Hovedformålet med FoU-prosjektet er å utvikle og teste en prototyp av et system for automatisert tilstandsregistrering av fylkesveger (AutoRegFV) i Innlandet fylke. Ved å bruke kamerateknologi i kombinasjon med maskinlæring er målet å automatisere tilstandsregistreringer av fylkesvegnettet uten å måtte reise ut på tidkrevende befaringer.
Hovedutfordringen med dagens tilstandsregistreringer av vegnettet er at det er ressurskrevende og kostbart å utføre, og i stor grad basert på manuelle befaringer. Bildemateriale som er tilgjengelig i dag, er basert på fotografering en gang per år. Dette er for sjeldent til å sette i gang tidsriktig vedlikehold da mange skadeprosesser på en vei kan skje innen noen få uker (for eksempel setninger og oppsprekking grunnet teleløsning og tung trafikk). Hvis skadene ikke oppdages tidsnok, fører dette til at skadene kan utvikle seg ytterligere før nødvendige tiltak settes inn. AutoRegFV vil også kunne gi bedre grunnlag for å ta stilling til ulike erstatningskrav fra publikum (typisk knuste frontruter, og lakkskade). I anbudskonkurranser for drift- og vedlikeholdskontrakter er målet å tilby alle tilbydere det samme grunnlaget basert på objektive rapporter hentet ut fra AutoRegFV.
I prosjektet har vi utviklet et stort treningsdatasett med over 10 000 vegbilder, som er markert hvor og hvilke typer skader som er på asfalten. Vi har utviklet en AI-modell som er trent på disse data. Denne modellen kan tolke nye bilder og identifisere ulike skader. Basert på registrerte skader har prosjektet laget en vurderingsmodell som forteller hvor god eller dårlig en 500 m strekning er. Denne modellen er validert med manuelle tilstandsregistreringer, og vi finner godt samsvar mellom de manuelle og automatiske registreringene.
Prosjektet har hatt fire kameraer operativt siden februar 2024 som kontinuerlig tar bilder og sender dem til en server. Opp til 10 ekstra kameraer blir installert og videre utvikling av konsept for visualisering av tilstanden vil fortsette etter avslutningen av prosjektet i 2025.
AutoRegFV er et samarbeidsprosjekt mellom NTNU-Trondheim (institutt for bygg- og miljøteknikk) og NTNU-Gjøvik (institutt for vareproduksjon og byggteknikk) og Innlandet fylkeskommune, som prosjektansvarlig part.
Prosjektet AutoRegFV har i løpet av prosjektperioden utviklet et konsept og en prototype for automatisk tilstandskartlegging av fylkesveger. Det er gjennomført tester av systemet der strekninger både er manuelt vurdert av vegpersonell og av den automatiserte modellen, og disse viser godt samsvar.
Selv om vi ennå ikke har oppnådd reell verdiskapning, har prosjektet resultert i betydelig økt kunnskap og et lovende konsept som kan videreutvikles.
Dersom konseptet og prototypen utvikles til et produksjonsklart produkt som implementeres, har vi, basert på prosjektets resultater, ingen grunn til å betvile den opprinnelig estimerte verdiskapningen. Dette inkluderer forventet effektivisering, risikoreduksjon i drift- og vedlikeholdskontrakter, og potensialet for forlenget levetid av veiene.
Tilstandsregistreringer på fylkesveger er ressurskrevende. I Innlandet fylkeskommune bruker vi 5-6 årsverk for dette og likevel har vi i dag manglende oversikt over tilstanden av de vegobjektene vi skal drifte og vedlikeholde. Mange registeringer gjøres fremdeles manuelt ute på veien gjennom inspeksjoner, eller gjennom manuell vurdering av bilder som tas en gang per året i registreringssystemet «Via Photo».
En annen utfordring er at tidsoppløsningen (en gang per år) av billedtaking er for sjelden til å sette i gang tidsriktig vedlikehold. Mange skadeprosesser på en vei kan skje innen noen få uker og problemene blir ikke oppdaget tidsnok i dag og dette fører til at skadene kan utvikle seg ytterligere før vi setter inn tiltak. En tredje utfordring for oss er å fremskaffe dokumentasjon i erstatningssaker (typisk knuste frontruter, og lakkskade og skader på veitutstyr (rekkverk, skilt etc). I dag bruker vi uforholdsmessig mye tid på å skaffe informasjon i slike saker.
Innovasjonsidéen er å lage et system som 1) automatisk og minst daglig tar bilder av fylkesveier, 2) automatisk identifiserer skader og slitasje av veibanen og skader/feil på rekkverk, 3) automatisk klassifiserer dette i en tilstandsklasse, og 4) aggregerer informasjonen i en GIS applikasjon. Systemet kan utvides ved behov videre, for eksempel for å registrere tilstanden av veiskilt, oppmerking og sideterreng. For å få dette til trenges det anvendt forskning innen datateknikk og veiteknologi. De største FoU utfordringer ligger i å lage en AI-modell som har tilstrekkelig kvalitet, og som ikke trenger et urealistisk stor treningsdatasett.
Prosjektet har en tydelig avgrensing ved å se på kun to objekter: veibanen og rekkverk fordi disse to objektene står for den største delen av vedlikeholdskostnadene. Prosjektteamet anser ambisjonsnivået i dette prosjektet som høyt, men oppnåelig.
