Railbeheerder ProRail heeft Asset.Insight, een onderdeel van VolkerWessels dat gespecialiseerd is in informatiemanagement, gevraagd om samen met ProRail een ‘proof-of-concept-algoritme’ te maken voor de verkeersborden langs het spoor. Zo wordt geautomatiseerde kwaliteitscontrole op basis van kunstmatige intelligentie mogelijk. En dat maakt inspectie van de borden sneller en flexibeler.
De verkeersborden die langs het spoor staan, zijn essentieel voor de railveiligheid: ze maken duidelijk welke handelingen machinisten moeten uitvoeren. Om reizigers en goederen veilig te vervoeren is het van belang dat alle veiligheidsborden staan waar ze moeten staan. ProRail beschikt over veel data en is momenteel bezig met het betrouwbaar en op orde krijgen van deze data. Het algoritme dat samen met Asset.Insight wordt ontwikkeld, moet antwoord geven op vragen als: waar staan de verkeersborden? Staan ze op de plek die is vastgelegd in de documentatie? Ontbreekt er mogelijk een verkeersbord? Wat is de conditie van de verkeersborden? Wat is de waarde van de data die al in huis is?
Beeldherkenning en fotogrammetrie
Asset.Insight heeft een meettrein en rijdt regelmatig voor ProRail om de conditie van het spoor te monitoren. Deze meettrein is uitgerust met verschillende camera’s en sensoren. Als de trein rijdt, worden miljoenen foto’s van het spoor gemaakt. Met behulp van kunstmatige intelligentie zijn specifieke objecten uit het beeldmateriaal te detecteren, gekoppeld aan de exacte GPS-locatie. De VolkerWessels-dochter heeft het algoritme voor ProRail ontwikkeld door technieken als beeldherkenning en fotogrammetrie te combineren. Met dat algoritme zegt het bedrijf in staat te zijn de exacte locatie van de verkeersborden te detecteren en te vergelijken met de bestaande documentatie. Ook wordt vastgesteld wat de conditie van het verkeersbord is: staat het scheef? Is het duidelijk leesbaar? Het algoritme is ontwikkeld met data die Asset.Insight zelf al in huis had, maar het is zodanig gebouwd dat ook data van andere meettreinen kan worden ingevoerd.
Tekst loopt door onder de afbeelding
Tijd, menskracht en geld
Volgens Asset.Insight helpt dit algoritme ProRail in het verhogen van de veiligheid, maar scheelt het ook in tijd, menskracht en geld: het maakt het inspecteren sneller en flexibeler. Zo kan ProRail tijdig ingrijpen en gericht actie te ondernemen op plekken waar de veiligheidsborden niet aan de norm voldoen. De kwaliteitscontrole wordt hiermee geautomatiseerd en gestandaardiseerd. Door ProRail wordt nu bekeken hoe het algoritme kan worden geïmplementeerd in de reguliere werkwijze. Thymo van den Brug, manager Vernieuwing bij ProRail: “De uitkomsten van deze proof-of-concept zijn veelbelovend. Het ontwikkelde algoritme helpt ons onze assets nog beter te managen. Deze datagedreven ontwikkeling laat zien hoe je data slim kan gebruiken in het realiseren van betere prestaties!”
Toepasbaar op weg, spoor en water
“Het innovatieve van dit algoritme is dat het breed toepasbaar is. We kunnen dit inzetten op elk in te denken asset wat je in kaart zou willen brengen. Zo kan je assets in kaart brengen op het spoor, weg en water. Alle objecten op een foto kunnen we lokaliseren. Je zou bijvoorbeeld kunnen bekijken waar de geleiderail staat, of waar een oever stopt. De mogelijkheden zijn eindeloos”, aldus, Sidoeri Dekker, data scientist van Asset.Insight.
