Camerabeeld om spoor te inspecteren

ProRail gaat camerabeelden gebruiken om de staat van het spoor en de situatie langs het spoor te inspecteren. Tot voor kort gebeurde dit aan de hand van fysieke inspecties en was dit dus een arbeidsintensieve taak. Met de camerabeelden, die gemaakt worden vanuit een meettrein, behoort dit tot de verleden tijd. Door slimme software te gebruiken, kunnen de beelden nu volledig automatisch worden geanalyseerd.

Veiligheid op het spoor
Voor de veiligheid op het spoor is het noodzakelijk dat seinen en borden buiten precies op de juiste plek staan. Van hoofdsein tot baanvaksnelheidsbord, op elk spoortraject of emplacement staan tal van objecten die het treinverkeer in goede banen leiden. Hoe beter de machinist kan vertrouwen op de juiste informatie langs het spoor, hoe veiliger het is.

Slimme software
Door slimme software te gebruiken, kunnen de beelden nu volledig automatisch worden verwerkt en geanalyseerd en vergeleken met de gegevens waar de machinisten zich op baseren. De automatische verwerking van beelden en bijbehorende GPS-data en de automatische detectie van verschillen is volledig nieuw. Voor het inwinnen van gegevens over de exacte positionering van borden en seinen zijn dus geen buitendienststellingen en fysieke inspecties nodig. Dat verhoogt de beschikbaarheid van het spoor.

Schat aan informatie
Het inzetten van digitale hulpmiddelen om het spoor en de situatie langs het spoor beter in kaart te brengen, past in streven van ProRail om slimme nieuwe technieken in zetten om de prestaties op het spoor verder te verbeteren en vertragingen te voorkomen. ProRail gebruikte al camerabeelden om het spoor te controleren op onder meer slijtage en defecten. Daar komt nu ook de directe omgeving van het spoor bij. Al deze informatie wordt gebruikt in het DataLab en heeft als doel storingen en slijtage beter voorspellen en hiermee vertragingen op het spoor zoveel mogelijk voorkomen.

DataLab
In de DataLab projecten werken we samen met verschillende partijen zoals leveranciers, vervoerders, aannemers, kennisinstituten (TNO en Universiteiten in Delft en Twente) en innovatieve bedrijven en leren we gezamenlijk wat de mogelijkheden en beperkingen zijn van de gekozen aanpak. Via een digitaal big data platform wordt data slim gecombineerd. ProRail gebruikt de nieuwste big data technieken om voorspellende modellen te ontwikkelen. Bijvoorbeeld voor wisselstoringen, verstoringen door mensen en dieren langs het spoor, spoorstaafdefecten en verzakkingen. Bijkomend voordeel van het combineren van de verschillende data is dat het ook mogelijk wordt het onderhoud en het bijbehorende logistieke proces efficiënter in te richten.

Auteur: Redactie Infrasite

Bron: ProRail

Camerabeeld om spoor te inspecteren | Infrasite

Camerabeeld om spoor te inspecteren

ProRail gaat camerabeelden gebruiken om de staat van het spoor en de situatie langs het spoor te inspecteren. Tot voor kort gebeurde dit aan de hand van fysieke inspecties en was dit dus een arbeidsintensieve taak. Met de camerabeelden, die gemaakt worden vanuit een meettrein, behoort dit tot de verleden tijd. Door slimme software te gebruiken, kunnen de beelden nu volledig automatisch worden geanalyseerd.

Veiligheid op het spoor
Voor de veiligheid op het spoor is het noodzakelijk dat seinen en borden buiten precies op de juiste plek staan. Van hoofdsein tot baanvaksnelheidsbord, op elk spoortraject of emplacement staan tal van objecten die het treinverkeer in goede banen leiden. Hoe beter de machinist kan vertrouwen op de juiste informatie langs het spoor, hoe veiliger het is.

Slimme software
Door slimme software te gebruiken, kunnen de beelden nu volledig automatisch worden verwerkt en geanalyseerd en vergeleken met de gegevens waar de machinisten zich op baseren. De automatische verwerking van beelden en bijbehorende GPS-data en de automatische detectie van verschillen is volledig nieuw. Voor het inwinnen van gegevens over de exacte positionering van borden en seinen zijn dus geen buitendienststellingen en fysieke inspecties nodig. Dat verhoogt de beschikbaarheid van het spoor.

Schat aan informatie
Het inzetten van digitale hulpmiddelen om het spoor en de situatie langs het spoor beter in kaart te brengen, past in streven van ProRail om slimme nieuwe technieken in zetten om de prestaties op het spoor verder te verbeteren en vertragingen te voorkomen. ProRail gebruikte al camerabeelden om het spoor te controleren op onder meer slijtage en defecten. Daar komt nu ook de directe omgeving van het spoor bij. Al deze informatie wordt gebruikt in het DataLab en heeft als doel storingen en slijtage beter voorspellen en hiermee vertragingen op het spoor zoveel mogelijk voorkomen.

DataLab
In de DataLab projecten werken we samen met verschillende partijen zoals leveranciers, vervoerders, aannemers, kennisinstituten (TNO en Universiteiten in Delft en Twente) en innovatieve bedrijven en leren we gezamenlijk wat de mogelijkheden en beperkingen zijn van de gekozen aanpak. Via een digitaal big data platform wordt data slim gecombineerd. ProRail gebruikt de nieuwste big data technieken om voorspellende modellen te ontwikkelen. Bijvoorbeeld voor wisselstoringen, verstoringen door mensen en dieren langs het spoor, spoorstaafdefecten en verzakkingen. Bijkomend voordeel van het combineren van de verschillende data is dat het ook mogelijk wordt het onderhoud en het bijbehorende logistieke proces efficiënter in te richten.

Auteur: Redactie Infrasite

Bron: ProRail