INTELLIGENTE VOETGANGER

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "INTELLIGENTE VOETGANGER"

Transcriptie

1 INTELLIGENTE VOETGANGER DETECTIE SYSTEMEN: DE OPLOSSING VOOR MENSELIJKE ONOPLETTENDHEID? ABSTRACT Jaarlijks komen wereldwijd duizenden voetgangers om het leven in het verkeer. Levens die gespaard kunnen worden door simpelweg op te letten in het verkeer. Kunnen intelligente voetganger detectie systemen hiervoor een oplossing bieden? In dit artikel zal ik drie veel gebruikte technieken (video camera, radar en laser) beschrijven die gebruikt worden in dit soort systemen en zal ik mijn mening hierover geven. Door technieken te combineren kan de nauwkeurigheid voor voetganger detectie wellicht verhoogt worden. En wat wordt er van een intelligent systeem verwacht, ingrijpen of alleen waarschuwen? SEMINAR CRITICAL THINKING 2013 THOM BOEKEL TBL600

2 INHOUDSOPGAVE 1. Introductie 3 2. Literatuursamenvatting 4 3. Literatuurbespreking 7 4. Conclusie Literatuurlijst 11 2

3 1. INTRODUCTIE Tegenwoordig worden steeds meer auto s uitgerust met systemen om voetgangers in het verkeer op te merken. Toen mijn vader laatst een proefrit aan het maken was met een auto die uitgerust was met een dergelijk systeem, vroeg hij of ik voor de auto wilde gaan staan terwijl hij met 50 km/u op me af kwam rijden om te testen of het systeem ook echt werkt, besloot ik hier van af te zien en mij eerst eens in deze techniek te verdiepen. Ik ben artikelen gaan lezen die ingaan op de meest gebruikte technieken in deze intelligente systemen en het nut ervan. Jaarlijks komen wereldwijd meer dan voetgangers om het leven in het verkeer. De oorzaak van dit soort ongevallen ligt meestal bij de menselijke aard. Zowel voetgangers als automobilisten letten soms gewoon niet op in het verkeer. Een voetganger bijvoorbeeld heeft soms de neiging zomaar de weg over te steken zonder op te letten. Automobilisten daarentegen zijn soms met heel andere dingen bezig zoals bijvoorbeeld telefoneren. Dit soort ongevallen zijn dus eigenlijk te voorkomen door gewoon alert te zijn in het verkeer. Helaas zijn mensen af en toe afgeleid waardoor dit gebeurt. De vraag is of er intelligente systemen zijn die de automobilist kunnen assisteren in het detecteren van voetgangers. En of dit soort systemen in het ergste geval zelf kunnen ingrijpen. De reden dat dit onderzoeksgebied zowel erg interessant als complex is komt door het feit dat het gedrag van voetgangers erg moeilijk is te voorspellen doordat zij onvoorspelbaar zijn in het verkeer. Er zijn ontzettend veel artikelen geschreven die een mogelijke aanpak geven om dit probleem op te lossen. Ik heb drie artikelen gelezen die mij meer inzicht hebben gegeven over de beschikbare techniek, waarom dit probleem zo moeilijk is en mogelijke oplossingen. In dit artikel zal ik mijn mening geven over wat mij het beste lijkt om in de toekomst dit probleem op te lossen. Allereerst zal ik Samenvatting literatuur een samenvatting geven van de gelezen literatuur. Aan de hand van de gelezen artikelen zal ik in Literatuurbespreking een kritische houding aannemen ten opzichte van de artikelen, eventuele verbanden en zal ik mijn mening geven. Daarna volgt de conclusie en eindig ik dit artikel met de literatuurlijst en referenties. Ik hoop de lezer een idee te geven over het nut van intelligente voetganger detectie systemen en naar mijn mening de beste manier om dit te bereiken. 3

4 2. LITERATUURSAMENVATTING In deze sectie staan de samenvattingen van de drie artikelen die ik heb gelezen. In Literatuurbespreking ga ik de gelezen artikelen bespreken en geef ik hierover mijn mening. In het artikel Sensor-Based Pedestrion Detection [1] geeft Gavrila een inleiding op het onderzoeksgebied van voetganger detectie. Het artikel onderzoekt de stand van zaken omtrent de technieken die gebruikt worden voor voetganger detectie. Er wordt onder andere ingegaan op passieve video-gebaseerde benaderingen (d.m.v. het gebruik van video camera s) en een aanpak waarbij actieve sensoren worden gebruikt (radar en laser methodes). Allereerst wordt het belang van intelligente voetganger detectie systemen benadrukt. Voetgangers die betrokken zijn bij verkeersongevallen vormen namelijk de tweede grootste bron van verwondingen en sterfgevallen, na ongevallen waarbij auto passagiers betrokken zijn. Vooral kinderen lopen het risico om betrokken te raken bij ongevallen in het verkeer. Jaarlijks komen wereldwijd meer dan voetgangers om het leven in het verkeer. Video camera s zijn goedkoop en daarom een goede keus voor het detecteren van voetgangers. De bewegende camera (om een zo groot mogelijk oppervlak te kunnen zien) maakt het ontwikkelen van voetganger detectie systemen uitdagend net als het brede gebied van mogelijke voetgangers en de onoverzichtelijke (ongecontroleerde) achtergronden, als een achtergrond door bijvoorbeeld de zon overbelicht is. Het meeste onderzoek richt zich op systemen die in staat zijn om te leren. Dit gebeurt bijvoorbeeld door het systeem patronen van mensen te leren herkennen. Wanneer staat een voetganger stil, in welke richting gaat een voetganger zich bewegen. De laatste tijd staan echter video sensoren in de belangstelling die buiten het zichtbare spectrum opereren, denk aan infrarood camera s. Het principe om voetgangers aan de hand van hun lichaamswarmte te detecteren wordt steeds populairder. Infrarood sensoren kunnen helpen, alleen patroonherkenningstechnieken zijn nog steeds belangrijk en nog steeds nodig. Video camera s kunnen echter geen diepte informatie verstrekken. Actieve sensoren kunnen dat wel. In het artikel wordt een radar en laser methode besproken. Radar functies bestaan al in auto s die gebruik maken van adaptive cruise control. De radar houdt in de gaten wat de afstand is tot een auto die voor je rijdt. Een radar kan heel nauwkeurig objecten classificeren, ze kunnen dus goed voetgangers van bijvoorbeeld auto s onderscheiden. Een laser gebaseerde afstandsmeter kan heel precies diepte, en dus afstand meten en heeft een groot gezichtsveld. Het heeft namelijk een gezichtsveld van 180 waardoor de sensor uitermate geschikt is voor het gebied aan de voorkant van de auto. Het succes van dit soort systemen hangt af van de snelheid van juiste detecties en het aantal foutieve detecties dat een systeem produceert. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat door een felle achtergrond (of andere inferentie) een voetganger niet wordt gedetecteerd. 4

5 Het artikel Video based estimation of pedestrian walking direction for pedestrian protection system van Guangzhe et al. [2] gaat verder in op voetganger detectie door het gebruik van een video camera. In het artikel wordt besproken hoe je de looprichting van voetgangers kan bepalen door gebruik te maken van een video camera. Systemen voor voetganger detectie op basis van computer vision krijgen steeds meer de aandacht in het onderzoeksgebied dat gericht is op het verbeteren van de veiligheid van voetgangers. De uitdaging is erg complex door het steeds wisselende uiterlijk van personen, denk aan kleding, grootte, aspect ratio, vorm etc. En de ongestructureerde bewegende omgevingen. Daarnaast is de vereiste prestatie van dit soort systemen veeleisend zowel in termen als rekentijd en het aantal juiste/onjuiste detecties. Vooral in dit soort intelligente systemen is het belangrijk dat je snel kunt reageren op de situatie. Op kruisingen en oversteekplaatsen veranderen voertuigen en voetgangers vaak hun snelheid en richting. Voetgangers kunnen in tegenstelling tot voertuigen hun snelheid en richting zeer plotseling aanpassen. Daarom is het van belang om een stochastisch model te gebruiken dat de kansverdeling voorspelt van de looprichting van voetgangers en de kans schat of voetgangers en voertuigen kunnen botsen. In het artikel wordt een experiment uitgevoerd met een video camera om ten eerste voetgangers de detecteren en ten tweede om de looprichting van voetgangers te schatten. In het experiment wordt gebruik gemaakt van Adaboost, een algoritme om te leren. Eerst wordt dit algoritme getraind met voorbeelden van voetgangers en andere objecten. Het is de bedoeling dat een algoritme uiteindelijk voetgangers kan detecteren en andere objecten negeert. De volgende stap is het voorspellen van de richting waarin een voetganger zich gaat bewegen. In dit experiment wordt er gekeken naar het hoofd. Als bijvoorbeeld de achterkant van een hoofd wordt gedetecteerd dan is de kans groot dat het zich van het voertuig af beweegt. Om dit te berekenen wordt er weer gebruik gemaakt van machine learning algoritmes. In het artikel worden drie veel gebruikte technieken uitgelegd. In het experiment wordt gebruik gemaakt van één camera die aan de voorkant van de auto is bevestigd. Tijdens de test zijn er 3200 beelden gemaakt van voetgangers, steeds 400 beelden voor elke van de 8 richtingen. Er is een classifier gemaakt die 8 looprichtingen kan herkennen. Uit het experiment kwam naar voren dat het moeilijk is om de voor en achterkant van voetgangers goed te classificeren. Dit komt doordat de voor en achterkant van personen bijna hetzelfde zijn qua vorm. Er werd in het experiment gebruik gemaakt van cascade orientation gecombineerd met head orientation om de looprichting te bepalen. Deze gecombineerde benadering was verreweg de beste manier om dit te kunnen schatten. De methode had een nauwkeurigheid van 64%. 5

6 Het artikel Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments van Enzweiler en Gavrila [3] kijkt ook weer naar de technieken die op dit moment het meest gebruikt worden. Verder beschrijft het artikel een experiment met o.a. het wavelet-based AdaBoost cascade detectie systeem. Voetganger detectie is een moeilijke taak vanuit het machine vision perspectief. Door het ontbreken van modellen wordt de oplossing in de machine learning technieken gezocht, waarbij er geleerd wordt van voorbeelden. In dit artikel komen dan ook veel van dit soort technieken aan bod, en worden er experimenten mee uitgevoerd. In het eerste gedeelte van het artikel worden de technieken uitvoerig besproken, ik vat ze hier echter niet samen omdat het anders een erg technisch verhaal wordt. In het tweede gedeelte worden er met deze technieken geëxperimenteerd en worden de resultaten geëvalueerd. Er wordt in het experiment gebruik gemaakt van een generic test scenario en een application specific test scenario. Het generic test scenario is bedoeld om de intrinsieke mogelijkheden van voetganger detectie methoden te evalueren. Hierbij worden gewoon methoden met elkaar vergeleken nadat zij zijn getest op een grote test set, een test set bevat een heleboel voorbeelden om te trainen, in dit geval allemaal verkeer gerelateerde beelden. Application specific scenario daarentegen richt zich op het detecteren van voetgangers van uit een bewegend voertuig. Kennis over camera kalibratie en de plek waar je sensoren bevestigd aan de auto spelen hier een belangrijke rol. De test set bevat beelden vanuit het verkeer. Deze beelden zijn vastgelegd door een 27 minuten durende auto rit. Op deze set van beelden worden de machine learning methoden getest, in het generic test scenario. In het application specific scenario rijdt een test auto uitgerust met een detectie systeem door het stadsverkeer en wordt er gekeken hoe goed dit systeem werkt. Het experiment dat in dit artikel is uitgevoerd verschilt met die van Zhao et. al [2] doordat er hier wel gebruik wordt gemaakt van meerdere frames. Als er meerdere voetgangers in een groep lopen, dan hoeft het systeem er maar 1 te kunnen detecteren. Er worden drie methoden getest in het artikel: Haar wavelet-based Cascade, Neural Network Using Local Receptive Fields (NN/LRF) en Histograms of Oriented Gradients with Linear SVM (HOG/linSVM). Ik zal deze methoden verder niet beschrijven. De HOG based Linear SVM presteerde het beste. Echter als er striktere beperkingen opgelegd werden voor de verwerking van beelden, wat van belang is omdat het belangrijk is dat deze processen snel dienen te worden verwerkt, dan blijkt de Haar wavelet-based Cascade methode het meest nauwkeurig te zijn. De conclusie van dit artikel is echter dat de methoden nog teveel foutief geclassificeerde objecten tonen, wat aantoont dat het een complex probleem is en dat er nog veel moet gebeuren op dit onderzoeksgebied voordat het een belangrijke rol kan spelen in real-world applicaties, zoals wanneer het in auto s ingebouwd zou worden. 6

7 3. LITERATUURBESPREKING In de artikelen die ik heb gelezen wordt het nut van intelligente voetganger detectie systemen benadrukt. Want wat maakt dit onderzoeksgebied zo interessant? Voetgangers lopen een risico in het verkeer. In tegenstelling tot bijvoorbeeld een passagier in een auto zijn voetgangers heel kwetsbaar. Voetgangers hebben namelijk geen enkele vorm van bescherming in het verkeer. Raken voetgangers betrokken bij een verkeersongeval heeft dit voor de persoon in kwestie vaak grote gevolgen met soms de dood tot gevolg. Voetgangers vormen de twee na grootste groep van verkeer gerelateerde verwondingen en sterfgevallen op ongevallen na waarbij auto passagiers betrokken zijn. Jaarlijks komen maar liefst voetgangers wereldwijd om het leven in het verkeer. [1] De menselijke aard is vaak de oorzaak van dit soort ongevallen. Zowel voetgangers als automobilisten hebben soms de neiging niet op te letten in het verkeer. Voetgangers steken bijvoorbeeld zonder op te letten de weg over. En automobilisten zijn bijvoorbeeld tijdens het rijden aan het bellen waardoor zij zich niet volledig op de weg concentreren. Vooral kinderen lopen een risico in het verkeer. Zij zijn namelijk onvoorspelbaar en zien geen gevaar. Als kinderen bijvoorbeeld buitenspelen met een bal, en de bal vliegt plotseling de weg op rennen de meeste kinderen zonder op het verkeer te letten achter de bal aan. Op kruisingen en oversteek plaatsen veranderen voetgangers en voertuigen vaak van snelheid en richting. [2] Vooral voetgangers kunnen op deze plaatsen zeer plotseling hun snelheid en richting aanpassen. Er zijn nog meer oorzaken die dit probleem complex maken. Geen mens is hetzelfde. Iedere voetganger ziet er bijvoorbeeld anders uit. Ze verschillen in grootte, kleding, aspect ratio, vormen etc. [2] Een systeem moet al deze verschillen kunnen begrijpen. De vereiste prestatie van dit soort systemen is veeleisend in termen als rekentijd en het aantal juiste/onjuiste detecties. Een systeem moet namelijk binnen een korte tijd kunnen berekenen of er gevaar dreigt. We hebben er immers niets aan als er pas na enkele seconden een berekening is gedaan en er vervolgens iemand al is aangereden. Ook het aantal juiste/onjuiste detecties speelt een belangrijke rol. Als je bijvoorbeeld op de snelweg rijdt wil je niet, als er een object verkeerd wordt geclassificeerd, dat de auto vol in de remmen gaat en je een vrachtwagen in je nek hebt zitten. De vraag is nu of we dit soort ongevallen kunnen terugbrengen door middel van intelligente systemen die voetgangers kunnen detecteren. Door dit soort systemen kunnen er mensenlevens gespaard worden. Een intelligent systeem is een systeem dat door middel van machine learning technieken objecten uit het verkeer kunnen classificeren. Objecten in het verkeer kunnen van alles zijn, enkele voorbeelden zijn voetgangers, fietsers, auto s, bomen, stoplichten en verkeersborden. In het artikel Sensor-Based Pedestrion Detection van Gavrila [1] worden drie vaak gebruikte technieken voor voetganger detectie besproken. Ik ga ze hieronder bespreken en geef de voor- en nadelen aan. Als eerste wordt de techniek besproken die gebruikt maakt van een video camera. [1] Een groot voordeel hiervan is dat video camera s goedkoop zijn. Een camera 7

8 wordt dan bevestigd aan de auto. Door gebruik te maken van machine learning technieken kan er worden gekeken of er voetgangers in beeld zijn. Een nadeel is dat de camera beweegt en dat er dus een brede waaier ontstaat waar personen in voor kunnen komen. Ik ben van mening dat dit geen groot probleem hoeft te zijn aangezien je een algoritme zo kunt trainen dat het bijvoorbeeld alleen voetgangers en voertuigen detecteert, de overige objecten worden dan gewoon genegeerd. Camera s hebben echter ook nadelen. Het grootste nadeel is dat zij niet direct diepte kunnen meten. Een ander nadeel is dat camera s last kunnen hebben van rommelige ongecontroleerde achtergronden, een voorbeeld is als de zon er voor zorgt dat de achtergrond overbelicht raakt, voetgangers zijn dan minder zichtbaar. Ook kunnen objecten die zich op de achtergrond begeven voor verwarring zorgen tijdens het classificeren. Een infrarood camera kan hier de oplossing voor bieden. Deze camera s kunnen warmtebronnen waarnemen en zijn dus erg geschikt om mensen en voertuigen waar te nemen aangezien deze warmte uitstralen. Maar bij het gebruik van camera s zijn machine learning algoritmes en pattern recognition technieken nog steeds noodzakelijk. Een tweede techniek is radar. [1] Dit is een vorm van actieve sensoren. Actieve sensoren zijn in staat wel direct diepte te meten. Doordat deze techniek wel in staat is om diepte te meten kunnen zij gemakkelijk de afstand tot objecten bepalen. Dit is cruciaal om berekeningen te maken of een voertuig in botsing kan komen met bijvoorbeeld een voetganger. Radar kan ook erg goed onderscheid maken tussen objecten, het kan dus zien of een object een voetganger of een auto is. Dat komt doordat het metaal van een auto veel meer reflecteert dan de kleren van een voetganger, op deze manier kan het berekenen of een object bijvoorbeeld een voetganger is. Radar wordt op kleine schaal al gebruikt in auto s. Bij adaptive cruise control wordt door middel van de radar de afstand tot de auto voor je gemeten. Als de afstand te klein wordt remt de auto automatisch bij of past het de snelheid aan. Een nadeel van het gebruik van radar is dat je er meerdere sensoren voor nodig hebt, om een zo groot mogelijk bereik rondom de auto te creëren, dit is dan ook duurder dan het gebruik van camera s. De laatste techniek die wordt besproken is de laser. [1] Er wordt dan gebruik gemaakt van een laser die veilig is voor het oog. Een groot voordeel is dat de laser erg nauwkeurig diepte kan meten, nog beter dan de radar, en dus de afstand tot objecten goed kan bepalen. Verder heeft het een gezichtsveld van 180. Daardoor is het uitermate geschikt om bijvoorbeeld aan de voorkant van een auto te bevestigen. Het kan dan de gehele ruimte voor de auto scannen op bijvoorbeeld voetgangers. Een nadeel is dat dit een dure techniek is. In het artikel Video based estimation of pedestrian walking direction for pedestrian protection system van Guangzhe et al. [2] wordt de techniek door gebruik te maken van een video camera verder besproken. Er is een experiment uitgevoerd met een video camera om voetgangers te detecteren in een enkel frame, dus een enkel stilstaand beeld. Daarna werd aan de hand van dit enkele beeld de looprichting van een voetganger geschat. Helaas werd in dit experiment maar gebruik gemaakt van steeds 1 beeld. Wat op zich vreemd is als je gebruik maakt van een camera dat juist meerdere beelden (per seconde) maakt. Waarschijnlijk kan je door die beelden te combine- 8

9 ren juist een betere inschatting maken van de looprichting, dit is iets wat in vervolgstudies nog werd onderzocht. Het artikel van Enzweiler & Gavrila [3] maakt juist wel gebruik van meerdere frames. Dit had tot resultaat dat de nauwkeurigheid ook hoger was dan het experiment van Guangzhe et al. Het resultaat van dit experiment was dat als je gebruik maakt van zowel detectie van het hele lichaam als alleen van het hoofd dat er een betere schatting gemaakt kan worden van de looprichting waarin een persoon zich gaat begeven. Van de drie onderzochte technieken in dit artikel had deze techniek de hoogste nauwkeurigheid in het aantal juiste detecties. Dus je kan beter gebruik maken van meerdere frames. Ik ben van mening dat in de toekomst een combinatie van deze technieken de beste optie is. Natuurlijk zijn sommige technieken duurder dan andere. Het artikel Sensor-based pedestrian protection van Gavrila [1] dateert uit De technieken die in dit artikel zijn beschreven zijn wel degene die nu nog steeds gebruikt worden. Alleen zal de prijs van infrarood camera s, radar en lasers ongetwijfeld zijn gedaald. Dus zal het in de toekomst misschien gecombineerd kunnen worden. De voor- en nadelen die elke techniek heeft hef je wellicht op door technieken te combineren. Een andere interessante vraag is wat de kwaliteitseisen zijn die je aan een intelligent detectie systeem stelt. Moet het systeem alleen een waarschuwing aan de bestuurder geven of moet het ook zelf in kunnen grijpen door bijvoorbeeld te remmen. Vooral dit laatste is een interessant onderdeel. Ik heb helaas nergens kunnen lezen of het aantal ongevallen afneemt als bestuurders alleen worden gewaarschuwd. Het maakt een systeem erg complex als het ook moet ingrijpen, en wat als het systeem op een verkeerd moment bijvoorbeeld op de rem trapt. Naar mijn mening hoeft een systeem niet 100% nauwkeurig te zijn. Als een systeem in bepaalde situaties er voor kan zorgen dat een voetganger, weliswaar wordt aangereden, maar met een lagere snelheid (als het systeem bijvoorbeeld een situatie iets te laat heeft opgemerkt) dan kan dat in veel gevallen al het verschil tussen leven en dood bepalen. En zal een systeem in de toekomst uitgebreid moeten worden zodat het bijvoorbeeld stoplichten en verkeersborden kan lezen? Wederom een interessant onderwerp dat in de toekomst nader onderzocht kan worden. In mijn paper ben ik niet al te diep ingegaan op de verschillende machine learning technieken die bij de verschillende systemen worden gebruikt en die aan bod zijn gekomen in de artikelen die ik heb gelezen. Mocht je daarin geïnteresseerd zijn dan kan je artikelen zelf lezen door ze in de literatuurlijst op te zoeken. 9

10 4. CONCLUSIE De drie artikelen hebben mij een goed beeld gegeven over de complexiteit en het nut van intelligente voetganger detectie systemen. Want jaarlijks komen er duizenden voetgangers (onnodig) om het leven in het verkeer. Intelligente detectie systemen zouden hiervoor een mogelijke oplossing kunnen bieden. Aan de technieken die ik heb besproken zitten voor- en nadelen. Ik ben van mening dat men het beste van deze werelden moet nemen om tot een zo goed mogelijk resultaat te komen. Dit zal de complexiteit en prijs waarschijnlijk verhogen. Er blijven uiteraard nog een aantal vragen onbeantwoord. Moet een systeem zelf in kunnen grijpen, of volstaat een waarschuwing alleen? Vooral dit laatste punt is een interessant onderwerp voor nader onderzoek. 10

11 5. LITERATUURLIJST [1] Gavrila, D.M., Sensor-based pedestrian protection, IEEE Intelligent Systems 2001, Vol.16(6), pp [2] Enzweiler, M. ; Gavrila, D.M., Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Dec. 2009, Vol.31(12), pp [3] Zhao, Guangzhe ; Takafumi, Mrutani ; Shoji, Kajita ; Kenji, Mase, Video based estimation of pedestrian walking direction for pedestrian protection system, Journal of Electronics (China), 2012, Vol.29(1), pp

Leesbaarheid verkeersborden voor connected car

Leesbaarheid verkeersborden voor connected car Leesbaarheid verkeersborden voor connected car Verkeersbordendatabank voor snelheidsassistentie en duurzame routering? Niet zo n gek idee! 15 maart 2017 Overzicht 1. Verkeersbordenherkenningsproces 2.

Nadere informatie

M{ZD{ 6 203920_14R1_MAZ6_V2_COVERS.indd 1-3 25/03/2015 11:59:20

M{ZD{ 6 203920_14R1_MAZ6_V2_COVERS.indd 1-3 25/03/2015 11:59:20 M{ZD{ 6 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1 2 3 7 6 4 5 18 19 SKYACTIV TECHNOLOGY 20 21 6 1 7 5 2 4 3 8 22 23 DE VEILIGSTE PLEK OP DE WEG Elke Mazda die we produceren beschikt over een reeks intelligente

Nadere informatie

Autonoom vinden van een object met een quadcopter

Autonoom vinden van een object met een quadcopter Universiteit van Amsterdam Autonoom vinden van een object met een quadcopter Sebastiaan Joustra (10516999) Joeri Bes (10358234) Joeri Sleegers (10631186) Bram Smit (10666656) 27 juni 2014 1 Abstract Dit

Nadere informatie

M{ZD{ CX-5 203919_14R1_MAZ_CX5_V2_COVERS.indd 1-3 03/02/2015 17:50:14

M{ZD{ CX-5 203919_14R1_MAZ_CX5_V2_COVERS.indd 1-3 03/02/2015 17:50:14 M{ZD{ CX-5 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1 5 2 4 3 18 19 SKYACTIV TECHNOLOGY 20 21 6 1 7 5 2 3 4 8 22 23 DE VEILIGSTE PLEK OP DE WEG Elke Mazda die we maken is voorzien van over een reeks intelligente

Nadere informatie

Recognition and Detection of Objects Using Visual and Textual Cues S. Karaoğlu

Recognition and Detection of Objects Using Visual and Textual Cues S. Karaoğlu Recognition and Detection of Objects Using Visual and Textual Cues S. Karaoğlu Samenvatting Met dit proefschrift richten we onze aandacht op object herkenning en detectie voor een beter begrip in afbeeldingen.

Nadere informatie

Halma Bot: Monte Carlo versus Alpha-Beta

Halma Bot: Monte Carlo versus Alpha-Beta : Monte Carlo versus Alpha-Beta Inleiding Marijn Biekart-11032278, Artemis Çapari-11336390, Jesper van Duuren-10780793, Jochem Hölscher-11007729 en Reitze Jansen-11045442 Zoeken, Sturen en Bewegen 30 juni

Nadere informatie

Smart mobility Hoe maakt smart mobility het wegennet futureproof? Emile Oostenbrink en John Boender

Smart mobility Hoe maakt smart mobility het wegennet futureproof? Emile Oostenbrink en John Boender Smart mobility Hoe maakt smart mobility het wegennet futureproof? Emile Oostenbrink en John Boender 16 januari 2019 Programma 1. Welkom 2. Presentatie Smart mobility? 3. Discussie 4. Presentatie Effecten

Nadere informatie

Continuous Learning in Computer Vision S.L. Pintea

Continuous Learning in Computer Vision S.L. Pintea Continuous Learning in Computer Vision S.L. Pintea Continuous Learning in Computer Vision Natura non facit saltus. Gottfried Leibniz Silvia-Laura Pintea Intelligent Sensory Information Systems University

Nadere informatie

OEM SENSORS for HD MAPS. Peter Defreyne, IxorTalk Julie Maes, Belgisch Instituut voor de Verkeersveiligheid

OEM SENSORS for HD MAPS. Peter Defreyne, IxorTalk Julie Maes, Belgisch Instituut voor de Verkeersveiligheid OEM SENSORS for HD MAPS Peter Defreyne, IxorTalk Julie Maes, Belgisch Instituut voor de Verkeersveiligheid 2008 Vlaamse regering Alle verkeersborden op de Vlaamse wegen 2 Ecosysteem verkeersbordendata

Nadere informatie

12,6 km m. 102 km m. 34 cm m. 0,3 m cm. 0,012 m cm. 30 minuten s. 1,3 uur s. 125 s minuten. 120 km/h m/s. 83 km/h m/s. 19 m/s km/h.

12,6 km m. 102 km m. 34 cm m. 0,3 m cm. 0,012 m cm. 30 minuten s. 1,3 uur s. 125 s minuten. 120 km/h m/s. 83 km/h m/s. 19 m/s km/h. Meerkeuzevragen - Schrijf alleen de hoofdletter van het goede antwoord op. Open vragen - Geef niet méér antwoorden dan er worden gevraagd. Als er bijvoorbeeld twee redenen worden gevraagd, geef er dan

Nadere informatie

Computer Vision: Hoe Leer ik een Computer Zien?

Computer Vision: Hoe Leer ik een Computer Zien? Computer Vision: Hoe Leer ik een Computer Zien? Michael H.F. Wilkinson Instituut voot Wiskunde en Informatica Rijksuniversiteit Groningen 27 April 2006 Overzicht 1 of 19 Wat is Computer Vision? Wat zijn

Nadere informatie

Dossier : snelheid 1

Dossier : snelheid 1 Dossier : snelheid 1 Overdreven of onaangepaste snelheid verhoogt het risico op en de ernst van verkeersongevallen aanzienlijk. Niets nieuws, aangezien het om een basisgegeven van de verkeersveiligheid

Nadere informatie

Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s

Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s Sofie De Cooman 21 December 2006 Stagebedrijf: Interne begeleider: Externe begeleider: BarcoView Koen Van De Wiele

Nadere informatie

Kruispunten met de borden

Kruispunten met de borden Auteursrechtinformatie Dit document is bedoeld voor eigen gebruik. In het algemeen geldt dat enig ander gebruik, daaronder begrepen het verveelvoudigen, verspreiden, verzenden, herpubliceren, vertonen

Nadere informatie

VERKEERSVEILIGHEID VAN KINDEREN IN VLAANDEREN. Door Annelies Schoeters en Aline Carpentier

VERKEERSVEILIGHEID VAN KINDEREN IN VLAANDEREN. Door Annelies Schoeters en Aline Carpentier VERKEERSVEILIGHEID VAN KINDEREN IN VLAANDEREN Door Annelies Schoeters en Aline Carpentier INHOUD Statistische analyse van verkeersongevallen Omvang van de problematiek Kenmerken van Slachtoffers Tijdstip

Nadere informatie

M{ZD{ CX _15R1_CX3_V3_COVERS.indd /05/ :22:22

M{ZD{ CX _15R1_CX3_V3_COVERS.indd /05/ :22:22 M{ZD{ CX-3 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 2 2 3 5 2 4 3 16 17 SKYACTIV TECHNOLOGY 18 19 6 1 7 5 2 4 3 8 20 21 DE VEILIGSTE PLEK OP DE WEG Elke Mazda die we produceren is voorzien van een reeks intelligente

Nadere informatie

Handleiding. De scholen zijn weer begonnen

Handleiding. De scholen zijn weer begonnen Handleiding De scholen zijn weer begonnen De campagne In deze handleiding vindt u informatie over de noodzaak voor - en opzet van - de campagne. Verder vindt u informatie over mogelijke manieren waarop

Nadere informatie

Via nieuwe normmens naar inclusiviteit Van nul verkeersslachtoffers een punt maken voor alle verkeersdeelnemers

Via nieuwe normmens naar inclusiviteit Van nul verkeersslachtoffers een punt maken voor alle verkeersdeelnemers Via nieuwe normmens naar inclusiviteit Van nul verkeersslachtoffers een punt maken voor alle verkeersdeelnemers Ragnhild Davidse Den Haag donderdag 1 maart 2018 De Nieuwe Normmens Er is te lang ontworpen

Nadere informatie

Veilige en efficiënte inspectie van het spoor Inzending Hendrik Lorentz Data Science Prijs

Veilige en efficiënte inspectie van het spoor Inzending Hendrik Lorentz Data Science Prijs Veilige en efficiënte inspectie van het spoor Inzending Hendrik Lorentz Data Science Prijs Clemens Schoone (Inspectation), Huub van den Broek (CQM) Nederland heeft het drukst bereden spoornet van Europa.

Nadere informatie

Innovation. Een beoordeling van de prestaties van fluorescerende retroreflecterende verkeersborden

Innovation. Een beoordeling van de prestaties van fluorescerende retroreflecterende verkeersborden Een beoordeling van de prestaties van fluorescerende retroreflecterende verkeersborden Door de afdeling Vervoerstechniek, SINTEF Civiele en Milieutechniek in samenwerking met het Noorse Bestuur der Openbare

Nadere informatie

Waar blijft de minister

Waar blijft de minister INTERVIEW Robots en intelligentie Waar blijft de minister van ICT? Door Bettina Gelderland Sociale robots, drones, zelfrijdende auto s Er komt een nieuwe generatie robots aan: slimmer, flexibeler en socialer.

Nadere informatie

The Color of X-rays. Spectral Computed Tomography Using Energy Sensitive Pixel Detectors E.J. Schioppa

The Color of X-rays. Spectral Computed Tomography Using Energy Sensitive Pixel Detectors E.J. Schioppa The Color of X-rays. Spectral Computed Tomography Using Energy Sensitive Pixel Detectors E.J. Schioppa Samenvatting Het netvlies van het oog is niet gevoelig voor deze straling: het oog dat vlak voor het

Nadere informatie

Botsing >> Snelheid >> Kracht

Botsing >> Snelheid >> Kracht Botsing >> Snelheid >> Kracht Voorwoord; Allemaal hebben we wel eens na zitten denken. Hoe hard reed ik óf juist die ander nou? Hoe groot is de impact nou eigenlijk geweest? etc.etc. Dat is ook wel logisch

Nadere informatie

Informatie over Lenzen

Informatie over Lenzen Informatie over Lenzen Camera CCD Sensor: De grootte van de camerabeeld sensor (CCD) beïnvloed ook de kijkhoek, waarbij de kleinere beeldsensoren een smallere kijkhoek creëren wanneer gebruikt met eenzelfde

Nadere informatie

Whitepaper Intelligente PIM oplossingen

Whitepaper Intelligente PIM oplossingen Whitepaper Intelligente PIM oplossingen The value is not in software, the value is in data and this is really important for every single company, that they understand the data they ve got. Intelligente

Nadere informatie

Sensornetwerk controleert omgeving

Sensornetwerk controleert omgeving Sensornetwerk controleert omgeving Wiskunde repareert imperfectie van een sensornetwerk en spoort zo indringers op. Een draadloos sensornetwerk kan gebruikt worden om een omgeving in de gaten te houden,

Nadere informatie

Optimalisatie van de eerste klinische studies in bi ondere patie ntengroepen: op weg naar gebruik van semifysiologische

Optimalisatie van de eerste klinische studies in bi ondere patie ntengroepen: op weg naar gebruik van semifysiologische Nederlandse samenvatting Optimalisatie van de eerste klinische studies in bi ondere patie ntengroepen: op weg naar gebruik van semifysiologische farmacokinetische modellen Algemene inleiding Klinisch onderzoek

Nadere informatie

Veilig of gevaarlijk? Verkeersoefening - Kleuteronderwijs.

Veilig of gevaarlijk? Verkeersoefening - Kleuteronderwijs. 1 Veilig of gevaarlijk? Verkeersoefening - Kleuteronderwijs. C Wat doen deze kinderen?? Zijn ze voorzichtig? Kleur het bolletje groen. oen ze iets gevaarlijks? Kleur het bolletje rood. Ontwerp:. Vereecke

Nadere informatie

BEWEGING HAVO. Raaklijnmethode Hokjesmethode

BEWEGING HAVO. Raaklijnmethode Hokjesmethode BEWEGING HAVO Foton is een opgavenverzameling voor het nieuwe eindexamenprogramma natuurkunde. Foton is te downloaden via natuurkundeuitgelegd.nl/foton Uitwerkingen van alle opgaven staan op natuurkundeuitgelegd.nl/uitwerkingen

Nadere informatie

Drie domeinen als basis voor onze toekomstige veiligheid De genoemde trends en game changers raken onze veiligheid. Enerzijds zijn het bedreigingen, anderzijds maken zij een veiliger Nederland mogelijk.

Nadere informatie

Educatieve Verkeerstuin

Educatieve Verkeerstuin Educatieve Verkeerstuin AFSTANDEN INSCHATTEN DE PRAKTIJK Op straat kunnen allerlei dingen in de weg staan. Als je er goed op reageert, voorkom je botsingen. Bij deze oefening komt de leerling een aantal

Nadere informatie

Inventarisatielijst verkeer

Inventarisatielijst verkeer Veiligheidsmanagement Systeem Inventarisatielijst verkeer Met deze inventarisatielijst op basis van scenario's inventariseert u alle risico s die het verkeer met zich meebrengt als het gaat om de speelplek.

Nadere informatie

Waarschijnlijkheid in de praktijk. Risicoschatting. Wat is waarschijnlijkheid Wat heeft kans met waarschijnlijkheid te maken?

Waarschijnlijkheid in de praktijk. Risicoschatting. Wat is waarschijnlijkheid Wat heeft kans met waarschijnlijkheid te maken? Waarschijnlijkheid in de praktijk Wat heeft kans met waarschijnlijkheid te maken? Risicoschatting Het kroonjuweel van de veiligheidskunde; Risico-schatting moet je doen met een team; Modellen: Risico-graaf

Nadere informatie

Dutch summary. Nederlandse samenvatting. Een bijdrage aan de grijp-puzzel

Dutch summary. Nederlandse samenvatting. Een bijdrage aan de grijp-puzzel Dutch summary Nederlandse samenvatting Een bijdrage aan de grijp-puzzel Mensen kunnen op allerlei manieren van elkaar verschillen. Sommige mensen hebben kleine handen, andere juist grote, sommige mensen

Nadere informatie

Onderzoeksrapport. gemeente Barneveld

Onderzoeksrapport. gemeente Barneveld Onderzoeksrapport ) Inleiding De heeft ons, de leerlingen van 3GTx van de Meerwaarde gevraagd uit te zoeken wat onveilige situaties zijn rondom onze school. Twee medewerkers van de van afdeling Verkeer

Nadere informatie

Een aangename en veilige reis met Clifford en Mobileye.

Een aangename en veilige reis met Clifford en Mobileye. Een aangename en veilige reis met Clifford en Mobileye. 3 seconden die tellen. Het controleren van de achteruitkijkspiegel, het beantwoorden van de telefoon, of vluchtig kijken naar de kinderen op de achterbank.

Nadere informatie

Kruispunt 45: N34 Kellerlaan - Eugenboersdijk

Kruispunt 45: N34 Kellerlaan - Eugenboersdijk Kruispunt 45: N34 Kellerlaan - Eugenboersdijk Pagina 2 van 13 Inhoud Samenvatting kruispunt 45 5 45 Kruispunt 45: N34 Kellerlaan Eugenboersdijk 7 45.1 Inleiding 7 45.2 Observaties 45.3 Analyse 7 8 45.4

Nadere informatie

<<RIJOPLEIDING IN STAPPEN>> Training Rijden onder specifieke omstandigheden

<<RIJOPLEIDING IN STAPPEN>> Training Rijden onder specifieke omstandigheden Training Rijden onder specifieke omstandigheden De belangrijkste leerpunten op een rij Als onderdeel van de Rijopleiding in Stappen heb je deelgenomen aan de training Rijden

Nadere informatie

Hoe AI kan ingezet worden voor de analyse van asbesthoudende daken

Hoe AI kan ingezet worden voor de analyse van asbesthoudende daken Hoe AI kan ingezet worden voor de analyse van asbesthoudende daken Earth Observation Data Sciences www.vlaanderen.be/informatievlaanderen www.vito.be Workshop: Asbestinventarisatie en analyse Weerslag

Nadere informatie

Eindexamen Filosofie havo I

Eindexamen Filosofie havo I Opgave 2 Denken en bewustzijn 8 Een goed antwoord bevat de volgende elementen: een omschrijving van het begrip bewustzijn 2 argumentatie aan de hand van deze omschrijving of aan Genghis bewustzijn kan

Nadere informatie

eurofot - European Large-Scale Field Operational Test on In-Vehicle Systems

eurofot - European Large-Scale Field Operational Test on In-Vehicle Systems eurofot - European Large-Scale Field Operational Test on In-Vehicle Systems Intelligente Transport Systemen in praktijk getest: resultaten en ervaringen van het eurofot project Eline Jonkers, TNO NVC 31

Nadere informatie

1. Een stilstaand voertuig voorbijrijden 2. Rechts een weg inslaan

1. Een stilstaand voertuig voorbijrijden 2. Rechts een weg inslaan Hoe moeten de fietstaken uitgevoerd worden? 1. Een stilstaand voertuig voorbijrijden 2. Rechts een weg inslaan mindert snelheid en kijkt voor zich uit. kijkt om : nadert er verkeer? vertraagt of versnelt,

Nadere informatie

Bromfiets SECUNDAIR ONDERWIJS. Doelgroep. VOET'en. Lesfiche verkeers- en mobiliteitseducatie. Leerlingen van de tweede en de derde graad

Bromfiets SECUNDAIR ONDERWIJS. Doelgroep. VOET'en. Lesfiche verkeers- en mobiliteitseducatie. Leerlingen van de tweede en de derde graad Lesfiche verkeers- en mobiliteitseducatie SECUNDAIR ONDERWIJS Bromfiets Doelgroep Leerlingen van de tweede en de derde graad VOET'en Gemeenschappelijke stam : 12, 13 Context 1 : 13, 14 Lesthema Vanaf 16

Nadere informatie

Veilig of gevaarlijk? Verkeersoefening - 1 ste en 2 de leerjaar lager onderwijs.

Veilig of gevaarlijk? Verkeersoefening - 1 ste en 2 de leerjaar lager onderwijs. Veilig of gevaarlijk? Verkeersoefening - ste en de leerjaar lager onderwijs. 6 Zie je de kinderen op de tekening? Sommigen hebben een bolletje met een cijfer. Zijn ze voorzichtig? Kleur het bolletje groen.

Nadere informatie

Algemene informatie. Na het kijken Na het bekijken van de aflevering kunt u gebruik maken van de volgende lessuggesties.

Algemene informatie. Na het kijken Na het bekijken van de aflevering kunt u gebruik maken van de volgende lessuggesties. Algemene informatie Doelstellingen Na het zien van het televisieprogramma, het werken met het begeleidend materiaal en het oefenen op de site: weten de kinderen dat ze door stoer gedrag in het verkeer

Nadere informatie

Werkbladen. Module 6: Algoritmes. Internet. De Baas Op. Module 6, Versie 1.0

Werkbladen. Module 6: Algoritmes. Internet. De Baas Op. Module 6, Versie 1.0 : Werkbladen Ontwikkeld door: Gerealiseerd met bijdragen van: This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License, Versie 1.0 Werkblad Onderzoek:

Nadere informatie

... Think safety! Werken met. Verkeersveiligheid. VGM Algemeen. Milieu. Gezondheid. Veiligheid

... Think safety! Werken met. Verkeersveiligheid. VGM Algemeen. Milieu. Gezondheid. Veiligheid ... Think safety! Werken met VGM Algemeen Milieu Gezondheid Veiligheid 1 Werken met Gasunie is een van de grootste gasinfrastructuurbedrijven in Europa. Veiligheid heeft binnen Gasunie de hoogste prioriteit;

Nadere informatie

lyondellbasell.com Veilig terug naar school

lyondellbasell.com Veilig terug naar school Veilig terug naar school Back to School Safety De zomer loopt ten einde en het moment om weer naar school te gaan komt dichterbij. Kinderen weer veilig naar school Veilig in het verkeer Met een goede rugzak

Nadere informatie

De Kia. onze nieuwste ride

De Kia. onze nieuwste ride De Kia onze nieuwste ride Het beste van twee werelden. Kia heeft een primeur: de eerste hybride crossover. De Kia Niro is een ride die - door de rijbeleving en het uiterlijk - meer doet denken aan een

Nadere informatie

Kijktechniek wegrijden / stoppen:

Kijktechniek wegrijden / stoppen: Kijktechniek wegrijden / stoppen: Wegrijden positie rechts (vrijwillig). Bijvoorbeeld ergens wegrijden na het kopen van een bloemetje. Rechts dode hoek / rechter spiegel / voor / linker spiegel / links

Nadere informatie

INHOUD. Theorie Kennismaking Inleiding Ongevallen Snelheid Preventief rijden Rij- en kijktechnieken Hoe verbruik je minder

INHOUD. Theorie Kennismaking Inleiding Ongevallen Snelheid Preventief rijden Rij- en kijktechnieken Hoe verbruik je minder ON THE ROAD INHOUD Theorie Kennismaking Inleiding Ongevallen Snelheid Preventief rijden Rij- en kijktechnieken Hoe verbruik je minder Praktijk Rit op de weg Remproef Stuurtechniek INLEIDING Vragen om aan

Nadere informatie

Automatische piloot bij Mercedes-Benz: nieuwe testmethode voor modernste veiligheidssystemen

Automatische piloot bij Mercedes-Benz: nieuwe testmethode voor modernste veiligheidssystemen Geautomatiseerd rijden maakt testprocessen efficiënter en veiliger Automatische piloot bij Mercedes-Benz: nieuwe testmethode voor modernste veiligheidssystemen Met het oog op toekomstige generaties van

Nadere informatie

1

1 1 3 5 7 9 11 12 13 15 [Nm] 400 375 350 325 300 275 250 225 200 175 150 155 PS 100 PS 125 PS [kw][ps] 140 190 130 176 120 163 110 149 100 136 125 30 100 20 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 RPM 90

Nadere informatie

De wijde wereld in wandelen

De wijde wereld in wandelen 127 De wijde wereld in wandelen Valrisico schatten door het meten van lopen in het dagelijks leven Om een stap verder te komen in het schatten van valrisico heb ik het lopen in het dagelijks leven bestudeerd.

Nadere informatie

Betreft ontwerp verkeersbesluit kruising Zwartemeerlaan Westlanderwerf - Teunisbloem: opheffen voetgangersoversteekplaats, Wervepad wordt fietspad.

Betreft ontwerp verkeersbesluit kruising Zwartemeerlaan Westlanderwerf - Teunisbloem: opheffen voetgangersoversteekplaats, Wervepad wordt fietspad. Zienswijzennotitie Betreft ontwerp verkeersbesluit kruising Zwartemeerlaan Westlanderwerf - Teunisbloem: opheffen voetgangersoversteekplaats, Wervepad wordt fietspad. Er zijn zeven brieven met zienswijzen

Nadere informatie

Essay Project Interactieve Multimedia Tom Tol Groep: 23

Essay Project Interactieve Multimedia Tom Tol Groep: 23 Essay Project Interactieve Multimedia Tom Tol Groep: 23 Het doel van project interactieve multimedia is om een interactieve video te maken met als thema het leveren van negatieve feedback aan anderen.

Nadere informatie

Datum versie: 1 Mei Technische aspecten

Datum versie: 1 Mei Technische aspecten Datum versie: 1 Mei 2017 Technische aspecten van OBU-tolheffing Inhoudsopgave 1) Hoe berekent de OBU tol?... 3 Gps-positionering en Map Matching... 3 Hoe berekent de OBU tol?... 4 2) Bijzondere gevallen:

Nadere informatie

Parking Surveillance. foreground/background segmentation - objectherkenning. Examen Beeldverwerking Pieter Vancoillie

Parking Surveillance. foreground/background segmentation - objectherkenning. Examen Beeldverwerking Pieter Vancoillie Parking Surveillance foreground/background segmentation - objectherkenning Examen Beeldverwerking Pieter Vancoillie Doel van het (deel)project Uit beelden van een camera voetgangers, fietsers en auto s

Nadere informatie

Jeugd Verkeerskrant 7 Zie je mij?

Jeugd Verkeerskrant 7 Zie je mij? Jeugd Verkeerskrant 7 Zie je mij? Een uitgave van Veilig Verkeer Nederland, schooljaar 2016-2017 groep 7/8 TRANSPORT Filmpje kijken Bekijk samen het filmpje. http://veilig-op-weg.nl/lesprogramma#trailer

Nadere informatie

Veilig onderweg met de e-bike

Veilig onderweg met de e-bike Veilig onderweg met de e-bike Wat kunt u doen om een valpartij te voorkomen? Pas uw snelheid aan Een elektrische fiets is sneller en comfortabeler dan een gewone fiets. Hij gaat echter sneller dan u denkt

Nadere informatie

Figuur 1. Schematisch overzicht van de structuur van het twee-stadia recourse model.

Figuur 1. Schematisch overzicht van de structuur van het twee-stadia recourse model. Samenvatting In dit proefschrift worden planningsproblemen op het gebied van routering en roostering bestudeerd met behulp van wiskundige modellen en (numerieke) optimalisatie. Kenmerkend voor de bestudeerde

Nadere informatie

GEBRUIK VAN DE RIJBAAN LES 2

GEBRUIK VAN DE RIJBAAN LES 2 13 GEBRUIK VAN DE RIJBAAN LES 2 GESCHEIDEN RIJBANEN : MIDDENBERM, EEN BOMENRIJ OF EEN GROEN VOORZIENING BEHOREN OOK BIJ DE WEG. (VERBOD OM IN TE RIJDEN D.M.V. BORD MOGELIJK) FIETSSTROOK : VERBODEN RIJSTROOK

Nadere informatie

De bepaling van de positie van een. onderwatervoertuig (inleiding)

De bepaling van de positie van een. onderwatervoertuig (inleiding) De bepaling van de positie van een onderwatervoertuig (inleiding) juli 2006 Bepaling positie van een onderwatervoertuig. Inleiding: Het volgen van onderwatervoertuigen (submersibles, ROV s etc) was in

Nadere informatie

The best of both worlds D O O R J E R O E N L I J Z E N G A EN E M I E L H E I N S B R O E K

The best of both worlds D O O R J E R O E N L I J Z E N G A EN E M I E L H E I N S B R O E K The best of both worlds D O O R J E R O E N L I J Z E N G A EN E M I E L H E I N S B R O E K Het nieuwe toverwoord: Datascience Using automated methods to analyze massive amounts of data and to extract

Nadere informatie

ONDERZOEKSDOCUMENT: GEBRUIK VAN ALCOHOL ONDER JONGEREN, IN HET VERKEER

ONDERZOEKSDOCUMENT: GEBRUIK VAN ALCOHOL ONDER JONGEREN, IN HET VERKEER Gemeente Breda Claudius Prinsenlaan 10 4811 DJ Breda Postbus 90156, 4800 RH Breda N: Kenneth Wilson T: 06 30735070 E: k.wilson@breda.nl W: www.breda.nl ONDERZOEKSDOCUMENT: GEBRUIK VAN ALCOHOL ONDER JONGEREN,

Nadere informatie

Objectverplaatsing door humanoids

Objectverplaatsing door humanoids Objectverplaatsing door humanoids Zoeken, Sturen en Bewegen Joris Baan 10576681, David Stap 10608516, Tycho Koster 10667687, Pepijn van Diepen 10537473 June 27, 2014 Abstract Een humanoid wordt gebruikt

Nadere informatie

Hier in Amsterdam hebben de fietsers hun eigen regels

Hier in Amsterdam hebben de fietsers hun eigen regels Hier in Amsterdam hebben de fietsers hun eigen regels Sinds 1 juli 2017 worden speed pedelecs, fietsen die 45 km/h kunnen halen, als bromfietsen gezien. Veel mensen zijn hier boos over omdat ze hierdoor

Nadere informatie

n-queens minimale dominantie verzamelingen Chessboard Domination on Programmable Graphics Hardware door Nathan Cournik

n-queens minimale dominantie verzamelingen Chessboard Domination on Programmable Graphics Hardware door Nathan Cournik n-queens minimale dominantie verzamelingen Chessboard Domination on Programmable Graphics Hardware door Nathan Cournik Rick van der Zwet 4 augustus 2010 Samenvatting Dit schrijven zal

Nadere informatie

Oefenboek. rijbewijs B

Oefenboek. rijbewijs B Oefenboek rijbewijs B Gevaarherkenning Elk examen/tentamen in dit oefenboek is ingedeeld zoals een theorie-examen bij het CBR. Een examen begint met 25 vragen over gevaarherkenning. Bij deze vragen wordt

Nadere informatie

1

1 1 3 5 7 9 11 12 13 15 17 [Nm] 400 375 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 155 PS 100 PS 125 PS [kw][ps] 140 190 130 176 120 163 110 149 100 136 100 20 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 RPM 90

Nadere informatie

Inventarisatie van verkeersknelpunten en oplossingen in de omgeving van Buytewech-Noord Verslag 25 april p 1

Inventarisatie van verkeersknelpunten en oplossingen in de omgeving van Buytewech-Noord Verslag 25 april p 1 Inventarisatie van verkeersknelpunten en oplossingen in de omgeving van Buytewech-Noord Verslag 25 april 2018 p 1 Tijdens participatiebijeenkomsten is een aantal keren aangegeven dat niet alleen gekeken

Nadere informatie

Hack the Road! Wat heeft de hackathon opgeleverd? Hack the Road! How to make roads smart? Kees van der Plas

Hack the Road! Wat heeft de hackathon opgeleverd? Hack the Road! How to make roads smart? Kees van der Plas Hack the Road! Wat heeft de hackathon opgeleverd? Hack the Road! How to make roads smart? Kees van der Plas Wat is een hackathon? Kort tijdsbestek Divers deelnemersveld Creatieve en innovatieve ideeën

Nadere informatie

M{ZD{ CX-3 204210_15R1_CX3_V3_COVERS.indd 1-3 29/05/2015 16:22:22

M{ZD{ CX-3 204210_15R1_CX3_V3_COVERS.indd 1-3 29/05/2015 16:22:22 M{ZD{ CX-3 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 2 2 3 5 2 4 3 16 17 SKYACTIV TECHNOLOGY 18 19 6 1 7 5 2 4 3 8 20 21 DE VEILIGSTE PLAATS OP DE WEG Elke Mazda is uitgerust met diverse intelligente technologieën

Nadere informatie

ZEBRA-SAFE. (Turbo-kluifrotonde Papendrecht, actief infrarood-detectie)

ZEBRA-SAFE. (Turbo-kluifrotonde Papendrecht, actief infrarood-detectie) ZEBRA-SAFE (Turbo-kluifrotonde Papendrecht, actief infrarood-detectie) Er gebeuren teveel ongelukken op zebrapaden, terwijl deze voorzieningen juist bedoeld zijn om het oversteken veiliger/overzichtelijker

Nadere informatie

ITS EN VERKEERSVEILIGHEID Ei van Columbus of Zwaard van Damocles? 21 april 2016

ITS EN VERKEERSVEILIGHEID Ei van Columbus of Zwaard van Damocles? 21 april 2016 ITS EN VERKEERSVEILIGHEID Ei van Columbus of Zwaard van Damocles? 21 april 2016 ITS EN VERKEERSVEILIGHEID Ei van Columbus of Zwaard van Damocles? Ei van Columbus of Zwaard van Damocles? Doel van de workshop:

Nadere informatie

NASK1 - SAMENVATTING KRACHTEN en BEWEGING. Snelheid. De snelheid kun je uitrekenen door de afstand te delen door de tijd.

NASK1 - SAMENVATTING KRACHTEN en BEWEGING. Snelheid. De snelheid kun je uitrekenen door de afstand te delen door de tijd. NASK1 - SAMENVATTING KRACHTEN en BEWEGING Snelheid De snelheid kun je uitrekenen door de afstand te delen door de tijd. Stel dat je een uur lang 40 km/h rijdt. Je gemiddelde snelheid in dat uur is dan

Nadere informatie

Detectie van (het begin van) een calamiteit

Detectie van (het begin van) een calamiteit Detectie van (het begin van) een calamiteit Raak MKB Wireless Sensortechnologie bij Calamiteiten Enschede, 20 januari 2011 Auteur Ir. P. S. Griffioen lectoraat Ambient Intelligence Samenvatting In het

Nadere informatie

In Vlaanderen bestaat er nog geen leerlijn programmeren! Hierdoor baseren wij ons op de leerlijn die men in Nederland toepast voor basisscholen.

In Vlaanderen bestaat er nog geen leerlijn programmeren! Hierdoor baseren wij ons op de leerlijn die men in Nederland toepast voor basisscholen. Leerlijn programmeren In Vlaanderen bestaat er nog geen leerlijn programmeren! Hierdoor baseren wij ons op de leerlijn die men in Nederland toepast voor basisscholen. Deze leerlijn is opgebouwd aan de

Nadere informatie

In de door ons gebruikte demo verloopt het herkennen van beelden in feite in 2 fasen:

In de door ons gebruikte demo verloopt het herkennen van beelden in feite in 2 fasen: Practicum: deel 1 Hond zoekt Bal In het practicum Hond zoekt Bal laten we je kennis maken met de werking van supercomputers. We gebruiken daarvoor een applicatie waarmee met een webcam objecten herkend

Nadere informatie

Opdrachten voortgezet onderwijs

Opdrachten voortgezet onderwijs Opdrachten voortgezet onderwijs Opdracht 1 Wat is veilig? Je ziet hier een kruispunt. Er staan nog geen verkeersborden, stoplichten of markeringen op het kruispunt. Hoe zou jij dit plein veilig maken voor

Nadere informatie

Extra opdrachten Module: bewegen

Extra opdrachten Module: bewegen Extra opdrachten Module: bewegen Opdracht 1: Zet de juiste letters van de grootheden in de driehoeken. Opdracht 2: Zet boven de pijl de juiste omrekeningsfactor. Opdracht 3: Bereken de ontbrekende gegevens

Nadere informatie

Een project voor de kwetsbare doelgroep beginnende automobilisten Hoe bereik je de beginnende bestuurders in Overijssel?

Een project voor de kwetsbare doelgroep beginnende automobilisten Hoe bereik je de beginnende bestuurders in Overijssel? Een project voor de kwetsbare doelgroep beginnende automobilisten Hoe bereik je de beginnende bestuurders in Overijssel? Samenvatting Het ROVO heeft een werkwijze ontwikkeld die ervoor moet zorgen dat

Nadere informatie

Belichtingsregelingen: Introductie

Belichtingsregelingen: Introductie Belichtingsregelingen: Introductie In een aantal afleveringen worden de meest toegepaste belichtingregelingen bij digitale camera s behandeld. De afleveringen sluiten aan op de presentaties Basiskennis

Nadere informatie

Lesfiche: dode hoek BASISONDERWIJS. Doelgroep. Eindtermen (ET) Lesfiche verkeers- en mobiliteitseducatie

Lesfiche: dode hoek BASISONDERWIJS. Doelgroep. Eindtermen (ET) Lesfiche verkeers- en mobiliteitseducatie Lesfiche verkeers- en mobiliteitseducatie BASISONDERWIJS Lesfiche: dode hoek Doelgroep Derde graad lager onderwijs Eindtermen (ET) Wereldoriëntatie, domein Ruimte Verkeer en mobiliteit ET 6.1 Lichamelijke

Nadere informatie

Kijktechniek wegrijden / stoppen:

Kijktechniek wegrijden / stoppen: Kijktechniek wegrijden / stoppen: Wegrijden positie rechts (vrijwillig). Bijvoorbeeld ergens wegrijden na het kopen van een bloemetje. Rechts dode hoek / rechter spiegel / voor / linker spiegel / links

Nadere informatie

Computer Vision: Hoe Leer ik een Computer Zien?

Computer Vision: Hoe Leer ik een Computer Zien? Computer Vision: Hoe Leer ik een Computer Zien? Michael H.F. Wilkinson Instituut voor Wiskunde en Informatica Rijksuniversiteit Groningen Les voor technasium, 5 februari 2008 Informatica aan de RUG Informatica

Nadere informatie

Vooruit kijken Vooruit denken Hoe gaat dat?

Vooruit kijken Vooruit denken Hoe gaat dat? Vooruit kijken Vooruit denken Hoe gaat dat? Hoofdregel kijken gedrag Bij het kijkgedrag gaat het niet om die duizenden keren dat je voor niets denkt te kijken, maar om die ene (fatale) keer dat je niet

Nadere informatie

Samenvatting Impliciet leren van kunstmatige grammatica s: Effecten van de complexiteit en het nut van de structuur

Samenvatting Impliciet leren van kunstmatige grammatica s: Effecten van de complexiteit en het nut van de structuur Samenvatting Impliciet leren van kunstmatige grammatica s: Effecten van de complexiteit en het nut van de structuur Hoewel kinderen die leren praten geen moeite lijken te doen om de regels van hun moedertaal

Nadere informatie

DERTIG KAN HET ANTWOORD ZIJN

DERTIG KAN HET ANTWOORD ZIJN DERTIG KAN HET ANTWOORD ZIJN Artikel Mensen op straat (1980) (Voorjaar): 27 R-80-13 Voorburg, 1980 Stichting Wetenschappelijk Onderzoek Verkeersveiligheid SWOV -2- Inleiding Zal een verlaging van de maximumsnelheid

Nadere informatie

EINDELIJK IS HET DAN ZO VER, JE MAG

EINDELIJK IS HET DAN ZO VER, JE MAG EINDELIJK IS HET DAN ZO VER, JE MAG AFRIJDEN! MAAR WAT KUN JE NU EIGENLIJK VERWACHTEN OP EEN RIJEXAMEN? WAT ZIJN PUNTJES WAAR JE OP KUNT LETTEN? WAT MOET JE DOEN WANNEER JE ZO ZENUWACHTIG BENT DAT JE NIET

Nadere informatie

Nationaal verkeerskundecongres 2016

Nationaal verkeerskundecongres 2016 Nationaal verkeerskundecongres 2016 De nieuwe databron: Modelled Car Data Bas van der Bijl (Sweco Nederland B.V.) Niels Henkens (Sweco Nederland B.V.) Samenvatting Verkeersinformatie wordt steeds belangrijker,

Nadere informatie

A270Demo Schokgolfdemping

A270Demo Schokgolfdemping B43 A270Demo Schokgolfdemping Bart Netten (TNO) Thijs van den Broek (TNO) Gert Blom (BeterBereikbaarZuidoost-Brabant BBZOB) Samenvatting In februari 2010 zijn een aantal grootschalige experimenten uitgevoerd

Nadere informatie

Mens en machine. Amsterdam, februari Beste Hannah Fry,

Mens en machine. Amsterdam, februari Beste Hannah Fry, Mens en machine Amsterdam, februari 2019 Beste Hannah Fry, Miljarden mensen zijn tegenwoordig via machines met elkaar verbonden. De digitale revolutie heeft de wereld de laatste decennia fundamenteel veranderd

Nadere informatie

Welkom 23/10/2014. Open WiFi netwerk: t Godshuis

Welkom 23/10/2014. Open WiFi netwerk: t Godshuis Welkom 23/10/2014 Open WiFi netwerk: t Godshuis Tony De Mesel Veiligheid & rijhulpmiddelen Senior editor autotechniek bij Fleet & Business en VAB Magazine Wat zijn rijhulpmiddelen?! Verbetering rijcomfort!

Nadere informatie

Test theorie: Autowegen en Autosnelwegen

Test theorie: Autowegen en Autosnelwegen Test theorie: Autowegen en Autosnelwegen (wordt je aangeboden door Autorij-instructie.nl) Zie de Maximum toegestane snelheid op de Nederlandse wegen van de verschillende voertuigen Test theorie: Autosnelwegen

Nadere informatie

Advies inzake de herinrichting van de Middelweg MDT (zuidoost)

Advies inzake de herinrichting van de Middelweg MDT (zuidoost) Maart 2016 Geachte gemeente, Na onze adviezen over het noord-west gedeelte van de Middelweg leest u hier ons advies over het laatste gedeelte van de Middelweg in Moordrecht. Het gaat om het gedeelte van

Nadere informatie

Verkeersveiligheid rondom de scholen in Lonneker

Verkeersveiligheid rondom de scholen in Lonneker Verkeersveiligheid rondom de scholen in Lonneker Jeugddorpsraad Lonneker September 2015 Jeugddorpsraad@dorpsraadlonneker.nl Teksten door: Paul, Mathijs, Thomas en Laurie Inleiding Toen in het najaar van

Nadere informatie

Automated Engineering White Paper Bouw & Infra

Automated Engineering White Paper Bouw & Infra Automated Engineering White Paper Bouw & Infra Inhoudsopgave 1. Introductie 2 2. Wat is automated engineering? 3 3. Wanneer is Automated Engineering zinvol? 3 4. Wat zijn de stappen om een ontwerpproces

Nadere informatie

BIJLAGE: DODE HOEK. De chauffeur kan dode hoek ongevallen voorkomen door:

BIJLAGE: DODE HOEK. De chauffeur kan dode hoek ongevallen voorkomen door: BIJLAGE: DODE HOEK De dode hoek is een zone waarop een chauffeur van een bedrijfsvoertuig geen direct zicht (via ruiten) of indirect zicht (via spiegels en camera s) heeft. Elk bedrijfsvoertuig heeft een

Nadere informatie

Wat maakt WizeNote uniek?

Wat maakt WizeNote uniek? wizenote Wat maakt WizeNote uniek? Het belang van begrijpelijk schrijven Online informatie is vaak veel te moeilijk. Op basis van veel onderzoek is onze schatting dat 80% van de zakelijke teksten geschreven

Nadere informatie