Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Từ phòng thí nghiệm đến hiện trường: Đánh giá thực tế về giải pháp video thông minh do AI điều khiển nhằm tăng cường an toàn cộng đồng

Created by
  • Haebom

Tác giả

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

Phác thảo

Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng và đánh giá thực tế của Giải pháp Video Thông minh (SVS) dựa trên AI. SVS tích hợp với mạng lưới camera cơ sở hạ tầng hiện có, ưu tiên quyền riêng tư và các tiêu chuẩn đạo đức, đồng thời sử dụng dữ liệu dựa trên tư thế để thực hiện các tác vụ AI như phát hiện bất thường. SVS cung cấp cảnh báo theo thời gian thực thông qua cơ sở hạ tầng đám mây và ứng dụng di động, đồng thời sử dụng các kỹ thuật biểu diễn và trực quan hóa dữ liệu tiên tiến, chẳng hạn như chỉ báo mức độ hiện diện, phát hiện bất thường thống kê, chế độ xem toàn cảnh và bản đồ nhiệt, để hiểu hành vi của người đi bộ và tăng cường an toàn công cộng. SVS được triển khai và đánh giá bằng 16 camera trong môi trường cao đẳng cộng đồng, chứng minh tính mạnh mẽ của một hệ thống tích hợp xử lý hình ảnh dựa trên AI, phân tích thống kê, quản lý cơ sở dữ liệu, giao tiếp đám mây và thông báo cho người dùng. Cụ thể, chúng tôi xác thực hiệu suất thời gian thực của hệ thống bằng cách đánh giá độ trễ đầu cuối từ khi phát hiện bất thường đến khi thông báo cho các bên liên quan. Trong 21 giờ, hệ thống đã quản lý hiệu quả 16 camera CCTV với thông lượng ổn định là 16,5 khung hình/giây (FPS), với độ trễ trung bình từ đầu đến cuối là 26,76 giây.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chứng minh tiềm năng của SVS dựa trên AI trong việc cải thiện an toàn công cộng trong môi trường thực tế.
◦
Trình bày các trường hợp ứng dụng công nghệ AI thực tế thông qua khả năng tích hợp dễ dàng với cơ sở hạ tầng hiện có.
◦
Cung cấp thông tin hiệu quả và hỗ trợ quyết định thông qua công nghệ trực quan hóa dữ liệu tiên tiến.
◦
Xác thực hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống phát hiện và thông báo hành vi bất thường theo thời gian thực.
◦
Cung cấp thông tin hữu ích cho nhiều bên liên quan (cơ quan thực thi pháp luật, nhà quy hoạch đô thị, nhà khoa học xã hội, v.v.).
•
_____T81703____-:
◦
Môi trường đánh giá chỉ giới hạn ở một trường cao đẳng cộng đồng, đòi hỏi phải nghiên cứu thêm về khả năng khái quát hóa.
◦
Vì hệ thống chỉ giới hạn ở 16 camera nên cần nghiên cứu thêm để giải quyết các vấn đề tiềm ẩn có thể phát sinh khi mở rộng lên hệ thống lớn hơn.
◦
Thiếu thảo luận sâu sắc về quyền riêng tư và các vấn đề đạo đức.
◦
Thiếu đánh giá hiệu suất hệ thống trong nhiều môi trường và tình huống khác nhau.
◦
Cần phải xem xét thêm về tính ổn định và bảo trì của hệ thống để có thể vận hành lâu dài.
👍
Made with Slashpage