Idioma
Python
Tipo de herramienta
Algoritmo
Licencia
IDB Open-Source Software License
Versión
1.0.0
Banco Interamericano de Desarrollo
RoadScan es una herramienta de código abierto desarrollada por el BID para evaluar la transitabilidad de vías mediante el análisis automatizado de imágenes satelitales. Utiliza el modelo Segment Anything (SAM) de Meta, técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos de detección de anomalías para segmentar vías, identificar vehículos en movimiento y detectar defectos en el pavimento como baches y manchas. El pipeline procesa imágenes TMS (Terrain/Satellite) a partir de áreas definidas en archivos KML, generando resultados georreferenciados en formatos raster (GeoTIFF) y vectoriales (Shapefile, GeoJSON) que pueden integrarse directamente en sistemas de información geográfica (SIG).
RoadScan reduce la necesidad de inspecciones manuales de carreteras, que son costosas, lentas y difíciles de escalar. Automatiza la evaluación del estado de las vías usando imágenes satelitales, permitiendo detectar anomalías en el pavimento, cuantificar el tráfico vehicular y generar datos georreferenciados de forma remota. Esto facilita la priorización de inversiones en mantenimiento vial y mejora la toma de decisiones en infraestructura de transporte.
Funciona como un pipeline de 8 notebooks de Python que se ejecutan secuencialmente: 1. Genera bounding boxes a partir de un archivo KML y descarga imágenes satelitales TMS (Terrain y Satellite). 2. Segmenta la infraestructura vial usando umbralización y operaciones morfológicas sobre imágenes Terrain. 3. Recorta las imágenes satelitales para conservar únicamente la superficie de la vía. 4. Detecta vehículos (autos, buses y camiones) usando LangSAM. 5. Segmenta el pavimento limpio eliminando ruido visual lateral. 6. Detecta anomalías visuales (baches, manchas) mediante filtrado cromático en el espacio de color HSV. 7. Aplica geocodificación inversa para obtener ubicaciones detalladas. 8. Consolida todos los resultados en una tabla unificada con datos de vías, vehículos, anomalías y ubicación.
Utiliza formatos geoespaciales abiertos: GeoTIFF para datos raster, Shapefile y GeoJSON para datos vectoriales, y KML para la definición de áreas de interés. Se basa en bibliotecas de código abierto como GeoPandas, Rasterio, OpenCV y el modelo SAM (Segment Anything Model) de Meta. Compatible con cualquier sistema SIG estándar.
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Se observa el diagrama completo del flujo de procesamiento de RoadScan, desde la descarga de imágenes hasta la consolidación de resultados.
Se observa el resultado de la segmentación de vías y la detección de vehículos mediante el modelo SAM sobre imágenes satelitales.
Se observan las anomalías detectadas en el pavimento, incluyendo baches y manchas, clasificadas mediante análisis cromático HSV.
Modelo de segmentación de imágenes de Meta AI utilizado por RoadScan para la detección de vehículos y pavimento.