Billedanalyse finder huller og problemer på hollandske veje og kanaler

Illustration: Wikipedia-bruger Diliff
Ved at kigge på billeder af vejskilte kan analyse finde problematiske punkter på vejnet.

AMSTERDAM: Alle taler om kunstig intelligens og maskinlæring. Men ofte handler det mest om store forhåbninger og løfter, som skal indfries engang i fremtiden.

Dog ikke i Holland. Her benytter en afdeling under det hollandske transportministerium maskinlæring og analyse til at finde problemer med veje, både dem lavet af asfalt, og vandveje, som Holland har i stort tal.

Det fortæller Bas van Essen fra Rijkswaterstaat (RWS), som er den afdeling i transportministeriet der har ansvaret for vedligeholdelse af veje og kanaler, i et foredrag på konferencen Analytics Experience, som afholdes af analysefirmaet SAS Institute.

»Vi er blandt dem i verden, som er længst fremme med denne teknologi,« lyder det selvsikkert fra Bas van Essen, som står i spidsen for RWS Datalab, der benytter analyse til at finde huller i vejene.

Skilteskov afslører problemer

Ved at bruge billedanalyse, som i første omgang bygger på Googles Tensorflow-produkt, kan RWS bruge satellitbilleder og helt almindelige billeder af vejskilte til sige noget om vejenes tilstand. En stor klynge af skilte kan indikere et problem af en eller anden slags. Algoritmen finder selv ud af at forbinde billeddata med problematiske punkter i vejnettet.

Man skulle tro at indrapportering fra myndighederne var en nemmere og hurtigere måde at fastslå beliggenheden af såkaldte hotspots, hvor der er fare på fære for trafikanterne. Men sådan forholder det sig ikke, lyder det.

Det er nemmere for en algoritme at få øje på en masse vejskilte, der signalerer skidte forhold for trafikanterne, og derefter lade algoritmerne gøre deres arbejde. Dernæst kan disse hotspots videre rapporteres til de relevante parter i trafikministeriet, der selv kan se nærmere på den model, som RWS Datalab udarbejder.

100 terabyte billeder bag modellen

Bas van Essen betoner, er der er tale om en datadrevet virksomhed, og RWS Datalab har også 25 dataanalytikere til at arbejde med modellerne. Der indsamles og behandles billeddata i størrelsen af 100 terabyte. Satellitbillederne købes hos en leverandør.

Det tager i øjeblikket en dag at behandle billedmaterialet. Og det er ikke bare billeder, som kommer igennem møllen. SCADA-data fra ministeriets forskellige leverandører indgår også i modellerne.

RWS Datalab har også et ‘open data’-projekt, hvor de indsamlede data kan tilgås af alle.

Analytikere alene kan ikke gøre det for RWS Datalab. Det er også vigtigt at have hvad Bas van Essen kalder et ‘økosystem’ som blandt andet består af SAS Institute, andre leverandører, resten af ministeriet, og bystyret i Rotterdam.

I fremtiden tror Bas at datamængderne vil øges, og det er hans opfattelse, at det vil gøre overvågningen af vej- og vandvejnet endnu mere finkornet, end i dag.

Version2 var inviteret til konferencen Analytics Experience af SAS Institute.

Tips og korrekturforslag til denne historie sendes til tip@version2.dk
Kommentarer (1)
sortSortér kommentarer
  • Ældste først
  • Nyeste først
  • Bedste først
Log ind eller Opret konto for at kommentere