Koristimo AI za filtere na Instagramu i razgovaramo s robotima svaki dan. Zašto onda ne bismo koristili umjetnu inteligenciju za bilježenje rupa na cesti? Tvrtka ININ mogla bi imati pravo rješenje.
Održavanje cesta je izuzetno izazovan posao, pogotovo jer se radi o nečem što se mora raditi iznova iz dana u dan. Budući da prometnica ima zaista mnogo, svako oštećenje mora se dokumentirati, i onda na teren izaći s timom koji će cestu “krpati” ili staviti novi sloj asfalta. Dokumentiranje oštećenja je izuzetno važno, ali i jedan od najtežih dijelova ovog posla. Ovaj problem nastoji riješiti tvrtka ININ iz Slavonskog broda svojim sustavom Smart*Road Mainteance.
Tvrtka koja postoji čak 26 godina u svom poslovanju implementirala je više od 300 projekata kod 119 korisnika, a najveći dio poslovanja do sada se temeljio na web*ERPINS aplikaciji, kompletnom ERP (enterprise resource planing) sustavu za razne industrije. U posljednje tri godine ova tvrtka ubrzano razvija sustave za fotogrametriju i radi na umjetnoj inteligenciji, a upravo o tome razgovarao sam s Anitom Đurašinović iz ININ-a.
Zahjevni ručni poslovi napokon nalaze zamjenu
Anita kaže kako nije tajna da će uskoro velik broj poslova preuzeti neki oblici AI sustava, a najviše se ovdje govori o zahtjevnim ručnim poslovima koji se mogu u velikoj mjeri automatizirati modernim tehnologijama. Ceste i održavanje istih vrlo su dobar primjer upravo ovakvog posla, a vjerujem da bi svima bilo lakše kada bi se umjetna inteligencija uključila u ovaj prilično važan, ali težak posao. Anita pojašnjava izazove održavanja:
Svi gradovi su dužni uraditi i voditi bazu cestovnih objekata (znakova, rasvjetnih tijela, semafora, šahtova…). To je zahtjevan posao i u praksi je teško osigurati konzistentnost i točnost podataka. Nadalje, za potrebe održavanja cesta i znakova, oštećenja se najčešće ručno označuju i zapisuje se lokacija, te se informacije prepisuju kako bi se formirao nalog za održavanje. Različita oštećenja, smetnje i nesukladnosti mogu se pojavljivati na dnevnoj bazi što dodatno otežava dokumentiranje i sanaciju istih.

Sve što treba je vozilo, mobitel i GPS
Kako bi se posao olakšao osobama koje ova oštećenja moraju prepoznavati i pratiti, ININ je razvio aplikaciju i sustav za koji je potrebna tehnologija koju svi nosimo u džepu: mobitel.
Naš sustav omogućuje snimanje i ručno označavanje objekata na i uz cestu odnosno automatsko prepoznavanje i lociranje objekata korištenjem opcije algoritma umjetne inteligencije koji veliki dio posla odradi samostalno. Po označavanju svi objekti su vidljivi na integriranom GIS sustavu, odnosno aktualnoj karti grada s pripadajućim geolokacijama i fotografijama ekstrahiranim iz video zapisa.
Ovo znači da se upravo onaj gore spomenuti zamorni dio posla oko ručnog zapisivanja i dokumentacije prenosi unutar aplikacije koja je mnogo lakša za korištenje, a do nekih zaključaka dolazi i sama. Anita dodaje kako aplikacija bilježi i stanje prometnih znakova, šahtova i javne rasvjete.
Preciznost lokacije ovisi o brzini vožnje i kvaliteti lokatora, a automatske klasifikacije znakova i oštećenja ovise o uvjetima, načinu i brzini snimanja te vrsti oštećenja. Kod dobrih uvjeta snimanja i uobičajenih znakova i oštećenja automatska detekcija prelazi 90% za znakove i 80% za poznata oštećenja.
Zainteresirani i drugi gradovi
Prednosti su evidentne: nakon nekoliko prolazaka cestom u jednoj bazi podataka gradovi mogu imati dokumentirane sve ceste i njihovu prateću infrastrukturu, izraditi katalog prometnih znakova i javne rasvjete, a budući da se unutar aplikacije može bilježiti i napredak na popravcima, lakše je podnositi izvješća i prezentirati rezultate građanima.
Trenutno se ova aplikacija koristi kako bi se bilježilo stanje cesta u Slavonskom Brodu, koji je nedavno osvojio i nagradu Smart City upravo za korištenje ove aplikacije. Anita mi kaže kako pregovaraju s drugim zainteresiranim gradovima.
Naravno, dobar dio posla ostaje cestarima koji oštećenja zapravo trebaju i popraviti – jer nema smisla samo ih bilježiti, ali Anita kaže kako su do sada naišli samo na pozitivne reakcije od nadležnih institucija koji su uzbuđeni oko ovog novog sustava.

OCR za smanjenje troškova očitavanja brojila
Osim praćenja znakova i stanja cesta, ININ aplikacije za strojno učenje i prepoznavanje koriste se i u bilježenju stanja plinskih brojila. Anita mi kaže kako do sada sve radi vrlo dobro. Očitavač samo treba kroz aplikaciju fotografirati stanje brojila koje se potom automatski uz pomoć računalnog vida pretvara u podatke koji stižu “centrali”.
Najveći izazov koji je postojao u testnom periodu bili su sami mobiteli, odnosno različite kvalitete uređaja koje su koristili inkasatori. Anita kaže kako se, nakon rješenja ovog problema, nastavilo s rastom te je obuhvaćeno prvih 1.500 korisnika na cijelom distribucijskom području tvrtke Brod-plin. Također, Anita dodaje kako je aplikacija omogućila tri važne stvari:
- Smanjenje vremena za pripremu, očitanje i obradu podataka za 20% ukupnog vremena očitanja, tj. s pet radnih dana na četiri radna dana.
- smanjenje broja angažiranih djelatnika (za 90%) koji vrše obradu podataka (prijem, kontrola i unos lista očitanja) tako da se zaposlenici mogu preraspodijeliti i rasteretiti po pitanju posla.
- Smanjenje financijskog troška za mjesečno očitanje za polovicu iznosa (50%) sredstava (papir, toner, financijski izdatak djelatnika kod unosa tijekom razdoblja očitanja).
Slavonski Brod bi se mogao upravo uz pomoć ININ-a značajnije razviti u području IoT-ja, ali vjerujem da ne treba stati samo na ovome gradu te da će ININ uskoro svoje čarobne metode bilježenja rupa i oštećenja na cesti podijeliti s ostalim gradovima i županijama. Svi znamo da bi bolji sustavi bilježenja rupa samo doprinijeli sigurnosti na cestama, ali i ugodnosti vožnje – bez izbjegavanja rupa na cesti kao da su mine.
Sukladno članku 94. Zakona o elektroničkim medijima, komentiranje članaka na Netokraciji dopušteno je samo korisnicima koji ostave svoje ime i prezime te mail adresu i prihvate pravila ponašanja.
Pravila ponašanja
Na Netokraciji za vas stvaramo kvalitetan, autorski potpisan sadržaj i zaista se veselimo vašim kvalitetnim, kontruktivnim komentarima. Poštujmo stoga jedni druge prilikom komentiranja, kao i Zakon, držeći se sljedećih pravila ponašanja:
Kako koristimo podatke koje ostavljate? Bacite oko na našu izjavu o privatnosti.
Sve ostale komentare ćemo s guštom spaliti, jer ne zaslužuju svoje mjesto na internetu.
Komentari
ludi panj
28. 01. 2020. u 10:36 pm
meni je jesno da si diplomirani novinar i da se ne rezumiješ u programiranje, pa se svakakve vjesti prenose kao AI, ultra super, vrlo pametne i tako to,
a možda je samo čisto preplačivanje aplikacija u stilu firmi sa generalima u nadzornom odboru.
no u svako slučaju android aplikaciju za tagiranje ceste i spremanje podataka u bazu
napravi svaki vredniji srednjoškolac preko vikenda,
a šta se tiće očitanja brojila sva imaju brojčanike i tu se fotka provuče kroz OCR i rješen problem.
znam da je AI inn, ali prepoznavanje štampanih brojki je odavno rješen problem dobrim starim OCR-om
ajde prije pisanja ovakvih senzacionalističkih članaka pitaj kojeg IT frenda da ti da mišljenje i recenziju, ovakvih glupavih članaka imate više od 50%
Ana Marija Kostanić
29. 01. 2020. u 11:33 am
Bok panj! Predvidili smo ovo oko očitavanja brojila sigurno, hvala na napomeni. Istaknut ćemo da je u pitanju računalni vid. Ipak, ne bih se složila da aplikacija sama kao takva nema veze s umjetnom inteligencijom, tako da taj dio komentara pripisujem dramatičnosti degradiranja kolege i članka. Jer, dokumentiranje oštećenja je samo to – dokumentacija, ali vjerujem da je jasno kako je funkcija aplikacije upravo da se fotografirani znakovi i oštećenja automatski prepoznaju i klasificiraju – što jest AI.
Ako ste možda imali priliku fotkati rupe i izbočine s njihovom aplikacijom i znate nam više reći – slobodno se javite.
Naravno, kao i uvijek do sada – mi svoje sponzorirane ističemo. 🙂
Igor
04. 02. 2020. u 11:31 am
Ne slažem se sa izjavom, brojila se ne mogu OCRati (npr. brojčanik ne daje brojeve zbog prelaska na sljedeći broj), moraju se prepoznati u videu (vrsta i tip brojila) i u realnom vremenu očitati i poslati serijski broj i potrošnju. Samo 1 tvrtka u RH očitava automatski iz videa potrošnju. Dakle, ovo je riješeno višeslojom neuronskom mrežom.
Automatsko mapiranje ceste (rupa, znakova,šahtova) i integracija sa GISom također se mora uraditi pomoću neuronske mreže i proces je vrlo zahtjevan (učenje iz desetaka tisuća slika) tako da srednjoškolac to ne bi napravio preko vikenda.
Ukratko, komentar pokazuje da se ne snalazite u AI pojmovima i aplikacijama, ali vam zato dobro ide prosipanje jala na javnom portalu.
Ovaj sw je dobio nagradu za Smart City, tako da vjerojatno nije “preser” …
Ivan Šimić
29. 01. 2020. u 8:44 am
Jao, sad konačno sve razumijem! Ovo je prvi dan ostatka mog života!
Moglo bi se reći da je ovaj komentar bio… Senzacionalan?
ludi panj
29. 01. 2020. u 10:15 am
ne i ne, prvi dan ostatka života će biti kad shvatiš da ne razumiješ sve
ili barem stavi da je sponzorirani članak da znamo da se radi o nečijem “preseru”,
a ne o objektivnom novinarstvu
PS. stavljaj manje šečera u kavu
Ivan Šimić
29. 01. 2020. u 10:43 am
¯\_(ツ)_/¯
Jason
04. 02. 2020. u 12:05 pm
Nije ni čudo što nam je država u banani kad ovakvi panjevi komentiraju i tako plitko razmišljaju
Krešimir
07. 02. 2020. u 4:40 pm
Igor je sve rekao, plus još dodatnih mogucnosti koje apk. nudi. Definitivno top proizvod