Bijplaatsingen
automatisch geregistreerd.
Ontdek waar, wanneer en welk afval naast containers wordt geplaatst. Onderbouw opruimroutes, interventies en beleid met betrouwbare locatiegegevens.
Minder handmatig schouwen
Automatische registratie in plaats van looprondes en handmatige tellingen.
Objectieve nul- en effectmetingen
Vergelijk de situatie vóór en na een interventie met harde cijfers.
Hotspots en piekmomenten herkennen
Zie direct waar en wanneer bijplaatsingen zich herhalen.
Budgetten en interventies onderbouwen
Prioriteer maatregelen en investeringen op basis van locatiedata.
Beelden privacybewust verwerken
Gezichten en kentekens worden automatisch afgedekt met een zwart vlak.
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.
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
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 werkt WasteNix, van foto tot dashboard?
Vier stappen, geen handmatig werk ertussen — van foto tot cijfers in het dashboard.
Foto's maken
Medewerkers of inzamelaars leggen containerlocaties vast met de mobiele app, inclusief GPS.
Upload
Beelden worden veilig geüpload en klaargezet voor analyse, met realtime status.
AI-analyse
Computer vision (AI) detecteert, classificeert en telt; privacyfilters draaien automatisch mee.
Dashboards
Resultaten worden opgeslagen en direct inzichtelijk gemaakt voor sturing en beleid.
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.
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
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.
Hoe blijft de beeldverwerking AVG-proof?
Privacy is het uitgangspunt. Kort nadat een foto is opgeslagen, zoekt het systeem automatisch naar gezichten en kentekens en dekt die af met een zwart vlak. Zo kan beeldmateriaal verantwoord gebruikt worden voor operationele en beleidsdoelen.
- Gezichten en kentekens automatisch afgedekt, kort na het uploaden
- Beleidsondersteuning zonder onnodige persoonsgegevens
- Transparante datastromen en verwerkersafspraken
automatisch afgedekt
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
Gezichten en kentekens automatisch afgedekt, 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.