Nooit meer in een vieze deelauto rijden

Deelauto’s worden niet altijd even netjes achtergelaten. Het Finse AIVisionEye wil vernieling en vervuiling van deelauto’s tegengaan met hun camera die draait op kunstmatige intelligentie. Oprichters Harri Keskinen en Luis Amezcua leggen uit hoe het werkt. 

Hoe werkt AIVisionEye? 

“AIVisionEye bestaat uit een groothoekcamera en een geursensor die aan het plafond van een auto worden bevestigd. De camera neemt beelden op van het interieur van het voertuig en een geurdetector speurt naar verdachte geuren. De gegevens worden via de WIFI- of 4G-verbinding van het voertuig naar een externe server gestuurd. Deze gegevens worden met een algoritme geanalyseerd. Zo kan de camera graffiti, afval maar ook waardevolle spullen als portemonnees herkennen. Sigarettenrook herkent de geursensor ook door middel van het algoritme. Als een gebruiker iets laat liggen in de auto, of dat nu waardevol is of niet, dan krijgt die een melding op diens telefoon. Als de gebruiker afval laat liggen, dan krijgt hij een boete en de schoonmaakdienst wordt op de hoogte gesteld.”

Ook interessant: Snel schade opsporen in wieken van windmolens met Tarucca’s AI

Wat maakt jullie relevant? 

“Door klimaatverandering wordt deelvervoer belangrijker. Het is een duurzame manier om toch te kunnen rijden. Omdat gebruikers van deelvervoer niet het gevoel hebben verantwoordelijk te zijn voor de auto – het is immers niet hun auto – is er veel vandalisme en vervuiling. Vervuilers kosten bedrijven veel geld. Met AIVisionEye worden de vervuilers eerst aangesproken en daarna eventueel bestraft. Dat zorgt voor minder kosten en een prettigere ervaring voor gebruikers. Er is een soortgelijk bedrijf dat deelauto’s monitort, maar dat monitort alleen de buitenkant. Het gaat ook om het interieur van de auto, dat maakt AIVisionEye relevant voor bedrijven. ” 

Hoe kan een bedrijf achterhalen wie de auto heeft vernield? 

“Wanneer er bijvoorbeeld gerookt wordt in de auto of iets in de auto vernield wordt, kan het bedrijf makkelijk achterhalen welke gebruiker dat gedaan heeft. Er wordt namelijk een foto voor en na gebruik gemaakt. Als op de na-foto iets niet klopt, dan weet het bedrijf precies aan welke gebruiker dat te wijten is. Er worden dus geen foto’s gemaakt van mensen. Dat is in strijd met de Europese wetgeving.” 

Hoe zijn jullie tot dit idee gekomen? 

“Ik (Harri) werkte in grote metropolen als Bangkok en Mexico City. Ik stond uren in de file en realiseerde mij dat er geen plek is voor al die auto’s en dat in de toekomst iedereen met een eigen auto die misschien wil gaan delen. In een vieze auto moeten zitten, is voor niemand fijn. Zo zijn we op het idee voor de camera en de sensoren gekomen.” 

Wat zijn jullie plannen voor de toekomst? 

“Allereerst willen we de belangrijkste leverancier worden van dit soort monitoring voor deelauto’s. Maar onze techniek is ook geschikt voor andere plekken, zoals het openbaar vervoer of AirBnB appartementen. We willen uitbreiden naar die plaatsen. Op dit moment draait er een pilot in Hamburg op de tram, op een bus in Barcelona, een elektrobus in Hongarije en bij een deelauto-project in Finland.  . De graffitidetectie in het openbaar vervoer is volgens de klanten een van de belangrijkste pluspunten.”