Bernt
bae705aa97
- Add NFC ePassport roadmap (ICAO 9303, eIDAS) - Add TensorFlow.js edge face detection (BlazeFace) - Add structured audit logger (GDPR-compliant) - Risk scoring support Part of KYC Apple Native UX v1.1.0
1.9 KiB
1.9 KiB
QUIXZOOM AUDIT V0
Beslutad: 2026-06-17. Ersätter QUIXZOOM_AUDIT_SPEC.md som primärt dokument.
Syfte
Verifiera att ett definierat claim kan extraheras ur verklig fältvideo med tillräcklig säkerhet och tillräckligt låg kostnad.
Inte att testa AI. Inte att testa UX. Inte att testa Smart Scan.
Enda frågan: Kan claimet verifieras?
Primärt KPI
Cost Per Verified Claim (CPVC)
CPVC = Total kostnad / Godkända claims
Inte accuracy. Inte recall. Inte OCR-score.
Auditobjekt
1. Elmätare verifierad
Datakrav (alla tre krävs):
- Serienummer
- Mätarställning
- Plombering synlig
2. Fordon identifierat
Datakrav (alla tre krävs):
- Registreringsnummer
- Fordonstyp
- Position
3. Skylt verifierad
Datakrav (alla tre krävs):
- Skylttext
- GPS-position
- Tidsstämpel
Per inspelning — logga
video_id: ""
claim_typ: "" # electricity_meter | vehicle | sign
videolangd_s: 0
antal_instruktioner: 0
tid_till_verifiering_s: 0
datapunkter:
- namn: ""
status: synlig | delvis | ej_synlig
confidence: 0 # 0–100
resultat: godkant | underkant
underkant_orsak: ""
ekonomi:
zoomer_tid_s: 0
zoomer_ersattning_sek: 0
operativ_kostnad_sek: 0
cpvc_sek: 0
Kill-kriterier
Projektet pausas om något av följande:
| Kriterium | Gräns |
|---|---|
| Claims som kan verifieras | < 80% |
| Genomsnittlig verifieringstid | > 120 sek |
| CPVC | > målpriset |
| Kritiska datapunkter (serienummer, reg.nr) | < 95% tillförlitlighet |
Vid kill: hypotesen omarbetas innan vidare utveckling.
Nästa steg
Kör 500–1000 verkliga inspelningar mot denna spec.
Utdata ger hårda data för:
- Vilka claims som fungerar
- Vilka datapunkter som är svaga
- Vilken trust-threshold som är realistisk
- Vilken liveness som faktiskt behövs
- Om quiXzoom har lönsam enhetsekonomi per verifierat claim
Det är där visionen blir ett företag.