Public Eye

Amsterdam is een drukke stad. Dit kan soms leiden tot verkeersonveilige situaties. Door data te verzamelen over de aantallen voetgangers is het mogelijk om maatregelen te treffen, waardoor de drukte in goede banen geleid kan worden. Hierdoor blijft de stad comfortabel, bereikbaar en verkeersveilig. Als een situatie door te grote drukte onveilig wordt, kan de gemeente ingrijpen. Dit gebeurt bijvoorbeeld door digitale informatieborden te plaatsen, zodat mensen weten welke routes ze moeten nemen. Of er wordt éénrichtingsverkeer ingesteld. Met het crowdmo...

Aan de hand van de trainingsdata wordt de kwaliteit en nauwkeurigheid van het algoritme periodiek geëvalueerd door een klein aantal medewerkers van de gemeente die toestemming hebben om de beelden te bekijken. Zij bekijken of het algoritme terecht mensen herkent als mensen.

Met trainingsdata 'leert' het algoritme hoeveel mensen een afbeelding bevat. In deze dataset hebben we handmatig aangegeven (ofwel "geannoteerd") waar in het beeld de hoofden van mensen aanwezig zijn. Deze annotaties zijn in verschillende fases opgesteld, dat wil zeggen dat elke annotatie een- of meerdere keren is gecontroleerd en zo nodig aangepast. Zo hebben we de kans op fouten bij het annoteren zo klein mogelijk gemaakt. Doel is om te meten hoe druk het is, niet wie op de beelden staan. Er is maar een beperk...