas ciudades. Aunque los drones y los sat\u00e9lites no pueden resolver todos los problemas, las fotograf\u00edas tomadas desde el cielo pueden ayudar en dos casos.<\/p>\n

No todas las obras de construcci\u00f3n se dejan en condiciones de cumplimiento. La mayor\u00eda de las veces, los contratistas pueden mostrarse reacios a limpiar los materiales de construcci\u00f3n, los restos de edificios antiguos u otra basura que hayan generado. AI Superior ha creado una\u00a0soluci\u00f3n para la detecci\u00f3n de escombros de construcci\u00f3n<\/a>\u00a0que se basa en im\u00e1genes recopiladas por drones. No s\u00f3lo ayuda a evitar inspecciones manuales identificando un posible lugar sino que tambi\u00e9n clasifica la basura permitiendo estimar los da\u00f1os y costes de su eliminaci\u00f3n.<\/p>\n

La construcci\u00f3n no autorizada es otro problema. Las autoridades c\u00edvicas pueden optar por la vigilancia por sat\u00e9lite para detener las actividades ilegales. Las im\u00e1genes obtenidas de los sat\u00e9lites se pueden transmitir con los planos aprobados para un \u00e1rea determinada para detectar construcciones no autorizadas. Este tipo de vigilancia no es universalmente aceptable en todos los pa\u00edses, ya que la legislaci\u00f3n puede variar y ser m\u00e1s restrictiva en algunas regiones.<\/p>\n

Observaci\u00f3n de \u00e1reas recreativas<\/h3>\n

De hecho, \u00a1la gesti\u00f3n de ciudades inteligentes no s\u00f3lo implica atrapar a los infractores de la ley p\u00fablica! Son posibles casos de uso m\u00e1s agradables y pac\u00edficos.<\/p>\n

Las ciudades necesitan plantas, especialmente muchos \u00e1rboles, para mantener el aire fresco y sus superficies atractivas y acogedoras. Observar el crecimiento de \u00e1rboles y arbustos es otra tarea tradicionalmente manual que puede subcontratarse f\u00e1cilmente a hardware moderno y soluciones de inteligencia artificial.<\/p>\n

Los drones son capaces de generar im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n junto con mediciones que antes deb\u00edan realizarse en tierra. Los administradores de tierras pueden decidir r\u00e1pidamente qu\u00e9 \u00e1reas o determinadas plantas pueden necesitar cuidados adicionales y planificar el trabajo de campo en consecuencia.
\nRequisitos previos para la implementaci\u00f3n exitosa del reconocimiento de im\u00e1genes en la gesti\u00f3n de ciudades inteligentes<\/span>
\n\u00bfQuiere construir e implementar una soluci\u00f3n de ciudad inteligente usted mismo? Debe conocer los principales requisitos previos.<\/p>\n

Fuentes de datos y procesamiento de datos<\/h3>\n

Para comenzar, necesita acceso a im\u00e1genes satelitales o una flota de drones. Los drones son en su mayor\u00eda econ\u00f3micos y algunos proveedores ofrecen im\u00e1genes satelitales de forma gratuita.<\/p>\n

Por supuesto, cualquier fuente gratuita requerir\u00eda m\u00e1s esfuerzo de su parte para recopilar los datos que necesita y hacerlos "analizables". Aseg\u00farese de crear u obtener una soluci\u00f3n totalmente automatizada; de lo contrario, es posible que desaparezca la ventaja de no realizar ning\u00fan trabajo manual.<\/p>\n

Avances en visi\u00f3n por computadora<\/h3>\n

La oferta de soluciones de visi\u00f3n por ordenador crece exponencialmente. La principal dificultad es c\u00f3mo elegir y luego utilizar lo que has comprado. La mayor\u00eda de las veces, necesitar\u00e1 una persona que comprenda al menos algunos conceptos b\u00e1sicos del reconocimiento de im\u00e1genes. Aunque la mayor\u00eda de los proveedores de software crean interfaces de usuario muy intuitivas, ser\u00e1 mejor que comprenda lo que hace bajo la superficie para evitar sacar conclusiones equivocadas y poder solucionar problemas r\u00e1pidamente solo con sus recursos internos.<\/p>\n

Potencia de c\u00e1lculo<\/h3>\n

Sin mencionar que este tipo de software necesita una m\u00e1quina con suficiente potencia inform\u00e1tica para funcionar. Se pueden implementar muchas soluciones en una nube pero, en este caso, normalmente tendr\u00edas poca influencia sobre ciertos aspectos t\u00e9cnicos. La implementaci\u00f3n de la nube tambi\u00e9n puede generar preocupaciones sobre la protecci\u00f3n de datos.
\n\u00bfA\u00fan vale la pena intentarlo?<\/span>
\nEl principal efecto del uso de IA y t\u00e9cnicas de reconocimiento de im\u00e1genes en la gesti\u00f3n de ciudades inteligentes es una mayor eficiencia de monitoreo. A medida que se reduce la cantidad de esfuerzo manual y se avanza hacia la automatizaci\u00f3n, los costos de mantenimiento disminuyen, lo que libera m\u00e1s recursos financieros para inversiones de capital.<\/p>\n

El tiempo dedicado a detectar cualquier problema disminuye, lo que le permite solucionarlo antes de que causen mayores inconvenientes o costos adicionales.<\/p>\n

Pero, lo m\u00e1s importante, podr\u00e1s lograr tu objetivo principal: una hermosa ciudad inteligente con habitantes felices.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Traditional ways of monitoring modern cities often prove to be inefficient. Due to a huge extent of the necessary manual effort, they require a lot of resources that a city may lack. Besides, what needs to be done by hand is prone to errors. But advances in AI and related hardware solutions can change the […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12200,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[],"class_list":["post-12199","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nSmart Cities: How AI Can Make Them A Reality<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the future of city monitoring with AI and image recognition. 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