Con una miríada de cámaras de borde desplegadas en áreas urbanas y suburbanas, muchas personas están seriamente preocupadas por la constante invasión de su privacidad. Existe una creciente presión por parte del público para que las cámaras sean conscientes de la privacidad. Este documento propone un método de Vigilancia Preservando la Privacidad como un servicio de Borde (PriSE) con una arquitectura híbrida que comprende un escáner de objetos ligero de primer plano y un esquema de protección de video que opera en cámaras de borde y modelos basados en niebla/nube para detectar atributos de privacidad como ventanas, rostros y perpetradores. El esquema de Enmascaramiento Caótico Reversible (ReCAM) está diseñado para garantizar una privacidad de extremo a extremo mientras que el detector simplificado de objetos en primer plano ayuda a reducir el consumo de recursos al desechar fotogramas que contienen solo objetos de fondo. Se desarrolló un detector robusto de objetos en ventanas para evitar miradas a través de ventanas; mientras que los rostros humanos son detectados mediante el uso de una red neuronal convolucional en cascada multitarea (MTCNN) para garantizar la desidentificación. Los extensos estudios experimentales y análisis comparativos muestran que el esquema PriSE (i) puede detectar eficientemente objetos en primer plano y encriptar esos fotogramas que contienen objetos en primer plano en las cámaras de borde, y (ii) detectar y desnaturalizar objetos en ventanas y rostros, e identificar perpetradores en un servidor de niebla/nube para prevenir la visualización no autorizada a través de ventanas, garantizar el anonimato de las personas y disuadir las actividades criminales, respectivamente.