Digitaal Schouwen van de Buitenruimte (POC)

Naastplaatsingen en zwerfafval leggen we vast met beelden. Van deze beelden maken we informatie om het schoonniveau te meten en objecten te monitoren. Het doel is een betere onderhoudsplanning.

Laatst gewijzigd op 5 september 2024 om 12:18 | Publicatiestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Overige algoritmes
Impacttoetsen
DPIA
Status
In gebruik

Algemene informatie

Thema

  • Economie
  • Ruimte en infrastructuur
  • Natuur en milieu

Begindatum

03-2022

Einddatum

04-2022

Contactgegevens

algoritmeexpert@rotterdam.nl

Link naar publiekspagina

https://algoritmeregister.rotterdam.nl

Link naar bronregistratie

https://algoritmeregister.rotterdam.nl/p/Onzealgoritmes/53761720551965841

Verantwoord gebruik

Doel en impact

DOEL: 1. Het digitaal vastleggen van de buitenruimte in camerabeelden, panoramabeelden en 3D puntwolken door een (externe) partij. 2. Het automatisch verwerken van deze digitale vastlegging tot bruikbare informatie door Stadsbeheer of een externe partij. 3. Het digitaal vastleggen van de buitenruimte door Stadsbeheer van assets, (zwerf)afval en naastplaatsingen.
IMPACT: Doel is om de objecten en zwerfafval in de buitenruimte te herkennen en te koppelen aan een onderhoudsplanning. We willen proactief handelen op verstoringen in de buitenruimte en onze medewerkers zo efficiënt mogelijk inzetten.

Afwegingen

De schouw doen we nu vaak handmatig en is een momentopname. Ook de panoramafoto's winnen we maar één keer per jaar in. Om het ritme van de stad te volgen moet informatie sneller en vaker beschikbaar zijn, zodat we proactief op verstoringen kunnen reageren.

Menselijke tussenkomst

De informatie wordt zichtbaar in een applicatie die door een collega kan worden geraadpleegd.

Risicobeheer

Veld niet ingevuld.

Wettelijke basis

Artikel 108 Gemeentewet jo artikel 6:162 BW jo 6:174 BW jo artikel 6, lid 1, sub e AVG

Impacttoetsen

Data Protection Impact Asssesment (DPIA)

Werking

Gegevens

Veld niet ingevuld.

Technische werking

Naastplaatsingen, (zwerf)afval en objecten in de buitenruimte leggen we digitaal vast met camerabeelden, panoramabeelden en 3D puntwolken. We verwerken deze data automatisch tot bruikbare informatie om het schoonniveau te meten in de stad, of om onze objecten (bestrating, groen, bomen en dergelijke) te monitoren. Het doel is het verbeteren van onze onderhoudsplanning

Leverancier

Advanced Analytics

Soortgelijke algoritmebeschrijvingen

  • Om op de juiste manier te bepalen wanneer en waar afval uit containers opgehaald dient te worden, borgen we dat er relatief weinig afval in de openbare ruimte zichtbaar is en dragen we bij aan een schonere stad.

    Laatst gewijzigd op 12 juli 2024 om 10:01 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Impactvolle algoritmes
    Impacttoetsen
    DPIA, ...
    Status
    In gebruik
  • Om op de juiste manier te bepalen wat voor soorten straatafval er in de stad en waar dit het geval is, kunnen we beter en gerichter afval inzamelen. Daarmee borgen we dat er relatief weinig afval in de openbare ruimte zichtbaar is en dragen we bij aan een schonere stad.

    Laatst gewijzigd op 12 juli 2024 om 10:00 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Impactvolle algoritmes
    Impacttoetsen
    DPIA, ...
    Status
    In gebruik
  • Data-analyse voor de evaluatie van de noodzaak om op een specifieke locatie cameratoezicht toe te passen om de openbare orde te handhaven.

    Laatst gewijzigd op 18 november 2024 om 16:20 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Impactvolle algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik
  • Door middel van AI worden luchtfoto's geanalyseerd op veranderingen in de buitenruimte aan panden. Op deze manier kunnen veranderingen makkelijker herkend worden en opgenomen worden in gemeentelijke administraties.

    Laatst gewijzigd op 8 januari 2025 om 11:23 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Overige algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik
  • Dit algoritme heeft een laag impact. Op 4 maart 2020 liet de gemeente Amsterdam in haar datalab aan een grote groep belangstellenden zien hoe ze momenteel bij plaatsingen via rijdende camera’s kan registreren.

    Laatst gewijzigd op 26 november 2024 om 15:30 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Impactvolle algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    Buiten gebruik