Según la Asociación Española de Abastecimiento de Agua y Saneamiento (AEAS), el alcantarillado es, con diferencia, el activo más valioso dentro del ciclo integral del agua, suponiendo el 62% de su valor total.
Sin embargo, son infraestructuras antiguas y propensas a un constante deterioro. De hecho, en la mayoría de las ocasiones, no es hasta que se ha producido una rotura, colapso o desbordamiento, que se realizan inspecciones para localizar el defecto y proceder a su reparación.
Las inspecciones de la red de alcantarillado se realizan mediante imágenes grabadas desde cámaras de TV que se analizan manualmente, dando lugar a un informe sujeto a la percepción subjetiva y experiencia del operador, dificultando la trazabilidad temporal del estado de la infraestructura y el estudio de su velocidad de degradación.
SEWDEF: Sistema automático para la detección de defectos en alcantarillado
El sistema SEWDEF es una aplicación web procesada en entorno cloud, accesible desde cualquier lugar y a través de cualquier dispositivo con conexión a Internet. Basa su funcionamiento en la combinación de algoritmos de visión por computador, Inteligencia Artificial (Deep Learning) y robótica móvil.
SEWDEF analiza de manera automática los vídeos provenientes de inspecciones de alcantarillado mediante circuito de televisión
SEWDEF ha sido entrenado con más de 3 millones de imágenes para dar respuesta fiable a conducciones de distinto material (desde PVC a fibrocemento), diámetro (70 mm – 1300 mm de diámetro) y sección geométrica (circular, ovalado y rectangular, entre otros).
El sistema detecta 16 tipos de defectos clasificados en 4 subgrupos – defectos estructurales, defectos de capacidad, elementos estructurales y otros – otorgando, además, una valoración de la condición del tramo inspeccionado.
De esta manera, los gestores de infraestructuras serán capaces de obtener información objetiva del estado de la red de alcantarillado y su evolución temporal para conocer su velocidad de degradación para planificar y priorizar acciones de mantenimiento preventivo.
