Manteniendo los Espacios Públicos Limpios con Tecnología
Las ciudades usan cámaras y tecnología de gemelos digitales para mantener la limpieza en áreas públicas.
Mateusz Wasala, Krzysztof Blachut, Hubert Szolc, Marcin Kowalczyk, Michal Danilowicz, Tomasz Kryjak
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- ¿Cuál es el problema?
- La magia de las cámaras
- ¿Qué es un Digital Twin?
- Aplicación en la vida real: una estación de tren
- Detectando basura como un pro
- Comprobando la ocupación de los botes
- Detectando manchas y otros problemas
- Presencia y movimiento humano
- ¿Por qué importa esto?
- Probando el sistema
- Desafíos y planes futuros
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Limpiar espacios públicos como las estaciones de tren es clave porque a nadie le apetece sentarse en un banco cubierto de migas o pisar un charco que lleva ahí desde la semana pasada. Para ayudar con esto, la gente está utilizando herramientas chidas como Cámaras y algo llamado tecnología Digital Twin. ¡Estos sistemas son como tener un compañero superhéroe para la limpieza!
¿Cuál es el problema?
Con más gente moviéndose por las ciudades y usando el transporte público, mantener estas áreas impecables se ha vuelto una gran tarea. Los entornos sucios pueden ser tanto poco atractivos como inseguros. Imagina resbalarte en un suelo mojado o pisar algo blando-definitivamente no quieres ser esa persona.
Entonces, las ciudades buscan soluciones ingeniosas. ¡Aquí entra la tecnología! Sistemas de vigilancia avanzados están saliendo al quite para ayudar a mantener la limpieza.
La magia de las cámaras
Las cámaras de video instaladas en áreas públicas hacen mucho más que solo grabar lo que está pasando. ¡Pueden detectar Basura en tiempo real! Imagina una cámara que dice: “¡Oye, hay un envoltorio en el suelo cerca de la máquina expendedora!” Este tipo de tecnología ayuda al personal de limpieza a actuar justo cuando se les necesita. ¡Hablamos de una respuesta a tiempo!
Además de detectar basura, estas cámaras pueden ayudar a armar un horario de limpieza que tenga sentido. Si una parte de la estación está más concurrida que otra, el equipo de limpieza puede enfocarse ahí primero. ¡Inteligente, verdad?
¿Qué es un Digital Twin?
Ahora, hablemos de la tecnología Digital Twin. No, no se trata de un gemelo que se quedó atrás. Es una versión digital de un espacio del mundo real, como una estación de tren, que puedes usar para planear y probar cosas sin estar físicamente allí.
Piensa en ello como una versión de videojuego de la realidad. En este mundo virtual, las personas pueden simular diferentes estrategias de limpieza o ver qué pasa cuando se introduce un nuevo modelo de bote. Es como correr un escenario de “qué pasaría si” sin necesitar un DeLorean y unos capacitores de flujo.
Aplicación en la vida real: una estación de tren
Entonces, ¿cómo se junta todo esto? Tomemos una estación de tren como ejemplo. Se crea un modelo digital usando software que puede generar entornos 3D. El equipo construye una versión virtual de la estación, haciéndola parecer exactamente como la real, pero sin el desorden.
Luego, configuran varias cosas como detectores de basura, que pueden identificar dónde hay basura. Incluso simulan cuántas personas se están moviendo y dónde está el equipo de limpieza. Todo esto sucede en el Digital Twin, lo que permite ajustar detalles antes de llevar todo a la práctica.
Detectando basura como un pro
El sistema primero capta la basura usando tecnología de cámara avanzada. Utilizan algo llamado YOLO, que significa “You Only Look Once.” ¡Suena como un gran título para una película! En realidad, es una forma para que el sistema inteligente reconozca diferentes tipos de basura súper rápido, incluso detectando pequeños objetos que normalmente serían difíciles de ver.
Pero aquí está el truco: las cámaras tienen que estar en el ángulo y distancia correctos para obtener la mejor vista. Es como intentar tomarte un selfie sin poner esa cara incómoda. Si están demasiado lejos o mal posicionadas, puede que no detecten la basura.
Comprobando la ocupación de los botes
Otro truco interesante es averiguar si los botes están vacíos o llenos. La mayoría de las soluciones involucran sensores adicionales que cuestan dinero, pero este sistema intenta hacerlo solo con video. ¿Cómo es eso posible?
Miran cuánto del bote es visible y si hay basura sobresaliendo. Si el interior del bote está todo revuelto pero difícil de ver, probablemente esté lleno. ¡Simple pero ingenioso!
Detectando manchas y otros problemas
El equipo también se enfoca en detectar manchas. Esto puede ser desde charcos de agua hasta lugares pegajosos, que pueden ser un poco complicados ya que se parecen a muchas otras superficies. Las cámaras analizan cuánta luz se refleja en estas manchas en comparación con las áreas limpias.
Usando técnicas especiales, pueden crear una vista clara de estas áreas problemáticas. Es un poco como limpiar tus gafas para ver con claridad, ¡pero con cámaras en su lugar!
Presencia y movimiento humano
No solo monitorea el sistema la basura y las manchas, sino que también puede ver dónde está ubicado el equipo de limpieza. Usando las mismas cámaras, el programa rastrea sus movimientos para asegurarse de que cada rincón de la estación esté siendo revisado.
Esta parte es como un juego de atrapar, donde el equipo de limpieza es “el que toca” y tiene que cubrir primero las áreas más concurridas. Con todos estos datos, el sistema puede aconsejar las mejores rutas de limpieza para el personal.
¿Por qué importa esto?
Puede que te preguntes por qué toda esta tecnología es importante. Bueno, un espacio público limpio aumenta la seguridad y la comodidad para todos. Esto lleva a personas más felices, y ya sabes lo que dicen: ¡las personas felices son más limpias!
Además, la ciudad ahorra dinero Limpiando de forma más inteligente. En lugar de enviar a un equipo al mismo lugar varias veces al día, pueden asegurarse de que la limpieza sea necesaria cuando está ocupado. Esto significa menos recursos desperdiciados y un equipo de limpieza más contento también.
Probando el sistema
Para ver si funciona bien, el equipo probó la tecnología en un pasillo de la universidad. Imagina basura esparcida por todas partes como confeti en una fiesta. Filmaban desde diferentes ángulos para ver qué tan bien funcionaban las cámaras. Incluso tuvieron que reentrenar su modelo YOLO para asegurarse de que pudiera detectar todo con precisión-¡porque nadie quiere perderse un vaso de café rebelde!
Desafíos y planes futuros
Por supuesto, no todo funciona perfectamente el 100% del tiempo. Pueden ocurrir falsas alarmas, como cuando un reflejo que pasa en una pared se confunde con basura. Pero el sistema está mejorando constantemente, y con cada prueba, parece que se vuelve un poco mejor.
Mirando adelante, el equipo planea desarrollar aún más funciones, como detectar cuándo alguien está vandalizando propiedad pública. Quieren asegurarse de que cada espacio público no solo esté limpio, sino también protegido.
Conclusión
En resumen, usar tecnología como cámaras de video y modelos Digital Twin le da a las ciudades una mejor opción para mantener la limpieza. Este enfoque inteligente asegura que lugares como las estaciones de tren sean acogedores y seguros para todos. ¿Quién iba a pensar que un poco de tecnología podría salvar el día, verdad?
Así que la próxima vez que entres a una estación de tren reluciente, ¡puede que estés presenciando la magia de la tecnología moderna trabajando tras bambalinas!
Título: Utilisation of Vision Systems and Digital Twin for Maintaining Cleanliness in Public Spaces
Resumen: Nowadays, the increasing demand for maintaining high cleanliness standards in public spaces results in the search for innovative solutions. The deployment of CCTV systems equipped with modern cameras and software enables not only real-time monitoring of the cleanliness status but also automatic detection of impurities and optimisation of cleaning schedules. The Digital Twin technology allows for the creation of a virtual model of the space, facilitating the simulation, training, and testing of cleanliness management strategies before implementation in the real world. In this paper, we present the utilisation of advanced vision surveillance systems and the Digital Twin technology in cleanliness management, using a railway station as an example. The Digital Twin was created based on an actual 3D model in the Nvidia Omniverse Isaac Sim simulator. A litter detector, bin occupancy level detector, stain segmentation, and a human detector (including the cleaning crew) along with their movement analysis were implemented. A preliminary assessment was conducted, and potential modifications for further enhancement and future development of the system were identified.
Autores: Mateusz Wasala, Krzysztof Blachut, Hubert Szolc, Marcin Kowalczyk, Michal Danilowicz, Tomasz Kryjak
Última actualización: 2024-11-08 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.05964
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.05964
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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Enlaces de referencia
- https://orcid.org/#1
- https://www.issn.org/en/node/344
- https://github.com/ultralytics/ultralytics
- https://doi.org/10.3390/rs13050965
- https://doi.org/10.23919/FRUCT54823.2022.9770922
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031990
- https://doi.org/10.1109/ICIIBMS60103.2023.10347862
- https://doi.org/10.1109/BigData52589.2021.9671821
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3226682
- https://doi.org/10.1109/TII.2021.3085669
- https://doi.org/10.1109/UEMCON54665.2022.9965643
- https://doi.org/10.1109/ICSCSS57650.2023.10169688
- https://doi.org/10.1109/PRAI53619.2021.9550790
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- https://doi.org/10.1109/KCIC.2018.8628499
- https://doi.org/10.1109/BigDataService.2017.49
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3016255
- https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.04264