Genomineerd Innovatieprijs: Live meten van fietsreistijden met Deep Learning

  • Soort:Nieuws Tour de Force
  • Datum:28-05-2018

Recall4Bikes is een camerasysteem dat specifieke fietsers herkent aan de hand van ‘deep learning&'.&


  • Door dergelijke camera’s op meerdere punten op te hangen, kunnen betrouwbaar reistijden worden bepaald en fietsdata worden verzameld. Een belangrijk aspect van het systeem is 'privacy by design'. Videobeelden worden niet opgeslagen en verlaten het lokale camerasysteem niet. Het systeem communiceert alleen digitale profielen van passerende fietsers, die niet toepasbaar zijn voor individuele persoonsherkenning. Door te meten wanneer de reistijd langer wordt, kunnen verkeersregelingen ervoor zorgen dat de doorstroming voor fietsers verbetert. Ook kunnen op de Fiets-DRIP alternatieve routes geadviseerd worden. Door de reistijd voor auto's en fietsers samen te tonen worden automobilisten verleid tot fietsgebruik. Het systeem wordt op dit moment door het bedrijf Technolution in de praktijk getest in Rotterdam.

    De jury: Alleen met adequate fietsdata is fietsbeleid stevig te onderbouwen. Wat dat betreft staan de ontwikkelingen nog in de kinderschoenen. Er lopen de nodige initiatieven, maar die zijn meestal nog verre van volmaakt. Eén van de belemmeringen waar men tegenaan loopt is dat de huidige privacywetgeving beperkingen oplegt aan het detailniveau van de verzamelde data. Recall4Bikes lijkt daarvoor een oplossing te hebben gevonden. Het verenigt de voordelen van de detectielus en de tracking-app, zonder storingsgevoelig apparatuur te hoeven installeren en zonder inbreuk te maken op de privacy. De jury is benieuwd naar de praktijkervaringen.

Relevantie

Terug naar 'Kennisbank'
Submenu openen

Live meten van fietsreistijden met Deep Learning-tdf

No data found
Scroll naar boven