Nog maar twee weken geleden werd Nederland er aan herinnerd dat stormen een spoor van verwoesting achter laten. Onder meer de spoorlijnen lopen groot gevaar; vooral omgevallen bomen vormen een groot risico. Om de controle op en het onderhoud van het spoor en de omringende vegetatie te verbeteren, ontwikkelden een aantal partijen uit de Duitse spoorwegwereld een technologie voor 3D-reconstructie en analyse van het netwerk. De geheimen: een digitaal oog en kunstmatige intelligentie.
Het onderzoeksproject ‘Zustandsüberwachung des Gleisumfeldes (ZuG, het Duitse woord voor trein) werd geïnitieerd door een consortium van het Eisenbahn-Bundesamt (EBA), het Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), de Professur für Schienenfahrzeugtechnik aan de Universität Stuttgart, ASCI-Systemhaus en de DB RegioNetz Verkehrs GmbH. Het doel van het project is om de controleerbaarheid en betrouwbaarheid van het trajectbeheer te verbeteren.
In ZuG worden technologieën ontwikkeld die in de toekomst het werk van spoorwegpersoneel zullen verlichten. Op dit moment heeft tijdens het rijden alleen de machinist een belangrijke veiligheidsfunctie omdat hij naar de infrastructuur rond het spoor kijkt en afwijkingen doorgeeft aan een coördinerende instantie. Het doel van ZuG is om in de toekomst ook de functie van routebewaking te automatiseren.
Digitaal oog
In het kader van het project levert een op een voertuig van DB RegioNetz Verkehrs GmbH gemonteerde stereocamera beelden, die met regelmatige tussenpozen worden omgezet in 3D-modellen van het traject. Vergelijking met de gegevens van de voorafgaande dag maakt het mogelijk om recente veranderingen te detecteren die een hoog of acuut gevaar vertegenwoordigen.
Vergelijking met gegevens uit het voorgaande jaar toont gestage veranderingen op de langere termijn die tot problemen kunnen leiden. Zo moeten veiligheidsrisico’s, bijvoorbeeld als gevolg van bomen met het risico op vallen of verschuiven van een hellingmuur, tot een minimum worden beperkt.
Analyse door kunstmatige intelligentie
Fraunhofer IAIS ontwikkelde beeldherkenning software op basis van kunstmatige intelligentie voor de evaluatie van de gegevens. De software detecteert automatisch verschillen tussen respectievelijke 3D-modellen, wijst een object aan en evalueert het. Verplaatsingen van geselecteerde objecten worden vergeleken met referentiewaarden om in te schatten hoe ernstig de gedetecteerde afwijkingen zijn.
De resultaten van de analyse worden gevisualiseerd in een toepassing van ASCI Systemhaus, met behulp waarvan de nodige onderhoudsprocessen kunnen worden geïnitieerd en gepland.
