Understanding Ethics, Privacy, and Regulations in Smart Video Surveillance for Public Safety

要約

最近、スマート ビデオ監視 (SVS) システムは、現在の受動的な監視システムに代わるものとして、学者や開発者の間で注目を集めています。
これらのシステムは、警察および監視システムをより効率的にし、公共の安全を向上させるために使用されます。
しかし、公衆の日常活動を監視するこれらのシステムの性質は、さまざまな倫理的課題をもたらします。
SVS の実装におけるプライバシーの問題に対処するためのさまざまなアプローチがあります。
この論文では、SVS における倫理的およびプライバシーの課題を考慮した設計の役割に焦点を当てています。
プライバシー保護のベスト プラクティスの概要を示す 4 つのポリシー保護規則を確認し、アルゴリズム、システム、モデル、データという 4 つのレンズを通じて倫理的およびプライバシー上の懸念に対処できると主張します。
ケーススタディとして、提案されたシステムについて説明し、社会に安全を提供するためのプライバシー永続システムを設計するためのベースラインをシステムがどのように作成できるかを示します。
基本的な機能システムを提供するために、オブジェクト検出、単一および複数のカメラの再識別、アクション認識、異常検出など、いくつかの人工知能アルゴリズムを使用しました。
また、クラウドネイティブ サービスを使用してスマートフォン アプリケーションを実装し、アウトプットをエンド ユーザーに配信します。

要約(オリジナル)

Recently, Smart Video Surveillance (SVS) systems have been receiving more attention among scholars and developers as a substitute for the current passive surveillance systems. These systems are used to make the policing and monitoring systems more efficient and improve public safety. However, the nature of these systems in monitoring the public’s daily activities brings different ethical challenges. There are different approaches for addressing privacy issues in implementing the SVS. In this paper, we are focusing on the role of design considering ethical and privacy challenges in SVS. Reviewing four policy protection regulations that generate an overview of best practices for privacy protection, we argue that ethical and privacy concerns could be addressed through four lenses: algorithm, system, model, and data. As an case study, we describe our proposed system and illustrate how our system can create a baseline for designing a privacy perseverance system to deliver safety to society. We used several Artificial Intelligence algorithms, such as object detection, single and multi camera re-identification, action recognition, and anomaly detection, to provide a basic functional system. We also use cloud-native services to implement a smartphone application in order to deliver the outputs to the end users.

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