Los pasos peatonales son una parte esencial del paisaje urbano, proporcionando un paso seguro para que los peatones crucen calles concurridas. Mientras que algunos están regulados por señales temporizadas y están marcados con señales y luces, otros simplemente están marcados en la carretera y no tienen infraestructura adicional. Sin embargo, las marcas sufren desgaste debido al tráfico, las condiciones climáticas y las actividades de mantenimiento de la carretera. Si las marcas de los pasos peatonales están excesivamente desgastadas, los conductores pueden no ser capaces de verlas, lo que crea problemas de seguridad vial. Este documento presenta un estudio de técnicas de visión por computadora que se pueden utilizar para identificar y clasificar los pasos peatonales. Primero, se introducen los conceptos relacionados. Luego, se revisa el trabajo relacionado y se categorizan las soluciones existentes, destacando sus características clave, fortalezas y limitaciones. Se identifican y describen las técnicas más prometedoras: Redes Neuronales Convolucionales, Histograma de Gradientes Orientados, Regiones Extremales Máximamente Estables, Canny Edge y métodos de umbralización. Su rendimiento se evalúa y compara en un conjunto de datos personalizado desarrollado para este trabajo. También se proporcionan ideas sobre problemas abiertos y oportunidades de investigación en el campo. Se muestra que los gestores responsables de la seguridad vial, en el contexto de una ciudad inteligente, pueden beneficiarse de enfoques de visión por computadora para automatizar el proceso de determinar el desgaste de los pasos peatonales.