Mit KI gegen Müll und Unrat

Während der regulären Sammeltouren erfassen sie das Stadtbild, und eine integrierte Künstliche Intelligenz (KI) analysiert die Daten. Immer dann, wenn die KI etwa Müllsäcke, Sperrmüll oder andere Abfälle erkannt hat, wird ein Foto gemacht. Dank einer speziellen Software werden dabei sensible Daten wie Gesichter und Fahrzeugkennzeichen automatisch verpixelt, um den Datenschutz sicherzustellen. Die erhobenen Daten dienen ausschließlich der Optimierung der Stadtsauberkeit.

Mit KI gegen Müll und Unrat
HEB-Geschäftsführer Sven Lindemann (rechts), Nicole Flocco (Projektleiterin) und Jens Steinbach (Einsatzleiter Waste Watcher) zeigen die kleine Kamera, die in drei HEB-Abfallsammelfahrzeugen verbaut ist. Copyright: HEB

Mit den Aufnahmen lassen sich Problemstellen, wie wilde Müllablagerungen oder stark verschmutzte Bereiche, zuverlässig identifizieren. Die Informationen werden um Mitternacht an die Straßenreinigung des HEB übermittelt, sodass gezielte Maßnahmen zur Beseitigung ergriffen werden können. Ziel ist es, die Abfälle so schnell wie möglich zu beseitigen. Spätestens 24 Stunden nach der Erfassung wurden alle Ablagerungen, die auf den Fotos zu sehen waren, bislang entsorgt. 

Bereits jetzt zeigt sich, wie effektiv das System ist. Innerhalb der bisherigen Einsatzzeit konnten die Fahrzeuge durchschnittlich 5 bis 10 Bilder am Tag aufnehmen, die zur Optimierung der Stadtsauberkeit genutzt wurden. Die drei Müllsammelfahrzeuge sind im Laufe einer Woche in allen Hagener Stadtgebieten unterwegs und legen dabei fast 600 Kilometer Strecke zurück.

Das zwölfmonatige Pilotprojekt wird zeigen, wie Datafleet langfristig in die Reinigungsstrategie der Hagener Entsorgungsbetriebe integriert werden kann. Ziel ist es, ein saubereres und lebenswerteres Stadtbild zu schaffen und dabei betriebliche Ressourcen effizienter einzusetzen.

Quelle: HEB

Michael Brunn

Michael Brunn

Editor-in-Chief

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