Triona viser vegen for Oslo kommune

Sommeren 2021 startet Triona et prosjekt sammen med Oslo kommune da kommunen ønsket bedre støtte til planlegging, prioritering og budsjettering av vedlikehold av gater og veger.

Man ønsket også å utarbeide en plan for hvordan forsømt vedlikehold skal håndteres. Trionas første oppgave var å lage en digital oversikt over status for vegnettet i hele Oslo kommune. Trionas produkter SINUS og TNE ble brukt og oppdraget ble utført sammen med Trionas samarbeids-partnere EyeVI og Veiteknisk institutt.

Et eksempel på ortofoto fra en rundkjøring som viser høy oppløsning og detaljert innzooming.

En start fra alle kanter

Triona startet oppdraget med å ta 360˚ panoramabilder og laserskanne hele Oslos vegnett, inkludert gang- og sykkelveger, totalt 1365 km. Både 360˚-bildene og lidardataene ble målt inn med høypresisjons GNSS-utsyr med CPOS-korreksjon. Fra dette ble det generert høyoppløselige ortofoto, som deretter ble brukt som bakgrunnskart for videre arbeid. Bakgrunnskartene kan også brukes i andre sammenhenger, f.eks. i planlegging av byggeprosjekter, trafikkplanlegging og trafikkstyring.

”Med en Hovedplan vei 2022-2031 basert på oppdaterte, korrekte data i NVDB er vi veldig godt rustet for å kunne ta de riktige beslutningene framover. Oslo kommune ønsket med prosjektet å få en oppdatert status samt gjøre veinettet og dets fremtidige behov for ressurser forutsigbart overfor både veiforvalter og bevilgende myndighet. Det ser vi ut til å lykkes med! Og med automatisk detektering av dekkeskader basert på 360˚veibilder, laserskyer og kunstig intelligens har vi en kunnskap om dekketilstand som er helt unik” Joakim Hjertum, seksjonssjef Bymiljøetaten Veidrift og vedlikehold

AI for ekstrahering av data

I trinn to av oppdraget ble AI (Artificial Intelligence) brukt til å ekstrahere vegrelaterte data fra panoramabildene. Lidardataene ble brukt for å gi tilstrekkelig posisjonsnøyaktighet, mellom 10 og 100 cm avhengig av omgivelsene. Via Trionas produkt SINUS, med støtte av 360˚ bilder og ortofoto, ble alle objekter kontrollert og supplert med informasjon fra andre systemer samt data som ikke fanges opp av AI-prosessen. All bildelagring ble gjort i Microsoft Azure. Arbeidsflyten ga et godt og effektivt arbeidsmiljø hvor tid i bil og i felt ble minimert, noe som ga både mindre miljøbelastning og mindre forstyrrelser i trafikken.

Trafikkskilt som automatisk registreres vha. AI fra 360-bildene.

Oppdatert og verifisert data i NVDB

All data og informasjon som genereres i prosjektet lagres i NVDB, Nasjonal VegDataBank. Dataene som allerede er lagret i NVDB ble verifisert og supplert med nye og oppdaterte data. Eksempler på datatyper som registreres er vegdekke, gangfelt, trafikkskilt, vegoppmerking, skjerm, gjerde, fartsdemper, rekkverk, trafikkøy, kantstein og vegbredde. I tillegg ble det registrert tilstand og skader på skilt, rekkverk og vegdekker.

”Trionas løsning er spennende og har gjort en konkret forskjell for gatene og vegene i Oslo. Det er et godt eksempel på hvordan man bruker Microsoft Azure til å jobbe på en innovativ og sikker måte med en bys infrastruktur. Jeg er overbevist om at andre kommuner kan se på dette for inspirasjon til egen virksomhet” Therese Treutiger, Director Global Partner Solutions & Innovation, Microsoft Sweden

Hovedplan veg for kommende 10 år

Oppdraget avsluttes med utarbeidelsen av en Hovedplan veg (vedlikeholdsplan) med en planleggingshorisont på 10 år (2022 - 2031). Noen av de viktigste delene av Hovedplanen er dokumentasjon av forsømt vedlikehold (etterslep) og en beregning av hvilke ressurser som kreves for å utbedre etterslepet. Hovedplanen inneholder også en definisjon av hvilken vegstandard som ønskes og hva som kreves av budsjettrammer for drift og vedlikehold for å sikre standarden. Det ble også utarbeidet forslag til handlingsplan for å utbedre etterslepet, en handlingsplan som vil justeres i løpet av planperioden da faktiske budsjettrammer og politikk vil påvirke den.

Skader på vegdekket kan være langsgående eller tverrgående sprekker, krakeleringer o.l. Alt visualiseres i SINUS som flater eller linjer som vist i bildet.