Deel dit artikel:

25 okt 2021

|

Maatschappij

De future city is een veilige stad en dat kan privacyproof, in lijn met de AVG

De ‘future city’ is veilige en leefbare stad. Waar we met slimme cameratechnologie het verkeer in goede banen leiden, incidenten voorkomen en mensen en eigendommen beschermen. Als we ons zo’n toekomst voorstellen, dient zich de vraag aan: hoe zit het met de privacy? Er wordt vaak gesteld dat de inzet van zulke camera’s privacyonvriendelijk is. Maar is dat ook zo?

Een voorbeeld: VCS Observation zet slimme verkeerscamera’s in voor gemeenten. Onze camera’s bieden gemeenten waardevolle inzichten over het verkeer in de binnenstad. Zo kunnen ze vervoerstromen analyseren om verkeersdrukte te voorspellen, beperken en in goede banen te leiden. Dit is niet in strijd met de AVG en andere privacywetgeving.


Hoe werkt het?

VCS Observation voorziet verkeerscamera’s van software, die gezichten en kentekens automatisch blurt in de livestream (vervagen en permanent onleesbaar maken). Geen verkeersdeelnemer komt herkenbaar in beeld en er worden geen persoonsgegevens verwerkt of opgeslagen. Het werkt 100% anoniem.


Stel, er komt een voetganger, fietser of automobilist in beeld. Dan geven veranderingen van de pixels diens beweging aan. De groepen verkeersdeelnemers creëren ieder een andere pixelverandering. De camera kan ook waarnemen in welke richting de verkeersdeelnemer zich beweegt. De software kan dan over een periode meten wat de vervoerstromen in een gebied zijn. Met deze informatie kan de gemeente een analyse maken van bijvoorbeeld een druk kruispunt.


Slimme algoritmes

Een slimme camera kan dus gezien worden als een sensor die enorme hoeveelheden data genereert en verwerkt. Geavanceerde software breidt de mogelijkheden uit. Met externe applicaties zijn de mogelijkheden bijna ongelimiteerd om informatie uit cameradata te halen. We praten dan over ‘videocontentanalyse’, ofwel ‘VCA’. 

VCA analyseert de cameradata en kan hierin razendsnel zaken herkennen met behulp van slimme algoritmes, op basis van artificial intelligence (kunstmatige intelligentie). Enkele voorbeelden zijn het herkennen van:

soorten verkeersdeelnemers (bijvoorbeeld: fiets, bromfiets, auto, motor, voetganger), rijrichtingen, gedrag en snelheden. 

het gedrag van crowds (mensenmassa’s bij bijvoorbeeld evenementen of op drukke plekken).

het dumpen van afval naast containers. 

wanneer een gebeurtenissenpatroon afwijkt van de norm (bijvoorbeeld detectie van geweld, afgevallen lading, plotselinge verandering van looprichtingen). 


Afwijkend gedrag herkennen

Menselijk gedrag verloopt volgens patronen. Afwijkend gedrag direct identificeren, draagt bij aan veiligheid. Verschillende steden passen dit principe al toe in hun cameratoezicht. De meldkamer krijgt razendsnel een seintje bij afwijkende patronen (zoals rennen of het geluid van brekend glas). Dit maakt cameratoezicht effectiever en (kosten)efficiënter. Ook maakt dit het werk van observanten gerichter en dus 


Gesponsord