Künstliche Intelligenz für Meise Heritage Management
Gemeente Meise erste Gemeinde, die mit künstlicher Intelligenz bessere Straßen schafft
PROJEKT STORY
Die Herausforderung
Um eine Prioritätenliste für ihren Straßenmanagementplan zu erstellen, führte die Gemeinde Meise eine Bestandsaufnahme aller ihrer Straßen und regionalen Straßen durch.
Die Lösung
Arcadis kombinierte digitale Innovation mit eigenem Know-how, um einen erstklassigen, objektiven langfristigen Instandhaltungsplan (LTMP) zu entwickeln, den die Gemeinde in ihre politische Planung integrieren kann.
Das Ergebnis
Dies stellt für Gemeente Meise einen wichtigen Schritt nach vorn dar, um die Verwaltung des Kulturerbes professioneller zu gestalten und ihre Verwaltungsprozesse für Bürger*innen transparenter zu gestalten.
300 km
Straßen und Regionalstraßen
Die Herausforderung
Die Gemeinde Meise möchte das Budget für Straßenbauarbeiten sorgfältig verwalten und mit ihren Bürger*innen in dieser Frage klar und transparent kommunizieren. Sie nutzte daher modernste Technik, um eine Bestandsaufnahme aller Straßen durchzuführen und eine Prioritätenliste für ihren Straßenmanagementplan zu erstellen.
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Die Lösung
Städte und Gemeinden benötigen zunehmend objektive Daten. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein leistungsstarkes Instrument in diesem Bereich, das in Kombination mit menschlichem Know-how eine Vielzahl von Möglichkeiten schafft. Arcadis nutzte diese beiden Elemente, um Gemeente Meise bei der Verwaltung des lokalen Kulturerbes zu unterstützen. Der Ansatz war einfach und effizient.
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MEHR DAZU
Ein Kamerawagen von CycloMedia, einem Partner von Arcadis, fotografierte 300 Kilometer Straßen und regionale Wege und generierte gleichzeitig einen 3D-Scan des gesamten Stadtgebiets mittels LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging). Diese Technologie imitiert die Art und Weise, wie Fledermäuse jagen, indem Laserpulse ausgesendet werden, die die Entfernung zu einem Objekt oder einer Oberfläche messen. Radar funktioniert mithilfe von Funkwellen auf die gleiche Weise, Laserlicht kann jedoch viel kleinere Objekte erkennen.
Anschließend analysierten wir die Bilder mithilfe von KI-Algorithmen, die in der Lage sind, Defekte wie horizontale Risse, vertikale Risse und Schlaglöcher auf Straßen und Gehwegen zu erkennen und zu identifizieren und diese Daten in einen langfristigen Instandhaltungsplan (LTMP) umzuwandeln.
In einer zweiten Phase führten wir eine tiefgreifende Analyse der Daten durch, um den automatisch generierten LTMP zu verfeinern.
In der letzten Phase wurden der optimierte LTMP und das Wissen des technischen Teams der Gemeinde Meise zusammengeführt, um den LTMP auf Grundlage objektiver Kriterien und administrativer Prioritäten in Form einer Planungsrichtlinie zu konkretisieren.
Das Ergebnis
Dies stellt für Gemeente Meise einen wichtigen Schritt nach vorn dar, um die Verwaltung des Kulturerbes professioneller zu gestalten und ihre Verwaltungsprozesse für Bürger*innen transparenter zu gestalten.
Angewandte Arbeitsfelder
