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Towards AI-Driven Policing: Interdisciplinary Knowledge Discovery from Police Body-Worn Camera Footage

Created by
  • Haebom

저자

Anita Srbinovska, Angela Srbinovska, Vivek Senthil, Adrian Martin, John McCluskey, Jonathan Bateman, Ernest Fokoue

개요

본 논문은 로체스터 경찰서(RPD)의 경찰 착용 카메라(BWC) 영상을 분석하기 위한 새로운 학제 간 프레임워크를 제안합니다. 첨단 인공지능(AI)과 통계적 기계 학습(ML) 기술을 사용하여 경찰관과 민간인 간의 상호 작용 패턴을 감지, 분류 및 분석하여 존중, 무례, 고조, 진정과 같은 주요 행동 역학을 식별하는 것을 목표로 합니다. 비디오, 오디오 및 자연어 처리(NLP) 기술을 통합하는 다중 모달 데이터 분석을 적용하여 BWC 영상에서 의미 있는 통찰력을 추출합니다. 본 논문에서는 방법론, 계산 기술 및 연구 결과를 제시하여 법 집행을 위한 실용적인 접근 방식을 제시하고 경찰 BWC 데이터에서의 지식 발견의 최전선을 발전시킵니다.

시사점, 한계점

시사점:
경찰 착용 카메라 영상 분석을 위한 새로운 AI 기반 학제 간 프레임워크 제시
다중 모달 데이터 분석을 통한 심층적인 상호 작용 패턴 분석 가능성 제시
경찰 업무 개선 및 책임성 향상을 위한 실용적인 도구 제공
경찰 폭력 및 과잉 진압 감소를 위한 잠재적 가능성 제시
경찰과 시민 간 상호 작용에 대한 새로운 통찰력 제공
한계점:
특정 경찰서(RPD) 데이터에 대한 분석으로 일반화 가능성에 대한 검토 필요
AI 알고리즘의 편향성 및 윤리적 문제 고려 필요
데이터의 완전성 및 품질에 대한 의존도 높음
분석 결과의 해석 및 적용에 대한 추가 연구 필요
개인 정보 보호 및 프라이버시 문제에 대한 고려 필요
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