Het lectoraat Crossmediale Communicatie in het Publieke Domein (PubLab) van Hogeschool Utrecht (HU) lanceert samen met service design-bureau Ideate interventies om ouderen te stimuleren tot veiliger fietsgedrag. De interventies zijn gebundeld in het rapport ‘Zolang ik fiets’ en ontwikkeld in opdracht van de gemeenten Amersfoort en Dronten en het ministerie van Infrastructuur en Milieu.
DOCUMENT
Artikel in de TvZ: Een methodiek is ontwikkeld voor cultuursensitief Omgaan met Onbegrepen Gedrag (OOG) bij mensen met dementie thuis. Onbegrepen gedrag komt voor bij bijna alle mensen met dementie. Om goed om te gaan met dit gedrag, is het van belang de oorzaak ervan te begrijpen. Bestaande richtlijnen voor de aanpak van onbegrepen gedrag sluiten niet voldoende aan bij thuiswonende mensen met dementie met een migratieachtergrond. Een methodiek is ontwikkeld voor cultuursensitief Omgaan met Onbegrepen Gedrag (OOG) bij mensen met dementie thuis.
DOCUMENT
Tot op heden is er weinig tot geen inzicht in de beweegredenen achter routekeuzes. Deze informatie is van belang om fietsgedrag te kunnen beïnvloeden en stimuleren. Ter verbetering van de bikeability zijn in Groningen de Slimme Routes bedacht, waarbij fietsers om drukke plekken heen worden geleid. Hiermee moeten drukke en onveilige situaties tussen weggebruikers voorkomen worden. Met behulp van objectieve monitoring is getracht zowel kwantitatieve als kwalitatieve data te verzamelen over het fietsgedrag richting het Zernikecomplex met als dit gedrag te kunnen beïnvloeden.
Fietsen is diepgeworteld in de Nederlandse cultuur en draagt bij aan een duurzame, gezonde en mobiele samenleving. Met de opkomst van nieuwe (elektrische) vervoersmiddelen, neemt ook de complexiteit van het verkeer toe en ontstaan er nieuwe veiligheidsuitdagingen. Om deze effectief aan te pakken, is het van groot belang om beleidsmakers en educatieve instellingen te voorzien van diepgaande inzichten in fietsgedrag en verkeerssituaties. Met dit project richten we ons op het leveren van deze inzichten door middel van geavanceerde AI-technologieën. De huidige software-oplossingen gericht op het verbeteren van de verkeersveiligheid zijn vaak beperkt in hun functionaliteit en toepassingsgebied. Ze richten zich voornamelijk op het tellen en volgen van verkeersdeelnemers, zonder de complexiteit van fietsverkeer te analyseren. Ons project onderscheidt zich door het gebruik van recente state-of-the-art AI-methoden om complexe verkeerssituaties en fietsgedrag automatisch te analyseren en te classificeren. Ons AI-gestuurde systeem maakt gebruik van Nederlandse videobeelden afkomstig van zowel statische camera's als camera's gemonteerd op fietsers. Hierdoor kunnen we onveilig fietsgedrag en risicovolle situaties herkennen en aanbevelingen doen aan beleidsmakers voor infrastructuuraanpassingen. Het implementeren van AI in opleidingen zoals ruimtelijke ordening zal leiden tot een verfrissend curriculum dat studenten future-proof opleidt. Samen werken we aan de ruimtelijke ontwikkeling van de toekomst. Bovendien kunnen de AI-tools worden gebruikt om lesmateriaal te ontwikkelen, waardoor zij beter inzicht krijgen in de factoren die bijdragen aan onveilige situaties en hoe zij hun gedrag kunnen aanpassen om het risico op ongevallen te verminderen. Het aanvragende consortium bestaat uit een multidisciplinair team van onderzoekers en studenten uit de AI, computer vision, verkeerspsychologie, verkeerskunde en ruimtelijke ontwikkeling, die samenwerken met publieke instellingen en commerciële partners aan een open-source intelligent softwaresysteem. Samengevat zal dit project niet alleen de huidige kennis over fietsgedrag en verkeersveiligheid uitbreiden, maar ook de manier waarop beleidsmakers en educatieve instellingen met deze kwesties omgaan transformeren.
