論文の概要: Privacy-Preserving Computer Vision for Industry: Three Case Studies in Human-Centric Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09463v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 09:33:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.466493
• Title: Privacy-Preserving Computer Vision for Industry: Three Case Studies in Human-Centric Manufacturing
• Title（参考訳）: 産業におけるプライバシ保護型コンピュータビジョン:人間中心生産における3つの事例
• Authors: Sander De Coninck, Emilio Gamba, Bart Van Doninck, Abdellatif Bey-Temsamani, Sam Leroux, Pieter Simoens,
• Abstract要約: 本稿では,産業パートナーが収集した実世界のデータに対する包括的検証について述べる。 本稿では,木工生産モニタリング,人間対応AGVナビゲーション,マルチカメラ・エルゴノミクス・リスクアセスメントの3つのユースケースにまたがってフレームワークを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.54096163251504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The adoption of AI-powered computer vision in industry is often constrained by the need to balance operational utility with worker privacy. Building on our previously proposed privacy-preserving framework, this paper presents its first comprehensive validation on real-world data collected directly by industrial partners in active production environments. We evaluate the framework across three representative use cases: woodworking production monitoring, human-aware AGV navigation, and multi-camera ergonomic risk assessment. The approach employs learned visual transformations that obscure sensitive or task-irrelevant information while retaining features essential for task performance. Through both quantitative evaluation of the privacy-utility trade-off and qualitative feedback from industrial partners, we assess the framework's effectiveness, deployment feasibility, and trust implications. Results demonstrate that task-specific obfuscation enables effective monitoring with reduced privacy risks, establishing the framework's readiness for real-world adoption and providing cross-domain recommendations for responsible, human-centric AI deployment in industry.
• Abstract（参考訳）: 産業におけるAIによるコンピュータビジョンの採用は、運用ユーティリティと作業者のプライバシのバランスをとる必要性によって制約されることが多い。 本稿では,これまで提案してきたプライバシ保護フレームワークに基づいて,産業パートナーから直接収集した実世界のデータに対する,アクティブな生産環境における包括的検証を行う。 本稿では,木工生産モニタリング,人間対応AGVナビゲーション,マルチカメラ・エルゴノミクス・リスクアセスメントの3つのユースケースにまたがってフレームワークを評価した。 このアプローチでは、タスクパフォーマンスに不可欠な機能を保ちながら、不明瞭な機密性やタスク非関連情報を学習された視覚変換を採用する。 プライバシ・ユーティリティ・トレードオフの定量的評価と,産業パートナーからの質的なフィードバックの両面から,フレームワークの有効性,デプロイメントの実現可能性,信頼性への影響を評価した。 結果は、タスク固有の難読化によって、プライバシーリスクの低減による効果的な監視が可能になり、現実世界の採用のためのフレームワークの準備が整い、業界における責任ある人間中心のAIデプロイメントに対して、クロスドメインなレコメンデーションが提供されることを示した。

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