Weesfietsen blijven een hardnekkig probleem in onze stad. De afgelopen jaren werden er telkens méér dan 4.500 weesfietsen per jaar uit het straatbeeld gehaald.
De verwijdering ervan kost tijd en energie. Zo voert de Fietsambassade - naast het ophalen van de weesfietsen - minstens tweemaal een plaatsbezoek uit om labels aan te brengen.
Er bestaan toepassingen, waarbij artificiële intelligentie (AI) wordt gebruikt, waarmee weesfietsen en/of foutgeparkeerde fietsen kunnen worden gedetecteerd. Er kan hiermee ook worden nagegaan hoelang deze fietsen al op die plaats staan.
Ik had van de schepen graag een antwoord gekregen op volgende vraag:
Welke mogelijkheden ziet de schepen voor het efficiënter en effectiever detecteren en ophalen van weesfietsen? Wordt de inzet van systemen die gebruik maken van AI hiervoor overwogen? Graag meer uitleg.
Het probleem van weesfietsen blijft inderdaad een hardnekkige uitdaging in onze stad. Elk jaar verwijdert de Fietsambassade meer dan 4.500 weesfietsen uit het straatbeeld. Dat vraagt niet alleen tijd en inzet op het terrein, maar ook middelen. Vandaag wordt ongeveer 20% van de werking “fietsparkeren” van de Fietsambassade – goed voor zo’n 260.000 euro per jaar – ingezet op het beheer van weesfietsen. Dat omvat niet alleen het detecteren, ophalen, stockeren en afhandelen van deze fietsen, maar ook een reeks preventieve maatregelen, zoals de inrichting van fietswrakvakken en de mogelijkheid tot gratis ophaling aan huis.
Net die preventieve aanpak is één van de sleutels om efficiënter te kunnen werken. Door in te zetten op gerichte communicatie, duidelijke signalisatie en structurele oplossingen, proberen we te vermijden dat fietsen onnodig lang blijven staan en als weesfiets moeten worden behandeld. Zo winnen we niet alleen aan efficiëntie, maar zorgen we ook voor een betere dienstverlening naar de burger toe.
Wat de inzet van artificiële intelligentie betreft: we volgen de technologische ontwikkelingen op de voet. Vandaag zijn er wel degelijk systemen op de markt die AI inzetten om wees- of fout geparkeerde fietsen te detecteren, maar die functioneren voorlopig enkel in afgesloten of gecontroleerde omgevingen, zoals afgesloten fietsenparkings. Daar kunnen aankomst- en vertrektijden nauwkeurig geregistreerd worden, wat cruciaal is voor de werking van zulke systemen.
Op het openbaar domein is de situatie echter veel complexer. Fietsen zijn moeilijker te detecteren via beeldherkenning, er zijn geen nummerplaten, en het is vandaag technisch niet haalbaar om op grote schaal een sluitend systeem te implementeren dat automatisch kan nagaan hoe lang een fiets ergens gestald staat. We bekijken uiteraard wat andere steden doen en staan open voor innovatie, maar de verwachting is dat er op korte termijn geen kant-en-klare AI-oplossing zal zijn voor deze context.
De Fietsambassade blijft dus inzetten op een mix van efficiënte organisatie, slimme preventie en technologische vernieuwing waar mogelijk. We blijven daarbij openstaan voor vernieuwing, maar met realistische verwachtingen over wat technologie vandaag kan betekenen op het openbaar domein.
wo 16/04/2025 - 22:28