Votre seul arrêt pour la police s'arrête. Une application pour contrer la brutalité policière.
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Au fur et à mesure que le mouvement Black Lives Matter devient plus répandu et que le cas de la brutalité policière fuit en flèche, il peut être effrayant d'être arrêté par une police et d'anticiper à quoi ressemblera l'interaction. Selon le projet de police de Stanford Open, les policiers font plus de 50 000 arrêts de circulation.
Il s'agit d'une application qui documente et analyse la police en utilisant l'apprentissage automatique pour aider à atténuer les interactions négatives avec la police. De plus, «Miranda» promeut la police communautaire en alertant les utilisateurs et la famille à proximité.
Utilisateur: un citoyen innocent en cours de retraite par la police
Quand je vois les lumières de la police rouge et bleue clignotantes dans mon rétroviseur, je demande à mon téléphone "Hé Siri, je suis arrêté." L'application «The One Stop for Police Stops» s'ouvre et commence automatiquement à enregistrer l'audio et la vidéo de cette scène, en le diffusant au cloud pour un stockage sécurisé. Pendant que le téléphone enregistre la scène, mes droits constitutionnels et Miranda sont clairement présentés sur l'écran de l'application.
Je peux appuyer sur un bouton (ou l'écran) pour envoyer une notification à ma famille et aux citoyens concernés locaux que je suis arrêté et que je peux avoir besoin d'aide à interagir avec la police (par exemple, enregistrer l'incident eux-mêmes).
Mon rapport d'incident (y compris une transcription, le nom de l'officier et la plaque d'immatriculation de l'agent) est publié en toute sécurité. Facultativement, cet incident peut être publié sur Twitter (avec l'emplacement + hashtags) pour solliciter l'aide d'autres personnes de la communauté, en particulier lorsqu'il y a une langue raciste ou agressive impliquée.
En utilisant l'API de reconnaissance synchrone de Google de Google , les fichiers audio de plus de 80 minutes peuvent être transcrits avec succès.
Il peut également être traduit dans différentes langues pour lutter contre la brutalité policière dans d'autres pays (HK, notable).
Le modèle NLP analyse les sentiments, figure avec une liste de mots avec des salices attachées. À en juger par la pertinence / à quel point il est négatif ou positif, un être cher est capable de résumer la situation plus rapidement.
Auto génère PDF . Un journal réel qui a baissé pendant toute l'interaction.
Avec l'API Cloud Vision de Google , notre came de tableau de bord a pu filtrer la plaque d'immatriculation du véhicule. Imprimer soigneusement chaque chiffre dans le rapport complet, comme une copie pour l'avocat / représentant de la victime.
Dans Miranda, l'application fournit une liste complète des commandements auxquels l'utilisateur a droit. Si la situation est aggravée, l'utilisateur peut y faire l'objet d'une référence commodément.
En tant que forme de protection, l'application est conçue pour être complètement noire à l'extérieur. En cas de confiscation, les données de l'utilisateur seront enregistrées et un rapport complet sera prêt à être révisé.
Notre reconnaissance vocale peut également détecter les cris / mots très classés comme «danger» - l'application contactera le spectateur le plus proche en utilisant un hashtag sur Twitter. Un concept inspiré par Amber Alert .
Nous avons également utilisé l'API Twilio pour pouvoir envoyer des SMS à des amis et à la famille si l'utilisateur est dans une situation dangereuse
Certains d'entre nous étaient nouveaux dans le travail avec des API, nous avons donc eu un peu de déterminer, mais à la fin, tout a fonctionné sans heurts.
Nous avons pu intégrer beaucoup de fonctionnalités en peu de temps.
Nous prévoyons d'étendre et de développer certaines des fonctionnalités de l'application. Par exemple, nous aimerions intégrer AR / VR afin de simuler un environnement similaire où vous êtes arrêté par un flic et vous familiariser avec les actions que vous pouvez entreprendre en utilisant cette application. Nous prévoyons également d'utiliser l'API Twitter pour alerter notre communauté pour affluer vers l'emplacement si l'interaction indique la brutalité policière.