Nangtukeun Luas Panjagaan Pidéo Ngaliwatan Data Google Street View

Liputan kontinyu Google Street View ngeunaan jalan-jalan di dunya ngagambarkeun kamungkinan catetan visual anu paling lengkep, konsisten sareng koheren masarakat global, iwal nagara-nagara anu maksakeun larangan dina kandaraan ngumpulkeun data roving raksasa search urang.

Salaku kontributor anu nganteurkeun pendapatan kana infrastruktur Google Maps, Google Street View panopticon mangrupikeun jahitan data anu beunghar pikeun analisa pembelajaran mesin. Di sagigireun propensity na unwittingly néwak kalakuan kriminal, éta geus dipaké pikeun estimasi panghasilan régional tina kualitas mobil dina gambar Google Street View, meunteun greenery di lingkungan urban, ngaidentipikasi kutub utiliti, mengklasifikasikan wangunan jeung ngirakeun demografi make-up lingkungan AS, diantara loba inisiatif séjén.

Statistik Kawates Dina Difusi Kaméra Panjagaan Di Amérika Serikat

Sanaos seueur panggunaan data Google Maps pikeun inisiatif pembelajaran mesin anu sadar sosial, aya sakedik set data basis Street View anu kalebet conto anu dilabélan kaméra panjagaan. The Dataset Mapillary Vistas nyaeta diantara sajumlah leutik sadia nu nawarkeun pungsi ieu, sanajan ngawengku kirang ti 20 dilabélan kaméra video umum di Amérika Serikat.

Seueur prasarana panjagaan pidéo di AS ngan ukur nyebrang Nagara nalika otoritas nungtut cuplikan corroborating saatos kajadian lokal anu tiasa dirékam. Saluareun peraturan zoning, sareng dina kontéks undang-undang privasi permisif anu sakedik pikeun ngabéréskeun panjagaan pribadi kana rohangan umum, aya euweuh kerangka administrasi féderal nu bisa nyadiakeun statistik teuas dina jumlah kaméra publik-nyanghareup di AS.

Data anecdotal sareng survey terbatas nyatakeun yén panyebaran kaméra pidéo di AS tiasa waé dina tara jeung Cina, tapi teu gampang ngabuktikeun.

Ngidentipikasi Kaméra Pidéo Dina Gambar Google Street View

Nganggap kakurangan ieu dina data anu sayogi, peneliti ti Universitas Stanford gaduh dilakukeun studi a kana Prévalénsi, frékuénsi sareng distribusi kaméra pidéo anu nyanghareupan umum anu tiasa diidentifikasi dina gambar Google Street View.

Panaliti nyiptakeun kerangka deteksi kaméra anu ngaevaluasi 1.6 juta gambar Google Street View di 10 kota utama AS, sareng genep kota utama di Asia sareng Eropa.

Dina urutan dénsitas kaméra nurun, Boston tops kaluar daptar kota AS nalungtik dina panalungtikan, kalawan kapadetan panganyarna atawa ayeuna 0.63 sarta jumlah total kaméra di 1,600. Sanaos ieu, New York City ngagaduhan langkung seueur kaméra (10,100) sumebar di daérah anu langkung ageung. Sumber: https://arxiv.org/pdf/2105.01764.pdf

Di kota-kota AS, Boston kapanggih gaduh pangluhurna dénsitas tina kaméra dicirikeun, sedengkeun New York City boga pangluhurna jumlah tina kaméra dina 10,100, sumebar dina jarak nu leuwih gede. Di Asia, Tokyo gaduh perkiraan 21,700 kaméra anu ageung, tapi Seoul gaduh jumlah kaméra anu langkung alit (13,900) konsentrasi jauh langkung padet. Sanaos 13,000 kaméra diidentifikasi pikeun gambar Street View London, Paris ngéléhkeun ieu boh dina hal panempatan anu diidentifikasi (13,00) sareng dénsitas sinyalna.

Para panalungtik niténan yén kapadetan kaméra béda-béda pisan antara lingkungan sareng zona kota.

Di antara faktor-faktor anu ngawatesan katepatan survey (anu urang bakal datang), panalungtik niténan yén kaméra di wewengkon padumukan tilu kali leuwih hese pikeun ngaidentipikasi ti nu disimpen di taman umum, wewengkon industri jeung zona pamakéan campuran - presumably. sabab pangaruh 'ngahalangan' beuki teu pikaresepeun atanapi kontroversial di zona padumukan, ngajantenkeun panempatan anu disamarankeun atanapi wijaksana.

Mertimbangkeun kota-kota anu diulik di Éropa sareng Asia, Seoul ngagaduhan pole place salaku lingkungan kota anu paling diawaskeun, sareng Paris henteu jauh di tukangeunana.

Dimana hiji zona boga mayoritas sénsus-ditetepkeun warga étnis atawa minoritas, frékuénsi panempatan kaméra spike utamana, sanajan kalawan sagala faktor mitigating dipertimbangkeun ku peneliti Stanford.

Frékuénsi kaméra panjagaan naék saimbang langsung kana paningkatan demografi minoritas di lingkungan, numutkeun panalungtikan Stanford.

Panalungtikan dilaksanakeun dina dua periode waktu, 2011-2015 jeung 2016-2020. Sanaos data nunjukkeun pertumbuhan panempatan kaméra panjagaan anu konsisten sareng kadang-kadang salami periode salapan taun, panaliti nunjukkeun proliferasi kaméra panjagaan ieu tiasa ngahontal 'dataran samentawis'.

métodologi

Panaliti mimitina nyusun dua set data gambar Street View, salah sahijina henteu nampilkeun panempatan kaméra pidéo, sareng ngahasilkeun masker ségméntasi pikeun ieu. Modél ségméntasi dilatih dina set data ieu ngalawan set data validasi (San Fransisco - tingali 'Faktor Watesan' di handap).

Lajeng modél kaluaran dijalankeun ngalawan gambar Street View acak, kalayan sagala deteksi kaméra positif dikonfirmasi ku manusa, sarta positip palsu dihapus.

Kénca, gambar atah ti Google Street View. Salajengna, topeng segmentation diadaptasi. Katilu, idéntifikasi kaméra anu diturunkeun sacara algoritma. Leres, panempatan anu diverifikasi ku manusa.

Anu pamungkas, kerangka ngitung widang-of-view sudut kaméra aub dina urutan keur estimasi extent cakupan, collated ngalawan footprints wangunan aub jeung spésifikasi jaringan jalan.

Data contributing séjén pikeun matrix ieu kaasup spésifikasi wangunan tina OpenStreetMap, sarta pamakéan peta sénsus AS pikeun mastikeun yén ulikan ieu diwatesan kana wates administrasi unggal kota. Sajaba ti, proyék dipaké data lokasi kaméra San Fransisco ti a diajar ku Electronic Frontier Foundation (EFF), kalayan gambar Google Street View diaksés via API statik.

Panaliti ngira-ngira liputan ku ngitung widang panempoan kaméra Google Street View ngalawan data tina OpenStreetMap.

Ngawatesan Faktor

Para panalungtik ngaku sababaraha faktor ngawatesan anu kedah dipertimbangkeun nalika marios hasil.

Anu mimiti, yén kaméra anu diidentipikasi ku sistem pembelajaran mesin sadayana teras diverifikasi atanapi ditolak ku ulasan manusa, sareng yén ulasan ieu mangrupikeun prosés anu salah.

Bréh, ulikan ieu diwatesan ku resolusi sadia tina Street View gambar, nu diwatesan peneliti pikeun ngaidentipikasi kaméra disimpen dina tilu puluh méter ti POV. Ieu sanés ngan ukur hartosna yén sababaraha kaméra tiasa 'diciptakeun' ngalangkungan résolusi anu terbatas, tapi ogé seueur anu di luar lingkup ieu (sapertos kaméra tingkat luhur, panempatan anu teu jelas sareng mikro-kaméra dina kelengkapan doorbell) sigana henteu acan dikenalkeun.

Tungtungna, estimasi ngelingan model kota-spésifik tiasa janten faktor ngawatesan dina akurasi hasil, saprak kota San Fransisco, dimana frékuénsi kaméra panjagaan geus dilabélan dina karya saméméhna ti EFF, dilarapkeun ka yurisdiksi séjén pikeun nyieun ulikan meujeuhna.