論文の概要: Towards AI-Driven Policing: Interdisciplinary Knowledge Discovery from Police Body-Worn Camera Footage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20007v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 17:25:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.536472
• Title: Towards AI-Driven Policing: Interdisciplinary Knowledge Discovery from Police Body-Worn Camera Footage
• Title（参考訳）: AI-Driven Policingに向けて: 警察のボディウォーンカメラフットプリントから学際的知識発見
• Authors: Anita Srbinovska, Angela Srbinovska, Vivek Senthil, Adrian Martin, John McCluskey, Ernest Fokoué,
• Abstract要約: 本稿では,高度な人工知能(AI)と統計機械学習(ML)技術を用いて,警察用ボディウォーンカメラ(BWC)映像を解析するための新しい枠組みを提案する。 我々の目標は、尊敬、軽視、エスカレーション、エスカレーションといった重要な行動力学を識別するために、警察官と民間人の相互作用パターンを検出し、分類し、分析することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel interdisciplinary framework for analyzing police body-worn camera (BWC) footage from the Rochester Police Department (RPD) using advanced artificial intelligence (AI) and statistical machine learning (ML) techniques. Our goal is to detect, classify, and analyze patterns of interaction between police officers and civilians to identify key behavioral dynamics, such as respect, disrespect, escalation, and de-escalation. We apply multimodal data analysis by integrating video, audio, and natural language processing (NLP) techniques to extract meaningful insights from BWC footage. We present our methodology, computational techniques, and findings, outlining a practical approach for law enforcement while advancing the frontiers of knowledge discovery from police BWC data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,先進人工知能(AI)と統計機械学習(ML)技術を用いて,ロチェスター警察署(RPD)のBWC映像を解析するための新たな学際的枠組みを提案する。 我々の目標は、尊敬、軽視、エスカレーション、エスカレーションといった重要な行動力学を識別するために、警察官と民間人の相互作用パターンを検出し、分類し、分析することである。 BWC映像から有意義な洞察を抽出するために,ビデオ,音声,自然言語処理(NLP)技術を統合したマルチモーダルデータ解析を適用した。 本稿では,警察のBWCデータから知識発見のフロンティアを推し進めつつ,法執行の実践的アプローチを概説する。

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