論文の概要: Audio Analytics-based Human Trafficking Detection Framework for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04071v1
• Date: Fri, 9 Sep 2022 01:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-12 13:03:48.108675
• Title: Audio Analytics-based Human Trafficking Detection Framework for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自律走行車のための音声分析に基づく人身売買検出フレームワーク
• Authors: Sagar Dasgupta, Kazi Shakib, Mizanur Rahman, Silvana V Croope, Steven Jones
• Abstract要約: 本研究の目的は、自動運転車のための革新的な音声分析に基づく人身売買検出フレームワークを開発することである。 我々は、人身売買に関連する新しい包括的なオーディオデータセットを作成し、泣き声、叫び声、車のドアのバンピング、車の騒音、会話の5つのクラスを作成します。 解析の結果、ディープ1-D CNNは、人身売買の被害者から来る音を95%の精度で非人身売買の音と区別できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.868643768911536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human trafficking is a universal problem, persistent despite numerous efforts to combat it globally. Individuals of any age, race, ethnicity, sex, gender identity, sexual orientation, nationality, immigration status, cultural background, religion, socioeconomic class, and education can be a victim of human trafficking. With the advancements in technology and the introduction of autonomous vehicles (AVs), human traffickers will adopt new ways to transport victims, which could accelerate the growth of organized human trafficking networks, which can make the detection of trafficking in persons more challenging for law enforcement agencies. The objective of this study is to develop an innovative audio analytics-based human trafficking detection framework for autonomous vehicles. The primary contributions of this study are to: (i) define four non-trivial, feasible, and realistic human trafficking scenarios for AVs; (ii) create a new and comprehensive audio dataset related to human trafficking with five classes i.e., crying, screaming, car door banging, car noise, and conversation; and (iii) develop a deep 1-D Convolution Neural Network (CNN) architecture for audio data classification related to human trafficking. We have also conducted a case study using the new audio dataset and evaluated the audio classification performance of the deep 1-D CNN. Our analyses reveal that the deep 1-D CNN can distinguish sound coming from a human trafficking victim from a non-human trafficking sound with an accuracy of 95%, which proves the efficacy of our framework.
• Abstract（参考訳）: 人身売買は普遍的な問題であり、世界規模で戦うために多くの努力が続けられている。 年齢、人種、民族、性別、性別、性的指向、国籍、移民状況、文化的背景、宗教、社会経済的階級、教育の個人は、人身売買の犠牲になる可能性がある。 テクノロジーの進歩と自動運転車(AV)の導入により、人身売買業者は、被害者を輸送する新しい方法を採用し、組織化された人身売買ネットワークの成長を加速させ、法執行機関にとってより困難な人身売買の検出を可能にする。 本研究の目的は、自動運転車のための革新的な音声分析に基づく人身売買検出フレームワークの開発である。 本研究の主な貢献は次のとおりである。 (i)AVの非自明で実現可能で現実的な人身売買シナリオを4つ定義すること。 (ii)泣いたり叫んだり、車のドアを叩いたり、車の騒音が聞こえたり、会話したりする5つのクラスで、人身売買に関連する新しい包括的なオーディオデータセットを作成します。 (iii)人身売買に関連する音声データ分類のための深部1次元畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャの開発。 また,新しい音声データセットを用いたケーススタディを実施し,深部1次元CNNの音声分類性能を評価した。 分析の結果、深部1次元cnnは、人身売買被害者の発する音と、95%の精度で非人身売買音を区別できることが明らかとなり、この枠組みの有効性が証明された。

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