F.v: Leif Helge Fjellro (Mesta), Alfred Lindberg (Univrses), Christine Helen Førde (Mesta), Thor Bratli (Mesta), Alexander Svindseth (Statens vegvesen), Geertje de Lange (Univrses).
Foto: Mariell Totland (Mesta
Mesta skal gjøre noe ekstra
Skal gjøre noe mer enn bare å drifte og vedlikeholde veiene de har kontrakt på.
Denne vinteren skal fire biler innhente data om tilstanden på Bergens-veiene mens de ruller rundt på andre oppdrag. Bilene tilhører driftsentreprenør Mesta, og ekstrautstyret som gjør datafangsten mulig, er en smarttelefon i frontruten.
- Vi skal teste en applikasjon fra den svenske produsenten Univrses, som vi håper kan finne feil og unøyaktigheter på skilt og annen infrastruktur for oss, sier Alexander Svindseth i Statens vegvesens seksjon for intelligente transportsystemer (ITS).
Som del av Vegvesenets ITS-pilotprogram jobber han blant annet med praktiske tester av ny teknologi.
Enkel datafangst
- Gjennom kameraet på smarttelefonen, kan applikasjonen automatisk fange opp, identifisere og registrere skilt langs veien. Teknologien baserer seg på bildegjenkjenning og kunstig intelligens, sier Svindseth.
Mesta er driftsentreprenør for Statens vegvesen i Bergensområdet, med ansvar for den daglige oppfølgingen av veinettet. Ved å installere systemet i deres veimesterbiler, som uansett er på farten hele tiden, skjer datafangsten nærmest av seg selv.
- At vi kan bruke allerede eksisterende og bredt tilgjengelig utstyr som biler og smarttelefoner, gjør systemet enkelt, raskt og rimelig å ta i bruk, sier Svindseth.
Kartet og terrenget
Datainnsamlings-piloten i vinter springer ut av en test av ISA – Intelligent Speed Assistant, eller intelligent fartsassistent – som Statens vegvesen gjennomførte i fjor høst, i samarbeid med bilimportører og kartleverandører. Dette er system som kan informere føreren om fartsgrensen på stedet, eller automatisk avpasse farten til bilen. ISA baserer seg på en blanding av skiltgjenkjenning og bakgrunnsdata.
Sintef har analysert dataene fra fjorårstesten for Vegvesenet, og fant blant annet at det trengs gode bakgrunnsdata.
Slike data leverer Statens vegvesen gjennom databasen NVDB – Nasjonal veidatabank. Der finn blant andre produsenter av karttjenester og førerassistentsystemer informasjon om alle veier i Norge, og infrastrukturen som hører til disse veiene.
- Det er viktig for kundene våre at vi leverer god datakvalitet i NVDB, sier Svindseth.- Kort sagt: det som står på kartet, må stemme med erfaringen ute langs veien. Vi håper applikasjonen til Univrses blant annet kan hjelpe oss til å identifisere feil i NVDB.
Bedre data gir bedre vedlikehold
Piloten skal også teste om applikasjonen kan registrere mer enn skilt.
- Systemet kan blant annet oppdage en del skader i vei, som hull og sprekker, sier Svindseth.
Målet på sikt, er at veivedlikeholdet skal bli mer datadrevet.
- En kontinuerlig tilstandsovervåking av veinettet gir oss informasjon som kan gi bedre og mer målrettet vedlikehold av veinettet.
Også Mesta ser også store muligheter i teknologien:
- Vi setter stor pris på å få være med på dette innovative prosjektet, som tester ut ny teknologi med et så stort potensial, sier Ketil Dahl, leder for markeds- og forretningsutvikling.
- Dette passer perfekt med satsingen vår på digitalisering av hele drift- og vedlikeholdsområdet.
Utstyret ble installert i Mesta-bilene tidligere denne uken, med representanter fra Statens vegvesen, Univrses og Mesta til stede. Der skal det være montert hele vinteren – i ca. seks måneder.
- Bergensvinteren burde tilby vanskelige testforhold, noe som er litt av målet, siden det ikke alltid er optimale forhold å operere under. På den måten får vi en realistisk test, sier Svindseth.
Samler bare inn nødvendige data
Systemet samler bare inn bilder der det blir oppdaget objekter, og minimerer datainnsamling av andre biler og mennesker. Skulle dette likevel komme med, blir det automatisk anonymisert før bildene blir lagret, forsikrer Svindseth
- Applikasjonen på telefonen bruker bildegjenkjenning og kunstig intelligens til å identifisere objekter langs veien. Dette skjer i selve telefonen, og er et godt eksempel på «edge computing».
Edge computing betyr at kalkulasjoner blir utført så nært bildeinnsamlingen som mulig, i motsetning til cloud computing der kalkulasjonene blir gjort i «skyen».
