Kamerarigg på registreringsbil fra Arvid Gjerde AS - med datalyseanalyseverktøyet iSi Insight.
Kamerarigg på registreringsbil fra Arvid Gjerde AS - med datalyseanalyseverktøyet iSi Insight.

Ny metode gjør manuelle inspeksjoner av rekkverk overflødig

Automatisert kartlegging av tilstanden til 720 mil med rekkverk langs riksveier i Norge kan gjøres på brøkdelen av det man kan klare med manuell kontroll - og med færre mannskaper.

Publisert Sist oppdatert

Langs riksveiene i Norge er det til sammen 7200 km med rekkverk. De er der for å hindre alvorlig skade ved utforkjøring, mens midtrekkverkene også skal hindre alvorlige møteulykker.

Bilde tatt av iSi inSight. Her har det detektert manglende bolter i et rekkverk.
Bilde tatt av iSi inSight. Her har det detektert manglende bolter i et rekkverk.

Når et rekkverk får skade, må det oppdages slik at det kan byttes ut eller repareres. Det kan være at noen har kjørt på det uten å varsle, at en bolt har løsnet, at stolpene siger med terrenget og annet.

- Det er en tidkrevende jobb å kartlegge tilstanden på rekkverkene med manuelle inspeksjoner. Da vi ble invitert inn i et prosjekt for utvikling av et nytt automatisert registreringsverktøy, ville vi selvsagt delta på dette, sier Bård Nonstad i Statens vegvesen.

Sammen med det norske firmaet iSi AS og entreprenøren Arvid Gjerde AS, var målet å utvikle et bildeanalyseverktøy som kan kartlegge og inspisere rekkverk på rekordtid.

Løsningen baserer seg på masseinnsamling av bilder og skreddersydde maskinlæringsmodeller for bildegjenkjenning. Modellene oppdager automatisk type rekkverk, feil og mangler, og gir nøyaktige posisjoner for hvor de befinner seg.

Datafangsten kan gjennomføres i opp mot 80 km/t. Dette gjør innsamlingen rask og effektiv, samtidig som den ikke hindrer normal trafikk på veien.

En stor jobb med kartlegging av rekkverk i sommer

I sommer har man kartlagt 300 km av riksveinettet i gamle Hedmark fylke med verktøyet iSi Insight. Man kartla hvor det er rekkverk, hva slags type rekkverk, type stolpe, stolpeavstand, høyde og helning på rekkverk. I tillegg registreres feil og mangler, eksempelvis skadet stolpe, skadet skinne, manglende og løse bolter og feil endeavslutning.

- Målet er å ha god kontroll på tilstanden til rekkverkene og oppdatert informasjon i Norsk veidatabank (NVDB), slik at vi kan sette inn tiltak der det trengs, sier Petter Storødegård i Statens vegvesen.

- Ved hjelp av et slik verktøy, kan vi få en systematisk tilstandsregistrering av rekkverk på en effektiv og ikke minst trygg måte. På denne måten får vi en god oversikt over tilstand og utvikling, og vil kunne bedre planlegge vedlikehold ut ifra dette, sier Storødegård.

Verktøyet ble også brukt til å kartlegge 17 km av E136 i Romsdalen. For å kontrollere om verktøyet faktisk hadde gjort alt rett, gjorde Statens vegvesen også en manuell inspeksjon. De fant omtrent 60 feil inkludert to løse bolter, og det fant også det digitale verktøyet.

- Vi kan bruke under en tiendedel av tida og færre ressurser, hvis verktøyet blir så bra at vi kan unngå å gjøre manuelle inspeksjoner. Da sparer vi både tid og penger, og våre teststrekninger viser at vi får like gode resultater, sier Storødegård.

Lanseres i markedet til våren

Maskinlæring fungerer slik at jo mer data som legges inn i systemet, jo bedre blir løsningen. Etter hver inspeksjon kunne utviklerne forbedre modellen. Sommerens store jobb med bildeinnsamling av rekkverk langs riksveiene har derfor vært nyttig.

- Det var veldig verdifullt for oss, både å vise fram det iSi inSight klarer og å undersøke det opp mot en manuell kontroll, sier prosjektleder Bård Indredavik i iSi AS.

iSi inSight er utviklet av iSi AS, og er et innovasjonsprosjekt i samarbeid med Arvid Gjerde AS, Statens vegvesen, NTNU Ålesund og Innovasjon Norge. Nå er man straks klare til å lansere det som et produkt og potensielle kjøpere er både veieiere som Statens vegvesen og fylkeskommunene, og entreprenører som tar oppdrag for dem.

- Vi har flere pilotprosjekter med ulike aktører i høst, og kommer til å lansere iSi inSight til våren, sier Indredavik.

Powered by Labrador CMS