Zadaj pytanie

Zapewnienie zgodności z ochroną danych w nagraniach z kamer noszonych na ciele

Mateusz Zimoch
5.07.2025

Spis treści

W dzisiejszym świecie, gdzie kamery noszone na ciele stają się standardowym wyposażeniem służb mundurowych i pracowników terenowych, kwestia ochrony prywatności osób pojawiających się w nagraniach staje się kluczowym wyzwaniem. Nagrania z kamer osobistych stanowią cenne źródło materiału dowodowego, jednocześnie mogąc naruszać przepisy RODO i prawa do prywatności przypadkowych przechodniów czy świadków interwencji.

Dynamiczna natura nagrań z kamer noszonych na ciele sprawia, że tradycyjne metody anonimizacji często zawodzą. Poruszająca się kamera, zmienne warunki oświetleniowe i nieprzewidywalne ruchy osób w kadrze to tylko niektóre z czynników komplikujących proces automatycznego rozmywania twarzy czy tablic rejestracyjnych. Jak więc skutecznie zadbać o ochronę danych osobowych przy jednoczesnym zachowaniu wartości dowodowej materiału wideo?

Widok z lotu ptaka na 20 kamer monitorujących zamontowanych na szarej ścianie, ułożonych w siatkę i rzucających długie cienie.

Dlaczego anonimizacja nagrań z kamer osobistych jest konieczna?

Anonimizacja nagrań z kamer noszonych na ciele nie jest tylko dobrą praktyką - to wymóg prawny. Zgodnie z przepisami RODO, każda instytucja zbierająca i przetwarzająca dane osobowe, w tym wizerunek, musi zapewnić odpowiednie środki ochrony tych danych. Nieprzestrzeganie tych zasad może skutkować poważnymi konsekwencjami prawnymi i finansowymi.

Ponadto, publikowanie czy udostępnianie nagrań bez odpowiedniej anonimizacji może prowadzić do naruszenia prywatności osób postronnych, które przypadkowo znalazły się w kadrze. Dotyczy to szczególnie wrażliwych sytuacji, takich jak interwencje medyczne czy policyjne, gdzie osoby mogą znajdować się w trudnych lub kompromitujących okolicznościach.

Profesjonalne oprogramowanie do anonimizacji, takie jak Gallio Pro, zostało zaprojektowane z myślą o tych wyzwaniach, oferując zaawansowane rozwiązania dostosowane do specyfiki nagrań z kamer osobistych.

Osoba trzymająca kamerę wideo, skupiająca się na ekranie. Twarz jest rozmazana, w monochromatycznej kolorystyce.

Jakie są główne wyzwania w anonimizacji nagrań z kamer noszonych na ciele?

Anonimizacja nagrań z dynamicznie poruszających się kamer stanowi jedno z największych wyzwań technologicznych w dziedzinie ochrony danych. Standardowe algorytmy rozpoznawania twarzy czy tablic rejestracyjnych, które dobrze sprawdzają się w przypadku statycznych nagrań, często zawodzą gdy kamera jest w ciągłym ruchu.

Problemy pogłębiają się w trudnych warunkach oświetleniowych, podczas interwencji nocnych czy w pomieszczeniach o słabym oświetleniu. Algorytmy mają trudności z prawidłowym wykrywaniem i śledzeniem twarzy, co może prowadzić do niepełnej anonimizacji materiału.

Dodatkowo, szybkie ruchy kamery, charakterystyczne dla dynamicznych interwencji, mogą powodować rozmycie obrazu, co jeszcze bardziej utrudnia automatyczne wykrywanie elementów wymagających anonimizacji.

Osoba robiąca sobie selfie w windzie z rozmazaną twarzą, ubrana w białą koszulę i zegarek. W tle widoczna jest inna osoba. Czarno-białe zdjęcie.

W jaki sposób zaawansowane oprogramowanie radzi sobie z anonimizacją dynamicznych nagrań?

Nowoczesne rozwiązania do anonimizacji, jak Gallio Pro, wykorzystują zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które zostały specjalnie wytrenowane na nagraniach z kamer noszonych na ciele. Te systemy potrafią lepiej radzić sobie z wyzwaniami związanymi z dynamiczną naturą takich nagrań.

Kluczowe funkcje takiego oprogramowania obejmują:

  • Śledzenie twarzy w czasie rzeczywistym, nawet przy gwałtownych ruchach kamery
  • Automatyczne rozmywanie tablic rejestracyjnych pojazdów w różnych pozycjach i pod różnymi kątami
  • Adaptacyjne dostosowywanie algorytmów do zmiennych warunków oświetleniowych
  • Możliwość ręcznej korekty w przypadkach, gdy automatyczna anonimizacja nie jest wystarczająca

Osoba przed ekranem komputera wyświetlającym oprogramowanie do edycji dźwięku, widziana z tyłu, na czarno-białym obrazie.

Czy oprogramowanie on-premise jest bezpieczniejsze niż rozwiązania chmurowe?

W kontekście przetwarzania nagrań zawierających potencjalnie wrażliwe dane, wybór między rozwiązaniami on-premise a chmurowymi ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa danych. Oprogramowanie on-premise, zainstalowane na lokalnych serwerach organizacji, oferuje pełną kontrolę nad danymi i procesem ich przetwarzania.

Rozwiązania on-premise eliminują ryzyko związane z przesyłaniem wrażliwych materiałów przez internet, co jest szczególnie istotne w przypadku nagrań z interwencji służb mundurowych. Ponadto, pozwalają na dostosowanie procedur bezpieczeństwa do specyficznych wymogów organizacji i obowiązujących ją przepisów prawa.

Gallio Pro oferuje rozwiązania on-premise, zapewniające najwyższy poziom bezpieczeństwa przy jednoczesnym zachowaniu wydajności przetwarzania dużych ilości materiału wideo.

Puszysta chmura unosi się na czystym niebie nad szczytem wysokiej wieży. Zdjęcie jest czarno-białe.

Jak zapewnić zgodność z RODO przy przetwarzaniu nagrań z kamer osobistych?

Zgodność z RODO w przypadku nagrań z kamer noszonych na ciele wymaga kompleksowego podejścia. Sama anonimizacja to tylko jeden z elementów. Kluczowe aspekty obejmują:

  1. Ustalenie prawnej podstawy do nagrywania i przetwarzania materiału wideo
  2. Wdrożenie odpowiednich procedur informowania osób o prowadzonym nagrywaniu
  3. Zapewnienie bezpiecznego przechowywania i przetwarzania nagrań
  4. Regularne usuwanie materiałów, które nie są już potrzebne
  5. Dokumentowanie wszystkich procesów związanych z przetwarzaniem nagrań

Profesjonalne oprogramowanie do anonimizacji powinno wspierać te procesy, oferując nie tylko narzędzia do rozmywania twarzy i tablic rejestracyjnych, ale także funkcje zarządzania cyklem życia nagrań i dokumentowania procesu ich przetwarzania.

Osoba stoi w świetle reflektora, naprzeciwko ogromnej kamery monitorującej zamontowanej na ścianie w ciemnym, minimalistycznym otoczeniu.

Co zrobić, gdy automatyczna anonimizacja zawodzi?

Należy uczciwie przyznać, że nawet najlepsze oprogramowanie do anonimizacji może czasami nie poradzić sobie z niektórymi szczególnie trudnymi nagraniami. Dotyczy to zwłaszcza materiałów z dynamicznych akcji, gdzie kamera gwałtownie się porusza, a warunki oświetleniowe są wyjątkowo niekorzystne.

W takich przypadkach kluczowe jest posiadanie oprogramowania, które oferuje możliwość ręcznej korekty i wspomagania automatycznych algorytmów. Gallio Pro zapewnia intuicyjny interfejs do manualnego oznaczania obszarów wymagających anonimizacji, co pozwala na skuteczne zabezpieczenie materiału nawet w najtrudniejszych przypadkach.

Dodatkowo, warto rozważyć wdrożenie procedur weryfikacji jakości anonimizacji przed ostatecznym udostępnieniem czy archiwizacją materiału.

Czarno-biały obraz przedstawiający miejsce pracy z laptopami, rozrzuconymi papierami, smartfonem i szklankami wody na stole.

Jaką rolę odgrywa AI w poprawie jakości anonimizacji materiału wideo?

Sztuczna inteligencja stanowi przełom w dziedzinie anonimizacji dynamicznych nagrań wideo. Zaawansowane algorytmy uczenia głębokiego potrafią rozpoznawać twarze i tablice rejestracyjne w warunkach, które jeszcze kilka lat temu były uznawane za niemożliwe do automatycznego przetworzenia.

Systemy AI w Gallio Pro są stale trenowane na tysiącach godzin nagrań z kamer noszonych na ciele, co pozwala im coraz lepiej radzić sobie ze specyficznymi wyzwaniami związanymi z tego typu materiałem. Co więcej, algorytmy uczą się na własnych błędach, stopniowo poprawiając skuteczność anonimizacji.

Dzięki zastosowaniu AI, proces anonimizacji może być również znacznie szybszy, co jest kluczowe przy przetwarzaniu dużych ilości materiału dowodowego.

Osoba ubrana w maskę spawalniczą i czarne rękawice, pokazująca oburącz znaki pokoju, na czarno-białym zdjęciu.

Jak zautomatyzować proces anonimizacji dużej ilości nagrań?

Dla organizacji przetwarzających znaczne ilości nagrań, takich jak komendy policji czy straż miejska, automatyzacja procesu anonimizacji jest niezbędna. Gallio Pro oferuje rozwiązania do wsadowego przetwarzania wielu plików wideo, co eliminuje potrzebę ręcznego uruchamiania procesu dla każdego nagrania.

Zaawansowane funkcje automatyzacji obejmują:

  • Monitorowanie określonych folderów i automatyczne przetwarzanie nowych nagrań
  • Ustawianie harmonogramów przetwarzania w godzinach mniejszego obciążenia systemów
  • Generowanie raportów z procesu anonimizacji, dokumentujących zgodność z wymogami RODO
  • Automatyczne archiwizowanie zarówno oryginalnych jak i zanonimizowanych nagrań

Dzięki tym funkcjom, nawet organizacje przetwarzające setki godzin nagrań miesięcznie mogą zapewnić zgodność z przepisami o ochronie danych bez znaczącego zwiększania obciążenia pracą zespołu.

Surveillance footage showing three people walking on a dimly lit street at night, with tracking boxes around them.

Jak zachować wartość dowodową materiału przy jednoczesnej anonimizacji?

Kluczowym wyzwaniem w anonimizacji nagrań służących jako materiał dowodowy jest zachowanie ich wartości przy jednoczesnej ochronie prywatności. Gallio Pro pozwala na selektywną anonimizację, umożliwiając zachowanie widoczności kluczowych elementów przy jednoczesnym rozmyciu twarzy osób postronnych czy tablic rejestracyjnych niezwiązanych ze sprawą.

Ponadto, oprogramowanie zapewnia niepodważalność procesu anonimizacji poprzez szczegółowe logowanie wszystkich dokonanych zmian w materiale. Pozwala to udowodnić, że poza zanonimizowanymi elementami, nagranie nie zostało w żaden sposób zmodyfikowane.

W przypadkach, gdy pełna identyfikacja jest niezbędna dla celów dowodowych, możliwe jest też przygotowanie dwóch wersji materiału - w pełni zanonimizowanej do celów publicznych i ograniczonej anonimizacji do celów sądowych.

Osoba robiąca sobie czarno-białe selfie z rozmazaną twarzą. Ma na sobie bluzkę bez rękawów.

Czy istnieją rozwiązania dedykowane dla służb mundurowych?

Służby mundurowe mają specyficzne wymagania dotyczące przetwarzania nagrań z kamer noszonych na ciele. Gallio Pro oferuje dedykowane rozwiązania uwzględniające te potrzeby, w tym:

Integrację z istniejącymi systemami zarządzania materiałem dowodowym, zapewnienie najwyższego poziomu bezpieczeństwa zgodnego ze standardami używanymi przez służby, oraz specjalne algorytmy wytrenowane na typowych nagraniach z interwencji policyjnych.

Dodatkowo, rozwiązania dla służb mundurowych uwzględniają specyficzne przepisy prawne dotyczące przetwarzania materiału dowodowego, zapewniając pełną zgodność z wymogami prawnymi przy jednoczesnej ochronie prywatności osób pojawiających się w nagraniach.

Jak rozpocząć wdrażanie systemu anonimizacji nagrań z kamer noszonych na ciele?

Wdrożenie systemu anonimizacji nagrań z kamer osobistych to proces, który powinien być dostosowany do specyficznych potrzeb i możliwości organizacji. Gallio Pro oferuje kompleksowe wsparcie na każdym etapie tego procesu, od analizy potrzeb, przez implementację, do szkolenia personelu.

Pierwszym krokiem powinno być skontaktowanie się z nami w celu omówienia konkretnych wyzwań i wymagań. Następnie możemy zaproponować najbardziej odpowiednie rozwiązanie i przeprowadzić jego demonstrację na przykładowych materiałach.

Zachęcamy do pobrania demo Gallio Pro, które pozwoli na przetestowanie możliwości naszego oprogramowania na własnych nagraniach i przekonanie się, jak skutecznie radzi sobie ono z wyzwaniami związanymi z anonimizacją dynamicznych nagrań z kamer noszonych na ciele. Sprawdź Gallio Pro już dziś i zapewnij zgodność swoich nagrań oraz zdjęć  z wymogami RODO i ochrony prywatności.

Monochrome image of a coin-operated binocular viewer overlooking a blurred, wavy body of water under a cloudy sky.

Pobierz darmowe demo
Mateusz Zimoch

Mateusz Zimoch

Lider i współzałożyciel Gallio PRO. Posiada rozległą wiedzę z zakresu informatyki, analityki danych, robotyki i sztucznej inteligencji. Absolwent dwóch kierunków studiów na Politechnice Wrocławskiej. Założył dwa startupy skupione na opracowywaniu rozwiązań Computer Vision opartych na sztucznej inteligencji i konstruowaniu pojazdów zdalnie sterowanych (ROV).

Bibliografia

  1. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union, L 119/1, 2016. European Data Protection Board. Guidelines 3/2019 on processing of personal data through video devices. Version 2.0, adopted on 29 January 2020. Available at: https://edpb.europa.eu/our-work-tools/documents/public-consultations/2019/guidelines-32019-processing-personal-data-through_en Information Commissioner's Office. Video surveillance (including CCTV) - Data Protection Impact Assessments. ICO Guidance, 2021. Available at: https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/data-protection-impact-assessments-dpias/ Galdon-Clavell, G. (2013). The diffusion of CCTV and video surveillance in Europe: Professional and ethical considerations. Surveillance & Society, 11(3), 242-251. Newell, B.C. (2019). Context, technology design, and the ongoing legacy of privacy law. Washington University Law Review, 96(4), 1057-1122. Sandhu, A., & Fussey, P. (2021). The 'uberisation' of policing? How police negotiate and operationalise predictive policing technology. Policing and Society, 31(1), 66-81. White, M.D., & Coldren, J.R. (2017). Body-worn cameras and law enforcement: Assessing the evidence. Washington, DC: Office of Community Oriented Policing Services. Lum, C., Koper, C.S., Merola, L.M., Scherer, A., & Reioux, A. (2015). Existing and ongoing body worn camera research: Knowledge gaps and opportunities. Report for the Laura and John Arnold Foundation. Fairfax, VA: Center for Evidence-Based Crime Policy, George Mason University. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 779-788). Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. Advances in neural information processing systems, 28, 91-99. Newton, E.M., Sweeney, L., & Malin, B. (2005). Preserving privacy by de-identifying face images. IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(2), 232-243. Senior, A., Hampapur, A., Tian, Y.L., Brown, L., Pankanti, S., & Bolle, R. (2001). Appearance models for occlusion handling. Image and Vision Computing, 24(11), 1233-1243. International Association of Chiefs of Police (IACP). (2020). Body-worn camera policy and implementation program. Alexandria, VA: IACP. Available at: https://www.theiacp.org/resources/policy-center-resource/body-worn-camera National Institute of Justice. (2019). Body-worn cameras in law enforcement agencies: A multi-site evaluation. Washington, DC: U.S. Department of Justice, Office of Justice Programs. Article 29 Working Party. (2017). Guidelines on Data Protection Impact Assessment (DPIA) and determining whether processing is "likely to result in a high risk". WP 248 rev.01, adopted on 4 April 2017. Centre for Data Ethics and Innovation. (2020). Review into bias in algorithmic decision-making. UK Government. Available at: https://www.gov.uk/government/publications/cdei-publishes-review-into-bias-in-algorithmic-decision-making International Organization for Standardization. (2019). ISO/IEC 27001:2013 Information technology — Security techniques — Information security management systems — Requirements. Geneva: ISO. International Electrotechnical Commission. (2020). IEC 62676-4:2014 Video surveillance systems for use in security applications - Part 4: Application guidelines. Geneva: IEC. European Union Agency for Cybersecurity (ENISA). (2019). Privacy and Data Protection in Mobile Applications. Available at: https://www.enisa.europa.eu/publications/privacy-and-data-protection-in-mobile-applications Ryneš v. Czech Republic, European Court of Human Rights, Application No. 35859/11, Judgment of 1 December 2015. Case C-212/13, František Ryneš v Úřad pro ochranu osobních údajů, Court of Justice of the European Union, 11 December 2014. R (Catt) v Association of Chief Police Officers, [2015] UKSC 9, UK Supreme Court. Solove, D.J. (2008). Understanding Privacy. Cambridge, MA: Harvard University Press. Bygrave, L.A. (2014). Data Privacy Law: An International Perspective. Oxford: Oxford University Press. Kuner, C., Bygrave, L.A., & Docksey, C. (Eds.). (2020). The EU General Data Protection Regulation (GDPR): A Commentary. Oxford: Oxford University Press. Lyon, D. (2018). The Culture of Surveillance: Watching as a Way of Life. Cambridge: Polity Press. Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: PublicAffairs. Home Office. (2021). Surveillance Camera Code of Practice. London: HM Government. Available at: https://www.gov.uk/government/publications/surveillance-camera-code-of-practice House of Commons Science and Technology Committee. (2019). The work of the Biometrics Commissioner and the Forensic Science Regulator. HC 1970, Session 2017-19. European Commission. (2020). White Paper on Artificial Intelligence - A European approach to excellence and trust. COM(2020) 65 final. Brussels: European Commission.