論文の概要: Integrating AI into CCTV Systems: A Comprehensive Evaluation of Smart
Video Surveillance in Community Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02078v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 17:41:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 14:16:46.168911
- Title: Integrating AI into CCTV Systems: A Comprehensive Evaluation of Smart
Video Surveillance in Community Space
- Title（参考訳）: AIをCCTVシステムに統合する:コミュニティ空間におけるスマートビデオサーベイランスの総合評価
- Authors: Shanle Yao, Babak Rahimi Ardabili, Armin Danesh Pazho, Ghazal
Alinezhad Noghre, Christopher Neff, Hamed Tabkhi
- Abstract要約: 本稿では,SVSシステムの総合的な実環境評価の先駆者となる。
AI駆動のビジュアルプロセッシング、統計分析、データベース管理、クラウド通信、ユーザ通知をカバーしている。
また、エンド・ツー・エンドの異常検知システムの性能を初めて評価し、公衆の安全上の問題を特定するのに不可欠です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9922905420195371
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article presents an AI-enabled Smart Video Surveillance (SVS) designed
to enhance safety in community spaces such as educational and recreational
areas, and small businesses. The proposed system innovatively integrates with
existing CCTV and wired camera networks, simplifying its adoption across
various community cases to leverage recent AI advancements. Our SVS system,
focusing on privacy, uses metadata instead of pixel data for activity
recognition, aligning with ethical standards. It features cloud-based
infrastructure and a mobile app for real-time, privacy-conscious alerts in
communities.
This article notably pioneers a comprehensive real-world evaluation of the
SVS system, covering AI-driven visual processing, statistical analysis,
database management, cloud communication, and user notifications. It's also the
first to assess an end-to-end anomaly detection system's performance, vital for
identifying potential public safety incidents.
For our evaluation, we implemented the system in a community college, serving
as an ideal model to exemplify the proposed system's capabilities. Our findings
in this setting demonstrate the system's robustness, with throughput, latency,
and scalability effectively managing 16 CCTV cameras. The system maintained a
consistent 16.5 frames per second (FPS) over a 21-hour operation. The average
end-to-end latency for detecting behavioral anomalies and alerting users was
26.76 seconds.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、教育・レクリエーションエリアや中小企業など、コミュニティ空間の安全性を高めるために設計されたAI対応のスマートビデオ監視(SVS)について述べる。
提案システムは、既存のCCTVや有線カメラネットワークと革新的に統合されており、最近のAIの進歩を活用するために、様々なコミュニティケースで採用されている。
プライバシを重視したSVSシステムは,行動認識のためのピクセルデータの代わりにメタデータを使用し,倫理基準に適合する。
クラウドベースのインフラストラクチャと、コミュニティ内のリアルタイムでプライバシーを意識したアラートのためのモバイルアプリを備えている。
この記事では、AI駆動の視覚処理、統計分析、データベース管理、クラウド通信、ユーザ通知を対象とする、SVSシステムの包括的な実世界評価の先駆者となる。
また、エンド・ツー・エンドの異常検知システムの性能を初めて評価し、公衆の安全上の問題を特定するのに不可欠です。
評価のために,本システムをコミュニティ・カレッジに導入し,提案するシステムの能力を示す理想的なモデルとした。
その結果,16台のcctvカメラを効果的に管理できるスループット,レイテンシ,スケーラビリティを備えたシステムのロバスト性が示された。
このシステムは、21時間の動作で一貫した16.5フレーム/秒(FPS)を維持した。
行動異常や警告を検知する平均的なエンドツーエンドのレイテンシは26.76秒であった。
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