terug

Automatische asfaltschade herkenning met kunstmatige intelligentie

BAM Infra en ICT Group hebben een revolutionaire technologie ontwikkeld die schades aan het asfalt van wegen automatisch herkent en classificeert. Wegeigenaren zoals Rijkswaterstaat, provincies, waterschappen en gemeentes kunnen inspecties hierdoor veel gerichter en sneller uitvoeren. Dat verhoogt niet alleen de efficiëntie en kwaliteit van de inspecties, maar stelt ons ook in staat om flexibeler en gerichter onderhoud te plegen. Dat leidt tot betere doorstroming van verkeer en dus minder hinder. Data voedt de innovatie. Met deze nieuwe technologie wordt een volgende stap gezet in het digitaliseren van asset management.

Zelflerend model
De beelden komen van auto’s die met 360o camera’s in een bepaald gebied rondrijden. Deze beelden worden momenteel handmatig geïnspecteerd door asfaltexperts die de schades markeren. Met de technologie Machine Learning worden de verzamelde beelden automatisch geanalyseerd en schades worden automatisch geclassificeerd. Door aan het zelflerende model grote hoeveelheden beelden van bekende schades toe te voegen leert het model de schades steeds beter te herkennen.

Het model is in staat om razendsnel grote hoeveelheden beelden te analyseren en eventuele afwijkingen aan het asfalt te herkennen én te classificeren. Denk aan het onderscheiden van gaten, scheuren en rafeling in het asfalt, maar bijvoorbeeld ook de aanwezigheid van dierlijke resten. De schaderapportage wordt door het algoritme gekoppeld aan geografische gegevens, waardoor de exacte locatie van de schade bekend is.

Jaap van den Elshout, Themamanager Asset Management bij BAM Infra: “98% van de beelden die wij binnen krijgen is van asfalt waar niets mee aan de hand is. Door alle beelden te laten beoordelen door het zelflerende model, kunnen wij onze mensen direct naar die 2% laten kijken waar wel een schade aan het asfalt te zien is. Je kunt je voorstellen hoeveel dit scheelt!”.

Aart Wegink, Director Digital Transformation bij ICT Group: “Het ontwikkelen van nieuwe diensten en services op basis van kunstmatige intelligentie is een van de speerpunten binnen het Digital Transformation team. Nieuwe toepassing van Machine Learning in combinatie met het gebruik van de krachtige Azure Cloud biedt de mogelijkheid nieuwe digitale diensten te ontwikkelen”.

Bits and brains
Het zelflerende model wijst de asfaltexperts op de specifieke wegvakken waar mogelijk schade aanwezig is. Hoewel het model zeer nauwkeurig is in de analyse, vindt er ook nog een menselijke toets plaats. Hierdoor kan er ook rekening gehouden worden met project specifieke afspraken. De menselijke input wordt teruggekoppeld naar het model zodat het hier ook weer van leert.

Onbegrensde mogelijkheden
Het zelflerende model kan ook getraind worden om andere objecten te herkennen. Denk bijvoorbeeld aan de positie, vervuiling en afwijking op signalering, verkeersborden en straatverlichting. Door deze innovatie stellen we asset owners in staat om over een actueler beeld van de kwaliteit en kwantiteit van hun gebied te beschikken.

Digitalisering van asset management
De nieuwe technologie is het resultaat van de intensieve samenwerking tussen BAM Infra en ICT Group, op onderwerpen als big data en de digitalisering van asset management. Deze samenwerking resulteerde eerder al in intelligente dashboards om inzicht te krijgen in de staat van infrastructuur, zoals gemalen of het spoor. Het trainen van een computermodel, Machine Learning, is een volgende stap in de digitalisering van asset management.

Voor meer informatie, neem contact op met Aart Wegink.

Contact voor media en pers

Aart Wegink

Sales Director

t +31 6 20 43 85 51

e aart.wegink@ict.nl

AVG toestemmingen

The ICT Group website uses cookies for various functions in the website; Functional Cookies, Website Statistics, Personalised Advertising and Social Media. Advertising and Social Media cookies collect information about activities of individual users. This allows third parties to display personalised adverts to you and to allow you the option to share content from this site to Social Media platforms.

By continuing to use this website you are allowing us to place these cookies. The Cookie Settings voor de ICT Group website can be changed or revoked at any time. You can reach the settings through the Cookie Settings button as well as through the link in the footer of every page on this site.

Lees onze privacy policy hier | Deze melding sluiten
Cookie Instellingen