Pour gérer les préoccupations en matière de confidentialité, Samsara peut flouter la plupart des enregistrements téléversés et sauvegardés pour toutes les plaques d’immatriculation et les individus (conducteurs, passagers et piétons). Le floutage peut être appliqué aux vidéos dans le Tableau de bord Sécurité (vidéos d'événements de sécurité et récupérations de vidéos), aux vidéos téléchargées et aux images fixes de trajets.
Il existe trois fonctionnalités de floutage d’identité que vous pouvez activer séparément ou ensemble via la page de gestion des fonctionnalités :
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Flou d'identité extérieure (caméras embarquées double-objectif et frontales avec capacités d'IA)
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Flou de l’identité du conducteur (caméras embarquées double-objectif)
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Floutage HD NVR (système HD NVR)
Une fois les fonctionnalités de floutage d’identité activées, Samsara applique les paramètres à toutes les images et vidéos futures.
Note
Samsara ne floute pas rétroactivement les images et vidéos capturées avant l’activation de la fonctionnalité.
Veuillez également noter les exceptions et remarques suivantes concernant le floutage d’identité :
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Si vous avez activé le Aperçu de la diffusion en direct, l’option Prendre une nouvelle photo fixe capturera des images et des vidéos non floues, cependant, seuls les utilisateurs disposant d'autorisations explicites de diffusion en direct peuvent lancer des diffusions en direct.
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Certaines superpositions d'événements IA, telles que celles d'avertissement de conduite inattentive et de collision directe, ne s'afficheront pas sur les images et vidéos floues.
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Dans l'événement où vous devez récupérer un enregistrement non flouté, par exemple pour disculper un conducteur ou à la demande des forces de l'ordre, les administrateurs du tableau de bord peuvent télécharger des images et vidéos non floutées. Pour plus d’informations, consultez Télécharger l'enregistrement vidéo non flouté.
Notre algorithme de floutage repose sur des modèles de détection par IA pour détecter les caps humains et les véhicules en tant qu'objets. Les facteurs suivants peuvent influencer sa performance :
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Taille de l'objet : La proximité de la caméra affecte la détection. Les objets trop proches ou trop éloignés pourraient ne pas être détectés.
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Variation des objets : Les visages humains et les véhicules varient, ce qui peut entraîner des erreurs d'identification. Les images contenant plusieurs instances de ces objets peuvent embrouiller l'algorithme.
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Orientation de l'image : La détection d'objets est souvent plus réussie lorsque certaines fonctions faciales ou certaines caractéristiques de véhicules comme les phares sont dans le cadre. Pour les têtes humaines, ceux-ci incluent la forme, la taille, les fonctions du visage et les accessoires. Pour les véhicules, des identifiants comme les phares et la position par rapport à la route sont essentiels. Cependant, les objets placés à des angles par rapport à la caméra peuvent ne pas être détectés en raison de l'absence d'identifiants.
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Placement des objets : Des positions non conventionnelles peuvent entraîner des erreurs de détection. Par exemple, l'algorithme de Samsara est formé pour reconnaître les emplacements typiques du cap d'un adulte. Par conséquent, le positionnement relatif du cap d'un enfant par rapport à celui d'un adulte, qui s'écarte de l'emplacement standard du siège, peut ne pas être détecté avec précision.
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Éclairage : Un éclairage faible ou excessif, comme la lumière du jour ou l’éblouissement, peut gêner la détection.
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Occlusion : Les objets partiellement masqués peuvent échapper à la détection.
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Floutage : Le flou réduit la détectabilité, la qualité et la résolution de l'image ayant un impact supplémentaire sur les performances.
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Mouvement (en vidéo) : Un mouvement rapide entre les images peut réduire la précision de la détection des objets.
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