Um Datenschutzbedenken auszuräumen, kann Samsara die meisten hochgeladenen und gespeicherten Aufnahmen für alle Nummernschilder und Personen (Fahrer, Passagiere und Fußgänger) verwischen. Die Unschärfe kann auf Videos im Dashboard (Sicherheitsereignisvideos und Videoabrufe), heruntergeladene Videos und Reisefotos angewendet werden.
Es gibt drei verschiedene Funktionen zum Unkenntlichmachen der Identität, die einzeln oder zusammen über die Seite Funktionsverwaltung aktiviert werden können:
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Äußere Identitätsunschärfe (doppelte und nach vorne gerichtete Dashcams mit KI-Funktionen)
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Unschärfe der Fahreridentität (beidseitig ausgerichtete Dashcams)
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Unkenntlichmachen – HD NVR (HD NVR-System)
Sobald Sie die gewünschten Funktionen aktiviert haben, wendet Samsara die Einstellungen auf alle zukünftigen Bild- und Videoaufnahmen an.
Anmerkung
Bilder und Videos, die vor der Aktivierung der Funktion aufgenommen wurden, werden nicht rückwirkend unkenntlich gemacht.
Für das Unkenntlichmachen der Identität gelten außerdem die folgenden Ausnahmen und Nutzungshinweise:
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Wenn Sie Livestreaming-Übersicht aktiviert haben, mit Neues Standbild aufnehmen erfasst unverwackelte Bilder und Videos, jedoch können nur Benutzer mit expliziten Live-Streaming-Berechtigungen Live-Streams initiieren.
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Bestimmte Overlays für KI-Ereignisse, z. B. für die Warnung „Abgelenktes Fahren“ und „Vorwärtskollisionswarnung“, werden auf unscharfen Bildern und Videos nicht angezeigt.
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Falls Sie nicht unkenntlich gemachtes Bildmaterial benötigen - z. B. um einen Fahrer zu entlasten oder wenn dies von Strafverfolgungsbehörden gefordert wird - können Dashboard-Administratoren Bilder und Videos herunterladen, die nicht unkenntlich gemacht wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Unkenntliches Videomaterial herunterladen.
Unser Unschärfealgorithmus basiert auf KI-Objekterkennungsmodellen, um menschliche Köpfe und Fahrzeuge als Objekte zu erkennen. Die folgenden Faktoren können sich auf die Leistung auswirken:
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Objektgröße: Die Nähe zur Kamera beeinflusst die Erkennung. Objekte, die zu nah oder zu weit entfernt sind, werden möglicherweise nicht registriert.
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Objektvariation: Menschliche Gesichter und Fahrzeuge variieren, was zu möglichen Fehlidentifikationen führen kann. Bilder mit mehreren Instanzen dieser Objekte können den Algorithmus verwirren.
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Bildausrichtung: Die Objekterkennung ist oft erfolgreicher, wenn bestimmte Gesichtsmerkmale oder bestimmte Fahrzeugmerkmale wie Scheinwerfer im Bild sind. Bei menschlichen Köpfen sind dies Form, Größe, Gesichtszüge und Accessoires. Für Fahrzeuge sind Identifikatoren wie Scheinwerfer und Position relativ zur Straße unerlässlich. Objekte in einem Winkel zur Kamera werden jedoch möglicherweise aufgrund fehlender Identifikatoren nicht erkannt.
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Objektplatzierung: Unkonventionelle Positionen können zu Erkennungsfehlern führen. Beispielsweise ist der Algorithmus von Samsara darauf trainiert, typische Kopfpositionen eines Erwachsenen zu erkennen. Daher kann die relative Position des Kopfes eines Kindes im Vergleich zum Kopf eines Erwachsenen, die von der Standardsitzposition abweicht, möglicherweise nicht genau erkannt werden.
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Beleuchtung: Schlechte oder übermäßige Beleuchtung, wie zum Beispiel helles Tageslicht oder Blendung, kann die Erkennung behindern.
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Okklusion: Teilweise verdeckte Objekte können der Erkennung entgehen.
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Verwischen: Unschärfe verringert die Erkennbarkeit, wobei Bildqualität und Auflösung sich zusätzlich auf die Leistung auswirken.
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Bewegung (im Video): Schnelle Bewegungen zwischen Bildern können die Genauigkeit der Objekterkennung beeinträchtigen.
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