AI voor het detecteren van zwerfvuil: lessen uit Edegem

In samenwerking met de intercommunale IGEAN en een reeks omliggende gemeenten werkte de gemeente Edegem een project uit waarmee ze wilden testen of slimme camera’s en intelligente systemen  overlast op het openbaar domein automatisch kunnen detecteren aan de hand van beelden gemaakt via rijdende voertuigen. Het gaat hier over het toepassen van 'automatische beeldherkenning', een techniek van artificiële intelligentie.

Op die manier wilden ze ook een databank aanleggen met beelden en gegevens die de basis moest vormen om via beelddetectie bepaalde anomalieën te detecteren op het openbaar domein. De bedoeling was dat die anomalieën dan automatisch overlastmeldingen zouden genereren voor het lokaal bestuur.

In het project werd in eerste instantie de focus gelegd op het herkennen en signaleren van sluikstort en zwerfvuil. Dit was  een bewuste keuze aangezien het een grote uitdaging inhield om de systemen te trainen om dergelijke zaken automatisch te herkennen.

Voor dit project konden de gemeenten rekenen op financiële steun van het Agentschap Innoveren en Ondernemen in het kader van de City of Things-oproepen.

Vaststellingen van overlast op het openbaar domein gebeuren vaak door burgers. Het gaat dan om meldingen van bijvoorbeeld sluikstorten, een omgevallen verkeersbord of stoepstenen die losliggen. Die meldingen verwerken is arbeidsintensief en niet altijd even efficiënt.  Zo kwam de gemeente Edegem op het idee om slimme camera’s en sensoren te plaatsen op de gemeentelijke afvalophaalwagens voor monitoring van het wegdek.

De uiteindelijke doelstelling was om te komen tot een proof of concept waarbij de gemeente de technologie van beeldherkening kon uittesten om zo de meerwaarde voor de lokale besturen te onderzoeken. Ze wilden hierbij bijdragen aan de verdere ontwikkeling van de beeldherkenningstechnologie zodat ze verder kan evolueren  tot ze klaar is om in de praktijk ingezet te worden. Ze wilden ook onderzoeken of deze technologie op een betaalbare wijze kon worden gebruikt als hulpmiddel voor de dienstverlening bij de lokale besturen.

Edegem was trekker van het project. Partners waren IGEAN en deelnemende besturen: Borsbeek, Essen, Hove, Kapellen, Kontich, Lint Malle, Mortsel, Niel, Ranst, Schelle, Wijnegem en Wuustwezel. Daarnaast werd samengewerkt met het bedrijf Geckomatics en V-ICT-OR.

Voor de realisatie van het project werd een projectwerking opgestart met medewerkers van de verschillende partners. Er werd gewerkt met een stuurgroep waarin politiek verantwoordelijken zetelden en een projectteam dat ongeveer 6-wekelijks samenkwam om het project op te volgen, acties uit te voeren, enz. 

Voor de ontwikkeling van het proof of concept werd op zoek gegaan naar een private partner die vanuit hun kennis en expertise het proof of concept mee konden realiseren. Er werd een pitchdag georganiseerd waarop een aantal interessante kandidaten hun potentiële oplossingen en ideeën kwamen verdedigen. Uiteindelijk viel de keuze op  het bedrijf Geckomatics als technische partner na het voeren van een overheidsopdracht.

Naast het ontwikkelen van de technische proof of concept was een groot deel van het onderzoek gewijd aan de wettelijke aspecten (GDPR, camerawetgeving, …). Hierbij werd er beroep gedaan op de DPO (data protection officer) van IGEAN en Edegem en werd ook de Vlaamse Toezichtcommissie op de hoogte gebracht en betrokken.

Het budget voor dit project bedroeg 246.396,71 euro.

Het project startte in februari 2019 en liep één jaar. Het proefproject is inmiddels afgerond en kent voorlopig geen verdere implementatie.

Met betrekking tot het proces:

• Het complexe privacyvraagstuk leverde vertraging op om met een correcte wettelijke basis in de praktijk aan de slag te kunnen gaan . Het was een intensief en moeilijk proces om de nodige toelatingen te verkrijgen voor de uitvoering van het project. Bij de aanvraag van de toelatingen moest al meteen de doelstellingen voor het maken en opslaan van beelden heel scherp worden verwoord, ook op langere termijn. Hierdoor konden ze de opgeslagen beelden niet voor andere doelstellingen gebruiken. Het vastleggen van de bewaartermijn van de beelden is ook heel belangrijk.
   
• De installatie van de camera’s op de wagens en het na de rit aansluiten van de camera’s op een dockingstation vereisen de nodige instructies en toegewijdheid. Je moet iedereen meekrijgen binnen een proeftraject om deze extra’s mee uit te voeren naast de dagdagelijkse bezigheden, zonder directe resultaten of garantie op succes.
   
• Bij dergelijk proefproject is het ook zaak om de betrokkenheid bij alle partners voldoende hoog te houden, aangezien de betrokken gemeenten, met uitzondering van Edegem, destijds beroep moesten doen op de diensten van IGEAN.

Met betrekking tot de technologie:

• De data-upload en aansluitende analyse van de beelden vergde minstens 24 uur in het proof of concept waardoor je niet meteen kon zien wanneer er bijgestuurd moest worden en je waardevolle tijd verloor.
•  De weersomstandigheden speelden hen meer parten dan verwacht. Regenweer, fel tegenlicht van de zon of uitrijden in het donker zorgden voor slechtere beelden dan initieel ingeschat.
•  Het basis herkenningsalgoritme werkt maar er is nog meer ontwikkeling nodig om deze op punt te stellen. Het detecteren van zwerfvuil is allicht niet het meest interessante toepassingsgebied van de technologie. Er werd maar weinig zwerfvuil aangetroffen (gedetecteerd) en sluikstort was ook moeilijker te detecteren, als het verder van de ophaalwagen was verwijderd (bijvoorbeeld in de berm tussen het gras).

Tips voor andere lokale besturen die een gelijkaardig project willen uitrollen of ook een experiment willen opzetten met de technologie

• Sta er bij stil dat je voldoende tijd moet vrijmaken binnen je organisatie om dergelijke proefprojecten en experimenten te kunnen dragen, zonder zekerheid op slagen of een werkelijke implementatie in de gemeente achteraf. Het is belangrijk om betrokken medewerkers te hebben die hun schouders hier daadwerkelijk onder willen en kunnen zetten.
• Focus je niet te fel op het initiële doel binnen een proefproject en durf gaandeweg af te wijken en oog te hebben voor waardevolle neveneffecten die je ontdekt. Wat je leert tijdens een proefproject is namelijk even belangrijk als wat het je op het einde oplevert. Al deze informatie kan namelijk later verwerkt worden in een echte productieomgeving of ontwikkeling.
•  Informeer je goed over de beperkingen van de technologie waarmee je experimenteert om eventuele verwachtingen te temperen.
• Informeer je goed. Controleer op voorhand wat er wel en niet kan binnen de huidige privacy- en camerawetgeving: vb wat met mensen die gefilmd worden, hoe lang mag je de beelden bewaren en kan je dan überhaupt een databank aanleggen? Maak goed op voorhand duidelijk voor welke doeleinden je de beelden wil gebruiken, ook op langere termijn, wie in beeld komt, wat de maatregelen zijn om de privacy van burgers te garanderen …

• Door het project kon het lokaal bestuur nieuwe kennis en ervaring opdoen en het project gaf hen meer inzicht in de mogelijkheden van technologie en artificiële intelligentie en hands-on ervaring. 

•  Aangezien de camera’s op de afvalwagens constant filmden, hebben de projectpartners veel geleerd over de complexe privacywetgeving. Door zo’n project werd het bewustzijn rond privacy groter.

• In totaal hebben de vuilniswagens meer dan 3000 kilometer wegen in kaart gebracht met twee camera’s. Met deze beelden hebben ze ook interessante neveneffecten ontdekt en geëevaluaeerd die interessant kunnen zijn voor de verdere, toekomstige ontwikkeling van de technologie. Zo werden extra use cases meengenomen rond de aanleg van een verkeersbordendatabank, automatische inventarisatie van omgevingsobjecten (zoals straatelementen en bomen), het monitoren van wegdekkwaliteit, en het werd ook duidelijk dat op deze manier ook betaalbare en kwalitatieve 360 graden foto’s konden genomen worden.

• Videopname van een toelichting over dit project (enkel toegankelijk voor VVSG-leden na inloggen)
• Eindrapport project 
• Verwerkersovereenkomst
• Bestek

Contactpersoon: schepen Lawrence Van Craeyenest, lawrence.vancraeyenest@edegem.be