Valeo社が自動車用魚眼レンズデータセットにbrighter AIの次世代匿名加工技術を採用

採用企業

Valeo S.A. （以下「Valeo社」）は、フランスに本社を置く、世界的な自動車部品メーカーです。世界中に63の研究開発センターを持つValeo社は、モビリティの未来に向けて大規模な投資を行っており、その高い技術力で自動運転の最前線で開発に取り組んでいます。

このケーススタディでは、Valeo社が直面した課題とその解決のために採用されたbrighter AI社の映像匿名加工ソリューションbrighter Redact についてご紹介します。

課題

自動運転の研究やニューラルネットワークや検証システムには、大量の画像データが必要です。そこで、Valeo社はWoodScapeデータセット を作成しました。このデータセットが特に貴重なのは、数か国で収集された4台のサラウンドビューカメラの画像からなる、初の大規模な自動車用魚眼レンズデータセットであるという点です。WoodScapeデータセットの作成に先立ち、各国の厳しいプライバシー規制への対応と同時に、Valeo社自身がプライバシーの遵守と社会的責任を重視しているため、画像の匿名化が重要な優先事項でした。また、Valeo社は2021年に「モザイク加工のような従来のアプローチでは、画像にアーティファクトが発生し、学習済みモデルの品質に大きな悪影響を及ぼす可能性がある」とコメントしています。そのため、セマンティックセグメンテーションのアノテーションや機械学習、解析の互換性など、WoodScapeデータセット独自の価値を提供しながらデータを匿名化すること、自然な外観とビジュアルデータへのピクセルインパクトを最小限に抑えることが課題となりました。

解決策

Valeo社がデータセットに求めていた複雑なニーズに、brighter Redactの先進的な匿名化技術であるDeep Natural Anonymization（次世代匿名加工技術）が合致しました。この次世代匿名加工技術は、カメラに非依存でどのような設定やフォーマットにも対応できるため、魚眼レンズの画像データでも問題はありません。個人を特定できる情報は正確に検出され、生成された代替物で加工されます。これにより、プライバシーを遵守しながら、アノテーション、解析、機械学習のユースケースを実現しています。また、brighter Redactの柔軟な導入オプションは、認証済みサーバーのクラウドで匿名化するか、データが存在するオンプレミスで匿名化するかを自由に選択することができます。Valeo社は、完全に環境をコントロールするために後者を選択しました。

Deep Natural Anonymization（次世代匿名加工技術）と機械学習の相性について（英語サイト）
https://brighter.ai/resources/impact-of-deep-natural-anonymization-on-the-training-of-machine-learning-models/

Brighter AI社の自動車分野での豊富な経験（英語サイト）
https://brighter.ai/video-redaction-in-automotive/

匿名加工された魚眼レンズ画像

顔とナンバープレートのオーバーレイ用画像

結果

初期データによる概念実証の成功後、Valeo社とbrighter AI社は、ビジュアルデータに対する現在および将来のデータプライバシー要件に対応するための長期的な契約に合意しました。brighter Redactを利用することで、インスタンスレベルで40以上のクラスのセマンティックアノテーションを持ち、10,000以上の画像からなるWoodScapeデータセットの作成が可能になるとともに、独自のDeep Natural Anonymizationを搭載したbrighter Redactは、機械学習モデルに悪影響を与えることなく最高の精度を提供する、自動車学習データに最適な匿名加工ソフトウェアであることが証明されました。

GitHub Valeo社のデータセット
https://github.com/valeoai/WoodScape

採用製品：

brighter Redact