Anonymisierung von personenbezogenem Bildmaterial

Bild- oder Videomaterial automatisiert auswerten – aber wie?

So funktioniert's:

Deep Learning

• Überwachung von Produktion oder Verkehr 
• Maskierung personenbezogener Elemente 
• Erkennungen und Bestimmung von Schäden an Bauteilen.
  

Das bringt‘s:

• DSGVO-konformes Videomaterial
• Höhere Präzision in der Produktion
• Höhere Prozessgeschwindigkeit
• Ganzheitliche Dokumentation
• Optimierung des Ressourceneinsatzes

Für die Erkennung und das Verfolgen von Objekten – beispielsweise Personen oder Fahrzeugen – in Videodatenströmen gibt es im Feld der Künstlichen Intelligenz etablierte und performante Verfahren. Dabei sind die Anwendungsmöglichkeiten so vielfältig wie die Objekttypen und –eigenschaften welche erkannt werden sollen und reichen weit über den vermutlich bekanntesten Fall des autonomen Fahrens hinaus. 

Hier prototypisch erste proof-of-concepts erfolgreich umzusetzen, etwa auf Basis digitaler Services von Cloud-Diensten, ist heute oft gar nicht mehr schwierig. Das Verfahren jedoch in eine produktive Umgebung einzubringen oder auf einen spezialisierten Anwendungsfall anzupassen, ist in der Regel schon deutlich aufwendiger. Und genau hier verfügt das BTC Data Science Team über weitreichende Erfahrung. Dabei reicht das Spektrum von der Verwendung von fertigen Services, über die Entwicklung von maßgeschneiderten KI-Modellen bis hin zur Integration in eine vollwertige Produktlösung.

Als Beispiel führen wir unsere Anonymisierungslösung an, welche eingesetzt wird, um Videoströme aus dem deutschen Straßenverkehr zu analysieren und darin personenbezogene Daten (also z.B. Gesichter oder KFZ-Kennzeichen) zu erkennen und unkenntlich zu machen. Derart veränderte Videodaten können gespeichert oder weiterverarbeitet werden, ohne in Konflikt mit Datenschutzbedenken zu stehen. Die entwickelte Lösung hat auf diese Weise bereits mehr als 10 Millionen Videosekunden an Daten zur weiteren Auswertung für den Kunden verfügbar gemacht.