Onderzoekers van de Hogeschool van Amsterdam (HvA) onderzochten of en zo ja hoe beeldherkenningssoftware ingezet kan worden om betrouwbare tellingen te doen over aantallen taxi’s en/of passagiers op taxistandplaatsen.
De gemeente Amsterdam wil steeds meer taxistandplaatsen ‘schoner’ maken door elektrificering. Hoe kan de laadinfrastructuur in de stad het groeiende aantal schone taxi’s bedienen op de taxistandplaatsen? Het automatiseren van tellingen op laadplekken en taxistandplaatsen met behulp van beeldherkenningsalgoritmes kan een belangrijke rol spelen bij het beantwoorden van deze beleidsvraag.
Het onderzoek van de HvA wijst uit dat voor het analyseren van taxistandplaatsen in een complexe stadsomgeving geautomatiseerde beeldherkenning inderdaad bruikbaar is binnen de algemene privacyvoorwaarden. Wat al goed gaat, is het herkennen van objecten en het tellingen van situaties (interacties). Contextduiding (wachtende taxi’s, instappende passagiers) is omgevingsspecifiek met extra training mogelijk, maar vraagt om locatiespecifieke inrichting en training van het algoritme. Complexe stedelijke omgevingen (drukte, licht, weersomstandigheden) verstoren de betrouwbaarheid. Bij een overzichtelijke casus waarbij onverwachte gebeurtenissen zeldzaam zijn, kan de huidige state-of-the-art goed en betrouwbaar toegepast worden.
Lees de beleidssamenvatting met aanbevelingen (PDF) en het totale eindrapport (PDF).
Meer informatie op de projectpagina.