Landroid Vision und Datenschutz

Landroid Vision, neuronale Netzwerke und persönliche Informationen

Vision und Datenschutz

 

Heutzutage ist der Datenschutz wichtiger denn je. Deshalb möchten wir sicherstellen, dass unsere Kunden genau wissen, wie Positec mit den Daten umgeht, welche durch die Landroid Vision Kamera erfasst werden.


Zunächst einmal respektiert die Kamera von Landroid Vision von Natur aus Datenschutzaspekte. Mit einem Winkel von 38 Grad nach unten ist ihr Sichtfeld auf den Boden etwa 140 cm vor dem Mäher beschränkt. Daher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Kamera personenbezogene Daten aufnimmt, äußerst gering.

 

Landroid Vision arbeitet dank der Implementierung eines neuronalen Netzwerks ohne Begrenzungskabel. Was ist das? Neuronale Netze sind Computersysteme, die die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn lernt, imitieren sollen. Sie lernen aus Beispielen und Erfahrungen, wodurch sie Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. So kann ein neuronales Netz beispielsweise lernen, Gras zu erkennen, nachdem es Millionen von Grasbildern gesehen hat. Dieser Prozess wird als maschinelles Lernen bezeichnet.

 

Das neuronale Netzwerk von Landroid Vision wird anhand von Bildern darauf trainiert, Gras von allem anderen zu unterscheiden - von Zäunen, Wegen und anderen Gartenmerkmalen. Das bedeutet, dass in dem seltenen Fall, dass Vision Bilder sammelt, die Gegenstände enthalten, die nichts mit Gras zu tun haben, wie z. B. Spielzeug, Haustiere oder Nummernschilder, diese nicht kategorisiert werden, sondern einfach als "Nicht-Gras" klassifiziert werden. Wenn Vision Bilder mit dieser Art von Inhalt erfasst, wird das Bild einem Unschärfe- und Anonymisierungsprozess unterzogen, um sicherzustellen, dass alle persönlich identifizierbaren Daten entfernt werden.

 

Unter normalen Betriebsbedingungen nimmt Landroid Vision nur Bilder auf, wenn die Vertrauensstufe niedrig ist. Was ist eine Vertrauensstufe? Wenn Vision sich in einer Umgebung wiederfindet, die es nicht ohne weiteres erkennt, kann sein Vertrauensniveau sinken, was den Entscheidungsprozess möglicherweise erschwert (schneiden oder nicht schneiden? das ist hier die Frage). Vielleicht wird Vision mit einer Art von Boden konfrontiert, für die es nicht trainiert wurde, oder er ist einfach nicht leicht zu erkennen. In solchen Fällen nimmt Vision Bilder auf, um aus seinen Erfahrungen zu lernen und seine eigene Leistung zu verbessern. Dieser Prozess ist für alle maschinellen Lernsysteme unerlässlich.

 

Jedes Bild, das wir sammeln, durchläuft jedoch einen Anonymisierungsprozess. Lassen Sie uns ein wenig mehr ins Detail gehen.

Bilder und Daten werden von Vision für zwei Zwecke gesammelt:

  1. Produktverbesserung: Diese Daten sind vollständig anonymisiert und werden nur für das maschinelle Lernen verwendet. Es werden keine mit dem Kunden verknüpften Daten gespeichert. Daten wie Zeit, Ort und Kennung des Mähroboters werden entfernt, und die Bilder können in keiner Weise mit dem Benutzer in Verbindung gebracht werden.
  2. Diagnose: Der Bildinhalt wird weiterhin anonymisiert, jedoch können die Zeit- und Identifikationsdaten von unserem Kundendienst verwendet werden, um den Benutzern die bestmögliche Unterstützung zu bieten.

 

Wenn Bilder von Ihrem Landroid Vision erfasst werden, werden sie auf sichere Cloud-Server hochgeladen, die sich in derselben geografischen Region wie der Mäher befinden (z. B. für einen Mäher in der EU werden die Bilder auf einen sicheren Cloud-Server in der EU hochgeladen). Hier werden die Daten einem automatisierten Anonymisierungsprozess unterzogen - dabei werden mögliche personenbezogene Inhalte wie Gesichter, Nummernschilder und Hausnummern unkenntlich gemacht und bildbezogene Daten (wie Ort und Zeitpunkt der Aufnahme) gelöscht. Die so entstandenen Bilder enthalten keine personenbezogenen Daten mehr und sind somit vollständig anonymisiert. Die anonymisierten Bilder werden dann an den Server für maschinelles Lernen übertragen.

 

Noch ein paar Worte zum maschinellen Lernen. Bevor die Bilder in das neuronale Netz eingespeist werden, müssen sie beschriftet werden. Was bedeutet "Beschriftung"? Im Falle des neuronalen Netzwerks von Vision muss jemand ein Bild als "Gras" oder "kein Gras" kennzeichnen. Dieser Prozess wird von einem Dritten im Namen von Positec verwaltet, eine gängige Praxis beim Training für maschinelles Lernen. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass die Bilder bereits anonymisiert sind, bevor sie von dem externen Auftragnehmer bearbeitet werden. Zu dem Zeitpunkt, an dem die Bilder bei dem externen Auftragnehmer eingehen, enthalten sie keine persönlichen Informationen oder sensible Daten mehr.

 

In Übereinstimmung mit der Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) können sich Kunden jederzeit gegen die Weitergabe von Daten über die App entscheiden. Öffnen Sie dazu einfach das Menü Ihrer Landroid-App, gehen Sie zu Einstellungen, Protokollierung und deaktivieren Sie Diagnoseinformationen für die Fehlersuche und/oder Produktverbesserung.


Positec nimmt Ihre Privatsphäre sehr ernst. Wir verkaufen oder vermieten Ihre persönlichen Daten niemals an Dritte. Bitte beachten Sie die Landroid Privacy Notice Supplement (die Details darüber enthält, wie personenbezogene Daten im Rahmen der App gesammelt und verwendet werden).

Privacy Notice

Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, sich an die unten aufgeführten Kontaktdaten zu wenden.
Bei Fragen zum Datenschutz wenden Sie sich bitte an datenschutzeu@positecgroup.com.