Die Herausforderung
Wellen hatten tonnenweise Müll an einen Küstenabschnitt gespült und über ein Gebiet von rund tausend Quadratkilometern verteilt. Da die Objekte über viele einzelne Inseln verstreut waren, war es schwierig und teuer, sie mit bloßem Auge zu finden.
Die Organisation brauchte eine effiziente Strategie, um den Müll zu erkennen und einzusammeln. Als am besten geeigneter Ansatz wurde die Inspektion per Drohne gewählt.
Unsere Lösung
Wir haben unsere eigene Computer-Vision-Technologie für Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung auf RGB-Bilder angewendet, die per Drohne aufgenommen wurden. Ein Partnerteam führte die Flüge durch und deckte das gesamte Gebiet in einer Höhe von rund 50 Metern ab.
Außerdem haben wir eine interaktive GIS-basierte Anwendung konzipiert und entwickelt, um die Erkennungen darzustellen und die Sammelaktionen zu steuern.
- Erkennung, Klassifizierung und Segmentierung von Müll in Drohnenbildern
- Interaktive GIS-Anwendung, die jedes erkannte Objekt auf der Karte zeigt
- Optimale Routenplanung für die Sammelteams
- Nachverfolgung des Sammelfortschritts
Das Ergebnis
Die Lösung verkürzte die Zeit für die Müllerkennung um den Faktor 25 und halbierte die Gesamtkosten für Erkennung und Sammlung. Die Sammelzeit sank um den Faktor 4.
Die automatisierte Computer-Vision-Lösung erreichte eine um 7 % höhere Erkennungsgenauigkeit als ein menschlicher Experte, und das System verringerte den CO₂-Fußabdruck des Einsatzes um den Faktor 19.
