De uitdaging
Een gemeente wilde het toezicht op de naleving van regels op bouwplaatsen volledig automatiseren en achtergelaten bouwafval detecteren, zoals bakstenen, cementblokken, zandhopen en stukken metaal en hout.
De oplossing moest menselijke inzet bij inspecties tot een minimum beperken, zodat zowel de arbeidskosten als de duur van elke inspectie omlaag gingen.
Onze oplossing
Wij pasten onze eigen computervisiontechnologie voor objectdetectie, -classificatie en -segmentatie toe om 25 klassen bouwafval in dronebeelden te detecteren. Daarnaast bouwden we een GIS-dashboard waarin gebruikers een bouwplaats selecteren en al het gedetecteerde afval daarop zien.
Voor elke detectie rapporteert het systeem de geschatte omvang (oppervlakte) van het afval, voor afzonderlijke objecten en voor clusters van objecten van hetzelfde type, samen met het aantal gedetecteerde objecten. De detectieresultaten zijn beschikbaar via API’s, zodat de oplossing met vrijwel elk ander systeem kan worden geïntegreerd.
- Detectie, classificatie en segmentatie van 25 klassen bouwafval
- GIS-dashboard om een bouwplaats te selecteren en al het gedetecteerde afval te bekijken
- Oppervlakteschattingen voor afzonderlijke objecten en clusters van hetzelfde type, plus aantallen objecten
- API’s om detectieresultaten op te vragen en met andere systemen te integreren
Het resultaat
Meerdere gemeenten namen de oplossing in gebruik, wat de operationele en economische effectiviteit ervan aantoont.
Volgens schattingen van de klant bespaarde het systeem 320 manuren per maand en daalden de gemiddelde inspectiekosten met 40%.
