Jorrit Venema

Specimen meten voorbeeld schelp

Meten met AI, zonder vaste camera opstelling

We ontwikkelen een algoritme dat objecten kan meten op foto’s of in video. Behalve vier markeringen die in beeld zichtbaar moeten zijn, is geen vaste opstelling nodig. Vrijwel elke camera/telefoon/tablet voldoet en er zijn geen eisen aan afstand, positie of hoek van de foto. Dat maakt deze werkwijze interessant voor veldonderzoek, inventarisaties en citizen science. Het algoritme …

Meten met AI, zonder vaste camera opstelling Lees verder »

Beeldherkenning vis automatische pixel segmentatie

Nieuwe beeldherkenning techniek vindt zelf vissen in foto’s

Een opkomende beeldherkenningstechniek kan het trainen van beeldherkenning modellen gemakkelijker maken. Met een dataset die groot genoeg is, kan zo’n model zonder aanwijzingen zelf leren wat de relevante objecten in een afbeelding zijn. Traditionele dataset annotatie, zoals het tekenen en labelen van vakjes, is hiermee misschien niet meer nodig – en voorspellingen worden mogelijk zelfs beter. …

Nieuwe beeldherkenning techniek vindt zelf vissen in foto’s Lees verder »

Beeldherkenning en het belang van privacy bij natuurwaarnemingen

Beeldherkenning algoritmes worden ‘getraind’ met grote hoeveelheden foto’s, zogenaamde datasets. Foto’s van natuurwaarnemingen kunnen gezichten van personen bevatten, bijvoorbeeld wanneer iemand een plant of dier vasthoudt of aanwijst of simpelweg aanwezig is op een foto van de waarneming. VAART software ontwikkelde een tool die eenvoudig integreert in het trainingsproces en consequent gezichten onherkenbaar maakt en …

Beeldherkenning en het belang van privacy bij natuurwaarnemingen Lees verder »

Beeldherkenning steur

Steur als startpunt van ‘natuurherkenning practice’

Beeldherkenning van natuur stelt organisaties voor een uitdaging, met name bij sterk gelijkende soorten. Een aanzienlijke collectie steurfoto’s dient nu als basis voor onderzoek naar de mogelijkheden en grenzen van geavanceerde beeldherkenning van planten en dieren. Dit onderzoek is het startsein van de ‘natuurherkenning practice‘, geïnitieerd door VAART software. De subtiele details die verschillende steursoorten en diverse …

Steur als startpunt van ‘natuurherkenning practice’ Lees verder »

Vissoorten verspreiding Nederland sportvisdata

Hengelmonitor visualiseert hengelvangst data

Voor Vangstenregistratie.nl ontwikkelden we de Hengelmonitor. De site visualiseert data van hengelvangstregistraties en waarnemingen van sportvissers voor vis- en wateronderzoek in Nederland.  De gegevens zijn afkomstig uit Vangstenregistratie.nl. Sinds 2001 houden meer dan 30.000 sportvissers hier een persoonlijk vangstenlogboek bij, met instemming om de gegevens te delen voor onderzoek. Het delen en inzetten van hengelvangstdata voor …

Hengelmonitor visualiseert hengelvangst data Lees verder »

DeepLearning.AI Tensorflow certificering Jorrit Venema VAART software

DeepLearning.AI Tensorflow Developer

VAART member Jorrit heeft het DeepLearning.AI Tensorflow Developer Professional Certificate behaald. Hij deed kennis op om neurale netwerken te trainen, valideren, testen en optimaliseren.  Deze netwerken vormen de kern van modellen voor beeldherkenning en tijdreeks voorspelling, op basis van bestaande data. Ze helpen om vragen te beantwoorden als: Hoe waarschijnlijk is het dat een specifieke diersoort …

DeepLearning.AI Tensorflow Developer Lees verder »

Visatlas “Vissen in Zeeland” gepubliceerd

De atlas “Vissen in Zeeland” verscheen vorige week en wat is het een onvoorstelbaar mooi en compleet boekwerk geworden. Verzameld vanuit alle denkbare methodes en bronnen, beschrijft de atlas 177 vissoorten die zijn aangetroffen in deze zoet- en zoutwaterrijke provincie. Complimenten voor initiatiefnemers Stichting RAVON, Het Zeeuwse Landschap,stichting Zeeschelp en alle vrijwilligers die meehelpen met inventariseren. De liefde voor natuur …

Visatlas “Vissen in Zeeland” gepubliceerd Lees verder »

‘Watermelding’ feature verbindt sportvisser met onderzoekers

De Vangsten app, Nederlands populairste sportvislogboek, geeft sportvissers de mogelijkheid om real-time vanaf het water een omgevingsmelding te sturen aan onderzoekers, waterschappen en hengelsportfederaties. Sportvissers worden wel beschreven als de “ogen en oren langs de waterkant”. Begrijpelijk, want vissers zijn regelmatige watergebruikers. Ze gaan bij weer en wind. Veel sportvissers zijn ook opmerkzaam. Ze zijn …

‘Watermelding’ feature verbindt sportvisser met onderzoekers Lees verder »

GWS-Monitor online platform

500 IoT-sensors leveren data aan GWS-Monitor

  Meer dan 500 IoT-sensors zijn aangesloten op GWS-Monitor, het landelijke platform voor grondwatermonitoring van GWS-Data. Dankzij het schaalbare ontwerp volgens IoT best practices, verwerkt het platform moeiteloos alle data. De sensors versturen data via een generieke API die aan licentiehouders beschikbaar wordt gesteld. De meeste sensoren zijn peilbuismeters, die de hoogte van de grondwaterstand aflezen. …

500 IoT-sensors leveren data aan GWS-Monitor Lees verder »

Beeldherkenning vissen Microsoft Global AI presentatie Jorrit Venema VAART software

VAART presenteert beeldherkenning van vissen op Microsoft’s Global AI Night

Wat een eer en wat leuk om te doen! We mochten ons beeldherkenning model voor vissoorten presenteren op Global AI Night bij Microsoft Nederland. Jorrit sprak over het doel van dit model en de rol van de Microsoft Azure Custom Vision service. Het doel van beeldherkenning in Vangstenregistratie.nl is om de datakwaliteit te verbeteren. De mobiele …

VAART presenteert beeldherkenning van vissen op Microsoft’s Global AI Night Lees verder »