מערכת למיפוי עמודי תאורת רחוב מתוך תצלומי אויר באמצעות בינה מלאכותית וראייה ממוחשבת, ולחישוב השוואתי של מדד חדשני לעצימות אנרגטית המאפשר להשוות ממוצע צריכת חשמל לעמוד תאורה כדי להעריך יעילות אנרגטית של מועצות מקומיות. המערכת תוכל לשמש הן מועצות מקומיות והן את משרד האנרגיה כמנוף להתייעלות בשימוש בצריכת חשמל לתאורת רחובות, שהיא מקור צריכת חשמל דומיננטי בהן. 

הפרויקט נעשה בשיתוף משרד האנרגיה והעיריות הבאות: אשדוד, תל אביב, כפר קרע וטירה. הפרויקט זכה לתמיכה מחברת אמזון.

צריכת החשמל העולמית גדלה בכ-3% מדי שנה, ותאורת החוץ אחראית ל-15-19% מצריכת החשמל העולמית. על פי הערכות, ערים צורכות כמעט 75% מהאנרגיה העולמית, ותאורה עירונית חיצונית לבדה יכולה להוות עד 20%-40% מההוצאות התקציביות הקשורות לחשמל. באמצעות מיפוי עמודי התאורה באופן נוח וזמין עבור מועצות מקומיות מערכת Muni-LEIMS  מאפשרת ומקדמת תכנון טוב יותר של תאורת הרחובות.

הבעיה ההנדסית: המערכת מתבססת על אלגוריתמים בחזית הטכנולוגיה של עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת ועושה שימוש ברשתות נוירונים קונבולוציוניות עמוקות לצורך זיהוי של עמודי תאורת רחוב. הזיהוי נעשה מתוך צילומי אויר מבוססי תמונות לווין. זיהוי אובייקטים מתצלומי לווין הוא מאתגר במיוחד ואחוזי הזיהוי הידועים בו הם בדרך כלל נמוכים, מכיוון שיש להתמודד עם הבדלי קנה מידה ויחסי גובה-רוחב, האובייקטים לזיהוי הם קטנים, מטושטשים, מתמזגים ברקע או דומים לאובייקטים אחרים במרחב. למרות זאת, הגענו ל 91% זיהוי. בנוסף, יש במערכת שימוש באלגוריתמי המרה ייחודיים לייצוג של עמודי תאורת הרחוב שזוהו בתמונות על גבי מפה לצורך הצגתם וחישובי המרחקים ביניהם.