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. 

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.

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.