Hoe ruwe data verandert in rijke inzichten – het verhaal van Spatiall AI
De kracht van AI heeft overtuigend zijn intrede gedaan in de geowereld. AI-InfraSolutions heeft de end‑to‑end oplossing Spatiall ontwikkeld, die gebruikers waardevolle en direct toepasbare inzichten biedt op basis van nauwkeurige geodata.
Een belangrijk voordeel van dit end‑to‑end model is dat de AI wordt getraind op data die wij zelf verzamelen. Omdat we het volledige proces beheersen kunnen we vertrouwen op data met hoge kwaliteit én consistentie. Daardoor is deze optimaal geschikt voor AI-analyse. Dit is een van onze sterkste troeven.
Van AI‑pipeline naar waardevolle informatie
Het begint allemaal met een grondlaag van betrouwbare data die zo volledig mogelijk is. AI‑algoritmes hebben gestructureerde, gevalideerde en compatibele data nodig. Daarom gebruiken we onze eigen Spatiall Data: 360°-beelden en LiDAR‑puntenwolken die we zelf verzamelen met onze mobile mapping-runs. Deze data wordt verfijnd en geschikt gemaakt voor optimale AI-analyse. Zo worden de panoramabeelden bijvoorbeeld opgeknipt in foto’s van voor-, achter- en zijkant.
AI‑modellen moeten altijd worden getraind. Dat begint met geo-experts die de beelden gebruiken om assets te labelen. Zij annoteren wat de asset is, hoe deze eruitziet vanuit verschillende hoeken, en welke attributen relevant zijn voor welk assettype.
Voor verkeersborden is het AI‑model bijvoorbeeld getraind om het volgende te herkennen en beschrijven: vorm, type, afmetingen, functie, tekst, kijk‑ en wijsrichting, dragertype en dragerafmetingen. Zo krijgt elke asset veel meer context dan alleen een locatie.
Elk asset heeft een nauwkeurige locatiebeschrijving. Omdat gebruikers per assettype een andere informatiebehoefte hebben, heeft elke asset daarnaast zijn eigen set beschrijvende attributen. Machine Learning Engineers ontwikkelen voor ieder assettype een specifieke verwerkingspipeline.
Kwaliteit = vertrouwen
Elke stap in het verwerkingsproces moet natuurlijk worden gecontroleerd. In dit geval is de ruwe data al geverifieerd in ons Spatiall Data‑refinementproces. Dit valideert bijvoorbeeld de asset zelf en de nauwkeurigheid van diens locatie.
Daarna voeren onze engineers handmatige controles uit om de AI‑resultaten te valideren – vooral bij complexe assets, edge cases (zoals ongebruikelijke assets of uitdagende omgevingsfactoren) of datasets met hoge waarde. Zo garanderen we dat de eindresultaten voldoen aan onze normen voor kwaliteit en nauwkeurigheid. De reviews zijn afgestemd op behoefte: aan de hand van klantvereisten, gebruikersfeedback of complexiteit van het assettype.
De engineers werken met een set standaarden en prestatiecriteria, waaronder detectie‑ en identificatienauwkeurigheid, precision en recall, en betrouwbaarheidswaarden per asset.
Daarnaast worden steekproeven van AI‑herkende assets door geolocatie-experts vergeleken met ground truth-data. Zo garanderen we dat assettypen, locaties en parameters voldoen aan vooraf gedefinieerde kwaliteitsnormen.
Al deze kwaliteitsstappen zijn ontworpen om klanten het beste dataproduct te leveren – zodat zij met vertrouwen de juiste beslissingen kunnen nemen.
Inzichten voor betere keuzes - in de praktijk
Spatiall AI Data geeft gebruikers toegang tot een schat aan assetinformatie, gewoon van achter hun bureau. Ze kunnen beslissingen nemen op basis van de actuele situatie, en dat efficiënt – zonder tijdrovende en kostbare veldbezoeken. Door kritieke assets of afwijkingen te markeren, helpt AI gebruikers om hun middelen beter te prioriteren en efficiënter te werken.
Een voorbeeld hiervan komt van een klant werkzaam bij de gemeente Lingewaard, die zijn lichtmastenportefeuille efficiënter kon beheren dankzij de actuele data van AI‑InfraSolutions. Lees het verhaal hier.
Met ons end‑to‑endmodel leveren we AI-output die niet alleen nauwkeurig en schaalbaar is, maar ook echt werkt in de praktijk. We bieden klanten een flexibele oplossing die eenvoudig in te passen is in wat ze al gebruiken.
Spatiall AI Data kan worden toegevoegd aan ons Spatiall Studio‑platform, of geleverd worden in elk gangbaar formaat om in bestaande omgevingen te integreren.
Insights from Spatiall AI Data give users a wealth of asset information from the comfort of their desk. They can make decisions based on actual scenarios and make them efficiently – there’s no need for time-consuming and costly site visits. By highlighting critical assets or anomalies, AI helps users to prioritize resources and improve efficiency.
An example was voiced by in the Netherlands, who was able to manage his light poles portfolio efficiently using up-to-date information from AI-InfraSolutions. Check out his story here.
Our end-to-end model ensures that AI outputs are more accurate, scalable, and adaptable to real-world conditions, while giving customers a flexible solution that fits seamlessly into their existing systems.
The Spatiall AI Data can be added to our Spatiall Studio platform or delivered in compatible formats to integrate into existing customer systems.
De evolutie van Spatiall AI
De kracht van AI schuilt in voortdurende verbetering. Hoe meer data wordt verwerkt door kunstmatige intelligentie, hoe beter de analyse ervan wordt. Daardoor nemen zowel de nauwkeurigheid als de relevantie van de gegenereerde inzichten continu toe.
Wanneer de data een zeer hoge mate van nauwkeurigheid bereikt, stijgt ook de impact van AI. Het kan dan niet alleen assets detecteren en beschrijven, maar ook voorspellende inzichten bieden, afwijkingen signaleren voordat ze problemen worden, en real-time besluitvorming mogelijk maken.
Het is nu al mogelijk om ontbrekende verkeersborden op te merken door datasets te vergelijken. Maar stel je voor dat je ook kunt voorspellen wanneer een lichtmast vervangen moet worden voordat deze defect raakt. Of welke verkeersborden en wegmarkeringen het meest waarschijnlijk zijn op een bepaalde plek, gebaseerd op de inrichting van honderden vergelijkbare locaties.
AI maakt data sneller, schaalbaarder en steeds intelligenter. Het speelt een centrale rol in het vertalen van complexe mobile mapping-data naar direct bruikbare inzichten. Efficiënter dan ooit. En dat alles binnen één geïntegreerd, end‑to‑end proces.