Video Anonymisierung in der Automobilbranche & Kartografie

Für die Datenerfassung in der Automobilbranche in Übereinstimmung mit Datenschutzvorschriften wie der DSGVO bieten wir die weltweit fortschrittlichste Technologie zur Bild- und Videoredaktion. Unsere Software ist auf die Anforderungen der Automobilbranche zugeschnitten und unterstützt sowohl aktuelle Entwicklungsprojekte als auch zukünftige Datenerfassungen von Fahrzeugflotten.

Weshalb tiefe natürliche Anonymisierung?

Die tiefe natürliche Anonymisierung schützt personenbezogene Informationen in Bildern durch künstliche Ersetzungen. Daher ist sie die einzige Videoredaktionslösung, die mit Analysen und maschinellem Lernen kompatibel ist.

Wir verstehen die Datenschutzbedürfnisse in der Automobilbranche & Kartografie

Industry Experts

We have extensive automotive experience, as we were founded in the industry as a HELLA spin-off. From numerous projects with industry leaders, we understand the challenges you face.

Easy Setup

Our redaction software can be easily integrated via a REST API- The setup via our secure cloud API or on your own GPU servers is suitable for data collection and processing at scale.

ML Compatibility

Our unique Deep Natural Anonymization is suitable with the training of machine learning algorithms. The solution has been approved by privacy professionals as well as research scientists.

Legal Compliance

Avoid severe legal fines and benefit from our experience with legal requirements for data acquisition projects. Data privacy officers have approved our solution for jurisdictions such as GDPR (EU), CCPA (US) and CSL (China).

Brand Reputation

By implementing our state-of-the-art privacy technologies, you become an innovation leader, protect your brand reputation and build trust amongst customers, investors and partners.

Privacy by Design

Integrate “privacy by design” into your existing data collection and processing flow. This saves time, legal risks and empowers you to focus on your core activities and data strategies.

Tiefe natürliche Anonymisierung

Mit der tiefen natürlichen Anonymisierung sind Sie in der Lage, Gesichter und Kennzeichen durch die Generierung künstlicher Ersetzungen zu anonymisieren, wie im Bild dargestellt. Die Lösung entspricht den neuesten Datenschutzstandards wie DSGVO und CCPA und kann für das Training von maschinellen Lernmodellen, z.B. für autonomes Fahren, ohne Beeinträchtigung der Datenqualität verwendet werden. Darüber hinaus werden wichtige Informationen, wie die Blickrichtung von Fußgängern, mit modernster Technologie beibehalten.

Tiefe natürliche Anonymisierung Auto brighter AI
Dieses Kennzeichen wurde unter Verwendung unserer tiefen natürlichen Anonymisierung generiert.

Video Anonymisierung für Ihren Mobilitätsanwendungsfall

Mit unserer Vielfalt an Funktionen und Erfahrung in der Automobilbranche sind wir in der Lage, Ihre individuellen Bedürfnisse zu erfüllen. brighter AI unterstützt eine Vielzahl von Mobilitätsanwendungen, wie die Anonymisierung von Bilddaten für das Training von maschinellen Lernmodellen und Annotationen, die DSGVO-konforme Redaktion personenbezogener Daten in Kartendatensätzen und die Ermöglichung anonymer Videoaufnahmen mit Dashcams.

Autonomous Driving Data

Autonomous Driving Data

ADAS & Full Autonomy

Annotation Data

Annotation Data

Human-in-the-loop Labeling

Vehicle & Road Data

Vehicle & Road Data

Mapping Services & Data Acquisition

Dashcam Footage

Dashcam Footage

Safe Driving & Insurance

“brighter AI’s solution was easily integrated and the natural anonymization was what we needed for improvement of lane and sign detection validation strategy.” Václav Schybal, System Validation Platform Manager, Valeo

Valeo nutzt Deep Natural Anonymization von brighter AI für den ersten umfassenden Fisheye-Datensatz in der Automobilindustrie

Der Kunde Valeo ist ein globaler Automobilzulieferer mit Hauptsitz in […]

Auswirkungen von Deep Natural Anonymization auf das Training von Machine Learning Modellen

Management Summary Ein entscheidendes Problem beim Training von Machine Learning […]