En el marco de las ciudades inteligentes (Smart Cities), las autoridades municipales y los operadores de transporte público gestionan infraestructuras de videovigilancia masivas, tanto fijas como instaladas en flotas móviles (autobuses, tranvías). El objetivo estratégico es transformar estas grabaciones pasivas en una capa de inteligencia continua que permita monitorizar la convivencia ciudadana, el cumplimiento de las normativas de tráfico y la detección de incidentes en tiempo real, posicionando a la administración como un gestor proactivo y tecnológicamente avanzado. 

El volumen de información generado por las cámaras urbanas y las flotas de transporte es inmanejable para el ojo humano. Actualmente, la mayoría de las grabaciones solo se consultan de forma reactiva tras un incidente, perdiendo la oportunidad de detectar infracciones sistemáticas (como vehículos estacionados en carriles bus o giros indebidos) que afectan a la movilidad. El análisis manual es extremadamente costoso, lento y poco escalable. Existe una necesidad crítica de procesar estos vídeos a un coste reducido para convertirlos en datos estructurados y puntos de acción inmediata sin depender de grandes equipos de vigilancia. 

La implantación de esta tecnología requiere una arquitectura flexible y eficiente:

1. Conectividad con Hardware Existente: Capacidad para ingerir flujos de vídeo de cámaras IP ya instaladas en la vía pública o en vehículos de transporte.
2. Modelo de Procesamiento bajo Demanda: El sistema debe ser capaz de procesar archivos de larga duración (ej. grabaciones de una jornada completa de 90 minutos) y entregar resultados en menos de 24 horas.
3. Eficiencia de Costes: Capacidad de procesamiento optimizada con un coste aproximado de 0,36 € por minuto de vídeo analizado.
4. Uso de Modelos Multimodales: Integración con motores de IA de última generación (como Gemini) para el procesamiento de alta velocidad, permitiendo procesar una hora de vídeo en aproximadamente 8 horas de cómputo a un coste controlado.

Se ha desarrollado un sistema de Inteligencia Visual (Ignite AV) que actúa como un cerebro centralizado para el análisis de vídeo urbano. La solución se basa en:

• Detección y Clasificación: Uso de modelos de Computer Vision básicos y avanzados para identificar automáticamente personas, vehículos, logotipos, soportes y texto en pantalla.
• Motor de Reglas de Negocio: Configuración de parámetros específicos para detectar eventos definidos como "infracción" o "incidente" (ej. invasión de carril reservado).
• Generación de Evidencias: El sistema extrae métricas de visibilidad y fragmentos de vídeo con marcas de tiempo precisas que sirven como prueba objetiva para la toma de decisiones o la aplicación de sanciones.

Reducción de la Intervención Humana: Automatiza la vigilancia y el reporte, permitiendo que los agentes se centren solo en los incidentes validados por la IA.

Rentabilidad Inmediata: Gracias al bajo coste de procesamiento por minuto, las Pruebas de Concepto (POC) resultan altamente rentables y fáciles de ejecutar desde el primer día.

Mejora de la Movilidad Urbana: La detección sistemática de obstrucciones en carriles de transporte público permite agilizar el tráfico y mejorar los tiempos de respuesta.

Versatilidad Sectorial: La tecnología es agnóstica y puede aplicarse tanto a la seguridad vial como al urbanismo, deportes o análisis de medios, diluyendo el coste de infraestructura entre distintos departamentos.

Transparencia en la Gestión: Aporta datos objetivos y trazables sobre la realidad física de la ciudad, eliminando la arbitrariedad en el monitoreo.

Control de Carriles de Transporte Público: Detección automática de infracciones mediante cámaras embarcadas en autobuses.

Gestión de Smart Cities: Monitoreo de zonas peatonales, ocupación de vía pública y mantenimiento de mobiliario urbano.

Auditoría de Patrocinios Urbanos: Análisis de la visibilidad de marcas en eventos en la calle o mobiliario publicitario.

Seguridad y Emergencias: Detección temprana de aglomeraciones o comportamientos anómalos en espacios de alta concurrencia.