Le programme Video LINC de l'IARPA pourrait être réutilisé pour espionner les manifestants et faire respecter la conformité des villes intelligentes en 15 minutes : perspective  L’   (IARPA) met en place un programme de recherche permettant à la communauté d’espionnage américaine d’identifier, de suivre et de tracer de manière autonome les personnes et leurs véhicules sur de longues distances et sur de longues périodes. Intelligence Advanced Research Projects Activity  La semaine dernière, l'IARPA, la branche de financement de la recherche de la communauté du renseignement américaine, a publié le   de son programme de recherche Video Linking and Intelligence from Non-Collaborative Sensors (   ). projet technique Video LINCS  Le projet d'annonce et d'opportunité de financement récemment mis à jour détaille comment la communauté d'espionnage américaine cherche à identifier, suivre et tracer de manière autonome des personnes, des véhicules et des objets en utilisant   capturées par des caméras de vidéosurveillance, des drones et potentiellement des webcams. et les téléphones (comme en témoigne l'image de conception du programme   ci-dessous). l'IA pour analyser les séquences vidéo vidéo LINCS   « Le programme commencera par la réidentification des personnes, passera à la réidentification des véhicules et culminera avec la réidentification des objets génériques à travers une collection de vidéos »  Programme LINCS vidéo IARPA   Les raisons officielles invoquées pour développer ce programme concernent la réponse à des «   » qui nécessitent des «   » et «   ». incidents tragiques analyses médico-légales l'analyse des modèles d'anomalies et de menaces  Le directeur du programme IARPA, le Dr Reuven Meth, a également mentionné dans la vidéo ci-dessous que   serait utilisée pour «   ». la vidéo LINCS faciliter la planification de villes intelligentes  Mais demandez-vous pourquoi la branche de financement de l’agence de renseignement américaine voudrait-elle développer des outils pour la planification de villes intelligentes ?   Video LINCS  prendra en charge les flux de travail à forte intensité de main-d'œuvre et les automatisera pour faciliter les analyses médico-légales, la détection proactive des menaces et la planification urbaine intelligente.  Directeur du programme IARPA, Dr Reuven Meth   https://youtu.be/G2U-13OuisU?list=PLfaSGHp0IgDDKoxPpzKw9JvVrozJXxwWt&embedable=true    a déjà rendu compte de     le 9 janvier 2024, alors que les informations accessibles au public étaient limitées, mais la semaine dernière, l'IARPA a mis à jour ses spécifications techniques, nous donnant un aperçu plus détaillé de la profondeur avec laquelle l'appareil d'espionnage américain est prêt à poursuivre ses activités de surveillance. The Sociable l'annonce initiale du programme Video LINCS  Le programme   se compose de deux domaines techniques (TA) : Vidéo LINCS    : associer de manière autonome et automatique le même objet (personne, véhicule ou objet générique) à travers un corpus vidéo. Ré-identification (ReID)    : géolocaliser des objets pour fournir des positions à tous les objets dans un cadre de référence mondial commun. Géolocalisation d'objets  ReID, selon l'IARPA, signifie « le processus de mise en correspondance du même objet dans une collection vidéo, pour déterminer où l'objet apparaît dans la vidéo ».     "L'objectif du programme Video LINCS est de développer des algorithmes de ré-identification (reID) pour associer de manière autonome des objets à travers des images de capteurs vidéo diverses et non collaboratives et cartographier les objets ré-identifiés dans un système de coordonnées unifié (géolocalisation)"  Programme LINCS vidéo IARPA  Le programme   , s'il devient effectivement un programme de recherche entièrement financé, comprendra trois phases sur une période de 48 mois : Vidéo LINCS  Au cours de la phase 1, les équipes démontreront la faisabilité de la réidentification des personnes dans un corpus vidéo et de la géolocalisation d'objets afin de fournir tous les mouvements du sujet dans un cadre de référence commun.   (reID à court terme / temporellement proche) et les métadonnées fournies (par exemple, horodatages et pose de la caméra, dans la mesure où elles sont disponibles) seront sans bruit. Les vêtements de chaque personne resteront les mêmes  Au cours de la phase 2,   (reID à long terme/à distance temporelle),   , nécessitera des fonctionnalités sur les objets génériques, des types de capteurs et des géométries de collecte supplémentaires seront inclus dans les évaluations, et le bruit sera introduit. dans les métadonnées fournies. le reID s'étendra pour inclure les personnes portant des changements de vêtements inclura les véhicules  Au cours de la phase 3, l'évaluation   , des types de capteurs et des géométries de collecte supplémentaires seront inclus, et il y aura une plus grande incertitude dans la pose de la caméra.  se concentrera davantage sur la reID des objets génériques, la reID des véhicules à distance temporelle sera effectuée  Le programme   cherchera à réidentifier les personnes, les véhicules et les objets sur de longues distances et sur de longues périodes à l'aide d'un kaléidoscope de technologies, notamment : Video LINCS  Intelligence artificielle  Vision par ordinateur, y compris détection d'objets, suivi, modélisation de personne/véhicule/objet, apprentissage de la vision générique  L'apprentissage en profondeur  Projections de caméra géométriques et projections inverses  Géolocalisation d'images et de vidéos  Apprentissage automatique  Modélisation et simulation  Classification des ensembles ouverts  Ré-identification  Biométrie douce  Génie logiciel  Intégration logicielle  Intégration de systèmes  Collecte de données vidéo véridiques, annotations (vérification des identités anonymisées et de la géolocalisation), y compris la recherche potentielle sur des sujets humains  Empreinte digitale du véhicule  Génération de données vidéo (y compris simulation, modélisation générative)   « Le système doit localiser automatiquement les objets et les associer – en termes d'échelle, d'aspect, de densité, d'encombrement, d'obscurcissement, etc. – sans introduire de fausses détections et de fausses correspondances. »  Programme LINCS vidéo IARPA  Outre la détection des menaces, les analyses médico-légales et la planification urbaine intelligente, de nombreux autres cas d’utilisation potentiels pourraient découler de ce programme d’espionnage.  Par exemple, les outils et tactiques issus de   seraient capables, hypothétiquement, d'identifier qui était présent à un rassemblement, une manifestation ou une émeute – comme celle qui s'est produite à Washington, DC le 6 janvier 2021 – et de suivre leur évolution. chaque mouvement sur le chemin du retour, même lorsqu'ils changent de vêtements. Video LINCS  Un autre exemple pourrait être le   aux postes frontaliers terrestres, aériens et maritimes. suivi des immigrants  Et cela serait d’une valeur inestimable pour les gouvernements souhaitant imposer de futurs confinements ou des zones à faibles émissions dans   car les autorités seraient en mesure d’identifier ceux qui ont enfreint le protocole tout en suivant et en traçant chacun de leurs mouvements pour que les forces de l’ordre puissent les traquer. des villes intelligentes en 15 minutes,  Tout cela se ferait de manière autonome et automatique.  Mais salut! peut-être que je dramatise trop.  Après tout, le gouvernement a déclaré qu’il s’agissait d’assurer la sécurité des personnes, et il ne nous a jamais laissé tomber en gardant toujours à cœur nos meilleurs intérêts.  Cet article a été initialement publié par   sur  Tim Hinchliffe The Sociable.

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Les services de renseignement américains envisagent l’IA et les données vidéo pour suivre les individus et les véhicules

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