Door met een zelflerend systeem beelden van 360 graden-camera’s van wegen te analyseren verwacht BAM Infra veel sneller asfaltschades te kunnen vaststellen en classificeren. Experts hoeven nog maar 2 procent van de beelden te beoordelen. Voor de exercitie is BAM een samenwerking aangegaan met de ICT Group. Voor de algemene jury van de Computable Awards 2018 reden om ICT Group te nomineren in de categorie Service-integrator van het Jaar.
ICT Group brengt machine learning en big data-technieken in, waarmee de beelden van 360 graden-camera’s worden geanalyseerd. Het systeem signaleert zelf schades en classificeert ze ook. Door aan het model steeds meer beelden van schades toe te voegen, leert het model gaten, scheuren en rafeling steeds beter te herkennen. Ook kan het doodgereden vogels en andere dierlijke resten identificeren. De schaderapportage wordt door het algoritme gekoppeld aan geografische gegevens, waardoor altijd meteen de exacte locatie van elke schade bekend is.
Daarnaast kan het zelflerende model getraind worden om andere objecten te herkennen. Denk bijvoorbeeld aan de positie, vervuiling en afwijking op signalering, verkeersborden en straatverlichting. Dat stelt beheerders in staat een actueler beeld te krijgen van de kwaliteit en kwantiteit van hun gebied. BAM Infra en ICT Group werken al langer samen als het gaat om big data en de digitalisering van asset management. Deze samenwerking resulteerde eerder al in intelligente dashboards die inzicht verschaffen in de staat infrastructuur als gemalen en het spoor. De toepassing van machine learning, is een nieuwe stap in de samenwerking.
