論文の概要: Enhancing Situational Awareness in Surveillance: Leveraging Data
Visualization Techniques for Machine Learning-based Video Analytics Outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05629v1
- Date: Sat, 9 Dec 2023 18:32:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 19:50:30.643064
- Title: Enhancing Situational Awareness in Surveillance: Leveraging Data
Visualization Techniques for Machine Learning-based Video Analytics Outcomes
- Title（参考訳）: 監視における状況認識の強化:機械学習によるビデオ分析結果の可視化手法の活用
- Authors: Babak Rahimi Ardabili, Shanle Yao, Armin Danesh Pazho, Lauren Bourque,
Hamed Tabkhi
- Abstract要約: 本研究では、現在のインフラ内のAI監視データに適したデータ表現と可視化技術について、徹底的に検討する。
それは、重要なデータメトリクス、状況認識のための方法、そして様々な可視化技術に分かれている。
その結果、AI監視データの可視化が緊急処理、公衆衛生プロトコル、群衆制御、資源分布、予測モデリング、都市計画、情報意思決定に与える影響を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1374208474242815
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The pervasive deployment of surveillance cameras produces a massive volume of
data, requiring nuanced interpretation. This study thoroughly examines data
representation and visualization techniques tailored for AI surveillance data
within current infrastructures. It delves into essential data metrics, methods
for situational awareness, and various visualization techniques, highlighting
their potential to enhance safety and guide urban development. This study is
built upon real-world research conducted in a community college environment,
utilizing eight cameras over eight days. This study presents tools like the
Occupancy Indicator, Statistical Anomaly Detection, Bird's Eye View, and
Heatmaps to elucidate pedestrian behaviors, surveillance, and public safety.
Given the intricate data from smart video surveillance, such as bounding boxes
and segmented images, we aim to convert these computer vision results into
intuitive visualizations and actionable insights for stakeholders, including
law enforcement, urban planners, and social scientists. The results emphasize
the crucial impact of visualizing AI surveillance data on emergency handling,
public health protocols, crowd control, resource distribution, predictive
modeling, city planning, and informed decision-making.
- Abstract（参考訳）: 監視カメラの広範囲な展開は大量のデータを生成し、微妙な解釈を必要とする。
本研究では、現在のインフラ内のAI監視データに適したデータ表現と可視化技術について、徹底的に検討する。
これは、重要なデータメトリクス、状況認識のための方法、および様々な可視化技術に発展し、安全性を高め、都市開発を導く可能性を強調している。
本研究は,8日間に8台のカメラを用いて,地域大学環境下での実環境調査を行った。
本研究は, 歩行者行動, 監視, 公共安全を解明するための, 職業指標, 統計的異常検出, 鳥の目視, ヒートマップなどのツールを提案する。
境界ボックスやセグメンテーション画像などのスマートビデオ監視の複雑なデータから、これらのコンピュータビジョンの結果を、法執行機関、都市プランナー、社会科学者など、ステークホルダーのための直感的な視覚化と行動可能な洞察に変換することを目指している。
その結果,ai監視データの可視化が,緊急対応,公衆衛生プロトコル,クラウドコントロール,リソース分散,予測モデリング,都市計画,インフォームド意思決定に与える影響が強調された。
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