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.
Ofbyldingsherkenning Image matching: Earder behannele skea
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
- Rjocht
- Natuer en miljeu
Begjindatum
Kontaktgegevens
Link nei publykspagina
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
In skeaekspert moat in hânmjittich test útfiere om te bepalen oft skea earder behannele is. In saakkundige docht dat troch foto's út in skeamelding te fergelykjen mei foto's út âlde meldingen. It beoardieljen oft skea earder behannele is, is in tiidslinend en flaterfol proses. It Ynstitút foar Mynbouwskea Grins (hjirnei: IMG) hat dêrom in algoritme ûntwikkele om de saakkundige yn dit proses te stypjen.
Doel: it algoritme stipet in skea-ekspert by de fraach oft in skea earder beoardiele is troch de IMG of syn foargongers, lykas de Nederlandse Aardolie Maatschappij of it Centrum voor Safe Living. Neffens kêst 2 lid 4 fan de Tydlike Grinslanner Wet is it Ynstitút wetlik net foech om skea te beoardieljen as dy skea earder ôfhannele is.
Impact: It algoritme fertelt in saakkundige oft de nij opnommen skea oerienkomt mei skea al bekend by it Ynstitút. It algoritme kombinearret gjin persoanlike skaaimerken, aspekten en/of omstannichheden fan jo as persoan om ta in beoardieling te kommen. Allinich skea werjûn yn 'e foto's sil wurde fergelike.
Afwagings
It beoardieljen oft skea earder behannele is, is in tiidslinend en flaterfol proses. Skea-eksperts moatte faak troch PDF's fan mear as 100 siden mei skearapporten gean om te kontrolearjen oft skea earder behannele is. It algoritme fersnelt dit proses signifikant en ferbetteret sadwaande de behanneling fan claims.
Minskele tuskenkomst
Op grûn fan in ynfierfoto fan skea produseart it algoritme in list mei de tsien meast oerienkommende foto's. Under gjin omstannichheden sil it algoritme de meast ferlykbere foto selektearje. It algoritme stipet allinich de ekspert by de seleksje fan 'e foto's dy't wurde beoardiele. De saakkundige beslút sels oft der sprake is fan in earder behannele skea.
Risikobehear
Op dit algoritme wurdt op it stuit in DPIA (in privacyrisiko-analyse) útfierd. Sadree't de risiko's bekend binne, wurde se opnommen yn dit register. De maatregels dy't de risiko's fan it brûken fan dit algoritme ferminderje, wurde ek opnommen yn dit register.
Wettlike basis
Kêst 2 lid 4 Tydlike Wet Grins:
It Ynstitút is net autorisearre om in oanfraach foar skeafergoeding te behanneljen as it giet om skea dêr't:
- a. Foar 31. mars 2017, 12.00 oere is in skeamelding of claim yntsjinne by it Sintrum foar Safe Wenen of de eksploitant;
- b. In skikking oerienkomst is sletten troch de operator mei it slachtoffer of syn fertsjintwurdiger;
- c. It slachtoffer of syn fertsjintwurdiger ûnderhannelet mei de operator mei it doel om kompensaasje foar de skea te berikken;
- d. In eask is yntsjinne yn 'e boargerlike rjochtbank, útsein as de claim yn' e boargerlike rjochtbank wurdt ynlutsen troch de oanfreger mei de ynstimming fan 'e fertochte; of
- e. De boargerlike rjochtbank hat útspraak makke oer it rjocht op en de omfang fan fergoeding foar de skea.
Links nei wettlike basis
Taljochting op impacttoetsen
In gegevensbeskerming Impact Analysis (in privacyrisiko-analyse) wurdt útfierd.
Wurking
Gegevens
Skeameldings (benammen foto's fan skea oan wenten)
Technyske wurking
It algoritme is ûntwikkele troch de IMG. Dit waard dien op in Microsoft Azure-ynfrastruktuer. Python iepen boarne pakketten (ynklusyf Tensorflow en PyTorch) waarden brûkt om de selslearkapasiteit te foarmjen. Deep learning modellen waarden brûkt foar it model. In inkele testdataset waard brûkt tidens ûntwikkeling, mar it model leart yn produksje fan feedback fan saakkundigen fan claims.
Leveransier
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
- 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
- De direksje Tafersjoch en Hanthavening Iepenbiere Romte hat it Computer Vision Team fan 'e gemeente Amsterdam opdracht jûn om te ûndersykjen hoe't objektherkenning kin helpe om te foarkommen dat kwetsbere brêgen en kaaimuorren ynstoarte troch swiere objekten dy't derop pleatst wurde.Lêst feroare op 10 septimber 2025 om 13:40 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, De Etyske Folder, IAMA
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme bepaalt, basearre op ynlêzen gegevens en antwurden jûn troch de oanfreger, oft de oanfreger yn oanmerking komt foar ien fan 'e foardielen dy't moatte wurde oanfrege.Lêst feroare op 24 juny 2024 om 7:02 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- Yn steat wêze om e-faktueren te ûntfangen en se automatysk te ferwurkjenLêst feroare op 17 oktober 2025 om 9:25 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk