Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards large-scale, automated, accurate detection of CCTV camera objects using computer vision. Applications and implications for privacy, safety, and cybersecurity. (Preprint)

論文の概要: Towards large-scale, automated, accurate detection of CCTV camera objects using computer vision. Applications and implications for privacy, safety, and cybersecurity. (Preprint)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03870v3
Date: Fri, 20 Aug 2021 21:02:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 21:59:13.333563
Title: Towards large-scale, automated, accurate detection of CCTV camera objects using computer vision. Applications and implications for privacy, safety, and cybersecurity. (Preprint)
Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いたcctvカメラの大規模・自動化・高精度検出に向けてプライバシ、安全性、サイバーセキュリティに対するアプリケーションと影響。 (プレプリント)
Authors: Hannu Turtiainen, Andrei Costin, Tuomo Lahtinen, Lauri Sintonen, Timo Hamalainen
Abstract要約: CCTVCVは、画像やビデオフレーム内のCCTVとビデオ監視カメラを正確に検出できる、コンピュータビジョンのMS互換モデルとして、初めてかつ唯一のものだ。この目的のために、最高の検出器は8387の画像を手動でレビューし、注記して10419のCCTVカメラインスタンスを含むようにしました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7349727826230861
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In order to withstand the ever-increasing invasion of privacy by CCTV cameras and technologies, on par CCTV-aware solutions must exist that provide privacy, safety, and cybersecurity features. We argue that a first important step towards such CCTV-aware solutions must be a mapping system (e.g., Google Maps, OpenStreetMap) that provides both privacy and safety routing and navigation options. However, this in turn requires that the mapping system contains updated information on CCTV cameras' exact geo-location, coverage area, and possibly other meta-data (e.g., resolution, facial recognition features, operator). Such information is however missing from current mapping systems, and there are several ways to fix this. One solution is to perform CCTV camera detection on geo-location tagged images, e.g., street view imagery on various platforms, user images publicly posted in image sharing platforms such as Flickr. Unfortunately, to the best of our knowledge, there are no computer vision models for CCTV camera object detection as well as no mapping system that supports privacy and safety routing options. To close these gaps, with this paper we introduce CCTVCV -- the first and only computer vision MS COCO-compatible models that are able to accurately detect CCTV and video surveillance cameras in images and video frames. To this end, our best detectors were built using 8387 images that were manually reviewed and annotated to contain 10419 CCTV camera instances, and achieve an accuracy of up to 98.7%. Moreover, we build and evaluate multiple models, present a comprehensive comparison of their performance, and outline core challenges associated with such research.
Abstract（参考訳）: CCTVカメラや技術によるプライバシーの継続的な侵略に対処するためには、プライバシー、安全性、サイバーセキュリティ機能を提供するCCTV対応のソリューションが存在している必要がある。このようなCCTV対応ソリューションへの第一歩は、プライバシと安全ルーティングとナビゲーションの両方を提供するマッピングシステム(Google Maps、OpenStreetMapなど)でなければなりません。しかし、このマッピングシステムは、CCTVカメラの正確な位置情報、カバレッジエリア、およびおそらく他のメタデータ(例えば、解像度、顔認識機能、オペレーター)に関する更新情報を含む必要がある。しかし、現在のマッピングシステムにはそのような情報が欠落しており、これを修正する方法はいくつかある。例えば、さまざまなプラットフォーム上のストリートビュー画像、flickrなどの画像共有プラットフォームに公開されているユーザー画像などだ。残念ながら、私たちの知る限りでは、CCTVカメラオブジェクト検出のためのコンピュータビジョンモデルや、プライバシと安全ルーティングオプションをサポートするマッピングシステムはありません。このギャップを埋めるために、本稿では、画像やビデオフレーム内のCCTVおよびビデオ監視カメラを正確に検出できるコンピュータビジョンMS COCO互換モデルとして、CCTVCVを紹介します。この目的のために、最高の検出器は8387の画像を手動でレビューし、10419個のCCTVカメラインスタンスを含むように注釈付けし、98.7%の精度を実現した。さらに,複数のモデルを構築し評価し,その性能の包括的比較を行い,研究の核となる課題を概説する。

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