具有计算机视觉视觉效果的自动匿名

Vaisala的匿名服务能够在图像和视频材料中检测和匿名的车辆和行人。这项技术为许多人打开了有趣的机会，因为它可以更有效地利用视觉数据以及充分利用其利益的能力。

如今，组织面临着确保数据隐私并遵守各种法规的挑战通用数据保护法规（GDPR）最近实施并适用于欧盟所有成员。Vaisala自己的计算机视觉引擎使用最新技术和型号来提供最大的价值。视觉材料的自动匿名是通过语义分割实现的。随着Vaisala逐步开发对象检测的模型，匿名精度会不断推动。目前，各种测试材料和客户交付在公共空间中记录的视频中的准确性接近99％。

仅匿名需要匿名的内容

至关重要的是，匿名化提供清晰的图像，留下其他有价值的数据对象，并且不会干扰其他计算机视觉可检测到的对象。例如流量标志，破裂或坑洼，因为处理后的视觉材料用于同时监视多个基础设施元素。一个重要的目标也是实现大规模匿名材料的能力，以满足任何比例的客户需求。这是通过一个实际过程实现的，计算机视觉检测对象，并通过缩放带注释的图像来实现散装图像的快速评估。

对于所需的匿名化，必须教授计算机视觉以可靠地识别和标记人员或车辆。这需要对广泛的数据集进行注释，并在街道级别捕获的图像中应用标签。然后使用这些图像的语义分割来开发和灌输对人和车辆的对象检测。当收集和注释新的数据集图像时，计算机视觉模型的精度继续提高。

运输部门的成功

匿名化已证明自己对运输部（DOT）的无价无价，对遵守有关数据保护和隐私的法规负责。以前，DOT网络的视觉材料包括公共用户，这些数据导致数据无法与之共享的数据，例如，负责某些操作或网络段的合作伙伴。随着自动化，计算机视觉的匿名化，时间和成本效益的结果将几乎实时实现。这使点及其合作伙伴可以在视觉材料的支持下继续进行操作，但不必担心潜在的数据隐私漏洞。

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