Projecten

Wij ontwikkelen ons continu en passen dit direct toe in projecten

Innovatie staat bij ons nooit stil. Onze kennis en oplossingen worden voortdurend doorontwikkeld, wat zich vertaalt in succesvolle projecten door heel Nederland. Ieder project is uniek daarom werken wij altijd met maatwerk dat aansluit op uw specifieke situatie en ambities.

Hieronder zie je een aantal van onze succesvol uitgevoerde projecten.

Kenniscentrum ongewenste wortelende waterplanten (KOWW)

waterplanten | labeling | datagestuurd platform

Wij ontwikkelen de AI-modellen en software waarmee het Platform Datagestuurd Waterplantenbeheer (PDW) van KOWW invasieve waterplanten automatisch én live herkent op dronebeelden. Door duizenden foto’s te labelen en nauw samen te werken met ecologen van KOWW, worden de modellen continu verbeterd zodat waterbeheerders sneller, gerichter en efficiënter kunnen ingrijpen.

Taakkaart precisielandbouw

onkruid | precisielandbouw | computer vision

Wij ontwikkelde in samenwerking met ABdrone AI-modellen en software waarmee onkruid automatisch herkend wordt op dronebeelden voor de precisielandbouw. Door dronefoto’s te analyseren met Computer Vision, worden taakkaarten gegenereerd die boeren precies vertellen waar en hoe ze moeten spuiten, zodat ze efficiënter, duurzamer en kostenbesparender te werk kunnen gaan.

Grootschalig zonnepanelen herkenning

openbare ruimte | computer vision

Wij ontwikkelde een grootschalige Computer Vision oplossing waarmee zonnepanelen automatisch worden herkend op luchtfoto’s met een grondresolutie van 2,5 cm. In opdracht van AeroVision werd hiermee meer dan 874 km² aan fotodata geanalyseerd en meer dan 3 miljoen zonnepanelen in kaart gebracht. Zo kunnen gemeenten gerichte beleidskeuzes maken op het gebied van energie en klimaat.

Vogeltelling

ecologie | labeling

In opdracht van Vogelbescherming Nederland ontwikkelden wij een Machine Learning model dat sterns en zeemeeuwen automatisch herkent en telt op dronebeelden. Op luchtfoto’s is het onderscheid hiertussen lastig te maken. Samen met de Fieldwork Company en de Rijksuniversiteit Groningen trainden wij dit model voor het project Wij & Wadvogels zodat vogelsoorten snel en nauwkeurig geteld kunnen worden in een gebied of kolonie, zonder tijdrovend handmatig telwerk.

Camera Trap Management: Marters

ecologie | TRAPCAM

Voor provincie Fryslân maakten we in samenwerking met Ecoseneve en Jasja Dekker een model dat automatisch marters herkent op camera trap beelden. Dit is een oplossing voor TRAPCAM-Aid, een interactieve database met circa 1,82 miljoen cameravaldfoto’s voorzien van GPS-informatie en ingebouwde dierdetectie. Door dierdetecties slim te combineren tot beeldcomposities, maakten wij de fotoanalyse tot wel 10 keer sneller.

Interactieve kaarten

GeoTIFF | GIS

Voor dit project bouwden wij een framework voor objectherkenning in grote GeoTIFF-bestanden, met ondersteuning voor export naar GIS shapefiles. Samen met Guido Leurs van de Rijksuniversiteit Groningen en de Fieldwork Company detecteerden wij raypits bij een eiland in Guinee-Bissau vanuit dronebeelden waarbij de resultaten als heatmap werden gevisualiseerd en nabewerkt in QGIS.