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.
Ofbylding erkenning reklame belesting
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
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). It formaat fan it reklameberjocht bepaalt, neist it taryf (gebiet) en it type berjocht, it bedrach dat betelle wurde moat. Om belesting yn te heljen, ride ferskate kearen yn't jier scanauto's op strjitte. De kamera's yn 'e scanauto's werkenne: reklameberjochten; foarsjen it mei koördinaten; fan in datum; mjitte it oerflak; persoanlike gegevens lykas gesichten en kentekenplaten binne wazig en net opslein. It systeem docht dan in foarstel oan de meiwurker foar de advertinsje. De meiwurker kin de opnommen ôfbylding (foto) en de opnommen gegevens sjen. De meiwurker beoardielet dit en bepaalt de belestingbeteller en de belestingskuld (type reklame en oerflak). It systeem leart hjirfan sadat de kamera's de reklame de folgjende kear as se op strjitte binne better herkenne en mjitte kinne. Foardat de belestingoanslach dien wurdt, kin de belestingbeteller kontrolearje oft alles kloppet en feroarings melde by de digitale belestingbalie. De belestingoanslach wurdt dan ferstjoerd en kin de Reklamebelesting betelle wurde.
Link nei beskreaune tsjinst:
https://www.amsterdam.nl/taxes-levies/
Afwagings
Minskele tuskenkomst
It systeem makket allinnich in foarstel foar de advertinsje oan de meiwurker. De meiwurker beslút altyd. De belestingbeteller hat de mooglikheid om de advertinsjes dy't wurde beoardiele te kontrolearjen en wizigingen yn te tsjinjen. Der is in mooglikheid fan beswier en beswier tsjin de beoardieling. Dat kin by de digitale belestingbalie.
Risikobehear
It systeem is net risikofolle yn termen fan privacy. It registrearret gjin persoanlike gegevens en makket allinich foto's fan útdrukkingen yn iepenbiere romten. It grutste risiko hjir is dat de lokaasje fan de advertinsje bekend wurdt, wat mooglik it adres fan in persoan of bedriuw iepenbierje kin. Dat kin ek op strjitte. Net foechhawwende persoanen kinne gjin tagong krije ta de opsleine ôfbyldings fanwegen de ynfierde ynformaasjefeiligens. Feiligensrisiko's wurde kontroleare troch de algemiene feiligens fan systemen en ferbiningen. Dy foldogge oan de easken. By ymplemintaasje is it grutste risiko dat in advertinsje net goed skand of mjitten wurdt, sadat immen de ferkearde beoardieling krijt. De meiwurker kontrolearret en bepaalt lykwols altyd de belestingskuld. De belestingbeteller kin reagearje op de opnommen advertinsje en kin beswier meitsje en beswier meitsje tsjin de belestingoanslach. By ymplemintaasje is it grutste risiko dat in advertinsje net goed skand of mjitten wurdt, sadat immen de ferkearde beoardieling krijt. De meiwurker kontrolearret en bepaalt lykwols altyd de belestingskuld. De belestingbeteller kin reagearje op de opnommen advertinsje en kin beswier meitsje en beswier meitsje tsjin de belestingoanslach.
Wurking
Gegevens
Reklame-útdrukking Foar elke erkende reklame-útdrukking yn 'e iepenbiere romte wurdt in byld fan 'e iepenbiere romte brûkt (fia de koördinaten) dêr't dy útdrukking op te sjen is. Persoanlike gegevens binne wazig en net opnommen. Lokaasjegegevens De kamera en byhearrende software registrearje de lokaasje fan 'e erkende advertinsje. Dêrfoar wurde op basis fan de topografyske basiskaart fan Nederlân yn it reklameberjocht geografyske koördinaten fêstlein. Datum De datum fan deteksje wurdt opnomd. Soart It type reklame wurdt automatysk erkend en opnommen. Mjitting De kamera en byhearrende software registrearje de dimensjes fan it reklameberjocht. Foar dit doel wurde mjitpunten fan it reklameobjekt opnommen. Belestingobjekt De ôfbylding, datum, lokaasje en mjitting wurde nei de belestingoanfraach stjoerd. It systeem makket in nij belestingobjekt of keppelet dizze gegevens oan in besteand reklameobjekt. Fiskale fertroulikens jildt foar dizze gegevens. Feedback De resultaten fan 'e beoardieling fan' e meiwurker lykas type reklameobjekt, lokaasje en ôfmjittings wurde automatysk weromjûn nei it systeem. It systeem leart hjirfan. Belestinggegevens De lokaasjegegevens wurde brûkt om it reklameobjekt te keppeljen oan it WOZ-objekt (bygelyks in winkel). De belestinggegevens fan dat WOZ-objekt wurde brûkt om de belestingbeteller te bepalen en de belestingskuld op te stellen. Belestingbeoardielingen wurde makke troch in reguliere proses. Fiskale fertroulikens jildt foar dizze ynformaasje.
Technyske wurking
Arsjitektuer fan it model: De algoritmen wurde brûkt om: in mooglike advertinsje te werkennen en as ôfbylding op te nimmen. Wy brûke de tsjinst fan Cyclomedia, dy't in soad brûkt wurdt om iepenbiere romte op te nimmen. Patinted posisjonearring technology wurdt brûkt. Dizze technology wurdt net iepenbier makke, om't it proprietêre ynformaasje is. It systeem siket nei advertinsjes yn de bylden en registrearret se yn koördinaten. Dizze gegevens wurde brûkt om it belestingobjekt te bepalen. De krektens yn 'e erkende objekten is op syn minst 95%. Dit persintaazje wurdt ferhege troch it leareffekt. Dêrnjonken is der in kontrôleproses wêrby't bestânanalyse wurdt brûkt om te bepalen oft der belestingfoarwerpen (bygelyks restaurant) binne dêr't reklame foar ferwachte wurdt, mar dêr't gjin belestingplicht foar makke is. Opnimme de lokaasjegegevens fan 'e advertinsje. Dizze ynformaasje wurdt brûkt om de belestingbeteller te bepalen. Bepale en registrearje it type en dimensjes fan 'e reklame-ekspresje. Dizze ynformaasje wurdt brûkt om de belestingbasis te bepalen. Notearje de datum fan 'e observaasje. Dizze ynformaasje wurdt brûkt om de belestingperioade te bepalen. Om te learen fan 'e gegevens befêstige troch de meiwurker. Dizze gegevens wurde brûkt om ôfbyldingsherkenning fierder te optimalisearjen. Utfiering Der is fotogrammetry. Fotogrammetry is dwaande mei de ynterpretaasje en mjitting fan bylden om de foarm, grutte en lokaasje fan objekten te bepalen en te beskriuwen. De foarm, lokaasje en diminsjes wurde bepaald mei wiskundige modellen binnen in automatisearre algoritme. De tapaste berekkeningsmodellen binne net iepenbier. Dit is fertroulike saaklike ynformaasje. Der binne gjin (ynter)nasjonale noarmen foar terrestryske posisjonearring, fotogrammetryske en puntwolkmjittingen beskikber. It is de meiwurker dy't de lokaasje befestiget en it oerflak fan it reklameberjocht berekkent. De regels dy't dêrfoar jilde binne fêstlein yn de belestingregeling. De tapassing fan dizze regels troch de meiwurker bepaalt dus de krektens en krektens fan 'e mjitting. It algoritme is selslearend. It brûkt de resultaten fan 'e kontrôle fan' e meiwurker om te learen, sadat ôfbyldingsherkenning krekter wurdt.
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- By in ûndersyk troch in saakkundige wurde gesichtsbylden mei inoar ferlike. It doel fan de gesichtsbyldfergeliking is om te bepalen oft in persoan sichtber op kamerabylden (fertochte fan in misdriuw) en it byld fan in bekend gesicht (plysjefoto fan in fertochte) fan deselde persoan binne of fan twa ferskillende minsken.Lêst feroare op 25 juny 2024 om 16:15 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Heechrisiko AI-systeem
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- As in persoan in twadde oanmaning foar in ferkearsboete krijt en dy net (folslein) betellet, kin hy of sy belle wurde troch it CJIB. It algoritme foarseit foar hokker persoan it wierskynliker is dat in persoanlik petear telefoanysk it gaadlik middel is foar in betelling of it berikken fan in betellingsoerienkomst.Lêst feroare op 10 desimber 2024 om 14:00 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- Om goed te bepalen hokker soarten strjitôffal der yn de stêd binne en wêr't dat it gefal is, kinne wy better en doeliger ôffal ynsammelje. Sa soargje wy dat relatyf lyts ôffal sichtber is yn de iepenbiere romte en drage wy by oan in skjinnere stêd.Lêst feroare op 12 july 2024 om 10:00 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk
- 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. As in situaasje ûnfeilich wurdt troch te drokte, kin de gemeente yngripe.Lêst feroare op 18 novimber 2024 om 10:19 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten 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