Artificial Intelligence (AI) oftewel kunstmatige intelligentie, is de mogelijkheid van systemen om taken uit te voeren waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is. De software ontwikkelt zichzelf door zoveel mogelijk data te verzamelen en hier de juiste informatie uit te halen. Hoe meer data hoe slimmer de software wordt en hoe beter objecten herkent kunnen worden. Super slim en efficiënt!
Bij Kavel 10 gebruiken we het onder andere in combinatie met onze panoramabeelden. Op deze panoramabeelden wordt de software losgelaten die precies herkent waar al het wegmeubilair staat. Hierbij kun je denken aan verkeersborden en prullenbakken of zelfs hekwerken en verkeerseilandjes. Op basis van deze gegevens kan bijvoorbeeld de gemeente gemakkelijk controles uitvoeren en bijhouden.
In samenwerking met onze partner GoeBorg voeren we meerdere projecten met AI op beeldmateriaal uit. Voor verschillende klanten updaten wij het volledige areaal op basis van ingewonnen hoogresolutie panoramische beelden. Deze beelden worden om de 5 meter van het gehele areaal opgenomen op alle wegen binnen het areaal. De informatie die onttrokken wordt uit de beelden wordt door onze partner GeoBorg direct verwerkt in de registraties van de klanten. Op deze manier ontzorgen we de klant volledig van inwinning tot mutatie.
Voor meerdere waterschappen voeren wij in het najaar een najaarschouw uit. Deze vlucht wordt uitgevoerd met RBG(I) beelden waarbij naast RGB ook CIR beelden worden ingewonnen. Color Infrared (CIR) nemen beeld op die opnames maken die niet zichtbaar zijn voor het menselijk oog. Deze CIR band wordt voornamelijk ingezet om de kwaliteit en aanwezigheid van gewassen inzichtelijk te maken. Door dit op grote schaal voor de waterschappen uit te voeren is het mogelijk om doormiddel van AI het schouwproces te optimaliseren en versnellen.
Elke dag winnen we grote datasets met puntenwolken en beeldmateriaal in. Om deze datasets te verwerken tot bruikbare informatie zetten we steeds vaker AI in. Deze modellen helpen ons om geautomatiseerd informatie te onttrekken uit deze uitgebreide datasets. Een voorbeeld hiervan is het optimaliseren van het classificatie proces van airborne puntenwolken ALS. Doormiddel van AI wordt het algoritme getraind om foutieve classificaties te herkennen en in een losse klasse te plaatsen. Dit zorgt ervoor dat de kwaliteit van de puntenwolken hoger wordt en foutieve classificaties worden opgespoord. Omdat wij gebieden van vele vierkante kilometers inwinnen zorgt dit ervoor dat onze doorlooptijd van levering verkort.
Website door: Scrolla!
