Kjøretøygjenkjenning

Offentlig prosjektsammendrag

Prosjektet utvikler en metode basert på kunstig intelligens, såkalt maskinlæring/dyplæring (ML/DL), som automatisk kan gjenkjenning kjøretøy på bilder. ML/DL-teknologien er benyttet med svært gode resultater på mange områder, f.eks. innenfor ansiktgjenkjenning. Alle som er aktive på Facebook vil ha oppdaget hvor bra teknologien er til å gjenkjenne personer på bilder. Man kan si at ML/DL-teknologi etterligner hvordan den menneskelige hjernen fungerer. Man benytter nevrale (data-)nett som trenes opp med et stort antall eksempler (i vårt tilfelle kjøretøybilder) for å få frem algoritmer (metoder/prosedyrer) som kan løse spesifikke oppgaver (f.eks. gjenkjenning av et kjøretøy). Prosjektet er basert på ML/DL-teknologi som er utviklet av IKT-giganter som Google og Microsoft. Teknologien er gjort tilgjengelig for alle i form av åpen kildekode, men er ikke klar for å kunne løse konkrete oppgaver i spesifikke bransjer. Den er å regne som et utgangspunkt for videreutvikling og tilpasning. ML/DL-algoritmene må trenes opp for å kunne "forstå" og utføre konkrete oppgaver. Det kreves store mengder treningsdata (eksempler) for å få algoritmene til å fungere godt. Bruk av ML/DL til kjøretøygjenkjenning krever prosessering og lagring av kjøretøybilder. Det er en forutsetning at man tar behørig hensyn til personvernet. Prosjektet utvikler derfor en metode for automatisk anonymisering av kjøretøybilder, slik at de blir ikke-personsensitive.