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.

Fideo-analyse-ark

Mei dizze ark kinne jo grutte hoemannichten fideobylden, lykas fan tafersjochkamera's, fluch sykje nei bewegende objekten en spesifike bewegingen. Dit helpt jo om fideobylden op in doelgerichte manier te sykjen sûnder alles manuell te hoegen te besjen.

Lêst feroare op 15 desimber 2025 om 16:28 | Publikaasjestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Heechrisiko AI-systeem
Impacttoetsen
Fjild net ynfierd.
Status
Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Iepenbiere oarder en feilichheid

Begjindatum

2018-01

Kontaktgegevens

https://www.politie.nl/

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

Briefcam makket fluggere sykaksjes mooglik troch grutte hoemannichten fideobylden. Normaal soene meiwurkers oeren oan fideobylden besjen moatte om in spesifike persoan, auto of barren te finen. Briefcam herkent automatysk spesifike soarten objekten en bewegingen, lykas minsken en auto's. Sykfilters meitsje rjochte sykaksjes binnen de bylden mooglik.

Omdat net elke ôfbylding mei de hân besjoen hoecht te wurden, kin de meiwurker fluch in earste seleksje meitsje fan wat se sykje. Dit besparret tiid yn it ûndersyk.

Afwagings

It foardiel fan Briefcam is de tiid dy't it besparret by it besjen fan grutte hoemannichten fideomateriaal. In neidiel is dat it algoritme soms objekten ferkeard identifisearret of mist. Dêrom wurde de resultaten dy't Briefcam werjout altyd kontrolearre troch meiwurkers.

Minskele tuskenkomst

De filters en sykaksjes wurde konfigurearre troch de meiwurker. De resultaten dy't Briefcam werjout, wurde altyd beoardiele en evaluearre troch in minske. It algoritme makket gjin besluten; it is gewoan in ark foar it sykjen troch fideobylden.

Risikobehear

Briefcam is in ark foar it besjen fan fideobylden tidens ûndersiken. Sawol de applikaasje as de fideobylden binne allinich tagonklik foar autorisearre plysjeminsken.

Wettlike basis

Artikel 3 Plysjewet: hanthavenjen fan wet en oarder en bystân

Links nei wettlike basis

  • Wpg article 3: https://wetten.overheid.nl/BWBR0031788/2025-07-01/#Hoofdstuk2_Paragraaf2.1_Artikel3
  • Code of Criminal Procedure articles 126g and 126o: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0001903&boek=Eerste&titeldeel=IVA&afdeling=Eerste&artikel=126g&z=2019-06-01&g=2019-06-01

Wurking

Gegevens

Fjild net ynfierd.

Technyske wurking

Briefcam brûkt tûke technology neamd Convolutional Neural Networks om fideo's te analysearjen en objekten dêryn te werkennen. Dit binne saneamde Deep Learning-modellen dy't faak brûkt wurde om objekten yn foto's en fideo's te werkennen.

It systeem lit jo bewegende objekten yn fideo's werkenne en filterje. Earst wurde alle bewegende objekten yn 'e fideo fûn en yndeksearre op type, kleur, grutte en beweging, ûnder oare. Mei help fan kombineare syktermen (bygelyks persoanen (manlik/froulik/bern), kleantype en -kleur, autotype en -kleur, en rjochting fan beweging) wurde dizze objekten op in brûkerfreonlike manier werjûn.

Dit makket it mooglik om grutte hoemannichten ôfbyldings yn koarte tiid te besjen en har ynhâld te beoardieljen.

Foarbyld fan in kombineare filter (syk)fraach: In persoan op in fyts, mei in giele (rein)jas ​​oan, dy't fluch fan lofts nei rjochts fytst. Sadree't Briefcam it heule erkennings- en yndeksearringsproses foltôge hat, wurde minsken dy't oerienkomme mei de oantsjutte kritearia hast fuortendaliks werjûn.

Leveransier

www.briefcam.com

Soartgelikense algoritme beskriuwingen

  • Mei help fan masine-learmodellen yn kombinaasje mei loftfoto's of satellytfoto's en kaartmateriaal wurde B-farwegen beoardiele om te bepalen oft se fan fegetaasje skjinmakke binne.

    Lêst feroare op 30 july 2024 om 5:38 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Ympaktfolle algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Wylst tradisjonele ferkearsljochten deteksjelussen (sensoren yn 'e dyk) brûke om de oanwêzigens fan ferkear te detektearjen, brûke tûke ferkearsljochten ek apps om it type en de hoemannichte fan naderjend ferkear te detektearjen. Hjirmei kinne ferkearsljochten naderjend ferkear earder detektearje en sa bepale hoe lang it ljocht grien bliuwt.

    Lêst feroare op 1 april 2025 om 9:35 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Heechrisiko AI-systeem
    Impacttoetsen
    DPIA
    Status
    Yn gebrûk
  • Dit systeem helpt it Keninklik Nederlânsk Meteorologysk Ynstitút (KNMI) by it meitsjen en publisearjen fan de deistige waarfoarsizzing foar Nederlân en de BES-eilannen (Bonaire, Sint Eustatius en Saba). Mei dizze foarsizzing ynformearje wy it publyk oer it waar fan hjoed en de kommende dagen. Wy warskôgje ek by gefaarlik of ekstreem waar. Dit stelt elkenien (boargers en bedriuwen) yn steat om har goed ta te rieden en feilich te hanneljen.

    Lêst feroare op 1 oktober 2025 om 7:43 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • De automatyske tawizing fan in basisparkearfergunning as oan alle betingsten foldien is. In beslút wurdt automatysk nommen fia in beslútbeam. Beswieren wurde altyd behannele troch in meiwurker. Fergunningen dy't net fia in ienfâldige beslútbeam ferliend wurde kinne, binne net opnommen yn dit proses.

    Lêst feroare op 31 oktober 2025 om 13:34 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Ympaktfolle algoritmes
    Impacttoetsen
    Uthiek, DPIA
    Status
    Yn gebrûk
  • Iemand mei skulden kin te krijen hawwe mei beslach op syn ynkommen. Der moat lykwols altyd in minimumbedrach oerbliuwe om fan te libjen. Dit wurdt it beslachfrije bedrach neamd. It algoritme (dat bestiet út in set berekkeningsregels) helpt om it beslachfrije bedrach fan 'e skuldenaar sa automatysk mooglik te berekkenjen.

    Lêst feroare op 9 septimber 2025 om 10:08 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Ympaktfolle algoritmes
    Impacttoetsen
    DPIA
    Status
    Yn gebrûk