Om privacykwesties te beheersen, kan Samsara de meeste geüploade en opgeslagen beelden voor alle kentekenplaten en personen (bestuurders, passagiers en voetgangers) vervagen. Vervaging kan worden toegepast op video's in het dashboard (video's van veiligheidsgebeurtenissen en video's), gedownloade video's en ritfoto's.
Er zijn drie verschillende identiteitsbeschermingsfuncties die u apart of samen kunt inschakelen via de pagina Functies beheren:
-
Exterieur Identity Blurring (dubbele en naar voren gerichte dashcams met AI-mogelijkheden)
-
Identiteit vervagen van bestuurder (dubbel gerichte dashcams)
-
Identiteitsbescherming HD NVR (HD NVR-systeem)
Nadat u de identiteitsbeschermingsfunctie van uw keuze hebt geactiveerd, past Samsara die instelling toe op alle toekomstige foto's en videobeelden.
Opmerking
Samsara vervaagt geen foto's of videobeelden die reeds bestonden vóór de activering van de functie.
Identiteitsbescherming is ook onderworpen aan de volgende uitzonderingen en gebruiksvoorwaarden:
-
Als je hebt Livestreaming overzicht ingeschakeld, gebruiken Neem een nieuwe still legt onscherpe afbeeldingen en video's vast, maar alleen gebruikers met expliciete toestemming voor livestreaming kunnen livestreams starten.
-
Bepaalde overlays voor AI-gebeurtenissen, zoals die voor Afgeleid rijden en Forward Collision Warning, worden niet weergegeven op wazige afbeeldingen en video's.
-
Als u niet-vervaagde beelden moet ophalen, bijvoorbeeld om de onschuld van een chauffeur aan te tonen of als de politie dit vraagt, dan kan de Dashboard-beheerder de niet-vervaagde foto's en video's downloaden. Meer informatie vindt u op Onscherpe beelden downloaden.
Ons vervagingsalgoritme is gebaseerd op AI-objectdetectiemodellen om menselijke hoofden en voertuigen als objecten te detecteren. De volgende factoren kunnen de prestaties beïnvloeden:
-
Objectgrootte: De nabijheid van de camera heeft invloed op de detectie. Objecten die te dichtbij of te ver weg zijn, worden mogelijk niet geregistreerd.
-
Objectvariatie: Menselijke gezichten en voertuigen variëren, wat tot mogelijke verkeerde identificaties kan leiden. Afbeeldingen met meerdere exemplaren van deze objecten kunnen het algoritme in verwarring brengen.
-
Beeldoriëntatie: Objectdetectie is vaak succesvoller wanneer bepaalde gelaatstrekken of bepaalde voertuigkenmerken zoals koplampen in beeld zijn. Voor menselijke hoofden omvatten deze vorm, grootte, gelaatstrekken en accessoires. Voor voertuigen zijn identificatiegegevens zoals koplampen en positie ten opzichte van de weg essentieel. Objecten die onder een hoek ten opzichte van de camera staan, worden mogelijk echter niet gedetecteerd vanwege ontbrekende identificatiegegevens.
-
Objectplaatsing: Onconventionele posities kunnen detectiefouten veroorzaken. Het algoritme van Samsara is bijvoorbeeld getraind om typische hoofdlocaties van volwassenen te herkennen. Daarom kan het zijn dat de relatieve positie van het hoofd van een kind ten opzichte van het hoofd van een volwassene, die afwijkt van de standaard zitplaats, niet nauwkeurig kan worden gedetecteerd.
-
Verlichting: Slechte of overmatige verlichting, zoals helder daglicht of verblinding, kan de detectie belemmeren.
-
Occlusie: Gedeeltelijk verduisterde objecten kunnen aan detectie ontsnappen.
-
Blur: Onscherpte vermindert de detecteerbaarheid, waarbij de beeldkwaliteit en resolutie de prestaties verder beïnvloeden.
-
Beweging (in video): Snelle bewegingen tussen frames kunnen de nauwkeurigheid van objectdetectie verminderen.
Opmerkingen
0 opmerkingen
U moet u aanmelden om een opmerking te plaatsen.