匿名化人工智能

然而,人工智能视觉(借助人工智能进行图像处理)的热门话题仍然让许多人对数据安全感到不安。这项技术在公共空间等新领域的使用越来越频繁,让人们感到担忧。例如,在家用车和公共汽车中,相机取代了传统的后视镜,可以主动提醒驾驶员注意危险;在十字路口,相机用来分析交通流量,可以通过调整红绿灯时间改善交通状况;在停车场,相机记录停车位占用情况,可以通过引导系统告知驾驶员空闲停车位的位置。然而,当人们想到相机时,他们就不由自主地想到相机会监控自己或存储自己的图像。此外,即使人们了解人工智能方面的知识,仍然会对其能力和预期用途存在误解和担忧。

人工智能视觉匿名数据

之前各类相机难以在现场实现匿名化图像资料处理,有了基于人工智能的嵌入式视觉技术加持,这一问题迎刃而解。与普遍的看法相反,人工智能不会存储大量数据来分析其与已知图像资料的相似性或差异。因此,担心在图像背景中随机出现的人脸永远留在数据库中,从而导致违反数据保护规定的想法并没有根据。另一方面,我们今天使用的人工智能还十分初级,只能做训练过的任务。不会多做也不会少做!当使用合适的图像资料进行训练后,神经网络只能学会将图像中的特定重复特征与给定信息相关联。这些可以是独特的形状、点或区域的集合。机器学习算法不需要相关的解释性上下文。人工智能的这只眼睛实际上并不能真正观察世界,而是在不知道人脸是什么的情况下识别人脸。人工智能看不到完整图像,也无法识别超出训练用例的复杂关系。

相比之下,对于人类而言,如果他/她有意识地感知了事物,就永远不会忘记,会永远记住所“学到”或“存储”的内容,这些信息不受环境改变的影响。人工智能目前还没有受过这样的训练,在性能方面也无法做到这一点。因此,只能基于高度概括或匿名化的数据生成人工智能视觉的结果。在这种情况下,基于人工智能的图像处理成为一种出色的工具,可以在处理过程中不违反数据安全规定。

在完全自主的边缘人工智能设备中,可以在发送结果数据之前更改图像数据或进行匿名处理。这样,就可以按照数据保护法规处理个人原始数据。
在完全自主的边缘人工智能设备中,可以在发送结果数据之前更改图像数据或进行匿名处理。这样,就可以按照数据保护法规处理个人原始数据。

边缘计算无需进行数据存储

如果直接在相机中评估图像数据,并且只传递结果,那么我们就称之为“嵌入式系统”。在这种情况下,直接在设备中提取与过程相关的信息,而无需存储或传输图像资料并对其进行加密以确保安全。因此,如果采用智能相机,就可以防止敏感数据离开设备,从而也可以避免想要利用人脸信息的人获得这些数据。要合乎与个人数据相关的数据保护规定,边缘计算是一种非常安全有效的方法,能够避免中央数据存储。

边缘人工智能已经实现应用

综上所述,基于人工智能的嵌入式视觉解决方案形成了理想的技术组合,可以在智能城市等应用中以可靠方式实现敏感个人数据的匿名处理!此外,在智能相机的帮助下,合适的设备已经上市。通过视觉应用等方式,IDS NXT AI相机可以轻松集成到此类敏感用例中。我们还提供了基于云的AI Vision Studio IDS NXT lighthouse,利用这一实用工具,任何人无需事先了解机器学习和应用编程,就可以轻松快速地创建合适的视觉应用和必要的神经网络。IDS NXT相机可以完全自主工作并产生直接结果,同时也可以在发送之前修改图像资料,例如对检测到的人脸进行像素化处理。通过IDS NXT,每个人都可以轻松掌握基于人工智能的图像处理,并得到各种易于使用的工具。因此,每个人都可以亲身感受到边缘人工智能并不会导致安全问题,而是完全匿名数据处理的解决方案。