Iepenbier each

Gemeente Amsterdam

Amsterdam is in drokke stêd. Dit kin soms liede ta ûnfeilige ferkearssituaasjes. Troch gegevens te sammeljen oer it oantal fuotgongers is it mooglik om maatregels te nimmen om de drokte te behearskjen. As in situaasje ûnfeilich wurdt troch tefolle drokte, kin de gemeente yngripe.

Lêst feroare op 3 juny 2025 om 10:09 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Bûten gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

• Organisaasje en bedriuwsfiering
• Ekonomy
• Romte en ynfrastruktuer

Begjindatum

2019

Einddatum

2021

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei boarneregistraasje

Dit is een interne repository die alleen toegankelijk is voor medewerkers van de gemeente Amsterdam.

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

Amsterdam is in drokke stêd. Dit kin soms liede ta ûnfeilige ferkearssituaasjes. Troch gegevens te sammeljen oer it oantal fuotgongers is it mooglik om maatregels te nimmen om de drokte te behearskjen. Dit hâldt de stêd noflik, tagonklik en feilich foar it ferkear. As in situaasje ûnfeilich wurdt troch tefolle drokte, kin de gemeente yngripe. Dit wurdt bygelyks dien troch it pleatsen fan digitale ynformaasjebuorden, sadat minsken witte hokker rûtes se nimme moatte. Of der wurdt ienrjochtingsferkear ynfierd.

Mei it mannichtemonitoringssysteem 'Public Eye' bringe wy de mannichte yn kaart op in pear lokaasjes yn Amsterdam. Yn it ferline wie it systeem aktyf by de Arena Boulevard, by it Marineterrein en by de Dam. Op dizze lokaasjes binne kamera's dy't keppele binne oan in server fan 'e gemeente. In algoritme op 'e server analysearret hoefolle minsken der op 'e bylden steane. De ynformaasje oer it oantal oanwêzige minsken wurdt trochstjoerd nei meiwurkers fan 'e gemeente, dy't de telling brûke kinne om it ferkear better te regeljen. De bylden wurde net werjûn, allinnich de sifers. Ynwenners en besikers fan 'e stêd kinne de ynformaasje oer it oantal oanwêzige minsken ek besjen, fia https://druktebeeld.amsterdam.nl/. Op it stuit is dit allinnich mooglik foar de lokaasje Marineterrein. De ambysje is om dit foar alle Public Eye-lokaasjes te realisearjen.

De fideobylden wurde fuortendaliks wiske as it algoritme it oantal oanwêzige minsken teld hat.

Op elke nije lokaasje dêr't Public Eye pleatst wurdt, wurdt in lytse hoemannichte byldmateriaal opnommen, wêrfan sawat 300 ôfbyldings op stekproefbasis annotearre wurde foar it trainen fan it algoritme. Dit makket ek in goede analyze fan 'e mannichte op dy lokaasje mooglik. Elke lokaasje is ommers unyk en hat bygelyks wat oare ferljochting of kamerahichte.

Afwagings

In ôfwaging tusken it rjocht op privacy fan boargers oan 'e iene kant en it befoarderjen fan ferkearsstream en feiligens oan 'e oare kant.

Minskele tuskenkomst

Mei help fan de trainingsgegevens wurdt de kwaliteit en krektens fan it algoritme periodyk evaluearre troch in lyts oantal meiwurkers fan 'e gemeente dy't tastimming hawwe om de ôfbyldings te besjen. Sy ûndersykje oft it algoritme minsken korrekt as minsken herkent.

Risikobehear

De fideobylden dy't brûkt wurde troch Public Eye wurde wiske as it algoritme it oantal oanwêzigen teld hat. Allinnich foar it trainen fan it model wurdt in lyts oantal fideobylden bewarre (sawat 300 bylden per lokaasje).

De ôfbyldings steane op 'e gemeentlike ynfrastruktuer dy't foldocht oan 'e Baseline Information Security Government (https://www.informatiebeveiligingsdienst.nl/project/baseline-informatiebeveiliging-overheid). As de ôfbyldings yn ferkearde hannen falle soene sûnder anonymisearre te wêzen, is it risiko op in ynbreuk op 'e privacy relatyf leech: de kamera hinget op sa'n grutte hichte dat it lestich is om minsken op 'e ôfbyldings te werkennen. Derneist wurdt dataminimalisaasje tapast: de kamera's yn it ArenA-gebiet wurde pas oanset fan twa oeren foar in evenemint oant it evenemint foarby is. Op oare tiden binne de Public Eye-kamera's yn it ArenA-gebiet útskeakele. Der wurdt wurke om de Public Eye-kamera's op 'e oare lokaasjes ek út te skeakeljen op tiden dat dizze kamera's net nedich binne, bygelyks nachts.

Om Amsterdammers sa goed mooglik te ynformearjen, hat elke kamera in sticker mei in unike ID-koade, sadat jo mei maps.amsterdam.nl/privacy ôfliede kinne wêrfoar dizze kamera bedoeld is. Yn dit gefal giet it allinnich om kamera's. It privacybelied fan 'e gemeente Amsterdam is ek te finen op dizze webside: https://www.amsterdam.nl/privacy/.

Wettlike basis

It doel fan kameratafersjoch yn it iepenbier is primêr basearre op artikel 151c fan 'e Gemeentewet, de Plysjewet en de Wet Plysjegegevens. Iepenbier besjen fan kamerabylden is basearre op 'e wettelike taak fan 'e (lokale) oerheid om de iepenbiere oarder te hanthavenjen.

Links nei wettlike basis

Artikel 151C Gemeentewet: https://wetten.overheid.nl/BWBR0005416/2017-07-01

Taljochting op impacttoetsen

flowchart iepenbier each: https://open.amsterdam/woo-zoeken/detail/32919a79-a5aa-446d-96f6-b90994eaab9b

Wurking

Gegevens

Mei help fan trainingsgegevens 'leart' it algoritme hoefolle minsken in ôfbylding befettet.

Yn dizze dataset hawwe wy mei de hân oanjûn (of "annotearre") wêr't yn 'e ôfbylding de hollen fan minsken oanwêzich binne. Dizze annotaasjes binne yn ferskate fazen makke, wat betsjut dat elke annotaasje ien of meardere kearen kontrolearre en oanpast is as it nedich is. Op dizze manier hawwe wy de kâns op flaters yn 'e annotaasje minimalisearre. It doel is om te mjitten hoe drok it is, net wa't op 'e ôfbyldings stiet. Der is mar in beheind oantal gemeentlike meiwurkers dy't de rjochten hawwe om tagong te krijen ta dizze gegevens.

Trainingsdatums: Marineterrein

Dizze dataset befettet ôfbyldings fan fjouwer kamera's yn it Marineterrein-gebiet. It giet om ferskate hûnderten ôfbyldings per kamera. It oantal minsken op 'e ôfbyldings farieart fan 0 oant sawat 200. De kamera's dy't foar dizze ôfbyldings brûkt waarden, hongen op in hichte fan 3 oant 15 meter tidens de gegevensferzameling op it Marineterrein.

Trainingsdatums: Arena

Dizze dataset befettet ôfbyldings fan fjouwer kamera's yn it Arena-gebiet. It giet om sawat 300 annotearre ôfbyldings per kamera. It oantal minsken op 'e ôfbyldings farieart fan 0 oant 100. De kamera's dy't foar dizze ôfbyldings brûkt waarden, hongen tidens de gegevensferzameling om 'e Amsterdam Arena hinne op in hichte fan 10 oant 15 meter.

Trainingsgegevens: Dam-dataset

Dizze dataset befettet sawat 1000 ôfbyldings fan 'e Dam yn Amsterdam. Al dizze ôfbyldings binne opnommen fanút deselde lokaasje ûnder deselde hoeke. It binne "oaninoar naaide" ôfbyldings: de ôfbyldings fan fjouwer ferskillende kamera's binne gearfoege ta ien ôfbylding. Dizze ôfbyldings befetsje tusken de 0 en 200 minsken, en de omstannichheden binne altyd hiel oars. Tink oan: waarsomstannichheden, ljochtynfal, tiid fan 'e dei, refleksjes yn 'e lens troch sinneljocht.

Trainingsdatums: Shanghaitech Crowd Counting

Dizze sets befetsje annotaasjes dy't de lokaasjes fan 'e hollen fan 'e minsken yn 'e ôfbylding sjen litte.

'Shanghaitech Diel A' Dizze dataset befettet 482 ôfbyldings fan grutte groepen minsken (gemiddeld 501,4 per ôfbylding). Dizze ôfbyldings binne 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 ferskillende sichthoeken.

De gemeente Amsterdam hat de ôfbyldings fan 'e Shanghaitech Crowd Counting-dataset net sels sammele. Se binne frij beskikber fia it ynternet. Dizze dataset wurdt allinich brûkt foar trainingsdoelen.

Links nei gegevensboarnen

Kaggle: https://www.kaggle.com/tthien/shanghaitech

Technyske wurking

Beskriuwing fan 'e systeemarsjitektuer

In kamera makket fideobylden fan in bepaald gebiet. De fideobylden wurde nei in lokale server stjoerd - befeilige troch end-to-end fersifering. It algoritme analysearret hoefolle minsken der op 'e bylden steane. Dat oantal wurdt nei in oersjochside (dashboard) stjoerd foar de operasjonele meiwurkers fan 'e gemeente, sadat se in krekt byld hawwe fan 'e drokte op dat stuit. Op it stuit wurde allinnich de drokte op 'e lokaasje Marineterrein werjûn, yn 'e takomst ek foar de oare Public Eye-lokaasjes. De fideobylden ferlitte de server net en wurde net opslein. Allinnich foar trainingsdoelen wurdt in tige beheind oantal bylden opslein, dizze binne fersifere.

Persoansgegevens wurde ferwurke neffens de jildende wet- en regeljouwing (AVG) en de transparânsjerjochtline (TADA). Dit projekt hat in spesifike privacyferklearring. De lokaasjes en funksjes fan 'e kamera's binne opnommen yn it kameraregister fan 'e gemeente Amsterdam.

Optreden

It algoritme moat sawat 70 prosint krekt wêze om relevante ynsjoggen te ekstrahearjen om ferkear te regeljen. Yn 'e praktyk leveret it algoritme sawat 90 prosint krektens. Wy liede dit ôf út 'e trainingsôfbyldings.

Neist de operasjonele funksjonearring is der konstante ynnovaasje yn dit projekt. Wy binne kontinu op syk nei nije funksjonaliteiten dy't it systeem ferbetterje kinne:

Ien fan 'e ambysjes is om it systeem noch privacyfreonliker te bouwen en wy dogge dat troch in model ta te foegjen, wêrtroch it mooglik is om it algoritme te trainen mei minder ôfbyldings per kamera. Dit wurdt it ViCCT-model neamd.

Wy wolle de analyze útfiere op 'e sensor (de "on edge" technyk).

Link nei boarnekoade

https://github.com/Amsterdam/public-eye