Kuvantunnistusta hyödyntävän pilotin avulla Väylävirastolle löydettiin toimiva työkalu tiestöstä otettujen kuvien sisällön tunnistamiseen, luokitteluun ja käsittelyyn GDPR-asetuksen mukaiseksi.

Väylävirasto vastaa Suomen teistä, rautateistä ja vesiväylistä sekä liikennejärjestelmän kokonaisvaltaisesta kehittämisestä.  Virasto edistää toiminnallaan koko liikennejärjestelmän toimivuutta, liikenteen turvallisuutta ja alueiden tasapainoista kehitystä. Väylävirasto käyttää vuosittain noin miljardi euroa perusväylänpitoon, eli liikenneväylien kunnossapitoon, parantamiseen ja liikenteen palveluihin. 

Road Analytics

Ratkaisuja parempaan väylänpitoon

Väylänpito vaatii Väylävirastolta tietämystä tieverkon tilasta, kuten tuntemusta kunnossapitoa ja parantamista vaativista osuuksista. Tiestön tilan jatkuva tuntemus on kuitenkin käytännössä haasteellista. Tähän mennessä tieverkoston kunnonseurantaan on ollut käytössä Tierekisteriin kerran vuodessa keskiarvoina laskettu teiden kuntoluokitustieto. Tarkastuksia ja mittauksia on tehty säännöllisesti, mutta jatkuvaa reaaliaikaista dataa on ollut saatavilla vain pistemäisesti erilaisilta mittausasemilta. Näin ollen myös tilanteen kehittymisen ennustaminen on ollut haasteellista. 

Koska tieverkon reaaliaikaisen tilanteen tuntemus on haastavaa, on eri urakoitsijoiden työnjälkeä myös vaikeaa valvoa. Kun esimerkiksi talvella tilataan tietyille tieosuuksille suolaus tai lumen auraus, ei virastolla käytännössä ole mahdollisuutta tarkastaa reaaliajassa, että työ on toimitettu. Urakoitsijoiden osalta ei pystytä siis validoimaan, että tilattua laatua on saatu.

Kuvantunnistus sujuvoittaa ja tehostaa tiestön kunnossapitoa

Väylävirasto kerää kuvia tieverkosta monista eri lähteistä kuten omista kelikameroistaan, poliisilta, urakoitsijoilta sekä ELY-keskuksilta. Väylävirasto, silloinen Liikennevirasto, pilotoi kuvien hyödyntämistä kuvantunnistuksen avulla yhdessä CGI:n kanssa. Pilotissa löydettiin tapa seurata tiestön kuntoa olemassa olevista kuvista automaation avulla. Opittua on mahdollista soveltaa tiestön kunnon reaaliaikaisen seurannan kehittämiseen tulevaisuudessa.

Kuvantunnistuksella saadaan ajantasaista tietoa tieomaisuudesta, jolloin kunnossapitoakin voidaan tehdä tehokkaammin. Palvelu mahdollistaa esimerkiksi huonojen ja kunnossapitoa vaativien kohtien visualisoinnin kartalle, josta on pääsy kuvatietoihin. Urakoitsijoilta tilatun työn laatua voidaan myös valvoa paremmin, kun saatavilla on reaaliaikainen tieto tieosuuksien tilanteesta.

Tulevaisuudessa palvelussa voidaan analytiikan avulla tehdä myös ennusteita teiden kunnosta, ja niistä tieosuuksista joissa tie kuluu herkemmin. Tällöin kunnossapidon toimintojen kohdentaminen sujuu oikea-aikaisesti ja kustannustehokkaasti. Mahdollisten ennaltaehkäisevien toimenpiteiden selvittäminen siis helpottuu, kun tiedetään, miten tien kunto kehittyy eri paikoissa.

Kuvamateriaalin avoimuus mahdollistaa uusien palveluiden syntymisen

EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen (General Data Protection Regulation, GDPR) tullessa voimaan määritellään henkilötietojen käsittelyä koskevat oikeudet ja velvollisuudet uudestaan. Asetuksen huomioiminen oli tärkeää myös tämän pilotin toteutuksessa, jotta teillä otetut kuvat voidaan julkaista muillekin toimijoille käytettäväksi. Tällöin henkilötiedoiksi laskettavien ajoneuvojen rekisterikilpien ja ihmisten kasvojen tulee olla tunnistamattomissa. Vaatimus on huomioitu hyödyntämällä kuvantunnistusta, joka sumentaa henkilötiedon tunnistettuaan sen kuvien tallennuksen yhteydessä.

Miksi CGI

Väylävirasto päätti pilotoida palvelun CGI:n analytiikan palvelukeskuksen kanssa, joka ylläpitää palvelussa hyödynnetyn kuvamateriaalinkin sijaintina toimivaa big data -ympäristöä. Analytiikan palvelukeskuksen tuttu tiimi, CGI:n pitkä suhde asiakkaaseen sekä vahva toimialatuntemus tekevät CGI:stä luotettavan kumppanin projekteihin. 

Valmiina palvelukseen:
Julia Heiskanen
Johtaja, liikenteen palvelut
CGI
040 841 0105
julia.heiskanen@cgi.com