🔍 Metadaten-Mining

Die EDATApp wird eine eigens entwickelte KI für die Bildverarbeitung, um Video-Streams zu analysieren und visuelle Daten in datenschutzkonforme Metadaten umzuwandeln.

• Edge Computing Architektur statt zentralisierter Cloud: Durch lokale Berechnungen entfällt die Notwendigkeit, Rohbilder an Rechenzentren zu übertragen. Die KI analysiert das Video vor Ort, um "Metadaten" zu extrahieren – das sind numerische Daten wie die Anzahl erkannter Autos und deren Standort. Die Informationen, die mit dem Netzwerk geteilt werden, sind die extrahierten Metadaten. Diese Architektur bietet sowohl mehr Datenschutz als auch weniger Bandbreitenbelastung für das Netzwerk. Die Technologien OpenCV & ArcGIS kommen dabei zum Einsatz.

• Anonyme Detektion: Gesichter, Hautfarbe, Fahrzeugkennzeichen und andere personenbezogene Informationen werden unwiderruflich verworfen. Die Bildverarbeitungsmodelle führen ihre Detektion über anonymisierte Bilder durch, die frei von personenbezogenen Daten sind.

• Rechtfertigung einer starken KI-Lösung:

  1. Verbesserte Metadatenanalyse: Schnellere und genauere Analyse großer Datenmengen.

  2. Skalierbarkeit: Anpassbar an wachsendes Datenvolumen.

  3. Wettbewerbsvorteil: Überlegene Analytik-Fähigkeiten.

  4. Echtzeit-Verarbeitung: Sofortige Einblicke und Reaktionen.

  5. Datenschutz und Sicherheit: Verarbeitung sensibler Daten auf dem Gerät zur Reduzierung von Risiken.

• *Ausnahme Unfalldetektor Option in EnviDa-App (bald verfügbar)

  Der Unfalldetektor, bald verfügbar in der EnviDa-App, bietet Nutzern, die in einen Unfall verwickelt sind, die Möglichkeit, schnell und einfach Informationen zu teilen, Bilder vom Unfallort aufzunehmen und ihre Versicherungsinformationen zu speichern. Durch die Nutzung eines vorbereiteten Unfallfragebogens können Nutzer mühelos einen Ordner in der EnviDa-App erstellen und Kontakt mit einem Unfallgutachter aufnehmen. Zusätzlich werden Abschleppdienst- und Mietwagenserviceoptionen angeboten. Um diesen Service bereitzustellen, werden wir die Aufnahmen für eine bestimmte Zeit in den persönlichen Cloud-Ordnern der Nutzer speichern. Im Falle eines Unfalls kann der Nutzer auf die Videos zugreifen, ähnlich wie bei einer Dashcam mit SD-Karte. Diese Arbeitsweise gewährleistet eine sichere Speicherung der Daten und ermöglicht eine einfache Verwaltung im Notfall.

Dieses Framework macht jede Kamera an jedem Ort zu einer intelligenten, datenschutzkonformen Datenquelle, die numerische Informationen erkennt und überträgt.