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From Lab to Field: Real-World Evaluation of an AI-Driven Smart Video Solution to Enhance Community Safety

Created by
  • Haebom

作者

Shanle Yao, Babak Rahimi Ardabili, Armin Danesh Pazho, Ghazal Alinezhad Noghre, Christopher Neff, Lauren Bourque, Hamed Tabkhi

概要

本稿では、AIベースのスマートビデオソリューション(SVS)を実際の環境に適用して評価した結果を紹介します。 SVSは既存のインフラストラクチャカメラネットワークと統合され、プライバシーと倫理基準を優先し、姿勢ベースのデータを使用して異常行動検出などのAIタスクを実行します。クラウドベースのインフラストラクチャとモバイルアプリを通じてリアルタイムの警告を提供し、シェアインジケータ、統計的異常検出、鳥瞰図、ヒートマップなどの革新的なデータ表現と視覚化技術を使用して歩行者の行動を理解し、公共の安全を強化します.コミュニティカレッジ環境で16台のカメラを介してSVSを構築および評価し、AIベースの視覚処理、統計分析、データベース管理、クラウド通信、およびユーザー通知を統合したシステムの強力さを実証します。特に、異常行動検出から利害関係者に通知が届くまでのエンドツーエンドの遅延時間を評価して、システムのリアルタイムパフォーマンスを検証します。 21時間、16台のCCTVカメラを毎秒16.5フレーム(FPS)の一貫したスループットで効率的に管理し、平均終端間の遅延時間は26.76秒でした。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
AIベースのSVSを活用した実環境における公共安全の向上の可能性を示した。
既存インフラストラクチャとの簡単な統合による実用的なAI技術の適用事例の提示
革新的なデータ可視化技術による効果的な情報伝達と意思決定支援
リアルタイム異常行動検知と通知システムの効率と信頼性検証
様々な利害関係者(法執行機関、都市計画者、社会科学者など)のための実用的な情報提供。
Limitations:
評価環境はコミュニティ・カレッジに限定され、一般化の可能性に関するさらなる研究が必要である。
16台のカメラに限られた規模のシステムなので、より大規模なシステム拡張時に発生する可能性がある問題についてのさらなる研究が必要。
プライバシーと倫理上の問題の詳細な議論の欠如。
様々な環境や状況におけるシステム性能評価の欠如
長期稼働中のシステムの安定性とメンテナンスに関する追加のレビューが必要です。
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