論文の概要: Real-World Community-in-the-Loop Smart Video Surveillance -- A Case
Study at a Community College
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12934v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 22:16:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 16:19:33.330332
- Title: Real-World Community-in-the-Loop Smart Video Surveillance -- A Case
Study at a Community College
- Title（参考訳）: 実世界のコミュニティ・イン・ザ・ループ型スマートビデオサーベイランス-コミュニティ・カレッジにおける事例研究
- Authors: Shanle Yao, Babak Rahimi Ardabili, Armin Danesh Pazho, Ghazal
Alinezhad Noghre, Christopher Neff, Hamed Tabkhi
- Abstract要約: 本稿では,コミュニティカレッジにおける実世界テストベッドに基づくスマートビデオ監視システムを設計・展開するためのケーススタディを提案する。
我々は、疑わしい/異常な活動を識別し、ステークホルダーや住民に即座に警告できるスマートカメラベースのシステムに注力する。
このシステムは、32.41フレーム・パー・秒(FPS)レートで同時に8台のカメラを走らせることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4956060473718407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Smart Video surveillance systems have become important recently for ensuring
public safety and security, especially in smart cities. However, applying
real-time artificial intelligence technologies combined with low-latency
notification and alarming has made deploying these systems quite challenging.
This paper presents a case study for designing and deploying smart video
surveillance systems based on a real-world testbed at a community college. We
primarily focus on a smart camera-based system that can identify
suspicious/abnormal activities and alert the stakeholders and residents
immediately. The paper highlights and addresses different algorithmic and
system design challenges to guarantee real-time high-accuracy video analytics
processing in the testbed. It also presents an example of cloud system
infrastructure and a mobile application for real-time notification to keep
students, faculty/staff, and responsible security personnel in the loop. At the
same time, it covers the design decision to maintain communities' privacy and
ethical requirements as well as hardware configuration and setups. We evaluate
the system's performance using throughput and end-to-end latency. The
experiment results show that, on average, our system's end-to-end latency to
notify the end users in case of detecting suspicious objects is 5.3, 5.78, and
11.11 seconds when running 1, 4, and 8 cameras, respectively. On the other
hand, in case of detecting anomalous behaviors, the system could notify the end
users with 7.3, 7.63, and 20.78 seconds average latency. These results
demonstrate that the system effectively detects and notifies abnormal behaviors
and suspicious objects to the end users within a reasonable period. The system
can run eight cameras simultaneously at a 32.41 Frame Per Second (FPS) rate.
- Abstract（参考訳）: スマートビデオ監視システムは、特にスマートシティにおいて、公共の安全とセキュリティを確保するために近年重要になっている。
しかし、低遅延通知とアラームを組み合わせたリアルタイム人工知能技術の採用は、これらのシステムのデプロイを非常に困難にしている。
本稿では,コミュニティカレッジにおける実世界テストベッドに基づくスマートビデオ監視システムを設計・展開するためのケーススタディを提案する。
私たちは主に、疑わしい/異常なアクティビティを特定し、ステークホルダーや住民に即座に警告できるスマートカメラベースのシステムにフォーカスしています。
テストベッド内でのリアルタイムな高精度ビデオ解析処理を保証するために,さまざまなアルゴリズムとシステム設計の課題を強調し,対処する。
また、クラウドシステムインフラストラクチャとリアルタイム通知のためのモバイルアプリの例を示し、学生、教員/スタッフ、責任のあるセキュリティ担当者をループに留める。
同時に、コミュニティのプライバシと倫理的要件とハードウェア設定とセットアップを維持するという設計決定についても触れている。
スループットとエンドツーエンドのレイテンシを用いてシステムの性能を評価する。
実験の結果,1,4,8台のカメラを起動した場合,疑わしい物体を検知した場合のエンド・ツー・エンドのレイテンシは5.3秒,5.78秒,11.11秒であった。
一方、異常な動作を検出する場合、システムはエンドユーザーに7.3, 7.63, 20.78秒平均遅延を通知する。
これらの結果は,異常行動や疑わしい物体を合理的な期間内に,効果的に検出し,通知することを示す。
このシステムは8台のカメラを同時に32.41フレーム/秒(fps)で動作させることができる。
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