Inspectimark - AI gedreven predictief wegmarkering onderhoud

Inspectigence ontwikkelt een AI-gedreven dienst voor automatische beoordeling van wegmarkeringen, waardoor gemeenten kosten besparen en verkeersveiligheid verbeteren, ongeacht weersomstandigheden.

Subsidie
€ 20.000
2023

Projectdetails

Inleiding

Inspectigence ontwikkelt een innovatieve dienst die het mogelijk maakt om wegmarkeringen automatisch te beoordelen op slijtage. Hierdoor kunnen gemeentes en Rijkswaterstaat veel geld besparen op inspecties of de kwaliteit van deze inspecties sterk verhogen tegen gelijke kosten. Centraal staat de AI-gedreven beeldverwerking die het mogelijk maakt zonder handwerk inzicht te krijgen in de staat van het wegdek.

Voordelen van de Innovatie

  • De gemeente kan beter gericht predictief onderhoud plegen.
  • De weg wordt veiliger en prettiger om op te rijden.
  • De techniek werkt in weer en wind, dag en nacht.
  • Preventief onderhoud op het juiste moment draagt bij aan zorgvuldig omgaan met grondstoffen.
  • Optimaal gebruik van belastinggeld om het wegdek goed en veilig te houden.
  • Bijdrage aan verkeersveiligheid.

Haalbaarheidsstudie

In de haalbaarheidsstudie richt Inspectigence zich op een nieuwe, AI-gebaseerde en efficiënte manier van het verkrijgen van de staat van wegmarkering in de publieke ruimte. Deze methodiek maakt, in tegenstelling tot veel alternatieven, geen gebruik van propriétaire of dure camerasystemen, maar kan overweg met smartphonekwaliteit camera’s (remote sensing). Dit maakt het technisch mogelijk om tegen sterk gereduceerde kosten inzicht te krijgen in de staat van wegmarkeringen.

Drie Stappen Proces

Inspectigence beoogt hierbij gebruik van een drietraps AI-gebaseerd beeld/remote sensing en dataverwerkingsproces. Deze drie stappen samen zullen het product Inspectimark vormen. Wat deze innovatie uniek in de wereld maakt, is dat deze techniek in weer en wind werkt, dag en nacht. Dit betekent dat ook wanneer het nacht is, regent of mistig is, wegmarkeringen getoetst kunnen worden op zichtbaarheid en effectiviteit. Iets wat onmogelijk is met de huidige stand van de techniek.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 20.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2023

Partners & Locaties

Projectpartners

  • inspectigence B.V.penvoerder

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid

MIT Haalbaarheid

Natuurbeheer op alternatieve brandstoffen

Rotink onderzoekt de haalbaarheid van duurzame natuurbeheersystemen op alternatieve brandstoffen om te voldoen aan strengere milieuregels en de toenemende vraag naar schone machines.

€ 17.417
MIT Haalbaarheid

Currency Exchange Algorithm

Globadyme ontwikkelt een geïntegreerd platform voor betalingsverwerking om transactiekosten met 50% te verlagen en AI te gebruiken voor efficiënte valutaconversies.

€ 19.950
MIT Haalbaarheid

Unikee

MQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Active Aerodynamics

Het project onderzoekt de haalbaarheid van actieve aerodynamische systemen voor het F22-model om prestaties te verbeteren en brandstofverbruik te verlagen.

€ 20.000

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT R&D Samenwerking

INSPECH-EVE

Het INSPECH-EVE platform, ontwikkeld door BrainCreators en ZNAPZ, gebruikt AI om visuele en relationele data te analyseren voor efficiënte en kostenbesparende predictive maintenance van wegen.

€ 189.040
MIT R&D Samenwerking

Predictive Maintenance

Het project "Predictive Maintenance" ontwikkelt een AI-gestuurd platform voor het monitoren van infrastructuur met satelliet- en in-situ-data, gericht op kostenbesparing en veiligheid bij wegonderhoud.

€ 190.720