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Granada pionera en IA contra pintadas vandálicas: Innovasur a la vanguardia

Granada se ha convertido en la primera ciudad española en implantar un sistema de detección temprana de pintadas vandálicas por medio de la aplicación de Aprendizaje Profundo, una de las técnicas más novedosas de Inteligencia Artificial (IA). Esta tecnología facilitará información inmediata y precisa a los servicios de la Policía Local sobre la geolocalización de la pintada y la hora exacta de su ejecución. Además, podrá alertarles sobre posibles situaciones que puedan llevar a actos vandálicos, como el merodeo de personas o el acecho de las infraestructuras urbanas.

Se trata de una solución pionera en la detección de grafitis que utiliza imágenes de cámaras urbanas de videovigilancia. A través de técnicas de Aprendizaje Profundo, y desplegado en
plataformas de gran eficiencia energética, es capaz de identificar automáticamente grafitis en tiempo real, lo que representa un salto cualitativo en la forma en que las ciudades pueden preservar la estética y el orden en sus espacios públicos.

La tecnológica Innovasur, en el marco del convenio de colaboración firmado con el Ayuntamiento de Granada el pasado mes de noviembre, ha sido la empresa responsable del desarrollo,
despliegue e instalación de este sistema capaz de detectar, a través de los flujos de vídeo procedentes de las cámaras, cambios cromáticos producidos en fachadas y superficies de edificios para, de esta forma, enviar una alerta al dispositivo móvil de la patrulla de agentes de la Policía Local que opera en la zona.

La presentación del proyecto ha tenido lugar esta mañana en la C/Profesor José Cazorla, con presencia del CEO de Innovasur, Juan José Prieto; la alcaldesa de Granada, Marifrán Carazo; el
director del Departamento de IA de Innovasur, Juan Isern; el concejal de Recursos Humanos, Organización, Ciudad Inteligente, Digitalización e Innovación, Vito Epíscopo; la delegada de Movilidad, Protección Ciudadana, Agenda Urbana, Sostenibilidad y Fondos Next Generation, Ana Isabel Agudo; y la delegada de Limpieza Viaria, Ana Belén Sánchez. Asimismo, el acto ha contado
con la participación de un grafitero, quien ha realizado una pintada in situ para comprobar la eficacia del sistema.

Ello ha consistido en una simulación en la que todos los medios de comunicación presentes han podido comprobar cómo se detectan los cambios de color en los dispositivos informativos de los agentes de la Policía Local de Granada y cómo, a través de una notificación inmediata, se transmite la información a la central de la policía para que los agentes puedan acudir lo más rápido posible y detener al infractor.

En este sentido, Juan José Prieto ha explicado que esta solución supone “un avance significativo para la gestión de la seguridad urbana y el mantenimiento del espacio público, ya que no solo
mejora la eficiencia en la detección y limpieza de grafitis, sino que también ofrece una herramienta valiosa para la prevención del vandalismo, asegurando así un entorno urbano más limpio y acogedor para todos”.

Por su parte, la alcaldesa de Granada, Marifrán Carazo, ha recordado que esta medida se enmarca dentro del compromiso que adoptó con Granada en campaña electoral de abordar “un plan riguroso y exhaustivo para frenar la lacra que suponen en la ciudad las pintadas vandálicas generadas por actitudes y comportamientos incívicos”.

Un plan ‘inteligente’ para frenar las pintadas vandálicas

La incorporación de este sistema basado la aplicación de Aprendizaje Profundo, una de las técnicas más novedosas de Inteligencia Artificial (IA), se enmarca dentro del Plan de Acción Global de Limpieza de Granada, un programa especial dirigido exclusivamente a la limpieza y eliminación de las pintadas vandálicas en las fachadas de edificios municipales y muros de la ciudad.

Este plan, puesto en marcha en colaboración con Inagra, empresa concesionaria del servicio de recogida y limpieza viaria, incorpora un dispositivo especial compuesto por 35 operarios, a través del cual se ha intervenido en 109 fachadas y muros de la ciudad.

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