AI-detectie van bijplaatsingen

Een schone stad,
meetbaar gemaakt.

WasteNix is een event-driven computer vision platform dat afval bij containerlocaties detecteert, classificeert en telt — met privacy by design, een human-in-the-loop en dashboards voor besluitvorming.

Bekijk de functies
AVG-proofPrivacy by designHuman-in-the-loop
Voorbeeld van bijplaatsing bij een containerlocatie

AVG-proof

Automatisch blurren van personen en kentekens, vóór opslag.

Data-gedreven

Van foto naar KPI's, trends en hotspot-inzicht.

Event-driven

Schaalbaar ontwerp voor verwerking, opslag en rapportage.

Human-in-the-loop

Steekproefcontrole en correctie — de mens beslist.

Gebouwd voorGemeentenAfvalinzamelaarsWoningcorporatiesVastgoed- & gebiedsbeheerAndere organisaties
De uitdaging

Afval is zichtbaar — data ontbreekt

Gemeenten, inzamelaars en beheerders zien afvalproblemen vaak pas wanneer klachten oplopen. Zonder betrouwbare data is het lastig om budgetten te onderbouwen, interventies te prioriteren en effecten aantoonbaar te maken.

Bijplaatsing van dozen, vuilniszakken en grofvuil naast een ondergrondse container
Bijplaatsing naast een containerlocatie — zichtbaar, maar zelden geregistreerd

Beperkt inzicht in trends en hotspots

Handmatige inspecties en rapportages kosten tijd en leveren ruis op.

  • Beperkte meetbaarheid van trends en seizoensinvloeden
  • Onvoldoende zicht op hotspots en herhaalgedrag
  • Handmatige rapportage kost tijd en levert ruis op

Privacy en verantwoording als randvoorwaarde

Beeldmateriaal kan persoonsgegevens bevatten; de publieke sector vraagt om controleerbaarheid.

  • AVG-risico’s bij opslag en delen van beelden
  • Auditability en compliance-eisen voor processen
  • Behoefte aan reproduceerbare KPI’s en definities
Begrip

Wat is een bijplaatsing?

Een bijplaatsing is afval dat naast of rond een afvalcontainer wordt achtergelaten in plaats van erin. Denk aan vuilniszakken naast een ondergrondse container, dozen bij een papiercontainer of grofvuil op straat. Bijplaatsingen trekken meer afval aan, leiden tot klachten en zwerfafval, en kosten gemeenten geld om op te ruimen.

Het lastige is niet dat bijplaatsingen onzichtbaar zijn — ze vallen juist op. Het probleem is dat ze zelden consistent worden geregistreerd, waardoor er geen betrouwbare cijfers zijn over waar, wanneer en hoe vaak ze voorkomen. WasteNix legt precies dat vast: elke bijplaatsing wordt automatisch herkend, geclassificeerd in 25 afvalcategorieën en gekoppeld aan een locatie en tijdstip.

Hoe het werkt

Hoe werkt WasteNix, van foto tot dashboard?

Een event-driven keten — upload, analyse, opslag en visualisatie — robuust en uitbreidbaar.

Een containerlocatie die overgaat van foto naar gedetecteerde objecten en meetbare dataVan containerlocatie naar meetbare data
1

Foto's maken

Medewerkers of inzamelaars leggen containerlocaties vast met de mobiele app, inclusief GPS.

2

Upload

Beelden worden veilig geüpload en klaargezet voor analyse, met realtime status.

3

AI-analyse

Computer vision detecteert, classificeert en telt; privacyfilters draaien automatisch mee.

4

Dashboards

Resultaten worden opgeslagen en direct inzichtelijk gemaakt voor sturing en beleid.

Detectie in actie

Wat herkent WasteNix precies?

Het model detecteert losse objecten, classificeert ze per type en leest de staat van de container af — elk met een confidence-score die controleerbaar blijft.

Grofvuil en bijplaatsingen bij container

Grofvuil & bijplaatsing

Karton en verpakkingsmateriaal

Karton & verpakkingen

Container- en klepstatus detectie

Container- & klepstatus

Human-in-the-loop

AI doet het voorwerk, de mens beslist

Detecties zijn een voorstel, geen eindoordeel. Medewerkers controleren steekproeven, corrigeren classificaties en bevestigen of verwijderen detecties. Zo blijft elke KPI uitlegbaar en blijft het systeem leren van de praktijk.

  • Steekproefsgewijze controle van detecties en confidence
  • Annotaties aanpassen, bevestigen of verwijderen
  • Correcties voeden modelverbetering — controleerbaar vastgelegd
WasteWatch applicatie met detectie-overzicht
De oplossing

Van beeld naar besluit

Elke detectie krijgt een plek, een status en een ID. Vijf dashboards zetten beeld om naar inzicht — van overzicht tot detail, van trend tot hotspot.

Algemeen dashboard

Overzicht per periode, trends en volumes.

Hotspot-analyse

Vergelijk locaties, adressen en patronen per week en dag.

KPI-dashboard

Eenduidige KPI's per tijd, gebied en hotspot.

Waste map

Alle detecties en containerlocaties op een interactieve kaart.

Compliance dashboard

Naleving, datagebruik en controles in één overzicht.

Algemeen dashboard
Dashboard preview
Privacy & compliance

Hoe blijft de beeldverwerking AVG-proof?

Privacy is het uitgangspunt, niet een nabewerking. Personen en kentekens worden automatisch geblurd, zodat beeldmateriaal verantwoord gebruikt kan worden voor operationele en beleidsdoelen.

  • Automatische blur van gezichten en kentekens vóór opslag
  • Beleidsondersteuning zonder onnodige persoonsgegevens
  • Transparante datastromen en verwerkersafspraken
Gezicht geblurd
gezicht geblurd
Kenteken geblurd
kenteken geblurd
AVG-proof opgeslagen
opgeslagen
98,2%
privacy-blur dekking
0,94
gem. detectie-confidence
5
dashboards
24/7
audit trail
Governance & beheersing

Controleerbaar van foto tot KPI

Voor de publieke sector én commerciële opdrachtgevers is verantwoording essentieel. WasteNix biedt de tools voor transparantie en interne controle.

Audit log

Volledige traceerbaarheid: wie deed wat, wanneer en op basis van welke gegevens.

Privacy by design

Automatische blur van personen en kentekens, transparante datastromen.

Human-in-the-loop

Steekproefcontrole en correctie van detecties door medewerkers.

Meetbare KPI's

Eenduidige definities voor sturing én verantwoording.

Wil je dit toepassen in jouw organisatie?

Plan een korte kennismaking. We bespreken je containerlocaties, databehoefte en gewenste KPI's, en laten zien hoe het platform aansluit op uitvoering en beleid.