PRIVACY BY DESIGN IN DER VERNETZTEN STADT

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IN 2022 WERDEN PRO STUNDE 7 EXABYTE VIDEODATEN VON FAHRZEUGEN UND ÖFFENTLICHEN KAMERAS ÜBERTRAGEN. DIE UNZÄHLIGEN DATENPUNKTE SIND FÜR EINE AUTONOME INFRASTRUKTUR, DATENGETRIEBENE DIENSTE SOWIE FÜR NEUE UNTERNEHMEN UND GESCHÄFTSFELDER ENTSCHEIDEND.

Im öffentlichen Nah- und Fernverkehr werden automatische Analysen für ineinandergreifende Verkehrsflüsse unabdingbar. Der größte Datenschatz bleibt im deutschen ÖPNV bisher jedoch weitestgehend unangetastet: die Videodaten. Die Privatsphäre der Fahrgäste ist unbedingt zu wahren. Auf Grund des Personenbezugs ist eine Übertragung der Videobilder bzw. die Bereitstellung der Daten für Dritte bisher unmöglich. Gleichzeitig machen bisherige Anonymisierungsverfahren, bspw. Verpixeln oder „schwarze Balken“, die Videodaten für Analysen und KIAnwendungen unbrauchbar.

Mit der Unterstützung des BMVI hat die LAT Funkanlagen Service GmbH in dem Förderprojekt “videosmart” evaluiert, ob der Einsatz einer KI-Software an Board die datenschutzkonforme Übertragung und externe Analyse von Videodaten ermöglicht.

SYNTHETISCHEN BILDDATEN

Welche Möglichkeiten ergeben sich, wenn wir Videodaten in Echtzeit übertragen und auswerten könnten, ohne die Personen dahinter zu erkennen? In den meisten Fällen ist nicht wichtig WER Bahn, Bus oder Tram nutzt, sondern, dass wir sicher, komfortabel und pünktlich von A nach B kommen. Mit der Unterstützung des Bundesministeriums für Verkehr u. Infrastruktur wurde in dem Förderprojekt „videosmart“ evaluiert, ob der Einsatz der „Deep Natural Anonymization“ Software von Brighter AI an Bord eine datenschutzkonforme Übertragung von Videodaten ermöglicht. In einem zweiten Schritt wurde geprüft, ob bestehende Kameratechnik für die Fahrgastzählung und automatische Fahrgastlenkung genutzt werden kann.

VOLLSTÄNDIG NUTZBARE KAMERADATEN, MIT GEWAHRTER PRIVATSPHÄRE

Die entsprechende Schlüsseltechnologie wurde ursprünglich von Brighter AI entwickelt, um selbstfahrende Autos auf die Straße zu bringen. Mit einer innovativen Anonymisierung für Gesichter und Kennzeichen können sich Automobilhersteller und ADAS-Zulieferer auf Datenerfassung, Labelling und die Entwicklung von KI-Modellen konzentrieren. Brighter AI liefert die natürliche Anonymisierung, die die DSGVO-konforme Weiterverarbeitung von Trainingsdaten ermöglicht.

LAT Projektleiter Vincent Neumann hat den Mehrwert erkannt: „Die Anonymisierung von Brighter AI schützt personenbezogene Daten entsprechend bestehender Datenschutzgesetze. Anders als bei klassischem “Verpixeln”, “Blurring” oder “Masking”, sehen die anonymisierten Gesichter und Kennzeichen natürlich aus und können vollständig und vollautomatisch analysiert werden.“

LABORAUFBAU & VERGLEICHSZÄHLUNGEN

Um Parameter wie Hardwarevolumen, Übertragung und Latenz zu evaluieren, hat LAT zunächst einen Testaufbau entwickelt. Die Technologie von Brighter AI wurde auf dem zertifizierten Videoserver integriert. Bespielt wurde der Testaufbau dann wechselseitig mit Bus-, Bahn- und Echtzeitaufnahmen, die alle über bestehende Kameratechnik und unter der Einwilligung der Testpersonen entstanden sind. Der Auslastungsgrad der Fahrzeuge konnte zuverlässig erfasst werden. Unter Laborbedingungen wurde auch bewiesen, dass gesammelte Daten über Schnittstellen abgerufen und zusätzlich genutzt werden können. In der Praxis können dann App-Anbieter auf die Videodaten zugreifen, Informationen zur Erreichbarkeit, freie Wagen für Fahrrad- oder Rollstuhlfahrer auswerten und dem Fahrgast liefern.

Die synthetischen Bilddaten ermöglichen die vollumfängliche Nutzbarkeit der Videodaten unter Wahrung der Privatsphäre.

TESTSTRECKE FÜR VERKEHRSSTEUERUNG UND INFRASTRUKTURMANAGEMENT

Parallel zu dem Testaufbau im Labor, wurde in Zusammenarbeit mit den Berliner Verkehrsbetrieben (BVG) erstmals Auslastungsanzeiger an der Station Bundestag getestet.

„Auf dieser kurzen Strecke mit den wenigen eingesetzten Wagen haben wir aber die Möglichkeit, dieses neue System technisch mit sehr geringem Aufwand zu testen. Wir wollen hier in erster Linie erproben, wie zuverlässig die Komponenten im Zug und im Bahnhof miteinander kommunizieren. Denn nur so können unsere Fahrgäste in Zukunft bestmöglich von einem solchen oder ähnlichen System profitieren.“ Nicole Grummini, Bereichsleiterin U-Bahn bei der BVG.

In drei Doppeltriebwagen der U55 wurden dafür alle 360° Videokameras im Innenraum mit einer Software ausgestattet, die erkennt, wie viele Fahrgäste sich in jedem einzelnen Wagen befinden. Diese Auslastungsinformation sendet der Zug während der Fahrt an das Anzeigesystem im nächsten Bahnhof, in diesem Fall zur Station Bundestag. Für jeden Wagon gibt es dort eine Anzeige mit drei stilisierten Personen. Je nach Auslastung leuchten vor Einfahrt des Zuges eine, zwei oder drei davon auf und signalisieren damit: Hier gibt es viel Platz, mäßig viel Platz oder kaum noch Platz. Die Fahrgäste können so bequem und ohne Eile die entsprechende Position am Bahnsteig suchen.

ERKENNTNISSE AUS DER MACHBARKEITSSTUDIE

In der Machbarkeitsstudie wurden die einfache Form der Fahrgastlenkung genutzt, um Erkenntnisse zur Übertragungstechnik zu sammeln. In Absprache mit den Datenschutzbeauftragten läuft der Test jedoch ohne die KI-Software, Personen werden in der Auswertung der Firma InterAutomation als Objekte erkannt, nur die Zahlen werden übertragen. Für den öffentlichen Nah- und Fernverkehr entstehen durch die Nutzung von Anonymisierungstechnik für visuelle Daten neue Schnittstellen. LAT konnte mit der Machbarkeitsstudie aufzeigen, dass eine Übertragung und Nutzbarkeit von Videodaten zur Auswertung des Befüllungsgrades inkl. erweiterter Nutzung für die Fahrgastlenkung in der U-Bahn möglich ist. LAT konnte außerdem aufzeigen, wie erfasste Videodaten zu Auswertungszwecken datenschutzkonform bedenkenlos aus dem Fahrzeug heraus übertragen und für Dritte bereitgestellt werden können.

ÜBER DEN MFUND DES BMVI

Im Rahmen der Forschungsinitiative mFUND fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen finden Sie unter: www.mfund.de

LARISSA ZEICHHARDT

Die Geschäftsführerin der LAT Gruppe hat einen Master in International Business und ist Beiratsmitglied der Gütegemeinschaft Leitungstiefbau. (Foto: stephan-roehl.de)

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