Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving Smart Surveillance with Cross-Dataset Violence Detection and Decentralized Evidence Governance

論文の概要: Privacy-Preserving Smart Surveillance with Cross-Dataset Violence Detection and Decentralized Evidence Governance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01225v1
Date: Sun, 31 May 2026 13:16:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.396636
Title: Privacy-Preserving Smart Surveillance with Cross-Dataset Violence Detection and Decentralized Evidence Governance
Title（参考訳）: クロスデータセットビオレンス検出と分散エビデンスガバナンスによるプライバシー保護型スマートサーベイランス
Authors: Hasan Coşkun, Furkan Çolhak, Andrea Kulakov, Vesna Dimitrova,
Abstract要約: 本稿では,証拠開示から事件検出を分離するプライバシー保護型スマート監視フレームワークを提案する。軽量のMobileNetV2ベースのビデオ分類器は、暴力的なクリップを検出し、記録された各インシデントセグメントは即座に暗号化され、しきい値ベースの承認によってのみアクセス可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: AI-enabled surveillance can accelerate public-safety response, yet most systems still leave recorded evidence under centralized administrative control. This paper proposes a privacy-preserving smart surveillance framework that separates incident detection from evidence disclosure. A lightweight MobileNetV2-based video classifier detects violent clips, while each recorded incident segment is immediately encrypted and made accessible only through threshold-based approval. The decryption key is split with Shamir's Secret Sharing, member shares are protected with public-key cryptography, and voting is supported by time-limited tokens, two-factor authentication, signatures, and audit logs. This study evaluates MobileNetV2+LSTM, MobileNetV2+BiLSTM, and MobileNetV2+temporal CNN heads on SCVD, RWF-2000, and Real-Life Violence Situations under seven in-domain and cross-dataset scenarios. The best all-source model, MobileNetV2+BiLSTM, reaches 93.5% test accuracy and ROC-AUC 0.980% on the merged held-out set, while lower RWF-2000 slice performance confirms persistent dataset shift.
Abstract（参考訳）: AIによる監視は公衆の安全対策を加速させるが、ほとんどのシステムは記録された証拠を中央管理下に残している。本稿では,証拠開示から事件検出を分離するプライバシー保護型スマート監視フレームワークを提案する。軽量のMobileNetV2ベースのビデオ分類器は、暴力的なクリップを検出し、記録された各インシデントセグメントは即座に暗号化され、しきい値ベースの承認によってのみアクセス可能である。解読キーはShamirのSecret Sharingに分割され、メンバの共有は公開鍵暗号で保護され、投票は時間制限トークン、2要素認証、署名、監査ログによってサポートされる。本研究では,SCVD,RWF-2000,Real-Life Violence状況に基づくMobileNetV2+LSTM,MobileNetV2+BiLSTM,MobileNetV2+time CNNを,ドメイン内およびクロスデータセットシナリオ下で評価する。最高のオールソースモデルであるMobileNetV2+BiLSTMは93.5%のテスト精度に達し、ROC-AUC 0.980%は統合されたホールトアウトセットで、低いRWF-2000スライス性能は永続的なデータセットシフトを確認する。

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