Künstliche Intelligenz zur Unterstützung der Stadtreinigung
Wir helfen Städten, die Lebensqualität ihrer Bewohnerinnen und Bewohner zu verbessern und die Umwelt zu schützen. Unsere Lösung zur digitalen Messung der Stadtsauberkeit namens CORTEXIA basiert auf künstlicher Intelligenz, mit der sich die Sauberkeit Ihrer Stadt monitoren lässt. Das System erkennt kleinteiligen Abfall, wie Zigarettenstummel, Papier oder Flaschen, und übersetzt den Sauberkeitszustand anhand eines Indexes in ein übersichtliches Punktesystem: den Clean City Index. Aus dieser objektiven Betrachtung können konkrete Maßnahmen zur Optimierung der Stadtsauberkeit abgeleitet werden.
Ihre Vorteile auf einen Blick
Qualität
Objektive und präzise Kartographie (Monitoring) des Sauberkeitsgrads (Clean City Index). Messung von Art und Menge des städtischen Abfalls in Echtzeit.
Optimierung der Ressourcen
Eine genaue Diagnoseerstellung basierend auf vorgegebenen Zielen (KPIs) gibt Aufschluss über optimale Aktionshebel zum Erreichen der Sauberkeitsziele.
Smart City
Interkonnektivität und Datenmanagement zur Integration in die Smart-Cities-Ansätze.
Rund-um-Service
Unsere Coaches betreuen Ihre Teams von der Beratung vorab über die Anwendung von CORTEXIA bis zur Erstellung angepasster Reinigungsstrategien.
KI-basierte Erfassung aller Abfallarten
Die verschiedenen Abfallarten werden von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (CNN – Deep Learning) erkannt und gezählt. Der kleinste erkannte Abfall bei unserer digitalen Messung der Stadtsauberkeit ist eine Zigarettenkippe. Je nach gewünschter geografischer Reichweite werden die Messsysteme an verschiedenen Fahrzeugen installiert: Nutzfahrzeuge, öffentlicher Nahverkehr, Fahrräder usw. Mit einer App können diese Zählerablesungen ergänzt und Littering gemeldet werden.
Die künstliche Intelligenz bei der Arbeit. Unser System zur digitalen Messung der Stadtsauberkeit im Einsatz bei der Stadtreinigung
„Mit dem Sauberkeitsindex erhalten wir detaillierte Angaben über den Stand der Sauberkeit der Straßen und Plätze der Stadt Basel. Dank der hohen Anzahl an Beobachtungen können wir die Angaben auf vielfältige Art und Weise auswerten. Wir nutzen diese Informationen einerseits als Ausweis für unsere Zielerreichung, andererseits für die Zuteilung der Ressourcen auf die Reinigungsgebiete und die Einsatzplanung.“
Stefan Pozner, Gebietsverantwortlicher Basel West
Nutzerfreundliche Implementierung des KI-Systems
Unsere digitale Messung der Stadtsauberkeit ist ein Komplettservice, der vollumfänglich von uns angeboten wird. Sie müssen weder Material beschaffen, noch informatische Infrastruktur bereitstellen. Alles, was es benötigt, kommt von uns. Wir gewährleisten den korrekten Betrieb der Systeme und stellen Ihnen sämtliche ermittelte Daten über eine Webschnittstelle zu Verfügung. Das macht die Nutzung besonders anwenderfreundlich und unkompliziert.
Unsere Methode zur digitalen Messung der Stadtsauberkeit ist unter anderem in Potsdam sowie in mehreren Städten der Schweiz und Frankreichs im Einsatz
Mit höchster Effizienz zum angestrebten Clean City Index
Jede Stadt legt einen Sauberkeitsgrad als Sollwert fest und garantiert dessen Einhaltung. Zum Beispiel einen Clean City Index zwischen 3,0 und 3,5. Mit unserer digitalen Messung der Stadtsauberkeit versetzen wir Städte in die Lage, ihren angestrebten Sauberkeitsgrad kontinuierlich und effizient beizubehalten. Einfach, indem sie dabei hilft, Ressourcen da einzusetzen, wo sie gebraucht werden.
Eingängige Farbkennung
Unser System CORTEXIA arbeitet mit einer schnell und einfach erfassbaren Farbskalierung. Bereiche, die die erforderliche Sauberkeit aufweisen, sind grün gekennzeichnet. Blau markiert ist alles, was sogar über dem Sollwert liegt, wo also prinzipiell sogar Maßnahmen zur Reinigung reduziert werden könnten. Stellen, die dringend gereinigt werden müssen, sind hingegen rot eingefärbt.
Was fällt wann an Abfall an?
Durch die Analyse der Art der Abfälle, die den Sauberkeitsindex verschlechtern, können zielgerichtete Maßnahmen durchgeführt werden, um die ganze Woche über den gewünschten Sauberkeitsgrad einzuhalten. Nach der Messung – zum Beispiel, dass der Sauberkeitsgrad am Wochenende durch Flaschen und Dosen beeinträchtigt ist – hat diese kleine touristische Stadt aus unserer Case Study eine manuelle Entsorgung an den kritischen Orten eingeführt.
Genf macht's vor: Optimierte Ressourceneffizienz & verbesserte Stadtsauberkeit durch CORTEXIA
Die digitale Messung der Stadtsauberkeit in der Schweizer Stadt Genf hatte ergeben, dass es einen Bezirk gab, in dem die Sauberkeit über dem Sollwert lag, sich dafür aber gleich mehrere andere Bezirke im roten Bereich befanden. Auf Basis dieser Erkenntnis hat man entschieden, Kehrmaschine aus dem „überperfomenden“ blauen Bezirk abzuziehen und auf die roten Bezirke zu verteilen. Das Ergebnis: Alle Bezirke – die ehemals zu stark verschmutzen sowie der ehemals über dem Sollwert liegende – weisen genau den erforderlichen Sauberkeitsgrad auf. Und das ohne in Summe mehr Maschinen und mehr Personal eingesetzt zu haben. Mission Effizienzsteigerung und Sauberkeitsverbesserung erfüllt.
Interesse geweckt? Erfahren Sie, wie CORTEXIA bei Ihnen mehrwertstiftend eingesetzt werden kann und sprechen Sie uns an.
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Ihr Kontakt:
Sophie Krieg
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CORTEXIA ist eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Messung der Sauberkeit im öffentlichen Raum.
Das System erfasst während regulärer Fahrten von Kommunalfahrzeugen Bilddaten des Straßenraums und analysiert diese mithilfe künstlicher Intelligenz. So entsteht eine objektive Datengrundlage zur Bewertung von Sauberkeit, Verschmutzungsschwerpunkten und zeitlichen Entwicklungen.
CORTEXIA wird insbesondere eingesetzt für:
- die datenbasierte Bewertung von Stadtsauberkeit
- die Identifikation von Hotspots und Reinigungsschwerpunkten
- die Optimierung von Reinigungsintervallen
- transparentes Berichtswesen für Kommunen und Auftraggeber
- den Nachweis der Wirksamkeit von Reinigungsmaßnahmen
CORTEXIA misst Sauberkeit während regulärer Fahrten mit Kommunalfahrzeugen. Eine am Fahrzeug montierte Kamera erfasst kontinuierlich den Straßenraum. Die integrierte KI analysiert die Bilddaten automatisch und erkennt kleinteilige Verunreinigungen wie Papier, Verpackungsmüll, Laub oder Zigarettenkippen.
Die erkannten Verschmutzungen werden geografisch verortet und im Dashboard ausgewertet. Daraus entsteht ein stadtweites Lagebild mit Hotspots, Trends und Entwicklungen.
Die Ergebnisse fließen in den Clean City Index ein. Dieser macht Stadtsauberkeit objektiv messbar und schafft eine einheitliche Grundlage für Planung, Priorisierung und Berichterstattung.
Der Clean City Index, kurz CCI, ist ein standardisierter Kennwert zur Bewertung der Sauberkeit im öffentlichen Raum.
CORTEXIA berechnet den Clean City Index automatisch auf Basis der erfassten Bilddaten und der KI-gestützten Analyse.
Die Bewertung erfolgt auf einer Skala von 0 bis 5:
0 steht für stark verschmutzt
5 steht für sauber
Der Index ermöglicht es, Sauberkeit objektiv, vergleichbar und über Zeiträume hinweg nachvollziehbar zu bewerten. Die Erfassung ist nach Bedarf skalierbar. Kommunen können damit Reinigungsintervalle datenbasiert optimieren, Reinigungsschwerpunkte erkennen und die Wirkung eingesetzter Maßnahmen sichtbar machen.
Ja. CORTEXIA ist auf einen datenschutzkonformen Betrieb ausgelegt. Die erfassten Betriebsdaten werden verschlüsselt übertragen und ausschließlich auf sicheren Servern in Europa gespeichert.
Die Auswertung konzentriert sich auf Verschmutzungen und Sauberkeitsinformationen im öffentlichen Raum. Personenbezogene Daten sind nicht Gegenstand der Sauberkeitsanalyse.
Der Zugriff auf die Daten erfolgt über eine gesicherte Weboberfläche mit Berechtigungskonzept. So können nur autorisierte Nutzerinnen und Nutzer auf die Auswertungen zugreifen.
CORTEXIA ist für den Einsatz auf gängigen Kommunalfahrzeugen ausgelegt, insbesondere:
- Kehrmaschinen
- Müllfahrzeuge
- Transporter/Sprinter
Aber auch jede andere Art von Fahrzeug kann mit CORTEXIA ausgerüstet werden. Die Kamera wird außen am Fahrzeug montiert. Die CORTEXIA-Box kann flexibel innen oder außen am Fahrzeug montiert werden.
NEOS, DATAFLEET und CORTEXIA adressieren unterschiedliche Aufgaben in der kommunalen Infrastruktur und können sich gegenseitig ergänzen.
- CORTEXIA misst Stadtsauberkeit mithilfe KI-gestützter Bildanalyse und berechnet den Clean City Index.
- DATAFLEET unterstützt die KI-gestützte Datenerfassung zu Themen wie Verkehrssicherheit, Stadtsauberkeit und Infrastrukturzustand.
- NEOS dient der zentralen Erfassung, Analyse und Nutzung von Sauberkeitsdaten.
Gemeinsam ermöglichen die Systeme eine datenbasierte Sicht auf kommunale Infrastruktur, Sauberkeit und operative Prozesse.
Die Implementierung von CORTEXIA dauert in der Regel mehrere Wochen und erfolgt in klaren Schritten.
Nach der Beauftragung werden Hardware und Software konfiguriert und vorbereitet. Diese Phase dauert üblicherweise etwa 4 bis 6 Wochen.
Anschließend erfolgen Einbau und Inbetriebnahme am Fahrzeug. Der Einbau dauert je nach Fahrzeugtyp in der Regel etwa 3 bis 4 Stunden.
Rund zwei Wochen nach der Inbetriebnahme folgt eine Schulung zum Dashboard. Danach können Nutzerinnen und Nutzer eigenständig mit den Daten arbeiten. REMONDIS Digital begleitet den Prozess von der Planung über die technische Umsetzung bis zum Go-live.
Für eine erste ausführliche und belastbare Analyse sollte über einen längeren Zeitraum Daten gesammelt werden. So lassen sich Hotspots, Trends und Entwicklungen fundiert bewerten.
Ja. Mehrere Städte und Gemeinden in Deutschland setzen CORTEXIA bereits erfolgreich ein.
Ein Praxisbeispiel ist Potsdam. Dort konnten Reinigungsschwerpunkte gezielter identifiziert und Maßnahmen datenbasiert abgeleitet werden. Gleichzeitig dient CORTEXIA dort als Grundlage, um Reinigungsfrequenzen und deren Wirksamkeit objektiv zu bewerten.
Die Stadt Elmshorn nutzt die mit CORTEXIA gesammelten Daten, um ihre Stadtreinigungsintervalle effektiv anzupassen.
Für den Einsatz von CORTEXIA benötigt eine Kommune im Wesentlichen:
- geeignete Kommunalfahrzeuge, zum Beispiel Kehrmaschinen, Müllfahrzeuge oder Transporter
- Mobilfunkempfang im Einsatzgebiet
- Zugang zu einem webfähigen Endgerät für das Dashboard
- organisatorische Abstimmung zu Einsatzgebiet, Fahrzeugen und Auswertungszielen
Weitere technische oder organisatorische Anforderungen werden im Rahmen der Projektplanung gemeinsam geklärt.
Die KI-Modelle von CORTEXIA werden kontinuierlich weiterentwickelt und qualitätsgesichert.
Grundlage sind annotierte Bilddaten aus realen Einsatzsituationen. Anhand dieser Daten lernt die KI, unterschiedliche Arten von Verunreinigungen im Straßenraum zuverlässig zu erkennen und zu klassifizieren. Dazu gehören zum Beispiel kleinteiliger Müll, Laub oder Zigarettenkippen.
Die Modelle werden regelmäßig überprüft, validiert und bei Bedarf aktualisiert. Dabei werden Erkennungsqualität, Fehlklassifizierungen und Praxistauglichkeit im laufenden Betrieb berücksichtigt.
Updates werden zentral bereitgestellt und können ohne aufwendige Eingriffe vor Ort eingespielt werden. Ziel ist ein zuverlässiger Betrieb mit gleichbleibend hoher Erkennungsqualität und kontinuierlicher Verbesserung der Analyseergebnisse.