Соответствующие научные исследования были опубликованы недавно в открытых источниках, а презентация состоялась на конференции AAAI/ACM. Эти исследования были направлены определение распространенности систем видеонаблюдения в основных мегаполисах всего мира, также в исследовании задействовались крупные города Америки.

При этом указывается, что все исследование было проведено при помощи искусственного интеллекта, а в связи с этим дополнительно был рассмотрен и вопрос этичности использования систем видеонаблюдения, и соответствует ли это истинным интересам общества.

До сих пор в большинстве случае сбор данных для таких исследований проводится по старинке, визуальным способом. Такой метод отнимает много времени, человеческие ресурсы также в большом объеме требуются. Специально разработанный алгоритм компьютерного зрения позволил оптимизировать процесс, и провести оценку месторасположения камер систем видеонаблюдения. Оценка проводилась при использовании уличных изображений на Google Street View и в других источниках.

Исследователи в первую очередь интересовались тем, какова схема расположения видеокамер. При этом все исследование разделили на несколько этапов, и в первую очередь создали единую базу изображение улиц всех запланированных мегаполисов в 100 тысячах локаций. Всего исследовалось 16 мегаполисов.

Искусственный интеллект очень быстро провел обработку фото улиц для распознавания видеокамер. После этого изображения были проанализированы, а результаты было предложено протестировать приглашенным участникам – для этого им предложили воспользоваться компьютерным зрением для выявления камер.

В итоге на первое место по плотности камер видеонаблюдения вышел Сеул – столица Южной Кореи. Далее последовательно места были распределены между Парижем, Бостоном, Нью-Йорком и Балтимором. Помимо этого ученые выявили интересную закономерность: назначение локации и расовая принадлежность людей, которые проживают в этой локации, являются основными условиями высокой плотности камер систем видеонаблюдения.