( 06 )
Momenteel stage lopend bij Detecte, een door IMEC gefinancierde startup die innovatieve verkeersveiligheidstechnologie ontwikkelt met Flutter en computer vision. Echte producten bouwen die wegen veiliger maken voor professionele chauffeurs.
Detecte ontwikkelt een AI-gedreven mobiele applicatie die bestuurders monitort tijdens het rijden. Met computer vision, GPS-tracking en artificiele intelligentie helpt de applicatie afleiding achter het stuur te detecteren en de verkeersveiligheid te verbeteren.
20+
Pull requests
6+
Grote features
1000+
Testkilometers
3
Talen
De belangrijkste onderdelen van mijn stage worden hieronder als technische cases uitgelegd. Elke case toont het probleem, mijn oplossing, het resultaat en de gebruikte technologieen.
Probleem
Firebase beperkte de controle, realtime configuratie en toekomstige schaalbaarheid van de applicatie.
Oplossing
Ik migreerde authenticatie, collecties, opslag en realtime configuratie naar Appwrite.
Resultaat
Meer controle over data, betere schaalbaarheid en configuratiewijzigingen zonder nieuwe apprelease.
Probleem
Routes moesten betrouwbaar gelogd en achteraf gekoppeld worden aan veiligheidsevents.
Oplossing
Ik bouwde GPS-logging, routeopslag en routevisualisatie voor analyse per rijsessie.
Resultaat
Nauwkeurige routeanalyse, getest tijdens meer dan 1000 kilometer echte ritten.
Probleem
De AI detecteerde ogen achter zonnebrillen foutief en gaf onnodige waarschuwingen.
Oplossing
Ik onderzocht edge cases, testte verschillende zonnebrillen en verfijnde de detectielogica.
Resultaat
Minder false alarms en meer vertrouwen van bestuurders in de waarschuwingen.
Probleem
Een passagier op de achterbank werd soms als bestuurder geselecteerd.
Oplossing
Ik verbeterde de ROI en driver selection met validatie op de verwachte bestuurderspositie.
Resultaat
De juiste bestuurder wordt betrouwbaarder gevolgd in verschillende voertuigopstellingen.
Probleem
Bestuurders moesten veilig en handsfree met de applicatie kunnen interageren.
Oplossing
Ik onderzocht OpenAI, Groq en ElevenLabs en bouwde een RAG-gebaseerde MVP met spraakherkenning, AI-antwoorden en voice output.
Resultaat
Een werkende handsfree demo en technische basis voor verdere productintegratie.
Probleem
De applicatie moest bruikbaar zijn voor bestuurders met verschillende voertalen.
Oplossing
Ik voegde Nederlandse, Engelse en Franse teksten en flows toe.
Resultaat
Een consistentere ervaring voor een breder gebruikerspubliek.
Probleem
Nieuwe gebruikers vonden de onboarding en calibratie niet altijd duidelijk.
Oplossing
Ik verbeterde de flow met video, duidelijke stappen, validatie en foutfeedback.
Resultaat
Minder setupfouten en een betere startpositie voor de AI-detectie.
Deze cases tonen hoe ik technische problemen analyseerde, hypotheses testte en oplossingen valideerde.
Probleem
Passagier werd als bestuurder gedetecteerd.
Analyse
ROI-selectie en voertuigopstellingen onderzocht.
Oplossing
Driver selection gekoppeld aan verwachte bestuurderspositie.
Resultaat
Betrouwbaardere bestuurderdetectie.
Probleem
Zonnebrillen veroorzaakten false alarms.
Analyse
Detectielogs en verschillende lenstypes getest.
Oplossing
Detectielogica verfijnd voor verminderde oogzichtbaarheid.
Resultaat
Minder onnodige waarschuwingen.
Probleem
Firebase beperkte controle en flexibiliteit.
Analyse
Appwrite, Supabase en andere opties vergeleken.
Oplossing
Backendfunctionaliteit naar Appwrite gemigreerd.
Resultaat
Realtime configuratie en meer controle.
Probleem
Touchinteractie is onveilig tijdens het rijden.
Analyse
STT-, LLM- en TTS-providers vergeleken op snelheid en kwaliteit.
Oplossing
Handsfree RAG-pipeline als MVP gebouwd.
Resultaat
Werkende voice demo voor het team.
Deze plaatsen zijn klaar voor bewijsstukken die de jury kan bekijken zodra publicatie toegestaan is.
Backend en realtime configuratie
Placeholder 1Kaart en routeanalyse
Placeholder 2Demo-video en diagram
Placeholder 3Screenshots en calibratievideo
Placeholder 4Plaats de definitieve PDF-bestanden in public/docs. De downloadlinks verwijzen naar de vaste bestandsnamen.
Tijdens deze stage heb ik niet alleen mijn kennis van Flutter uitgebreid, maar ook ervaring opgedaan met backendontwikkeling, AI-integratie, cloudplatformen, testing in realistische omstandigheden en het werken binnen een professionele Git-workflow met pull requests en code reviews.