Economie

Haven Moerdijk zet slimme camera's in tegen smokkelaars en illegalen

19 april 2019 17:53 Aangepast: 19 april 2019 21:04
Beelden van de meldkamer bij de Haven Moerdijk. Beeld © Malini Witlox

Illegalen, drugssmokkelaars en ladingdieven krijgen het moeilijk door een gloednieuw bewakingssysteem dat de havens van Moerdijk en Oostende (België) moet beschermen. De camera's zien niet alleen wat er gebeurt, maar denken ook mee over de vraag of de gefilmde mensen zich verdacht gedragen.

Een algoritme analyseert het bewegingspatroon van de voetganger of het voertuig. Als dat patroon niet overeenkomt met de verwachtingen, krijgt de menselijke bewaker daar een signaal van.

Ferdinand van den Oever, directeur van het Havenschap Moerdijk, constateert dat daders nu vaak al verdwenen zijn, als een misdrijf wordt ontdekt. "Het gaat erom dat de mensen in buitendienst snel op pad kunnen zodat ze mensen op heterdaad kunnen betrappen. Het systeem zegt: Er is iets raars, ga daar eens kijken."  

Veiliger logistiek netwerk

De TU Eindhoven stelde het algoritme op dat het mogelijk maakt om dezelfde voertuigen en mensen te herkennen op de verschillende camera's. "Voor ons is het een eerste stap in het nog veel slimmer gebruik maken van technologieën", zegt Peter de With, hoogleraar van de TU Eindhoven.

De systemen van verschillende havens kunnen gekoppeld worden. Van Rotterdam tot Moerdijk en van Oostende tot Antwerpen, je krijgt zo een groot veiligheidsnet. Als iemand herhaaldelijk in containers inbreekt, kun je de kenmerken van die persoon delen, zegt hij. "Daardoor wordt het hele logistieke netwerk veiliger."

Een truck op het industrieterrein. Een truck op het industrieterrein.

Vingerafdruk van vrachtwagens

In de haven van Moerdijk hangen nu 65 camera's. Vier daarvan worden gekoppeld aan het systeem, vertelt Jan Otten van de Stichting Dutch Institute for Technology, Safety & Security. "We kunnen niet alle camera's gebruiken, het merendeel is namelijk analoog. De beeldkwaliteit is dan niet goed genoeg en er kan geen data aan de achterkant opgeslagen worden. Maar voor een proef is vier camera's afdoende."

De camera's maken een soort van vingerafdruk van elk individu, iedere vrachtwagen en iedere auto die ze zien, zegt Otten. "Het gaat bij auto's niet alleen om het kenteken, maar ook de vorm van de auto. Zo zien we om welk merk en type het gaat, welke kleur en of er andere bijzonderheden zijn."

Hoe beweegt de man of vrouw?

Bij mensen gaat het hetzelfde. Welke kleur jas heeft de man of vrouw aan, wat voor kleur rugzak, heeft hij een bril op, hoe beweegt de man of vrouw? Otten: "Het algoritme vertaalt de informatie in een label. Bijvoorbeeld label 356. Als de persoon op de terugweg weer langs dezelfde camera loopt of langs een van de andere camera's zien we de verschillen." 

Is het label niet veranderd, dan is er niets aan het uiterlijk aangepast. "Maar als iemand opeens een andere jas aanheeft -iets wat dieven soms doen om niet herkend te worden- dan hangt er een ander label aan."

Beelden van de meldkamer bij de Haven Moerdijk. Beelden van de meldkamer bij de Haven Moerdijk.

Ons brein werkt hetzelfde

Het systeem slaagt erin om op een betrouwbare en accurate manier het bewegingspatroon van iemand of een auto te volgen op basis van de verschillende camera's in de haven, zegt hoogleraar De With van de TU Eindhoven.

Tegenstanders van artificiële intelligentie geven vaak aan dat de computersystemen niet objectief zijn. Leidt het project niet tot etnische profilering? Hij denkt van niet. "Van looppatroon tot kleding, de slimme camera's beoordelen mensen net zoals wij mensen dat zelf onbewust in ons brein doen als we onraad voelen." 

Fout kapsel

Soort kapsel, kleur haar, gebruik van bepaalde kleding, dat zijn allemaal dingen die mensen onwillekeurig opslaan en gebruiken, zegt de wetenschapper die betrokken was bij de ontwikkeling van het systeem. "Het zijn dezelfde parameters"

Mensen die de hele dag camerabeelden moeten bekijken zonder de hulp van Artificiële Intelligentie worden moe, vervolgt hij. "Bij het slimme systeem heb je altijd een hoge score." 

Alleen bij slechte weersomstandigheden, is de score misschien iets lager, maar dat heb je ook als mensen de beelden die bij slecht weer zijn geschoten handmatig moeten analyseren, zegt De With. "Bovendien geeft het systeem alleen een interpretatie. De meldkamermedewerkers moeten altijd nog zelf een beslissing nemen. Is de waarschuwing terecht of niet?." 

Miljoenenproject

De partijen die betrokken zijn bij de ontwikkeling van het slimme camerasysteem zijn verenigd in het project Passant (Platform for innovative security solutions harbours &  terminals). Er is 2,7 miljoen euro beschikbaar gesteld voor het project. De subsidie komt onder meer van de provincie Noord-Brabant, de Belgische provincie West-Vlaanderen, het ministerie van Economische Zaken en de ondernemers. Het Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling Vlaanderen-Nederland betaalt de helft (1,3 miljoen euro).

Normaal en abnormaal

Om te weten wat abnormaal is, moet je weten wat normaal is. Het systeem wordt dan ook gevoerd met honderden gegevens: hoe ziet de bedrijfskleding eruit, wat zijn vaste werktijden.

De camerabeelden en bewegingspatronen worden gekoppeld aan informatie over de logistieke planning en gastenlijst van de haven. Zo kunnen afwijkingen sneller gedetecteerd worden.

Alle beelden worden omgezet in neutrale data, volgens Jan Otten van de Stichting Dutch Institute for Technology, Safety & Security. Er worden dus geen persoonsgegevens gekoppeld aan de beelden. "De meldkamer kan bevindingen terugkoppelen aan het slimme camerasysteem dat daardoor weer bijleert." 

Altijd weten wat er speelt?
Download de gratis RTL Nieuws-app en blijf op de hoogte.

Playstore Appstore

`