Praxisbeispiel

Wie können Städte, Landkreise oder Straßenmeistereien einen aktuellen Überblick über den Zustand der Vegetation in Rekordzeit erhalten? Mit roadside.vision ist das ganz einfach. Überzeugen Sie sich selbst und sehen Sie sich eine kurze Demonstration aus der Praxis an.

Kurz gesagt:

3 Tage. 200 km. Und 10.000 untersuchte Bäume.

Während Grünflächen – vor allem Bäume – normalerweise von Außendienstmitarbeitern vermessen und anschließend bewertet werden, nutzt roadside.vision Mittel der Fernerkundung (Kamera/Lidar am Fahrzeug) oder bestehende Datenbanken mit Panoramabildern von Straßen, ähnlich wie Google StreetView. Die Analyse wird dann schnell und zuverlässig von der KI dank maschinellem Lernen übernommen.

Mit nahezu 100%iger Sicherheit
erfassen und identifizieren wir einzelne Bäume in Straßennähe,
in der Gemeinde liegt unsere Erfolgsquote bei 90 %.

roadside.vision in Zahlen

Spoiler-Alarm:
Transparenter Preis pro Straßenkilometer, nicht pro Anzahl der Bäume.
Einzigartiger Vorteil für öffentliche Aufträge.

Während 9 Stunden Fahrt mit einem Auto mit Kamera auf dem Dach

entstanden 225.000 Fotos

und in nur 2 weiteren Tagen

war ein vollständiger Überblick über fast 10.000 Bäume fertig

entlang von etwa 200 km Straßen in Chrudim.

Welche Informationen liefert roadside.vision?

Detektion der Existenz

freistehende Bäume
- Innerorts (Gemeinde) – Empfindlichkeit 91%, Fehlerrate 16%
- Außerorts (außerhalb der Gemeinde) – Empfindlichkeit 99%, Fehlerrate 1%
Baumgruppen und zusammenhängender Bestand