クラウドソーシングによるマッピングは、その有用性とプライバシーの間で長く葛藤を抱えてきました。 映像がより詳細で有用であればあるほど、個人や車両を特定できる情報が含まれる可能性は高くなります。 中央集権的なアプローチでは、生の動画をアップロードした後にぼかし処理を行うため、プライバシー上のリスクとストレージの責任が生じます。 @vangrid_io はエッジでプライバシーフィルタリングを実行します。 顔と車両のナンバープレートは、撮影および計算中にデバイス上で隠蔽されます。 ぼかし処理されていないフレームは、スマートフォンから一切送出されず、サーバーにアップロードされることもなく、後から復元することもできません。 デバイスから出力されるのは、すでにプライバシーフィルタリングされた動画と、コンテンツの暗号学的フィンガープリントだけです。 このアーキテクチャの選択が、グローバルで許可不要なセンサーネットワークをスケール可能にする鍵です。 参加者は周囲の人々のプライバシーを侵害することなく参加できます。 購入者は、個人を特定できる生の映像に伴うコンプライアンス負担を負うことなく、実用的な空間データを受け取れます。 エッジで計算されるプライバシー保護は、後から追加された対策でもマーケティングの主張でもありません。 これは、通常のスマートフォンを通じてネットワークが拡大しつつも、プライバシーとデータガバナンスの観点からも防御可能である理由です。 この設計は、従来のクラウド優先モデルを逆転させています。