映像匿名加工ソリューション brighter Redact 画像/動画データの個人情報保護とデータ活用を両立

自動車産業は変革の時を迎えている現在、このプロジェクトでは、製造プロセスの品質と効率を大幅に向上させることを目指しています。具体的には、革新的なコンピュータビジョンとエッジコンピューティングアプリケーションの導入により、組み立てラインでの精密で自動化された検査を実現します。

大成建設は画像認識AIの開発において、活用するデータの個人情報を保護するために、カメラに搭載されたぼかしAPIを使用していました。しかし、ぼかしAPIの精度が低く、上半身全体にぼかしがかかるため、AI学習には適さないばかりか、性別や年齢などの属性情報も取得できませんでした。大成建設ではこれらの課題解決に向けた調査の結果、「brighter Redact」を採用しました。

CSI社は、顧客である中国の自動車メーカー向けに、先進運転支援システム（ADAS）の安全性と機能をテストしています。主な課題は、データ保護のレベルに関する欧州委員会の適格性判断のない国へのデータ転送を可能にすることでした。プライバシー規制に完全に準拠するには、自動車のナンバープレートと顔の匿名化を正確に行う必要があります。

車両鑑定では、1回平均25～30枚のデジタル被害写真が使われます。これらの写真を専門家が第三者に渡す場合、個人を特定できる情報はすべて匿名化する必要があり、スケーラブルで堅牢な個人情報匿名化ソフトウェアが求められます。同時に、ナンバープレートや顔の検出には、対象物が部分的に隠れていたり歪んでいても、高い認識精度が要求されます。

DXCテクノロジー社は、自動運転車の開発を加速させるための「DXC Robotic Drive」を提供しています。このプラットフォームは、データ収集、保存、分析から進化した知識の展開まで、自動運転技術の開発プロセスの実行スピードを加速させるソリューションであり、大手OEMやTier-1を支援し、自動運転車開発の最前線を推進する重要な試みの1つとなっています。

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台の全周撮影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あたっては、画像の匿名化が重要な優先事項でした。