pte20171120004 Technologie/Digitalisierung, Umwelt/Energie

System misst Sauberkeit von Städten objektiv

Lösung hilft Gemeinden bei Optimierung der Straßenreinigung


System erkennt klar, wo genau welcher Schmutz liegt (Foto: epfl.ch)
System erkennt klar, wo genau welcher Schmutz liegt (Foto: epfl.ch)

Lausanne (pte004/20.11.2017/06:15) Forscher der EPFL http://epfl.ch haben ein System entwickelt, das die Sauberkeit von Städten faktenbasiert beurteilt. Die objektivere Bewertung, wie dreckig die Straßen wirklich sind, soll Gemeinden helfen deren Reinigung zu optimieren - wobei es letztlich um Millionen geht. Möglich machen das Fahrzeuge, die mit Kameras unterwegs sind und Aufnahmen der Straßen machen sowie ein Computersystem, das in den Bildern Verschmutzungen erkennt und auch klassifiziert.

Klarheit statt Augenmaß

Die Sauberkeit von Städten ist ein wichtiger Faktor für die Lebensqualität der Einwohner und die Attraktivität für Touristen. "Städte haben derzeit nicht die objektiven Metriken, die sie zum Abfallmanagement brauchen", meint Mohammad Saeed Rad vom Signal Processing Laboratory 5 (LTS5) http://lts5www.epfl.ch . Letztlich ist es meist einfach menschliches Augenmaß, das darüber entscheidet, wie die Kommune ihre Straßenreinigung plant. Das nun von LTS5, dem Haute Ecole Arc, dem Start-up Cortexia http://cortexia.ch und Partnerstädten entwickelte System soll ermöglichen, sich stattdessen an objektiven Fakten zu orientieren.

Fahrzeuge mit HD-Kameras liefern das nötige Bildmaterial von Straßen und allem, was dort so rumliegt. Zunächst hat man dabei auf Kehrfahrzeuge gesetzt, doch da diese beispielsweise Parks nicht abfahren können, gibt es mittlerweile auch Fahrrad-Kameras. Ein Computersystem analysiert die Bilder, erkennt Objekte und kann diese dank Maschinenlernen einer von 25 Müll-Kategorien zuordnen - von Plastikflaschen über Zeitungen und Zigarettenstummel bis hin zu Laub. "Wir verbessern die Ergebnisse immer noch, indem wir die Datenbank erweitern", betont Rad. Denn desto mehr Bilder unterschiedlicher Verschmutzungen das System sieht, desto genauer werden Erkennung und Kategorisierung.

Anpassungsfähige Planung

Die 25 Schmutz-Kategorien bilden die Basis für ein flexibles System. "Stadtbeamte können auswählen, welche Kategorien sie bei der Bewertung berücksichtigen wollen", betont Rad. So ist es möglich Prioritäten zu setzen und verfügbare Straßenreinigungsressourcen zu berücksichtigen. "Glasscherben sind gefährlicher als Kaugummi und sollten vermutlich zuerst entfernt werden", nennt Rad ein Beispiel. Zudem ist es bei der gleichen Art von Müll oft dringlicher, diesen aus einem Park zu beseitigen, wo Kinder spielen, statt aus irgendeinem versteckten Winkel der Stadt.

Jedenfalls soll das System Städten klar machen, wie schmutzig sie wirklich sind, sodass die Verwaltung besser entscheiden kann, wie viele Reinigungsgeräte sie anschafft, wie häufig diese zum Einsatz kommen und wo. Dabei geht es aber nicht nur um Lebensqualität und eine schön aussehende Stadt. Denn Kehrmaschinen und andere Geräte haben ebenso wie Arbeitskräfte ihren Preis. Eine effizienter organisierte Straßenreinigung könnte potenziell also auch viel Geld sparen.

(Ende)
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