L'extensa xarxa viària del municipi feia que fos molt difícil observar i conèixer el seu estat real així com detectar punts crítics o afectacions que podien ocasionar problemàtiques a la ciutadania, especialment per a aquelles persones amb dificultats de mobilitat i accessibilitat. A més, el deteriorament progressiu de carrers, voreres i mobiliari urbà, així com la dificultat de disposar d’informació precisa i actualitzada, feien necessari un canvi de model.

Sant Feliu de Llobregat desenvolupava projectes de manteniment guiant-se principalment per les queixes i suggerències que es rebien per part de la ciutadania. Aquest era un mètode que limitava el coneixement real sobre la totalitat del municipi, limitant així les decisions basades en dades. Fins aleshores, no es disposava d'una eina que oferís una visió tan detallada i quantificable dels actius urbans ni d'una metodologia que permetés transformar aquestes dades en coneixement útil per a una gestió urbana eficient. Per tant, el projecte municipal s’impulsa amb l’objectiu de digitalitzar i automatitzar l’auditoria de la via pública mitjançant tecnologies d’intel·ligència artificial, visió per computador i sistemes d’informació geogràfica. Així doncs, la iniciativa respon a la voluntat de transitar cap a un model de gestió urbana basada en dades, més eficient, objectiu i orientat a la millora de la qualitat de vida de la ciutadania.

Població: Conjunt de la ciutadania

Territori: Tot el municipi (carrers, voreres i espais urbans)

El projecte s’integra plenament en l'estratègia de transformació digital de l'Ajuntament de Sant Feliu de Llobregat i actua com un pilar fonamental per reforçar el seu model de ciutat intel·ligent o Smart City.

Fase 1: Inici del projecte i definició de necessitats

El projecte va néixer de la voluntat de l’Ajuntament de Sant Feliu de conèixer amb més precisió l’estat de la via pública i disposar de millor informació per planificar actuacions de manteniment. Hi havia constància que hi havia queixes de la ciutadania per l’estat d’alguns elements del mobiliari urbà i per les dificultats de mobilitat en alguns paviments. En aquest context, el 12 de març es va rebre la proposta d'una empresa per implantar una solució tecnològica, una eina basada en intel·ligència artificial adaptada a les necessitats de digitalització del municipi.


Fase 2: Recollida de dades sobre el terreny

Per iniciar els treballs, l’Ajuntament va facilitar les dades espacials (SIG) de vials i voreres que van servir per delimitar l’àmbit d’estudi. Un cop delimitada la zona, el municipi es va dividir en trams de 25 metres per obtenir resultats detallats i comparables. L’àmbit va incloure tots els carrers i vies de vianants del municipi però va excloure parcs i camins rurals.

La recollida d’informació es va fer amb càmeres i sensors instal·lats en vehicles per a la calçada i en patinets per a les voreres. Això va permetre obtenir imatges i vídeos de tot l’entorn urbà en un temps de 5 dies, el mateix mes de març. La iniciativa va estar directament vinculada als sistemes d'informació geogràfica municipals ja que es van utilitzar les dades espacials preexistents de vials i voreres per delimitar l'estudi i els resultats obtinguts es van bolcar en les bases de dades corporatives per a la seva consulta tècnica.


Fase 3: Anàlisi automàtica i detecció d’incidències

En aquesta etapa es van aplicar algoritmes d’intel·ligència artificial i visió per computador per identificar automàticament els elements de la via pública. El sistema va utilitzar la segmentació d’imatges (Mask 2 Former) per crear un inventari geoposicionat d’actius com fanals, bancs o senyals amb un encert del 95%. Paral·lelament es van detectar i classificar defectes en el paviment i es van analitzar paràmetres tècnics d'accessibilitat com l’amplada de les voreres o els pendents transversals.


Fase 4: Visualització de resultats i suport a la gestió

Les dades processades es van bolcar en una base de dades espacial (PostgreSQL + PostGIS) connectada a diferents eines de visualització. Es va implementar un programari de codi obert (QGIS) per a la consulta detallada d’atributs sobre el mapa i es va confeccionar un panell interactiu (Power BI) per a la gestió global i la presa de decisions estratègiques basades en costos i estats de conservació.

Aquesta fase s'estén de manera indefinida, havent-hi així un procés constant d’anàlisi i detecció de millores urbanes. El departament de Polítiques Digitals i Estratègia Corporativa trasllada aquestes incidències a Urbanisme i Manteniment de la Ciutat, on es procedeix a estudiar el cost de la millora i es pren la decisió política final.

16518.15

Personal de l'Ajuntament (Funcionaris i Tècnics): El projecte va comptar amb la implicació de tècnics municipals, especialment de l'Àrea de Serveis Territorials i Sistemes d'Informació, que es van encarregar de facilitar les dades espacials (SIG) de base, delimitar l'àmbit d'estudi i validar els resultats obtinguts per a la seva integració en les bases de dades municipals.

Equip extern de l'empresa (Tècnics de Gemminis - Técnicas Digitales Globales S.L.): Aquest equip va ser el responsable de l'execució tècnica del projecte, que va incloure conductors i operadors per a la captura de dades sobre el terreny mitjançant vehicles i patinets, així com especialistes en dades i enginyers d'intel·ligència artificial per al processament de les imatges, la detecció de defectes i la configuració dels panells de control en Power BI.

Maquinària i vehicles de captura: Per a la recollida de dades sobre el terreny, es van utilitzar vehicles motoritzats equipats per circular per la calçada i patinets elèctrics per a les zones de vianants i voreres. Aquests vehicles anaven dotats de sistemes de gravació de vídeo i sensors de posicionament per captar la realitat física de la ciutat de manera sistemàtica.

Equipament de computació i visió artificial: Es van utilitzar servidors i unitats de processament de dades amb capacitat per executar algoritmes d'intel·ligència artificial. Concretament, es va emprar tecnologia de segmentació d'imatges basada en el model Mask 2 Former i xarxes neuronals convolucionals per a la detecció d'objectes i desperfectes.

Eines de programari (Software):

o PostgreSQL i PostGIS: Com a motor de base de dades espacial per a l'emmagatzematge i gestió de la informació geogràfica.
o QGIS: Programari de codi obert utilitzat per a la visualització, edició i anàlisi de les capes cartogràfiques resultants (inventaris, estats de conservació i accessibilitat).
o Power BI: Eina d'anàlisi de dades utilitzada per confeccionar el quadre de comandament interactiu (dashboard) destinat a la gestió estratègica.

Infraestructura de dades municipal: Es va fer ús dels servidors i del sistema d'informació geogràfica (SIG) de l'Ajuntament de Sant Feliu de Llobregat per a la integració final de la informació i la validació de les dades cartogràfiques de base.

Normativa tècnica: Es va emprar com a recurs metodològic l'Ordre TMA 851/2021 per establir els paràmetres tècnics d'accessibilitat.

- Inventari digital geolocalitzat d'actius urbans: S'ha creat una base de dades precisa de tots els elements del municipi (fanals, bancs, senyals de trànsit, semàfors, etc.) mitjançant la tècnica de segmentació d'imatges, amb un percentatge d'encert d'aproximadament el 95%.

- Mapa d'estat de conservació i defectes: S'ha generat una cartografia detallada que identifica i classifica els defectes tant de l'asfalt com de les voreres (esquerdes, sots, pells de cocodril, etc.).

- Sistema d'Informació Geogràfica (SIG) estructurat: Les dades obtingudes s'han bolcat en una base de dades espacial (PostgreSQL + PostGIS) organitzada en capes dins del programari QGIS, que permet consultar els atributs de cada element i visualitzar imatges capturades sobre el terreny.

- Diagnòstic detallat d'accessibilitat: S'ha produït una classificació dels trams de la via pública segons el seu nivell d'accessibilitat, basada en paràmetres tècnics com l'amplada de pas lliure, el gàlib, i els pendents longitudinals i transversals.

- Panell de control interactiu (Dashboard Power BI): S'ha confeccionat un quadre de comandament interactiu que permet a l'administració filtrar i visualitzar de forma global les dades per barri o districte, incloent gràfics dinàmics sobre l'estat de la ciutat.

- Taula de ràtios de costos de reparació: Un producte clau per a la gestió és la integració d'una taula que calcula automàticament els costos estimats de reparació de les deficiències detectades, facilitant la planificació pressupostària.

- Metodologia de treball innovadora: Més enllà del programari, el projecte ha establert un nou procediment d'auditoria digital que substitueix o complementa les inspeccions manuals tradicionals.

La difusió de la pràctica s'ha treballat des del portal notícies de l'Ajuntament.

Premi a “Innovació digital en l’àmbit urbà i de l’espai públic” – GRAUSTIC – 04/11/2025.

Per primera vegada, l'Ajuntament disposa d'una "fotografia" real, precisa i quantificable de l'estat de conservació i de les necessitats de manteniment de tota la ciutat. Un dels impactes més significatius d'això ha estat la millora de l'accessibilitat, especialment per les persones amb mobilitat reduïda, ja que s'han analitzat detalladament paràmetres com l'amplada de les voreres, els obstacles i els pendents per garantir una ciutat més amable i segura. L'eliminació d'obstacles i la reparació de paviments en mal estat detectats pel sistema contribueixen directament a reduir el risc d'accidents o caigudes a la via pública.

La implicació interna també ha estat significativa. S'ha consolidat una nova metodologia de treball que integra dades d'IA i sistemes d'informació geogràfica (GIS), reforçant el model de smart city del municipi i convertint les dades en coneixement útil per a la presa de decisions. Eines com aquestes han permès que hi hagi una detecció automàtica de defectes (com esquerdes, forats o terres aixecats) amb un 95% de precisió, fet que permet actuar sobre punts crítics que abans eren difícils de detectar en una xarxa viària tan extensa. Això ha tingut una implicació directa també en la planificació pressupostària, ja que la implementació de la pràctica permet millorar la previsió d'inversions, facilitant una resposta més àgil i objectiva davant les necessitats de manteniment.

La pràctica ha permès assolir de manera satisfactòria els objectius inicials plantejats. L’Ajuntament disposa actualment d’una diagnosi completa, actualitzada i objectiva de l’estat de la via pública, fet que representa un canvi substancial respecte al model anterior basat principalment en inspeccions manuals puntuals.

Entre les principals transformacions produïdes destaca la digitalització de la informació urbana, la creació d’un inventari geolocalitzat d’elements municipals, la detecció automatitzada d’incidències i la incorporació d’eines de visualització per facilitar la presa de decisions.

També s’ha millorat la capacitat de planificació pressupostària, priorització d’actuacions i seguiment de l’accessibilitat urbana, avançant cap a un model de gestió més eficient, predictiu i basat en dades reals.

Es tracta d’una aplicació innovadora d’intel·ligència artificial en la gestió municipal. Aquesta és una metodologia que garanteix l’obtenció ràpida i massiva de dades de tota la ciutat amb la recopilació de dades en un inventari digital homogeni de mobiliari urbà, obstacles i estat del paviment. Aquesta pràctica millora notablement la detecció d'incidències difícils d’identificar manualment.

Un altre fet a valorar és la planificació econòmica integrada al Dashboard gràcies a les estimacions de costos, fet que eleva la incidència de la pràctica a la gestió pressupostària i política de la planificació urbana de la ciutat. Això també fa que sigui un projecte escalable i adaptable a futures necessitats municipals.

En definitiva, també es valora el cost moderat en relació amb el valor estratègic generat, que li aporta més eficiència als impactes produïts i més valor general en termes de transferibilitat.

La dependència tecnològica d’un proveïdor extern especialitzat és el gran punt feble que limita la sobirania tecnològica de l’Ajuntament. Aquesta gran dependència provoca que les dades poden quedar desactualitzades si no es repeteix periòdicament la captura a través d’una contractació a l’empresa.

En l'àmbit tècnic, s’observen possibles limitacions de precisió en carrers amb vehicles estacionats, obres o obstacles temporals. També cal precisar que es requereix certa coordinació interna entre diferents àrees municipals, especialment entre els tècnics que analitzen l’inventari i els Departaments d’Urbanisme i Manteniment que fan la valoració política final.

La principal proposta de millora seria establir una periodicitat anual o semestral de noves captures de dades per garantir un treball actualitzat i continuat del projecte. Aquest seria un pas imprescindible per consolidar la pràctica en el treball de l'Ajuntament. A més, es podria treballar a incorporar models predictius de deteriorament de paviments i mobiliari per poder anticipar projectes de manteniment.

Anant més enllà, en un futur es pot estudiar la integració de noves fonts de dades (com sensors o vehicles) a l’Ajuntament i no dependre d’una empresa per actualitzar les dades.

Altres propostes de millora poden també ser estudiades. Ampliar l’abast a zones verdes, carrils bici, equipaments i polígons industrials, pot garantir una imatge completa del municipi. Crear indicadors d’accés públic sobre l’estat de la ciutat pot també implicar la ciutadania al projecte i garantir transparència. Per últim, per millorar la detecció d’incidències amb l’eficiència de la decisió política, es pot valorar connectar la informació de l’inventari amb la planificació d’inversions plurianuals.

La pràctica és altament reproduïble en altres municipis, especialment aquells amb una xarxa urbana extensa i necessitats de manteniment elevades. Un punt que indica una altra transferibilitat es que no cal una gran inversió ni econòmica ni de personal. L'inventari digital és un producte fàcilment manejable i sintetitzador, reduint així la necessitats de formar i contractar a personal especialitzat per comprendre les dades.

Tot i així, cal aclarir que pot ser necessari disposar de cartografia municipal actualitzada per entendre la planificació urbana dels carrers. Aquest ha estat un factor que ha facilitat la tasca de la recollida de dades en aquest cas. Per altra banda, per una eficiència organitzativa i un enfocament en la millora urbana, també es considera una base sòlida de coordinació entre serveis tècnics, manteniment i sistemes d’informació.