Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.
Iepenbiere each
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
- Organisaasje en bedriuwsfiering
- Ekonomy
- Romte en ynfrastruktuer
Begjindatum
Einddatum
Kontaktgegevens
Link nei boarneregistraasje
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
Amsterdam is in drokke stêd. Dat kin soms liede ta ûnfeilige ferkearssituaasjes. Troch gegevens te sammeljen oer it tal fuotgongers is it mooglik om maatregels te nimmen om de drokte te behearjen. Dit hâldt de stêd noflik, tagonklik en ferkearsfeilich. As in situaasje ûnfeilich wurdt troch te drokte, kin de gemeente yngripe. Dat wurdt bygelyks dien troch it pleatsen fan digitale ynformaasjebuorden sadat minsken witte hokker rûtes se moatte. Of der wurdt ienrjochtingsferkear ynfierd.
Mei it crowdmonitorsysteem 'Public Eye' meitsje wy op in pear plakken yn Amsterdam de drokte yn kaart. Yn it ferline wie it systeem aktyf op de Arenaboulevard, op it Marineterrein en op de Dam. Op dizze plakken steane kamera's dy't keppele binne oan in gemeentlike server. Op de tsjinner analysearret in algoritme hoefolle minsken yn de ôfbyldings binne. De ynformaasje oer it oantal oanwêzige minsken wurdt trochstjoerd nei gemeentemeiwurkers, dy't de telling brûke kinne om it ferkear better te regeljen. De ôfbyldings wurde net werjûn, allinich de nûmers. Ynwenners en besikers fan de stêd kinne ek fia https://druktebeeld.amsterdam.nl/ ynformaasje oer it tal oanwêzigen besjen. Dat is op dit stuit allinnich mooglik foar de lokaasje Marineterrein. De ambysje is dit te realisearjen foar alle Public Eye-lokaasjes.
De fideoôfbyldings wurde fuortdaliks wiske sadree't it algoritme it oantal oanwêzige minsken teld hat.
Op elke nije lokaasje dêr't Public Eye pleatst wurdt, wurdt in lyts oantal byldmateriaal opnommen, wêrfan likernôch 300 bylden op willekeurige basis kommentearre wurde foar de training fan it algoritme. Sa kinne de drokte op dy lokaasje ek goed analysearre wurde. Elke lokaasje is ommers unyk en hat bygelyks wat oare ljocht- of kamerahichte.
Afwagings
In ôfwikseling tusken it rjocht op privacy fan boargers oan 'e iene kant en it befoarderjen fan ferkearsstream en feiligens oan 'e oare kant.
Minskele tuskenkomst
Op grûn fan de trainingsgegevens wurdt de kwaliteit en krektens fan it algoritme periodyk evaluearre troch in lyts tal gemeentemeiwurkers dy't tastimming hawwe om de bylden te besjen. Se ûndersiikje oft it algoritme minsken goed as minsken herkent.
Risikobehear
De fideo-ôfbyldings brûkt troch Public Eye wurde wiske as it algoritme it oantal oanwêzige minsken hat teld. In lyts oantal fideo-ôfbyldings wurde allinich bewarre foar training fan it model (sawat 300 ôfbyldings per lokaasje).
De bylden steane op de gemeentlike ynfrastruktuer dy't foldocht oan de Ryksgegevensveiligheidsbasis (https://www.informatieveiligheidsdienst.nl/project/baseline-informatieveiligheid-overheid). As de bylden sûnder anonime yn ferkearde hannen telâne komme, is it risiko op in ynbreuk op de privacy relatyf leech: de kamera stiet op sa'n hege hichte dat it dreech is om minsken op de bylden te herkennen. Dêrnjonken wurdt dataminimalisaasje dien: de kamera's yn it ArenA-gebiet steane pas fan twa oeren foarôfgeand oan in evenemint oant it evenemint ôfrûn is. Op oare tiden binne de Public Eye-kamera's yn it gebiet ArenA útskeakele. Der wurdt wurke oan it útskeakeljen fan de Public Eye-kamera's op de oare lokaasjes op tiden dat dizze kamera's net nedich binne, bygelyks nachts.
Om Amsterdammers sa goed mooglik te ynformearjen sit der by elke kamera in sticker mei in unike ID-koade, sadat jo op maps.amsterdam.nl/privacy bepale kinne wêrfoar dizze kamera bedoeld is. Yn dit gefal telt it allinich kamera's. It privacybelied fan de gemeente Amsterdam is ek te finen op dizze webside: https://www.amsterdam.nl/privacy/.
Wettlike basis
It doel fan it iepenbier kameratafersjoch is benammen basearre op kêst 151c fan de Gemeentewet, de Plysjewet en de Plysjegegevenswet. It iepenbier besjen fan kamerabylden is basearre op de wetlike taak fan it (lokale) oerheid om de iepenbiere oarder te behâlden.
Links nei wettlike basis
Wurking
Gegevens
Mei help fan trainingsgegevens 'leart' it algoritme hoefolle minsken in ôfbylding befettet.
Yn dizze dataset hawwe wy mei de hân oanjûn (of "oannotearre") wêr yn it byld de hollen fan minsken oanwêzich binne. Dizze annotaasjes binne yn ferskate fazen taret, wat betsjut dat elke annotaasje ien of mear kearen kontrolearre is en as it nedich is oanpast. Op dizze manier hawwe wy it risiko op flaters by it annotearjen minimaal. Doel is om te mjitten hoe drok it is, net wa’t op de bylden stiet. Der is mar in beheind oantal gemeentlike meiwurkers dy't tagongsrjochten hawwe op dizze gegevens.
Training data: Marineterrein
Dizze dataset befettet bylden fan fjouwer kamera's yn it Marineterreingebiet. It giet om ferskate hûnderten bylden per kamera. It tal minsken op de bylden fariearret fan 0 oant likernôch 200. De foar dizze bylden brûkte kamera's binne by de gegevenssammeling op it Marineterrein op 3 oant 15 meter hichte ophongen.
Training dates: Arena
Dizze dataset befettet ôfbyldings fan fjouwer kamera's yn it Arenagebiet. It giet om likernôch 300 annotearre bylden per kamera. It tal minsken op de bylden fariearret fan 0 oant 100. De kamera's dy't brûkt wurde foar dizze bylden binne by de gegevenssammeling rûnom de Amsterdam Arena op in hichte fan 10 oant 15 meter pleatst.
Training data: Dam dataset
Dizze dataset befettet likernôch 1000 bylden fan de Dam yn Amsterdam. Al dizze bylden waarden sketten fan deselde lokaasje ûnder deselde hoeke. It binne "stikte" bylden: de bylden fan fjouwer ferskillende kamera's wurde kombinearre yn ien ôfbylding. Dizze bylden litte tusken 0 en 200 minsken sjen, en de omstannichheden binne altyd hiel oars. Tink oan: waarsomstannichheden, ljocht, tiid fan 'e dei, refleksjes yn' e lens troch sinneljocht.
Training data: Shanghaitech Crowd Counting
Dizze sets befetsje annotaasjes dy't de lokaasjes fan 'e hollen fan' e minsken yn 'e ôfbylding sjen litte.
'Shanghaitech Part A' Dizze dataset befettet 482 ôfbyldings fan grutte groepen minsken (gemiddeld 501,4 per ôfbylding). Dizze bylden waarden willekeurich sammele fan it ynternet.
'Shanghaitech Part B' Dizze dataset befettet 716 ôfbyldings fan groepen minsken (gemiddeld 123,6 per ôfbylding), opnommen troch ferskate kamera's yn 'e stêd Shanghai, mei ferskate sichthoeken.
De gemeente Amsterdam hat de bylden fan de Shanghaitech Crowd Counting dataset net sels sammele. Se binne fergees beskikber fia it ynternet. Dizze dataset wurdt allinich brûkt foar trainingsdoelen.
Links nei gegevensboarnen
Technyske wurking
Beskriuwing fan it systeem arsjitektuer
In kamera makket fideobylden fan in spesifyk gebiet. De fideoôfbyldings wurde stjoerd nei in lokale server - beskerme troch end-to-end fersifering. It algoritme analysearret hoefolle minsken yn 'e ôfbyldings binne. Dat nûmer wurdt stjoerd nei in oersjochside (dashboard) foar de wurknimmers fan de gemeente, sadat se in krekt byld hawwe fan de hjoeddeiske drokte. Op it stuit binne allinnich de drokte op de lokaasje Marineterrein te sjen, yn de takomst is dat ek te sjen foar de oare Public Eye-lokaasjes. De fideoôfbyldings ferlitte de tsjinner net en wurde net opslein. In heul beheind oantal ôfbyldings wurde allinich bewarre foar trainingsdoelen en binne fersifere.
Persoanlike gegevens wurde ferwurke yn oerienstimming mei de jildende wetten en regeljouwing (GDPR) en de rjochtline foar transparânsje (TADA). Dit projekt befettet in spesifike privacyferklearring. De lokaasjes en funksjes fan de kamera's binne opnommen yn it kameraregister fan de gemeente Amsterdam.
Optreden
It algoritme moat sawat 70 prosint akkuraat wêze om relevante ynsjoggen te heljen om ferkear te regeljen. Yn 'e praktyk leveret it algoritme sawat 90 prosint krektens. Dat leine wy ôf út de trainingsbylden.
Neist de operasjonele operaasje is der konstante ynnovaasje yn dit projekt. Wy sykje kontinu nei nije funksjonaliteiten dy't it systeem kinne ferbetterje:
Ien fan de ambysjes is om it systeem noch privacyfreonliker op te bouwen en dat dogge wy troch in model ta te foegjen, wêrtroch it mooglik is om it algoritme te trainen mei minder bylden per kamera. Dit wurdt it ViCCT-model neamd.
Wy wolle dat de analyse útfierd wurdt op 'e sensor (de "op râne" technyk).
Link nei boarnekoade
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- Is in hûs dield troch ferskate folwoeksenen? Dan kin de bystânsútkearing feroarje. Dat komt omdat de húsfesting dan dield wurde kin. Mar net alle húsgenoaten telle foar it foardiel. It Ynljochtingsburo brûkt in algoritme om dat te bepalen en lit gemeenten op de hichte brocht as der wat feroaret yn de húshâlding.Lêst feroare op 17 desimber 2024 om 12:49 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- As ien bystânsútkearing krijt, moat de gemeente kontrolearje oft der nije ynkommens binne dy't net oanjûn binne. Dit ynkommen moat ferrekkene wurde mei de útkearing. Yn stee fan dat altyd sels te ûndersykjen, krijt de gemeente by it begjin fan dizze ynkomsten in inkelde melding fan it IB.Lêst feroare op 17 desimber 2024 om 12:35 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- Ynkommen kin ynfloed op de kwalifikaasje en it bedrach fan foardielen. It Ynljochtingsburo brûkt in algoritme op basis fan gegevens fan de Belestingtsjinst en gemeenten om te bepalen oft der yn de perioade wêryn't ek útkearings foar bystân krigen binne ynkommen (fak 1).Lêst feroare op 17 desimber 2024 om 12:13 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- Amsterdam wol in rêstiger strjitbyld en wol dêrom reklamebelesting ophelje. Der moat reklamebelesting betelle wurde foar útdrukkings dy't fan de iepenbiere dyk sichtber binne (lykas geveladvertinsjes, buorden en rútadvertinsjes).Lêst feroare op 9 desimber 2024 om 14:28 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- Om goed te bepalen wannear't ûnderhâld nedich is foar hokker float, soargje wy derfoar dat de gemeente tsjinsten leverje kin yn iepenbiere romte. Sa drage wy by oan de feiligens fan bewenners en in skjinnere stêd.Lêst feroare op 12 july 2024 om 9:32 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk