← AI met Impact show cases

Schone stad met beeldherkenning

Gemeente Amsterdam, CBS, VNG, Universiteit van Amsterdam (Nederland, Amsterdam)

Een machine learning model wordt getraind om objecten ( afvalzakken, dozen, etc.) te herkennen op beelden. Er wordt een systeem opgezet om deze beelden realtime te verzamelen en om te zetten in data over de actuele toestand van afval in een testgebied, zodat hier direct op kan worden gereageerd door dienstverleners in de openbare ruimte. De werkwijze is ook geschikt voor andere objecten (lantaarnpalen, bomen, etc.). De software wordt open source gemaakt ten gunste van hergebruik.

Door te classificeren kan realtime de situatie in de stad in kaart worden gebracht en een verdeling van werkzaamheden plaatsvinden. Efficiƫnt samenwerken tussen verschillende afdelingen die verantwoordelijk zijn voor een schone stad wordt hierdoor vergemakkelijkt. Beeldherkenning en dataverzameling is niet alleen kansrijk voor het detecteren, handhaven en efficiƫnt inzamelen van bijplaatsingen en grofafval. De techniek lijkt, mits goed getraind, opportuun voor het doen van metingen hoe schoon de stad is, maar ook in het duiden van de staat van assets zoals containers. Met beelddetectie kunnen we in de toekomst dienstverlening ook aanzienlijk versimpelen, bijvoorbeeld door burgers in gelegenheid te stellen om alleen een foto van het probleem op te sturen. Machine learning algoritmes kunnen dan analyseren welk probleem dat is en het verder doorzetten voor afhandeling.