Towards AI-Driven Policing: Interdisciplinary Knowledge Discovery from Police Body-Worn Camera Footage

要約

このペーパーでは、高度な人工知能（AI）および統計機械学習（ML）テクニックを使用して、ロチェスター警察署（RPD）から警察の身体装飾カメラ（BWC）映像を分析するための新しい学際的な枠組みを提案します。
私たちの目標は、警察官と民間人の間の相互作用のパターンを検出、分類、分析して、尊敬、無礼、エスカレーション、脱エスカレーションなどの重要な行動ダイナミクスを特定することです。
ビデオ、オーディオ、および自然言語処理（NLP）手法を統合して、BWC映像から意味のある洞察を抽出することにより、マルチモーダルデータ分析を適用します。
私たちは方法論、計算技術、および調査結果を提示し、警察BWCデータから知識発見のフロンティアを前進させながら、法執行機関の実用的なアプローチを概説します。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google