Portfolio – Rijkswaterstaat

Zien

Rijkswaterstaat Challenge Detectie

Rijkswaterstaat heeft Pegamento aangewezen als partij met de beste oplossing om door middel van detectie de veiligheid van brugbediening te verhogen. Rijkswaterstaat heeft een challenge uitgeschreven voor marktpartijen om door middel van innovatieve toepassingen gevaarlijke situaties bij de bediening van bruggen te detecteren en helpen te voorkomen. Tijdens de prijsuitreiking zijn de resultaten van de praktijktest gepresenteerd waarbij de oplossing van Pegamento als beste werd beoordeeld!

Het BCR systeem kan met meerdere camera's weggebruikers volgen door middel van Artificial Intelligence en geeft de operator via een dashboard de mogelijkheid om te zien wat er op het brugdek gebeurt. 

  • Maatwerk software detecteert auto's, fietsen en voetgangers op bruggen en wegen met AI
  • Het situatiemodel informeert en alarmeert de operators tijdig via een online dashboard
  • Geselecteerd als winnaar door Rijkswaterstaat in de Challenge Detectie

Pegamento heeft naast de benodigde basisfuncties met het systeem ook aangetoond aan een waardevolle uitgebreide functionaliteit te voldoen doordat het weggebruikers kan tracken over tijd. We hebben vertrouwen in de haalbaarheid en de oplossing heeft meerwaarde voor ons.

Karin de Jong

Projectleider Slimmer en Veiliger bedienen bij Rijkswaterstaat

Veiligheid door beeldherkenning

BCR is een intelligent systeem ter ondersteuning van brugoperators. Met camera's detecteert en volgt BCR objecten op een brug met gebruik van Artificial Intelligence (AI). De operator krijgt op het dashboard een real time overzicht van de situatie op de brug. Ook is er een melding 'brug veilig', 'brug niet veilig' en 'brug wellicht onveilig' om snel een inschatting te kunnen maken van de situatie. De operator kan vanuit elke hoek terugkijken wat er gebeurde bij potentieel onveilige situaties om zo een goed geïnformeerde beslissing te maken. 

De logische volgende stap lijkt het beproeven van het BCR systeem op een echte brug. Daarnaast voorzien we veel meer mogelijkheden waarbij we met verbonden camera's een verkeerssituatie in kaart kunnen brengen op een online dashboard. Denk bijvoorbeeld aan situaties in waterwegen, sluizen maar ook verkeersknooppunten of publieke ruimtes en logistieke centra. Ook zijn er allerlei combinaties mogelijk met andere systemen, waardoor statistieken verzameld kunnen worden over verkeersdrukte, gewicht en slijtage voor het wegdek in het algemeen.

Vervolgstappen: trainen van AI-netwerk

Lees er meer over op rijkswaterstaat.nl.

Na het winnen van de Rijkswaterstaat Challenge Detectie zijn we met Rijkswaterstaat bezig om vervolgstappen te zetten zodat onze oplossing onderdeel kan worden van de generieke Internet of Things inwinketen.

Bij de brug over de Biesboschsluis in Werkendam werkten we daarom aan het opzetten van een gevaar detectiesysteem om de brugoperator te ondersteunen tijdens zijn of haar werk. Er komen twee camera's die afwijkende situaties detecteren op de brug wanneer de slagbomen naar beneden gaan. Bijvoorbeeld een fiets die nog aan het hek staat vastgezet of een persoon die nog op het brugdek aanwezig is als operators de brug willen openen. Bij een afwijkende situatie krijgt de operator uiteindelijk een melding met 'let op, hier gebeurt iets' en een afbeelding. De operator krijgt op deze manier extra informatie om te kunnen beslissen of een brug wel of niet veilig open kan voor een passerend vaartuig.

We gingen aan de slag met het opnemen van beelden voor het trainen van een Artificial intelIigence netwerk, zodat het systeem afwijkende situaties leert herkennen. Hiervoor namen we beelden op van de brug onder normale en afwijkende situaties.

We zijn met deze proefopstelling bezig als onderdeel van het programma Smart Patrol om een AI-model te maken voor de Generieke RWS IOT inwinketen met Rob Michels van Rijkswaterstaat. In het filmpje leggen onder andere Karin de Jong van Rijkswaterstaat en Thomas de Wolf van Pegamento uit wat we hebben gedaan.

object op brugdek

Gebruikte technieken

  • Artificial Intelligence netwerken
  • Python backend en JavaScript frontend
  • Custom tracking en 3D mapping

Meer informatie over deze case?