Samenvatting

Dit onderzoek richt zich op de analyse van stedelijke mobiliteit met behulp van computer vision -technieken voor verkeersmonitoring in Amsterdam. In dit onderzoek wordt een algoritme ontwikkeld om verschillende vervoersmiddelen in beeldmateriaal te identificeren en te classificeren, zoals auto's, fietsen, voetgangers en openbaar vervoer. Het algoritme wordt getraind en geëvalueerd met behulp van een dataset, bestaande uit zowel gedownloade als zelfgemaakte foto's en video's van verkeerssituaties in Amsterdam. De resultaten van dit onderzoek kunnen bijdragen aan een beter begrip van stedelijke mobiliteitspatronen en het verbeteren van verkeersmanagement in de stad.