'So verwischen Sie Nummernschilder in Fotos und Videos'

Ein Nummernschild verknüpft ein Fahrzeug mit seinem registrierten Besitzer und macht es zu personenbezogenen Daten gemäß DSGVO, CCPA und den meisten modernen Datenschutzbestimmungen. Wenn Sie Bilder veröffentlichen, teilen oder speichern, die sichtbare Kennzeichen enthalten, verarbeiten Sie möglicherweise personenbezogene Daten, ohne sich dessen bewusst zu sein.

In diesem Artikel wird erklärt, warum Kennzeichen als PII gelten, welche Branchen am stärksten betroffen sind und wie man sie im großen Maßstab automatisch unkenntlich macht.

Warum Nummernschilder als personenbezogene Daten gelten

Ein Nummernschild identifiziert in Kombination mit öffentlichen oder kommerziellen Datenbanken den registrierten Besitzer des Fahrzeugs - seinen Namen, seine Adresse und seine Fahrhistorie. Gemäß der DSGVO gelten alle Daten als personenbezogene Daten, die eine Person direkt oder indirekt identifizieren können. Nummernschilder erfüllen diesen Schwellenwert.

CCPA vertritt eine ähnliche Position. Wenn das Kennzeichen eines Einwohners Kaliforniens in Ihrem Datensatz erscheint und Sie oder ein Datenbroker es mit einer Person verknüpfen können, handelt es sich bei diesem Kennzeichen um personenbezogene Daten, die Offenlegungs- und Löschanträgen unterliegen.

Auch außerhalb gesetzlicher Rahmenbedingungen gibt die Veröffentlichung des Kennzeichens einer Person Auskunft über deren Standort zu einem bestimmten Zeitpunkt, den Fahrzeugtyp und möglicherweise auch über die Wohnung oder den Arbeitsplatz einer Person.

Einen umfassenderen Überblick darüber, was in visuellen Medien als personenbezogene Daten gilt, finden Sie in unserer Übersicht über PII in Bildern und welche Vorschriften erforderlich sind.

Branchen, die eine Schwärzung von Nummernschildern benötigen

Nummernschilder kommen in mehr Datensätzen vor, als die meisten Organisationen erwarten.

Fuhrpark und Logistik. Dashcam-Aufnahmen erfassen Hunderte von Kennzeichen pro Schicht. Durch die Weitergabe dieses Filmmaterials an Versicherer oder Sicherheitsprüfer ohne Schwärzung werden personenbezogene Daten an Dritte übertragen. Lesen Sie mehr über Automatisierung der Dashcam-Redaktion für Flotten.

Immobilien und Grundstücke. In den Auflistungsfotos und virtuellen Rundgängen sind häufig auf Straßen oder Einfahrten geparkte Fahrzeuge zu sehen. Diese Kennzeichen bleiben jahrelang als personenbezogene Daten online. Das Anwendungsfall Immobilien behandelt dies ausführlich.

Kartierung und Bilder auf Straßenebene. Jedes Unternehmen, das Fotos auf Straßenebene für Kartierungen, Stadtplanung oder Infrastrukturinspektionen sammelt, erfasst Kennzeichen in großem Umfang. Google Street View verwischt weltweit Kennzeichen - jeder, der ähnliche Arbeiten durchführt, muss dasselbe tun.

Medien und Journalismus. Nachrichtenorganisationen, Dokumentarfilmer und Content-Ersteller veröffentlichen Filmmaterial, das gelegentliche Kennzeichen enthält. Durch die Schwärzung werden Personen geschützt, die ihrem Erscheinen nicht zugestimmt haben.

Parkplatz- und Verkehrsmanagement. ANPR-Systeme (automatische Nummernschilderkennung) sammeln absichtlich Kennzeichendaten, aber gespeicherte oder freigegebene Rohkamera-Feeds enthalten Kennzeichen jedes Fahrzeugs im Bild - nicht nur des Ziels.

Das Problem mit der manuellen Verwischung von Nummernschildern

Bei einer Handvoll Bildern funktioniert die manuelle Unschärfe. Öffnen Sie einen Fotoeditor, zeichnen Sie einen Unschärfebereich über jedes Kennzeichen und exportieren Sie - 30 Sekunden bis eine Minute pro Bild.

Im Maßstab gliedert es sich wie folgt:

• Volumen. Eine Flotte von 50 Fahrzeugen generiert täglich Tausende von Frames mit Kennzeichen. Kein Redakteur hält mit.
• Konsistenz. Rezensenten übersehen teilweise sichtbare Kennzeichen, schräg aufgenommene Kennzeichen, Kennzeichen in Spiegelungen und Kennzeichen auf Fahrzeugen im Hintergrund.
• Kosten. Die Einstellung von Redakteuren für wiederholtes Unschärfen ist weitaus teurer als die Automatisierung.
• Abwicklung. Wenn Filmmaterial dringend versendet werden muss - ein Versicherungsanspruch, eine Medienfrist - blockiert die manuelle Schwärzung den Arbeitsablauf.

So verwischen Sie Nummernschilder automatisch

PiiBlur erkennt Nummernschilder in Fotos und Videos und wendet automatisch Unschärfe oder Pixelierung an. Das Modell verarbeitet Kennzeichen in allen Winkeln, Abständen, Lichtverhältnissen und bei teilweiser Verdeckung.

Für einzelne Bilder laden Sie ein Foto über das Dashboard oder die API hoch und erhalten in Sekundenschnelle eine redigierte Version.

Bei Videos verfolgt PiiBlur die Kennzeichen Bild für Bild und sorgt so für eine konsistente Schwärzung, während sich Fahrzeuge durch die Szene bewegen.

Für die Stapelverarbeitung ruft ein einfaches Skript Bilder aus dem Cloud-Speicher ab, sendet sie an die REST-API und schreibt geschwärzte Versionen zurück - kein manueller Eingriff erforderlich.

Sie steuern, welche PII-Kategorien geschwärzt werden sollen. Benötigen Sie nur Kennzeichen? Konfigurieren Sie den API-Aufruf entsprechend. Benötigen Sie auch Gesichter, Straßenschilder oder Dokumente? Fügen Sie diese Kategorien in derselben Anfrage hinzu. PiiBlur erkennt 13 PII-Kategorien, sodass alles in einem einzigen Durchgang erledigt wird.

Auswahl zwischen Unschärfe und Pixelierung

PiiBlur bietet zwei Redaktionsstile: Gaußsche Unschärfe und Pixelierung. Beides macht das Kennzeichen unleserlich.

Unschärfe erzeugt ein glattes, natürlich aussehendes Ergebnis, das weniger Aufmerksamkeit erregt - ideal für Immobilienanzeigen, Marketingmaterialien und Medien.

Pixelierung erzeugt ein blockartiges, eindeutig künstliches Ergebnis, das auf eine absichtliche Schwärzung hinweist - häufig in rechtlichen, Compliance- und Beweiskontexten.

Wählen Sie basierend auf Ihrem Publikum. Beide Methoden sind irreversibel - die ursprünglichen Kennzeichendaten werden in der Ausgabedatei zerstört und nicht maskiert.

Erste Schritte mit der automatischen Kennzeichen-Unkenntlichmachung

Mit dem kostenlosen Kontingent von PiiBlur erhalten Sie 100 Bilder und 5 Minuten Video pro Monat - genug, um die Erkennungsgenauigkeit anhand Ihrer eigenen Daten zu testen, bevor Sie hochskalieren.

Die Tarife liegen je nach Durchsatz zwischen 49 und 499 US-Dollar pro Monat. Weitere Informationen finden Sie unter Preisseite.

Die REST-API lässt sich in jede Sprache oder Plattform integrieren. Wenn Sie Bilder bereits in S3, GCS oder Azure Blob Storage speichern, können Sie Ihrer Pipeline innerhalb eines Nachmittags die Kennzeichenschwärzung hinzufügen.