Publieke samenvattingen SBIR oproep Artificiële intelligentie voor de publieke diensten

Begin maart 2020 maakt de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland de winnaars bekend die een fase 2 opdracht krijgen.

Aincient B.V.  - Slimmer zoeken in het Stadsarchief Amsterdam dankzij AI

Dankzij Handwritten Text Recognition (HTR) is het binnenkort mogelijk om miljoenen scans van oude handgeschreven teksten uit het Stadsarchief Amsterdam automatisch om te zetten in transcripties. Zoeken in complete teksten is dan mogelijk. Deze explosie aan doorzoekbare data vergt een slimmere zoektechnologie. Daarom heeft het Stadsarchief aan Aincient gevraagd een AI-zoeksysteem te ontwikkelen. Samen met techpartners en de eindgebruiker zal een state-of-the-art-zoeksysteem gecreëerd worden dat ook voor andere instellingen geschikt is. Daarbij gebruiken ze AI-oplossingen op het gebied van Natural Language Processing (NLP). Een eerste pilot met een testset van het archief is onderdeel van het haalbaarheidsonderzoek.

Eco Consult - Groen, Milieu en Management B.V. - Monitoring in Beweging met AI

Eco Consult ontwikkelt een slim camerasysteem om objecten in de openbare ruimte te herkennen, identificeren en opmeten. De kracht van de oplossing is dat het alleen informatie opslaat die relevant is voor de monitoring. Potentieel privacygevoelige beelden verwijdert het systeem automatisch. Het systeem is daardoor snel en een volledige werkdag operationeel inzetbaar. Het zelfstandig opererend AI-camerasysteem maakt trajectmonitoring mogelijk voor de prijs van een smartphone dat eenvoudig op een fiets of veegwagen te plaatsen is. Om de data uit de monitoring in een integrale modulaire cloudoplossing te ontsluiten, werken Eco Consult samen met Devise Analytics.

Nelen & Schuurmans B.V. - Blue Operational prevention service

Door klimaatverandering ontstaan in stedelijke gebieden nieuwe risico's. Extreme neerslag komt vaker voor, met toenemende mate van wateroverlast als gevolg. Wateroverlast wordt optimaal voorkomen door een combinatie van statische en flexibele maatregelen. Het optimaal inzetten van maatregelen is echter een complex vraagstuk met vele afhankelijkheden. Gereedschap voor dit vraagstuk bestaat nog niet. Met de oplossing 'Blue Ops' van Nelen & Schuurmans B.V. kunnen betrokkenen beschikbare middelen doelgerichter inzetten om wateroverlast te voorkomen. De optimale inzet wordt bepaald door real-time informatie over de risico’s met slimme algoritmes te minimaliseren op basis van de beschikbare middelen. Zo krijgt een gebruiker een handelingsperspectief op maat.

Technolution B.V.  - FlowCube

Technolution ontwikkelt een systeem om, met respect voor privacy, het verkeer van fietsers, voertuigen en voetgangers in beeld te krijgen. Dat kan lokaal op kruisingen, maar ook door de gehele stad. Dit doet zij met compacte video/AI modules, de zogenaamde FlowCube. De beeldherkenning in FlowCube detecteert fietsers, auto’s en voetgangers. Van elke fietser en auto communiceert het systeem de objectkarakteristieken naar een centrale module, die door het matchen van objectkarakteristieken de routekeuze en reistijden van auto’s en fietsers real-time kan bepalen. Dit is wereldwijd een uniek concept.

EMRAYS B.V. - Real-time Anomalie Detectie AI

Met PrimiusX wordt een volledig nieuwe aanpak in video-analyse surveillance geïntroduceerd. Het systeem herkent situaties en afwijkingen met menselijke precisie. Mensen herkennen gevaarlijke situaties door een slimme analyse waarin ons brein de volledige context van een situatie razendsnel beoordeelt en conclusies trekt. PrimiusX brengt deze menselijke precisie in video-analyse en zorgt voor zeer accurate detectie, zonder alle valse alarmmeldingen en beperkingen van de huidige systemen. Met PrimiusX voelen burgers zich niet alleen veiliger, maar ook prettiger door de volledige waarborging van privacy. PrimiusX is een product van EMRAYS B.V.

Oddity.ai - AI voor Publieke Veiligheid

Er is nog veel te winnen op het gebied van cameratoezicht in Nederland. In de huidige situatie worden camerabeelden veelal achteraf gebruikt om onderzoek te doen naar incidenten op straat. Oddity.ai ontwikkelde een deep learning algoritme dat real-time alarmen afgeeft wanneer geweld plaatsvindt. Oddity.ai analyseert live videobeelden zonder gezichtsherkenning of andere vormen van tracking. De meldkamer bepaalt wat er gebeurt met de alarmen die Oddity.ai afgeeft. Met het algoritme kunnen incidenten snel worden gedeëscaleerd of zelfs worden voorkomen. Het systeem kan gekoppeld worden aan bestaande videomanagementsystemen en cameratoezicht-infrastructuur.

Sioux LIME - Essentialia Lezen In Zekere Aktes

De bedrijfsvoering van vele (semi-)publieke partijen maakt gebruik van informatie uit allerlei aktes. Voor een efficiënter gebruik van de aktes zijn deze inmiddels grotendeels gedigitaliseerd. De eerste stappen zijn daarbij het eenvoudigweg scannen van de documenten en het lezen van de tekst om tot een tekstbestand te komen. Voor een verdere efficiëntiewinst is de huidige state-of-the-art om automatisch de inhoud van het document te classificeren en uit het tekstdocument de waardevolle informatie te halen. In dit project zal Sioux LIME de haalbaarheid bestuderen om met Machine Learning kadastrale aktes te classificeren naar de rechtsfeiten die erin vermeld staan en de essentiële gegevens uit te lezen.

PWC - Bestrijding van Online Kindermisbruik

In het SBIR-project Bestrijding Online Kindermisbruik wordt vastgesteld of het mogelijk is om een AI-model te maken en te implementeren dat illegale content (images) herkent zodat deze content verwijderd kan worden van het internet. Het is complex om dit model te maken omdat illegale content niet mag worden bewaard. Dit bemoeilijkt het trainen van het model. Het AI-model wordt daarom in lagen opgebouwd, waarbij elke laag een geavanceerd model is (convolutional neural network). Dit moet de trainingstijd van het model verminderen en maakt het model minder kwetsbaar voor aanpassingen van de content.

ZiuZ - Video Ontleding en Inhoud Classificatie met Intelligentie

ZiuZ ontwikkelt een software tool voor het ontleden van videomateriaal en het classificeren van de inhoud daarvan met behulp van artificiële intelligentie. Deze tool heeft de werktitel 'VOICI' meegekregen en is specifiek bedoeld voor het gebruik door politierechercheurs en hotline-analisten bij het bestrijden van online seksueel kindermisbruik. Eén van de betekenissen van het Franse woord voici is: 'zie hier'. En dat is ook precies wat ZiuZ nastreeft: met deze tool kunnen grote hoeveelheden video’s automatisch worden verwerkt. Daarna wijst het de gebruiker op de shots waarin zich mogelijk illegaal en belastend materiaal bevindt, dat zo bijdraagt aan het oplossen van een misdaad.

Fileradar B.V. - Verplaatsbare Verkeersvoorspeller

Het doel van dit project is het ontwikkelen van een nieuw type verkeersvoorspeller, gebaseerd op AI, die tot ongeveer 1 uur vooruit de verkeerstoestand kan voorspellen. De nieuw te ontwikkelen AI wordt nauwkeuriger, flexibeler en schaalbaarder dan bestaande reistijdvoorspellers, vooral rond niet-reguliere situaties (ongelukken, evenementen, slecht weer, enzovoorts). De AI dient 'verplaatsbaar' te zijn. Dit betekent dat het model niet voor elke locatie apart getraind hoeft te worden, maar dat het data uit verschillende regio's combineert tot één gezamenlijke trainingsdataset. Hierdoor is het model makkelijk en snel toepasbaar en toekomstbestendig voor veranderingen in de weginfrastructuur. De te ontwikkelen AI draagt op 2 duidelijke manieren bij aan publieke dienstverlening van wegbeheerders: door beter informeren en efficiënter sturen.

ViNotion - Detectie van agressie, paniek en abnormaal gedrag met slimme camera’s

In het publieke domein hangen ruim 200.000 camera's die bijna allemaal niet actief worden uitgekeken. In dit project ontwikkelt ViNotion AI techniek die het gedrag van personen analyseert en vroegtijdig paniek, agressie en afwijkend gedrag herkent. Hiermee kan in grote publieke ruimten zoals op stations, vliegvelden, in stadscentra en uitgaanscentra vroegtijdig signalering worden gegeven, zodat beveiliging en hulpverlening veel sneller zijn in te schakelen. De snellere en efficiëntere inzet van personeel reduceert de impact bij incidenten op publiek en omgeving.

Readar B.V. - Mutatiesignalering met behulp van AI

Readar is gespecialiseerd in het verwerken van luchtfoto's tot informatieproducten. Ze maakt hiervoor gebruik van een combinatie van remote sensing en Machine Learning. Tijdens fase 1 van deze SBIR onderzoekt Readar of zij een mutatiesignalering op luchtfoto’s kan ontwikkelen. Doel is om hiermee kaartmateriaal zoals de BAG en BGT effectiever actueel te houden. Momenteel kent dit proces veel handwerk. Met behulp van AI verwacht het bedrijf het handmatig opsporen van de mutaties te kunnen automatiseren.

Vialis B.V. - Realtime incidentdetectie

Doordat de overheid zich verplicht heeft tot het verbeteren van de kwaliteit van publieke data, is stedelijke verkeersdata vaker realtime beschikbaar. Voor klanten van Vialis is realtime inzicht in eventuele verstoringen in de verkeersafwikkeling van belang, zodat zij op tijd kunnen ingrijpen door de inzet van maatregelen en hulpdiensten. Op dit moment is een verstoring in de verkeersafwikkeling voor reizigers en wegbeheerder pas zichtbaar wanneer de congestie tot een file is uitgegroeid en de reistijd is opgelopen. Vialis wil dit moment voor zijn om verkeersproblemen in de kiem te kunnen smoren.

HKV Lijn in water B.V. - HKV Eye

Met HKVEYE ('een nieuw organisme op de dijk') ontwikkelt HKV Lijn in water extra ogen om dijken beter en makkelijker te inspecteren. HKVEYE kijkt gedetailleerd naar de staat van de dijk. Denk hierbij aan herkenning van scheuren door droogte, beschadiging van grasbekleding als gevolg van extreem weer en risico's op piping. Deze manier van informatie inwinnen voor deze doeleinden is volledig nieuw en nog niet eerder toegepast binnen de watersector. HKVEYE wordt een nieuw organisme op de dijk. Dit sluit aan op het ecosysteem van de toekomst, waarbij techniek en natuur steeds meer symbiotisch samen zullen leven.

Aurea Imaging / Pegasus Geospatial Consulting B.V. - Aerial Inspection Drones

Aurea Imaging wil beeldanalyse technologie ontwikkelen voor drones/Unmanned Aerial Vehicles (UAV’s) om deze in de agrarische sector in te zetten bij het detecteren van afwijkingen. Deze afwijkingen kunnen duiden op schadelijke organismen. In een proeftuin van de Nederlandse Voedsel en Waren Autoriteit (NVWA) onderzoeken we de haalbaarheid van deze technologie. De detectie van deze afwijkingen met behulp van AI heeft 3 doelen:

• Een efficiënter gebruik van middelen voor inspectie (inspectie, lab, inzet van materieel),
• Het verbeteren van inspectiemethoden van Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit,
• Te komen tot hogere voedselveiligheid door betere controles.

Cyber Peacekeeping Forces - AIDA: AI Disaster Advisor

Na een incident komt een enorme informatiestroom op gang die relevant is voor de behandeling hiervan, via bijvoorbeeld Facebook, X en diverse andere publieke en niet-publieke bronnen. In de meldkamer is het niet mogelijk al deze data te verzamelen, te valideren en/of te beoordelen op relevantie.

Deze informatieparadox hindert de behandeling van crisissituaties in meldkamers, wat hulpverlening negatief beïnvloedt en mensenlevens in gevaar brengt. AIDA (Artificial Intelligence Disaster Advisor) combineert Big Data, Data Science en Data Streaming en voedt alle hulpdiensten in een crisissituatie snel met relevante informatie, waardoor zij beter in staat zijn mensenlevens te redden en te beschermen.

Ciphix - AI Crime Prediction

AICrimePrediction (AICP) is een haalbaarheidstudie van de Politie Amsterdam en Ciphix. Hierbij wordt onderzocht of de historische data van de meldkamer (type, tijd, locatie), gecombineerd met de real time meldingen door middel van AI, met een grote nauwkeurigheid de risico op misdaad en terrorisme kan voorspellen.

CentERdata - Smart Street Scan richt gemeentelijke diensten echt anders in

Het schoonhouden van de publieke ruimte is een belangrijke kerntaak voor gemeentes. Geavanceerde technologie op het gebied van AI kan daarbij helpen. Met Smart Street Scan wil CentERdata de openbare ruimte automatisch scannen met sensor- en cameratechnologie. Zodoende wordt zwerfvuil via image recognition snel geïdentificeerd, geclassificeerd en geregistreerd. Hiermee kan de dienstverlening van de vuilophaaldienst vervolgens vergaand worden gestroomlijnd, bijvoorbeeld door veegroutes te optimaliseren. Ook kan op plekken waar veel zwerfvuil wordt aangetroffen, gericht worden gekeken naar manieren om bijvoorbeeld het gedrag van mensen te veranderen. Het uiteindelijke doel: de stad slimmer, efficiënter en goedkoper schoonmaken.

Milvum B.V. - Ondermijning aanpakken met behulp van AI

Inmiddels maken meer dan 300 professionals gebruik van het platform 'Meld een Vermoeden' van digitaal transformatiebureau Milvum. Met een mobiele app en webportal kan Milvum vermoedens van ondermijning - zoals illegale prostitutie of drugsproductie - rechtstreeks doorgeven aan de juiste mensen bij de gemeente. Zo raakt waardevolle informatie niet meer verloren door afwezige of slechte communicatie tussen gemeente en ketenpartners in het veiligheidsdomein. De toevoeging van AI-functionaliteit (bijvoorbeeld big data analyse) zal het platform nog een stap verder brengen; bijvoorbeeld door ondermijnende criminaliteit beter te identificeren, categoriseren en prioriteren. Het resultaat: een nog effectievere strijd tegen ondermijning en fraude.

Spraaklab B.V. - Speaker Tracking in Tijd en Ruimte

Bij sommige politieonderzoeken maakt men langdurig meerkanaals audio-opnames. Om gesprekken van subjecten te kunnen vinden, moet de politie alle opnames volledig beluisteren: een erg tijdrovende klus waarbij het onvermijdelijk is dat de politie ook gesprekken beluistert van personen die niets met het onderzoek te maken hebben. Spraaklab gaat daarom AI-technologie ontwikkelen dat de spraak van de verschillende sprekers voor het merendeel uit elkaar kan halen en kan labelen. De politie kan hierdoor efficiënter en met hogere kwaliteit werken, terwijl er minder vaak andere gesprekken dan die van het subject beluisterd hoeven te worden. Hierdoor is de privacy van burgers beter gewaarborgd.