Kunstmatige intelligentie herkent automatisch asfaltschade

donderdag 14 december 2017

timer 2 min

De nieuwe technologie Machine Learning, ontwikkeld door BAM Infra en ICT Group, is in staat schades aan asfalt van wegen automatisch te herkennen en classificeren. Hierdoor kunnen wegbeheerders veel gerichter en sneller inspecties uitvoeren. De technologie draait op big data, waarmee een volgende stap gezet wordt in het digitaliseren van assetmanagement.

De nieuwe technologie beslaat als het ware een zelflerend model. Testauto’s die in een bepaald gebied rondrijden, maken beelden met 360-graden-camera’s. Momenteel inspecteren asfaltexperts deze beelden nog handmatig, maar de nieuwe technologie analyseert de beelden automatisch en classificeert daarna de schades.

Het classificeren houdt onder andere in: het onderscheiden van gaten, maar ook de aanwezigheid van dierlijke resten. Het algoritme koppelt vervolgens de schade aan geografische gegevens. Hierdoor wordt de exacte locatie van de schade bekend.

Menselijke input

Het zelflerende model wijst 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 beoordeling plaats. De menselijke input wordt teruggekoppeld naar het model, dat de informatie opslaat, waardoor deze in het vervolg zelf die dingen ook kan zien. Zo leert het model steeds meer. Het model kan ook worden getraind om andere objecten te herkennen.

Efficiënt

Jaap van Elshout, themamanager Asset Management bij Bam Infra ziet een enorme efficiencyslag. “98 procent van de beelden die wij nu binnenkrijgen is van asfalt waarmee niets aan de hand is. Door alle beelden te laten beoordelen door dit model, kunnen wij onze mensen direct naar die 2 procent laten kijken waar wel een schade aan het asfalt te zien is. Dit scheelt veel tijd.”