River Cleanup en VITO engageren met het Waste Watchers-project burgers om zwerfvuil op te sporen met drones. AI detecteert nadien waar het zwerfvuil zich bevindt zodat opruimacties efficiënter verlopen.
ITdaily mocht van dichtbij kijken langs de Schelde in Temse. We hebben afgesproken met Thomas de Groote, oprichter van River Cleanup en Klaas Pauly, onderzoeker bij VITO en projectleider van Waste Watchers.
Onze dag start in Temse op het jaagpad langs de Schelde, waar we ons op een zonovergoten dag in de schaduw van de iconische Boelwerfkraan plaatsen. Deze Hensenkraan is nog de enige in zijn soort in België en vormt een eerbetoon aan alle scheepsbouwers. De kraan steekt 48 meter hoog uit boven de Schelde, waarlangs menig fietser passeert op deze prachtige dag.
Een mooie locatie dus, maar dat is niet de hoofdreden waarom we hier hebben afgesproken. “Temse is één van onze testlocaties van het drone-project”, vertelt Thomas de Groote, oprichter van River Cleanup. In samenwerking met het onderzoeksinstituut VITO brengt de non-profitorganisatie het zwerfvuil langs de Schelde in kaart, en dat op een heel bijzondere manier. “We vliegen met drones langs de oevers van de Schelde om het zwerfvuil in beeld te brengen. Dankzij de combinatie van technologie en artificiële intelligentie (AI) kunnen we achterhalen waar we moeten opruimen”, aldus de Groote.
Door de ogen van een drone
We kijken rondom ons op het jaagpad op zoek naar zwerfvuil. Hier en daar zie je wel een blikje of sigarettenpeuk liggen, maar dat is slechts een fractie van het totale zwerfvuil dat er langs de Schelde ligt. “Er zit heel wat afval verborgen tussen het hoge gras of langs de oevers van de Schelde, die we met het blote oog vanuit het jaagpad onmogelijk kunnen zien”, vertelt de Groote. “Waar begin je dan met opruimen?” Daarvoor zijn een extra paar ogen nodig die vanuit een ander perspectief de omgeving in kaart brengen.
Met een drone kan je vanuit een heel ander perspectief de omgeving en het zwerfvuil in beeld brengen.
Klaas Pauly, onderzoeker bij VITO en projectleider Waste Watchers
Is het een vliegtuig, is het een vogel? Nee, het is een DJI Mini 4 Pro die je aan de hemel ziet. Klaas Pauly, onderzoeker bij VITO, haalt een zwarte tas uit de bagagedrager van zijn Blue-Bike en toont ons de drone die al het werk verricht. “Deze DJI-drone is heel toegankelijk in gebruik en vereist geen dronebewijs. “Tijdens onze vliegdagen in het kader van het Waste Watchers-project vlogen maar liefst tweehonderd enthousiaste vrijwilligers met gelijkaardige drones, zonder problemen of gecrashte toestellen”, vertelt Pauly lachend.
Ready for take-off
Om te begrijpen hoe het dan precies in zijn werk gaat, krijgen we een live demonstratie te zien. Pauly trekt hiervoor eerst zijn blauwe Waste Watchers-fluovest aan waarop staat: “Ik ben Waste Watcher, mijn drone zoekt zwerfvuil”. Niet veel later merken voorbijgangers ons meteen op. “Jullie zijn van River Cleanup, fantastisch wat jullie doen!”, klinkt het. Het vestje bewijst meteen zijn dienst. Met dit leuke compliment in ons achterhoofd, worden de parameters van de drone correct ingesteld en is de drone klaar voor take-off.
Die parameters zijn niet toevallig gekozen. De drone wordt de lucht in gestuurd tot een hoogte van vijftien meter. Vervolgens wordt de camera loodrecht naar beneden gericht en vliegt het toestel in een gestaag tempo (ongeveer 10 km/uur) over het jaagpad. Een hogere snelheid zou de kwaliteit van de beelden kunnen beïnvloeden. Tijdens de vlucht neemt de 12 MP-camera iedere vijf seconden een foto, zodat de beelden mooi aan elkaar grenzen.
“Het is belangrijk dat je de drone nog met het blote oog in de lucht kan zien”, aldus Pauly. Van zodra onze ogen moeite hebben om de drone te situeren, beslist Pauly om het toestel terug te laten keren. Ook tijdens die terugvlucht worden er foto’s genomen, deze keer met een stuk van de Schelde in beeld. Na een vlucht van enkele minuten heeft de drone zo’n 250 meter aan foto’s van het jaagpad verzameld.
Waste Watchers
Om een groot deel van de Schelde in kaart te brengen, zijn er heel wat piloten, drones én batterijen nodig. “Gemiddeld gaat een dronebatterij van de DJI Mini zo’n twintig minuten mee”, vertelt Pauly. Gelukkig doen Pauly en de Groote alle locaties uit het onderzoeksproject niet alleen. River Cleanup organiseerde verschillende vliegdagen in het kader van het Waste Watchers-project.
Deze vliegmomenten waren voornamelijk bedoeld om mensen hands-on kennis te laten maken met een drone en de technologie erachter. “Zo’n 200 vrijwilligers vlogen voor het eerst in hun leven met een drone”, aldus de Groote. Daarnaast zijn er ongeveer twintig burgers die met een eigen drone bijdroegen aan het project. “Zij vlogen met hun drone op verschillende locaties aan de hand van ons protocol en stuurden op regelmatige basis beelden door”, vertelt Pauly.
Op drie maanden tijd verzamelden we zo’n 10.000 foto’s.
Thomas de Groote, oprichter River Cleanup
De pilootstudie van het Waste Watchers-project werd in de lente uitgetest in Antwerpen, Hemiksen en Temse. De vliegdagen werden in de zomer georganiseerd in Dendermonde, Wichelen, Gent, Oudenaarde en Avelgem. Vrijwilligers met een drone zijn op veel bijkomende plaatsen gaan vliegen. In de periode van juli tot september verzamelden ze zo’n 10.000 foto’s. “Dit toont de kracht aan van de combinatie van AI met technologie. Hiermee kan je zoveel meer oppervlakte doorzoeken en gerichte opruimacties organiseren”, aldus de Groote.
AI verlicht werk
Pauly legt ons in een behapbare taal uit hoe de volgende, meer technische stap in het proces eruitziet. “Eenmaal de beelden gemaakt zijn, moet er natuurlijk iets mee gedaan worden”, begint Pauly. “In eerste instantie wilden we werken met een Convolutional Neural Network dat objecten en beelden kan herkennen, zoals bijvoorbeeld een peuk. “Het is echter bijna onmogelijk om dit voor elk type afval te doen”, vertelt Pauly. Om die reden zijn de onderzoekers van VITO op zoek gegaan naar een alternatief.
“We zijn overgeschakeld op multimodale modellen. De meest bekende van die modellen zoals ChatGPT zijn echter niet open source, maar onder andere het Llama-model van Meta is dat wel”, gaat Pauly verder. “Externe onderzoekers hebben dit model van Meta doorontwikkeld en getraind op basis van luchtbeelden, waardoor het heel recent afgeleide RS-LLaVa-model geschikt is om objecten vanuit de lucht te detecteren”, stelt Pauly.
Het AI-model detecteert waar het zwerfvuil zich bevindt.
Klaas Pauly, onderzoeker bij VITO en projectleider Waste Watchers
“We kozen ervoor om dit model te gebruiken om onze dronebeelden te analyseren. In de toekomst willen we alles nog verder finetunen”, aldus Pauly. Het model is op dit moment in staat om aan te geven of er al dan niet afval ligt, maar niet wat voor soort afval. Het model heeft een nauwkeurigheid van 60 tot 80 procent.
Hotspots vinden
Voor de foto’s door het AI-model worden gecontroleerd, moeten deze op een kaart gesitueerd worden. De afbeeldingen worden eerst in een door VITO ontworpen software geplaatst waar de kwaliteit van de beelden wordt gecontroleerd. Vervolgens worden de beelden geüpload naar VITO’s MAPEO-platform, waar ze in de cloud worden opgeslagen. “Op basis van de coördinaten worden de foto’s op de juiste locatie gezet, om ze nadien aan elkaar te plakken om een breder geheel te krijgen”, aldus Pauly.
Eenmaal alle beelden in de kaart zitten, moet deze nog in kleine stukjes gesneden worden. “Het AI-model kan dergelijke grote bestanden niet verwerken. Hiervoor splitsen we de kaart op in stukjes van een vierkante meter”, stelt Pauly. Nadien kunnen deze afzonderlijke stukjes in het model gegoten worden, dat op zijn beurt detecteert of er al dan niet zwerfvuil aanwezig is.
Op bovenstaande afbeelding zie je het resultaat van de dronedetectie in Temse, gegoten in een heatmap. Hier komen duidelijk de hotspots naar boven met de hoogste concentratie van zwerfvuil. Je merkt ook een duidelijke vermindering van het zwerfvuil na de opruimacties in deze zone van de afgelopen maanden (343 positieve m2 in mei 2023 versus 176 positieve m2 in augustus 2024, ofwel meer dan 50% reductie).
Verfijning
Het project is een wereldprimeur. “Nooit eerder vond er een burgerparticipatie van deze omvang plaats waarbij burgers samenkwamen om zwerfvuil op te sporen door middel van drones en AI. Hiermee wonnen we de publieks- en juryprijs van de Flanders Geospatial Awards”, vertelt Pauly trots. “We willen het model in de toekomst verder finetunen om nog accuratere resultaten te bekomen.” De Groote pikt hierop in: “We werken aan een nieuw onderdeel van het project waarbij smartphones worden ingezet. Met behulp van die foto’s kunnen we meer specifiek achterhalen wat het type afval is. Iedereen heeft bovendien een smartphone op zak, dus dit zou nog meer data opleveren waarmee we het model kunnen verfijnen.”
De technische bagage van VITO in combinatie met het leger aan vrijwilligers van River Cleanup brengt een mooi burgerinitiatief tot stand met een belangrijk maatschappelijk doel: de strijd tegen zwerfvuil.