AI para Infraestructura Cívica
Plataforma AI multi-pipeline: 197 tipos de activos detectados, 84K árboles evaluados, 99%+ de precisión en extracción de accidentes, 6,400+ pruebas automatizadas
197 tipos de activos
84K árboles evaluados
El Problema
Inspección manual de imágenes a nivel de calle, riesgos arbóreos, condiciones viales e informes de accidentes a escala municipal, a través de millones de imágenes y miles de documentos
Inspección manual de imágenes a nivel de calle, riesgos arbóreos, condiciones viales e informes de accidentes a escala municipal. Un gobierno municipal importante preparándose para un evento deportivo global necesitaba catalogar activos de infraestructura, evaluar riesgos arbóreos, evaluar condiciones viales y extraer datos estructurados de informes de accidentes, todo en un área metropolitana completa. La inspección manual no podía escalar. Existían imágenes a nivel de calle pero carecían de análisis automatizado. 93,000+ árboles urbanos necesitaban puntuación de riesgos. 763 millas de vías requerían evaluación de condiciones a intervalos de 20 pies. Miles de informes de accidentes de múltiples jurisdicciones existían como PDFs y TIFFs escaneados sin datos estructurados.
Construimos una plataforma AI multi-pipeline en AWS. El pipeline de detección de infraestructura usa Claude Sonnet y procesamiento de nubes de puntos LiDAR para clasificar 197 tipos de activos desde imágenes a nivel de calle, con refinamiento de posición, deduplicación entre colecciones e informes GeoJSON interactivos. El sistema funciona en ECS Fargate con trabajadores paralelos e inferencia Bedrock Batch para 50% de ahorro en costos a escala.
Un pipeline de evaluación de riesgos arbóreos procesó 86,164 árboles urbanos en 7 sitios principales del evento, logrando una tasa de evaluación del 97.2%. La selección de imágenes basada en orientación con KD-tree encuentra las 15 mejores vistas por árbol de 4.4 millones de registros de cámara. Un mecanismo de reintento semántico mejoró 8,048 evaluaciones de no evaluable a evaluable, identificando 24 árboles de prioridad crítica y 3,085 de alta prioridad. Un pipeline separado de evaluación vial extrae 12+ atributos de condición de 205,707 puntos de estudio a lo largo de 763 millas a intervalos de 20 pies.
Un sistema de extracción de informes de accidentes maneja procesamiento de documentos multi-jurisdicción con un pipeline híbrido OCR + LLM logrando 99.36–99.78% de precisión por campo. Un analizador de narrativas de accidentes extrae 30 campos estructurados del texto narrativo en 13 jurisdicciones con reglas de validación post-verificación. La plataforma completa abarca 6,400+ pruebas automatizadas en código Python y Rust.
Árboles evaluados (97.2% de tasa)
Precisión de extracción de accidentes
Pruebas automatizadas
Por qué importó
Necesidad operativa
Los equipos municipales tenían que revisar activos, árboles, vías y reportes de accidentes a escala urbana sin perder visibilidad de auditoría.
Qué cambió
Cinco pipelines específicos por dominio produjeron evidencia que los operadores podían inspeccionar mediante mapas, informes, descargas y validación posterior.
Una plataforma AI multidominio construida para la confianza municipal
El problema central era construir cinco pipelines AI especializados que los operadores pudieran verificar: infraestructura, árboles, vías, documentos de accidentes y narrativas. Cada dominio necesitaba sus propias verificaciones de precisión y su superficie de revisión.
Cobertura de dominios
Activos de infraestructura, riesgos arbóreos, condiciones viales, reportes de accidentes y análisis de narrativas. Cada pipeline opera de forma independiente pero comparte un marco común de cumplimiento y entrega.
Control de riesgo
Cada pipeline está controlado por validación de precisión específica del dominio y reglas de post-verificación, respaldado por 6,400+ pruebas automatizadas en Python y Rust, y gestionado con prácticas de entrega revisadas en seguridad.
Confianza del operador
Los mapas interactivos de Leaflet, las descargas GeoJSON y los informes con detalle desglosado se estructuraron para respaldar la revisión municipal y la visibilidad de auditoría, no solo el rendimiento bruto del modelo.
Contexto
Un gobierno municipal importante preparándose para un evento global necesitaba catalogar 197 tipos de activos de infraestructura, evaluar 93K árboles urbanos para riesgos, evaluar 763 millas de vías y extraer datos estructurados de miles de informes de accidentes multi-jurisdicción.
Restricción
La inspección manual no podía escalar. Cada dominio (infraestructura, árboles, vías, accidentes) requería pipelines AI especializados con validación de precisión específica del dominio.
Intervención
Construimos una plataforma AI multi-pipeline: detección de infraestructura (Claude + LiDAR), puntuación de riesgos arbóreos (selección de imágenes KD-tree, reintento semántico), evaluación vial (12+ atributos a intervalos de 20 pies) y extracción de accidentes (OCR + LLM híbrido, 99%+ de precisión).
Resultado
197 tipos de activos detectados, 84K árboles evaluados (97.2% de tasa, 24 críticos encontrados), 99.36–99.78% de precisión en extracción de accidentes y 6,400+ pruebas.
Arquitectura
Plataforma AI multi-dominio desde imágenes hasta inteligencia estructurada
Detección Visual
Evaluación de Riesgos Arbóreos
Extracción de Documentos
Plataforma de Datos
Stack Tecnológico
Cómputo
AWS ECS Fargate + Bedrock Batch
Modelos AI
Claude Sonnet 4.6, Qwen 3 VL, Grounding DINO
Lenguajes
Python + Rust (54K LOC Rust)
Datos
Snowflake, S3, Textract OCR
Espacial
Nubes de puntos LiDAR, indexación KD-tree
Controles de entrega
Prácticas alineadas con SOC 2
Resultados
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