論文の概要: Visual Timelines of Police Encounters in Body-Worn Camera Footage: Operational Context and Activity Cataloging for Training and Analysis in OpenBWC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17095v1
- Date: Sat, 16 May 2026 17:45:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.605921
- Title: Visual Timelines of Police Encounters in Body-Worn Camera Footage: Operational Context and Activity Cataloging for Training and Analysis in OpenBWC
- Title（参考訳）: ボディウォーンカメラ写真における警察官の視線タイムライン:OpenBWCにおける訓練と分析のための運用状況と活動カタログ
- Authors: Angela Srbinovska, Christopher Homan, Adrian Martin, Ernest Fokoué,
- Abstract要約: 法執行機関は、大量のボディウーンカメラ(BWC)の映像を蓄積している。
本稿では,BWC動画を10秒間の固定長ウィンドウの時系列に処理する方法を提案する。
私たちは、CLIPモデルを用いてエンコードされ、ウィンドウレベルの表現に集約された各ウィンドウからサンプリングされたフレームを使用して、2つの軸に基づいてウィンドウを分類するモデルを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.246509410711165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Law enforcement agencies are accumulating vast amounts of body-worn camera (BWC) footage. However, this remains operationally opaque. That is, analysts and trainers still have to invest considerable time watching full-length videos to pinpoint the start of key encounters and identify the points where activity shifts to something more physically intense. We present an approach to process BWC video into a time-aligned sequence of fixed-length 10-second windows, processed and labeled using a privacy-conscious protocol. Each window is labeled with two dimensions of information: (i) the operational context of the window and (ii) the level of motion intensity within the window, with low-evidence labels for windows for which insufficient evidence exists due to darkness, blur or occlusion. We train models to classify windows based on these two axes using frames sampled from each window encoded using CLIP model and aggregated into a window-level representation. We extract dense optical flow statistics for each window to capture motion intensity. On test windows the best context model achieves 78.75% accuracy, and the best-accuracy activity model achieves 88.33%. We also included integrity audits to show the results and how the visual timeline representations support faster incident review and make the officer training workflow more practical.
- Abstract（参考訳）: 法執行機関は、大量のボディウーンカメラ(BWC)の映像を蓄積している。
しかし、これは運用上不透明である。
つまり、アナリストやトレーナーは、重要な出会いの始まりを特定し、活動がより物理的に激しいものへと変化するポイントを特定するために、フル長のビデオを見るのにかなりの時間を費やしなければならない。
本稿では,BWC動画を10秒間の固定長ウィンドウの時間順に処理し,プライバシーに配慮したプロトコルを用いてラベル付けする手法を提案する。
各ウィンドウは2次元の情報でラベル付けされる。
(i)ウィンドウとウィンドウの運用状況
(二)窓内の運動強度のレベルは、暗黒、ぼかし、または閉塞による証拠が不十分な窓の低明度ラベルである。
私たちは、CLIPモデルを用いてエンコードされ、ウィンドウレベルの表現に集約された各ウィンドウからサンプリングされたフレームを使用して、これらの2つの軸に基づいてウィンドウを分類するモデルを訓練する。
我々は、動きの強度を捉えるために、各窓の密度の高い光フロー統計を抽出する。
テストウィンドウでは、最高のコンテキストモデルは78.75%の精度で、最も正確なアクティビティモデルは88.33%である。
また、結果を示す整合性監査や、視覚タイムライン表現がインシデントレビューをより高速に支援し、オフィサーのトレーニングワークフローをより実用的なものにする方法についても紹介した。
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