Machine visie voor Rijgedrag-detectie
Ontwikkeling van een geavanceerd machine vision algoritme dat rijgedrag in real-time analyseert en detecteert voor verbeterde verkeersveiligheid.
De Uitdaging
Detecte had de visie om rijgedrag te monitoren en analyseren om de verkeersveiligheid te verbeteren. De uitdaging was om een systeem te ontwikkelen dat betrouwbaar functioneert onder verschillende omstandigheden en real-time analyse mogelijk maakt.
Real-time Analyse
Directe verwerking van beeldmateriaal voor onmiddellijke detectie van rijgedrag.
Robuuste Detectie
Betrouwbaar functioneren onder diverse weers- en lichtomstandigheden.
Hoge Nauwkeurigheid
Minimaliseren van false positives bij het detecteren van relevant rijgedrag.
Schaalbaarheid
Uitbreidbaar voor verschillende voertuigtypes en scenario's.
Onze Aanpak
Data Verzameling & Voorbereiding
We begonnen met het verzamelen en annoteren van een uitgebreide dataset van rijgedrag onder verschillende omstandigheden. Deze data vormde de basis voor het trainen van ons custom model.
Model Ontwikkeling
We ontwikkelden een custom deep learning model specifiek getraind op rijgedrag-herkenning. Het model combineert computer vision voor real-time beeldanalyse, object detectie en anomalie-detectie voor onveilig rijgedrag.
Optimalisatie & Training
Het model werd geoptimaliseerd voor maximale performance:
- Snelheid & Nauwkeurigheid: Real-time verwerking met minimale false positives
- Robuustheid & Efficiëntie: Betrouwbaar werken onder diverse omstandigheden met lage hardware-vereisten
Integratie & Deployment
We integreerden het algoritme in de Detecte-infrastructuur met:
- Naadloze integratie in de Detecte app voor directe beschikbaarheid
- Dashboard met monitoring, rapportage en automatische alerts
"Met het algoritme van Nunki zijn we in staat om gevaarlijk rijgedrag te detecteren en de verkeersveiligheid significant te verbeteren."
Technische Implementatie
Het machine vision algoritme maakt gebruik van state-of-the-art technologieën:
- Deep Learning frameworks voor neural network architectuur
- Computer Vision libraries voor beeldverwerking
- Edge computing voor real-time performance
- Cloud infrastructure voor data-opslag en training
Impact & Resultaten
Het algoritme stelt Detecte in staat om verkeersveiligheid significant te verbeteren:
Vroege Detectie
Identificatie van risicovol gedrag voordat incidenten plaatsvinden
Data-gedreven Inzichten
Actionable insights voor wegbeheerders en beleidsmakers
Preventieve Maatregelen
Proactieve interventies gebaseerd op real-time data
Objectieve Metingen
Betrouwbare, consistente analyse van rijgedrag