Schutz der Privatsphäre mit der Pano-Blurring-Lösung

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Inhalt

Warum benutzen wir die Bildverpixelungslösung in der Nachbearbeitung?

Im digitalen Zeitalter und im Internet of Things ist der Datenschutz von größter Bedeutung. Da die Gesichtserkennungstechnologien immer intelligenter werden, ist es dringend erforderlich, sorgfältige Verpixelungstechniken durchzusetzen. Gesicht und Körper sind die wichtigsten Elemente der persönlichen Identifikationsdaten (PII). Hochauflösende mobile Kartierungssysteme erfassen Bilder von Gesichtern, Körpern und Nummernschildern, die mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und anderen Datenschutzgesetzen in Konflikt stehen.

Private Daten in NavVis Ivion

Fortschrittliche Mapping-Lösungen erfassen einen weit gefassten Bereich der Realität und die vorhandenen Objekte und Personen in unglaublicher Auflösung. Wenn durch diese dichten Punktwolken navigiert wird, sehen sie fast wie ein Video mit eindeutigen PIIs aus. Dies führt zu ernsthaften Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes in Übereinstimmung mit den Vorschriften.

In der Vermessung gibt es fast nie ideale Bedingungen für das Scannen und Kartieren. Auf Baustellen und in industriellen Einrichtungen ist es schwierig, die Belegschaft bei der Arbeit zu unterbrechen, da es viel Zeit und Mühe kostet, um die Arbeiten zu beenden und wieder aufzunehmen.

Lösung zur Anonymisierung

Die Anonymisierung ist ein wichtiger Schritt in dem Verarbeitungsprozess der Daten, da das weitere Webprocessing von der Geschwindigkeit der Bildverarbeitung abhängt und sich direkt auf die Kosten und die Verarbeitungszeit auswirkt. Die Verwendung der Anonymisierung gewährleistet den Datenschutz, die Datensicherheit und die Zugänglichkeit. Personenbezogene Daten werden durch diese moderne Verpixelungslösung so verarbeitet, dass unsere mobile Mapping Lösungen mit der DSGVO und anderen Datenschutzbestimmungen konform sind.

Der Use Case für die automatische Erkennungsfunktion dieses Tools könnte erweitert werden, um z.B. Baumaterialien, Möbel und elektronische Geräte in einem Gebäude oder auf einer Baustelle zu lokalisieren. Dies könnte dazu führen, dass Objekten automatisch Points of Information zugewiesen werden und sie in einer Datengruppe verknüpft werden. Auf der Grundlage dieser automatischen Erkennungsfunktion von Objekten könnten zahlreiche Use Cases entwickelt werden, um Objekte mit Points of Information (PoIs) zu erfassen und zu füttern.

Anonymisierungslösung für NavVis Mobile Mapping Systeme

Merkmale der Pano-Blurring Solution:

  • Automatisierte Anonymisierung durch maschinelles Lernen
  • 99% Erfolgsquote bei der Erkennung von Objekten und Personen 
  • Anwendungen sowohl für 360°- als auch für planare Bilder
  • KI-gestützt
  • DSGVO-konform
  • Hochgradig skalierbar
  • Kaum fehlerhafte Objekterkennungen

Der technische Hintergrund

DiConneX hat (in Zusammenarbeit mit Trexcare) ein Pano-Blurring-Tool entwickelt, das synchron mit der Datennachbearbeitungssoftware NavVis SiteMaker arbeitet. Die Rohdaten aus der mobilen Kartierung bestehen aus 360°-Bildern, die eine Kombination aus Panorama- und planaren Bildern im Format .jpg oder .png sind. Diese bilden den Input für die erste Stufe des Post-Processings im NavVis Sitemaker. Der KI-gestützte Open-Source-Algorithmus EfficientDet anonymisiert automatisch die vordefinierten persönlichen Identifikationselemente (Personen und Gesichter). Die Software kann die Anonymisierung in beeindruckender Geschwindigkeit durchführen, selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen.

Der EfficientDet-Algorithmus basiert auf dem COCO-Datensatz (Common Objects in Context). Diese Datensätze ermöglichen eine höhere Präzision bei der Erkennung von definierten Objekten in einem Modell. Die Technologie verwendet COCO-Datensätze für die Erkennung von Gesichtern, Körpern und Objekten wie Nummernschilder oder Ausweise. Blurring ist die Standardmethode der Anonymisierung großer Mengen von Bilddaten, die von Unternehmen wie Google in Google Street View verwendet wird. Die Objekte und Personen werden zuverlässig auch in ihrer natürlichen Umgebung, z. B. auf einer belebten Straße, einem Bahnhof oder einem Einkaufszentrum identifiziert. Die KI-basierte Technologie kann sensible Informationen wie Logos, Fotos, Fahrzeuge und so weiter ausblenden. Mit dem Blurring Tool können Einzelpersonen oder Organisationen die aufgeführten Objekte aus den Datensätzen entfernen.

Das Tool wurde im Rahmen des Mapping-Projekts für den Hamburger Hauptbahnhof getestet, der mit 537.000 Besuchern pro Tag zu den verkehrsreichsten Orten in Hamburg gehört. Im Ergebnis lieferte das Tool eine Erfolgsquote von 96%-99%, wobei der Misserfolg auf Gesichts- oder Körperverdeckung durch andere Objekte zurückzuführen war.

Bearbeitetes Bild von dem Hamburg-Hauptbahnhof

Die datengetriebenen Analysen der drei Bereiche – Menschen, Werkzeuge und Prozesse – haben sich als vielversprechend erwiesen, um die Effizienz im Vergleich zur manuellen Verpixelung zu verbessern, die eine geringere Genauigkeit aufweist und dadurch weitere Anwendungen in verschiedenen Branchen ermöglicht. Es ist eine kosteneffiziente Möglichkeit, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.

Datenschutzbedenken sind eine große Gefahr für das Wachstum mobiler Kartierungssysteme. Die Gefahr von Datenschutzverletzungen besteht vor allem in der heutigen Zeit, in der die DSGVO das Bewusstsein für den Datenschutz erhöht. Vermessungsunternehmen sind naturgemäß dazu verpflichtet, Bilder zu verarbeiten, bevor sie auf Geodatenplattformen wie NavVis Ivion übertragen werden. Die Verarbeitung sollte für große Bilddatenmengen skalierbar, sicher und jederzeit abrufbar sein, wo immer Sie sie benötigen.

DiConneX bietet eine vollautomatische, effiziente und zuverlässige Verpixelungslösung zur Anonymisierung großer Bilddatensätze mit DSGVO-konformen Datenverarbeitungssystemen. Sie unterstützt verschiedene Bildformate und verfügt über eine unkomplizierte Handhabung, die ideal für NavVis Core und NavVis Enterprise Partner ist. Für eine kostenlose Demo der Bildverpixelungslösung, branchenübergreifende Use Cases oder weitere Fragen, kontaktieren Sie uns bitte. 

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