Privacy-Preserving Computer Vision for Industry: Three Case Studies in Human-Centric Manufacturing

📄 arXiv: 2512.09463v1 📥 PDF

作者: Sander De Coninck, Emilio Gamba, Bart Van Doninck, Abdellatif Bey-Temsamani, Sam Leroux, Pieter Simoens

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-12-10

备注: Accepted to the AAAI26 HCM workshop

💡 一句话要点

提出一种面向工业的隐私保护计算机视觉框架，应用于人机协作制造场景

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 隐私保护 计算机视觉 工业应用 人机协作 视觉转换 深度学习 任务特定 数据匿名化

📋 核心要点

  1. 工业界AI视觉应用面临工人隐私保护难题，需要在效用和隐私间取得平衡。
  2. 核心思想是学习视觉转换，模糊敏感信息，保留任务关键特征，实现隐私保护。
  3. 在木工、AGV导航、人体工学评估三个场景验证，证明框架有效且易于部署。

📝 摘要（中文）

人工智能驱动的计算机视觉在工业领域的应用常受限于运营效用与工人隐私之间的平衡。本文基于我们先前提出的隐私保护框架，对其在真实工业环境中收集的数据进行了全面验证。我们在三个代表性用例中评估了该框架：木工生产监控、人机协作AGV导航和多摄像头人体工学风险评估。该方法采用学习到的视觉转换，模糊敏感或与任务无关的信息，同时保留任务性能所需的特征。通过对隐私-效用权衡的定量评估以及来自工业合作伙伴的定性反馈，我们评估了该框架的有效性、部署可行性和信任影响。结果表明，特定于任务的混淆处理能够实现有效的监控，同时降低隐私风险，从而确立了该框架在实际应用中的准备就绪状态，并为工业领域负责任的、以人为本的人工智能部署提供了跨领域建议。

🔬 方法详解

问题定义：工业环境中，计算机视觉的应用受到工人隐私的限制。直接使用原始图像进行分析可能泄露敏感信息，如工人身份、健康状况等。现有方法要么牺牲任务性能以保护隐私，要么无法有效平衡隐私和效用。

核心思路：论文的核心思路是学习一种视觉转换，该转换能够模糊或移除图像中与特定任务无关的敏感信息，同时保留对任务至关重要的特征。通过这种方式，可以在保护工人隐私的同时，保证计算机视觉系统能够有效地执行其预定任务。这种方法是任务驱动的，即转换的设计取决于具体的应用场景。

技术框架：该框架包含数据收集、视觉转换学习和任务执行三个主要阶段。首先，从工业环境中收集真实数据。然后，使用这些数据训练一个视觉转换模型，该模型能够将原始图像转换为隐私保护的图像。最后，将转换后的图像输入到计算机视觉系统中，以执行特定的任务，如生产监控、AGV导航或人体工学风险评估。框架还包括隐私-效用权衡的评估机制，以及来自工业合作伙伴的反馈收集。

关键创新：最重要的技术创新点在于学习到的视觉转换。与传统的图像匿名化方法（如像素化或高斯模糊）不同，该方法能够自适应地学习如何模糊图像，以最大程度地减少对任务性能的影响。这种方法是数据驱动的，可以根据不同的任务和数据集进行优化。此外，该框架还强调了隐私-效用权衡的定量评估，以及来自工业合作伙伴的定性反馈，以确保该方法在实际应用中的可行性和可接受性。

关键设计：视觉转换模型的具体结构未知，但可以推测可能使用了卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等深度学习技术。损失函数的设计至关重要，需要同时考虑隐私保护和任务性能。可能使用了对抗损失来鼓励模型生成难以识别个人身份的图像，同时使用任务相关的损失来确保转换后的图像仍然包含足够的信息以完成任务。具体的参数设置和网络结构可能因不同的应用场景而异。

📊 实验亮点

该框架在三个真实工业场景中进行了验证，包括木工生产监控、人机协作AGV导航和多摄像头人体工学风险评估。通过定量评估和定性反馈，证明了该框架能够在保护隐私的同时，保持或提升任务性能。具体性能数据未知，但结果表明该框架已具备实际部署的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于制造业、物流、医疗健康等领域，尤其是在人机协作场景中。通过保护工人隐私，可以促进人工智能技术在工业领域的更广泛应用，提升生产效率和安全性，同时增强工人对技术的信任感，实现更可持续和负责任的智能化转型。

📄 摘要（原文）

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.