Gemakkelijk toegankelijkheidsdata verzamelen over publieke gebouwen voor personen met een beperking
Met de On Wheels app verzamelen we nu al toegankelijkheidsdata over gebouwen voor rolstoelgebruikers en minder mobiele personen. Gebruikers kunnen via de app nieuwe locaties toevoegen en krijgen dan een vragenlijst (deurbreedte, aantal treden, hoogte niveauverschil, ...). Men kan ook een foto toevoegen van de ingang en het toilet. Voor de nieuwe locatie online komt wordt deze handmatig nagekeken of alles juist is ingevuld. Wanneer er heel veel nieuwe locaties binnenkomen is dat niet meer haalbaar. Daarom willen we beroep doen op AI en Machine Learning om het opmeten van de locaties/data gemakkelijker te doen en ook het automatisch verifiëren van de opgemeten data. We denken aan een aantal zaken waar AI en Machine Learning ons kan helpen;
- In de vorm van een widget voor webapps (toevoegen en verifiëren van 1 locaties of het uploaden van een grote dataset).
- We zouden dit willen linken aan Open Street Maps, zodat alle info open data is en vrij geraadpleegd kan worden. De data wordt automatisch omgezet in de juiste code taal dat leesbaar is voor Open Streep Maps.
- Je zegt de app/widget welke info je wil invullen en verifiëren. Je bepaald zelf welke info je wil hebben.
- Je neemt of laad een foto van de ingang of toilet en je krijgt een vragenlijst om in te vullen.
- Via beeldherkenning en locatie bepaling vult de app/widget al een aantal zaken in voor de gebruiker die gekend zijn (adres, gps, naam locatie, aantal treden, ...). De gebruiker vult de ontbrekende zaken in.
- De app/widget zegt de gebruiker als iets niet is ingevuld of als er zaken zijn die waarschijnlijk niet zullen kloppen.
- Gezichten van mensen een nummerplaten van auto's worden automatisch geblurred.
