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.
Objektherkenning Iepenbiere romte
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, De Etyske Folder, IAMA
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
- Ekonomy
- Romte en ynfrastruktuer
Begjindatum
Kontaktgegevens
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
De Direktoraat Tafersjoch en Hanthavening Iepenbiere Romte (THOR) hat it Computer Vision Team (hjirnei: CVT) fan 'e gemeente Amsterdam opdracht jûn om te ûndersykjen hoe't objektherkenning kin helpe om it ynstoarten fan kwetsbere brêgen en kaaimuorren te foarkommen, feroarsake troch it pleatsen fan swiere objekten derop. It giet hjir om konteners, boutrailers, draachbere toiletten en steigers. Op it stuit is der gjin dúdlik oersjoch fan 'e lokaasje fan dizze objekten yn (kwetsbere) dielen fan 'e stêd. Tidens de pilot is test oft dizze objekten mei súkses werkenber wurde kinne yn iepenbiere romten mei in scanauto dy't foarsjoen is fan in kamera. Nei it werkennen fan objekten yn iepenbiere romten kin in sinjaal generearre wurde. Troch dit sinjaal oan te foljen mei ekstra ynformaasje út (gemeentlike) boarnen kin it wurk fan tafersjochhâlders effektiver útfierd wurde. Dit kin bygelyks dien wurde troch ynformaasje yn in rapport op te nimmen oer de urginsje fan it sinjaal op basis fan 'e kwetsberens fan 'e spesifike kaai dêr't it objekt pleatst is. Hjirmei kin prioriteit jûn wurde oan driuwende situaasjes. Neist it generearjen fan in sinjaal kinne meiwurkers in digitale kaart brûke dy't de fûn objekten werjout. De pilot waard mei súkses foltôge yn 2024. It die bliken dat objekten mei súkses werkenber wurde kinne en dat de technology brûkt wurde kin om ferkeard pleatste objekten op in mear rjochte manier te identifisearjen.
Update 2025: Dizze technyk is yn produksje brocht en wurdt wykliks tapast op wikseljende wiken yn 'e stedsdielen Sintrum, Súd, Noard, West en Weesp.
Afwagings
De brêgen en kaaimuorren yn it stedssintrum binne slim ferswakke troch jierren fan oermjittige lading. Doe't dizze brêgen en kaaien boud waarden, wie der gjin swier ferkear. Wy fersterkje of ferfange de brêgen en kaaimuorren. Dêrom binne swier ferkear en swiere objekten no ferbean op ferskate lokaasjes.
Troch in tekoart oan hanthaveningsamtners binnen Tafersjoch en Hanthavening oangeande it folume fan meldingen yn iepenbiere romten, is digitalisaasje in manier om te foldwaan oan de wetlike ferplichting om regeljouwing te hanthavenjen foar objekten dy't in fergunning nedich binne.
Minskele tuskenkomst
Der is gjin automatisearre beslútfoarming troch it brûken fan it byldherkenningsapparaat. It apparaat genereart lykwols automatysk in sinjaal. Dit sinjaal wurdt dêrnei (hânmjittich) beoardiele troch in tafersjochhâlder, wêrnei't in fjildûndersyk plakfine kin. De tafersjochhâlder beoardielet selsstannich oft de situaasje legaal of yllegaal is. As dat lêste it gefal is, sil in hanthaveningsamtner in ûnôfhinklik beslút nimme. Dêrtroch is der genôch betsjuttingsfolle minsklike yntervinsje. De 'útfier' fan 'e algoritmen draacht wol by oan it nimmen fan 'e 'beslissing' oer it al of net fierder ûndersyk (fjildûndersyk) dwaan nei it waarnommen objekt yn 'e iepenbiere romte. Dêrom hat it apparaat (mei de byhearrende algoritmen) wol in substansjele ynfloed.
Risikobehear
Der binne oer de hiele linie maatregels nommen om gegevens feilich te ferwurkjen en ynsidinten (bygelyks, it wazigensalgoritme dat net mear wurket) fluch en effektyf op te lossen neffens fêststelde prosedueres. Benammen rjochtet it projekt him op it soarchfâldich anonymisearjen fan de makke miljeuôfbyldings en it fuortheljen fan oerstallige gegevens. Derneist wurdt wichtige oandacht bestege oan de einbrûkers fan 'e foarsjenning. Sy moatte goed ynformearre wurde oer de wurking fan 'e foarsjenning (ynklusyf de byhearrende algoritmen) en de potinsjele risiko's dy't dermei gemoeid binne. Tafersjochhâlders moatte altyd selsstannige besluten nimme kinne. Dêrom is it wichtich dat de útfier goed ynterpretearre wurde kin en dat in sinjaal as it nedich is negearre wurde kin.
Impacttoetsen
- Data Protection Impact Assessment (DPIA)
- De Etyske Folder
- Ympact Assessment Minskerjochten en Algoritmes (IAMA)
Wurking
Gegevens
Trainingsdatasets:
Wazige algoritme
Dit giet om sawat 10.000 ôfbyldings mei rûge, en dêrom net-anonymisearre, gegevens. Dizze ôfbyldings wiene nedich om it algoritme manuell te trainen om persoanen en kentekenplaten te werkennen, sadat dizze út 'e ôfbyldings fuorthelle wurde kinne. Dizze ôfbyldings binne allinich tagonklik foar in oantal ûntwikkelders dy't de modellen traine. De ôfbyldings wurde bewarre salang't it algoritme fierder ûntwikkele wurde moat.
Algoritme foar ôfbyldingsherkenning
Om dit algoritme te learen om objekten effektyf te werkennen, waarden sawat 1.500 ôfbyldings - foar in part anonymisearre en foar in part net-anonymisearre - brûkt om it algoritme manuell te trainen. It brûken fan net-anonymisearre ôfbyldings wie hjirfoar needsaaklik, sadat de kontekst (iepenbiere romte yn 'e gemeente Amsterdam) sa yntakt mooglik bliuwt. Dit soarget derfoar dat it algoritme de objekten better werkenne kin. Oars as bygelyks Google Maps, fervaagt de gemeente ek de folsleine hâlding fan minsken yn iepenbiere romten.
Produksjedatums:
It scansysteem fangt ôfbyldings mei metadata lykas datum, tiid, lokaasje en rjochting. Dizze ôfbyldings wurde dêrnei allegear anonymisearre mei it wazigensalgoritme ûntwikkele troch de gemeente Amsterdam. Direkt dêrnei wurde de ôfbyldings filtere mei it ôfbyldingsherkenningsalgoritme 'objekten' om ôfbyldings te identifisearjen mei konteners, boutrailers, draachbere toiletten en steigers. Alle ôfbyldings wêryn gjin fan dizze objekten sichtber binne, wurde direkt fuorthelle. Sadree't de foargeande gegevens binne krigen, wurdt dizze ynformaasje ferrike mei ynformaasje út fergunningen en ynformaasje oangeande kwetsbere brêgen en kaaimuorren. Dêrnei wurdt ûndersocht oft it objekt him op in kwetsbere brêge of kaaimuorre befynt. Op basis fan de boppesteande gegevens kin dan de folgjende ynformaasje generearre wurde:
· Kategory Oranje (of Read): potinsjeel yllegaal objekt (op kwetsbere kaai)
· Ofstân ta kwetsbere kaai: 25 meter
· Ofstân ta objektfergunning: 40 meter
De boppesteande gegevens wurde nei it Signals Information System Amsterdam (SIA) stjoerd. SIA ferwurket dit ta in 'sinjaal' begelaat troch in kaart mei lokaasje-oantsjutting en stjoert it troch nei CityControl, sadat in tafersjochhâlder dermei wurkje kin. Anonimisearre ôfbyldings dy't objekten sjen litte, wurde opnij brûkt om it ôfbyldingsherkenningsalgoritme opnij te trainen/ferbetterjen.
Technyske wurking
Optreden
De algoritmen prestearje goed op basis fan resultaten mei de trainingsdataset. De bedoelde Pilot is nedich om de algoritmen te testen mei produksjegegevens. Prestaasjes wurde sekuer metten tidens de Pilot. Dochs hat elk algoritme ek in saneamde marzje fan flater. De CVT hat dit ûndersocht, en dizze komme foar yn 'e folgjende situaasje:
• Algoritme foar ôfbyldingsherkenning
It objekt is te fier fuort, wêrtroch't it algoritme it net werkenne kin. It risiko dat it objekt mist wurdt is lykwols lyts, om't it wierskynlik is dat it scannende auto úteinlik it objekt yn it heechrisikogebiet foarby sil gean, wêrtroch't it werkenne wurde kin.
· Blur-algoritme
It wazigensalgoritme hat op it stuit in krektens fan sawat 95% foar minsken dy't ticht by de kamera steane. Foar minsken dy't fierder fan 'e kamera ôf steane, is dit sawat 92%. Fisuele ynspeksje fan in stekproef hat oantoand dat de persoanen dy't net werkenber binne meastentiids net te werkennen binne, om't se bygelyks foar in part efter in beam steane of te fier fan 'e kamera ôf.
Update 2024: Blurring as a Service (BaaS) is sûnt ymplementearre; dit sil brûkt wurde yn in mooglike opfolgfaze om de ôfbyldings te anonymisearjen.
Update 2025: Boppesteande is ymplementearre.
Leveransier
Link nei boarnekoade
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- Objekten of funksjes yn iepenbiere romten automatysk werkenne en telle.Lêst feroare op 25 febrewaris 2026 om 11:33 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, AIIA
- Status
- Yn gebrûk
- De selsbetsjinningspaspoartkontrôle, dy't brûkt wurdt troch de Keninklike Nederlânske Marechaussee om har grinswachttaken te stypjen namens it Ministearje fan Asyl en Migraasje, brûkt in algoritme foar gesichtsfergeliking. Dit algoritme ferifiearret oft de reizger dy't by de e-gate stiet deselde is as de persoan op 'e paspoartfoto.Lêst feroare op 16 desimber 2025 om 9:03 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- Troch it OIB-AIV-proses te ymplementearjen kinne wy ynkommensgegevens fan ynwenners dy't oanfoljende sosjale bystânsútkearingen ûntfange effisjinter en rapper ferwurkje yn 'e útkearingsadministraasje. Dit betsjut dat ynwenners sokke ynkommens- en relatearre stipedokuminten net mear hoege yn te tsjinjen, en elke skikking of ekstra betelling wurdt rapper en effisjinter ferwurke.Lêst feroare op 31 oktober 2025 om 13:29 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Uthiek
- Status
- Yn gebrûk
- In ynwenner kin ekstra jild fertsjinje troch dieltiid te wurkjen wylst er sosjale bystân krijt. Dizze beleanning wurdt automatysk ûntfongen fia in algoritme nei it yntsjinjen fan in leanstrook.Lêst feroare op 6 novimber 2025 om 13:10 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten gebrûk
- Dizze side jout in algemien oersjoch fan 'e ferskate soarten foarmherkenning dy't brûkt wurde troch de gemeente Amsterdam binnen it register. Foarmherkenning rjochtet him op it identifisearjen fan spesifike objekten of patroanen. Foarmen fan foarmherkenning binnen de gemeente omfetsje: - objektdeteksje fan ôffal; - mannichteôfbylding; en - ôfbyldingsherkenning fan reklamebelesting.Lêst feroare op 5 maart 2026 om 9:40 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk