米国情報機関が個人と車両の追跡にAIとビデオデータに注目

IARPAのビデオLINCプログラムは、抗議活動参加者を監視し、15分間のスマートシティコンプライアンスを強制するために再利用される可能性がある：展望

Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) は、米国のスパイ コミュニティ向けに、長距離および長期間にわたって人々とその車両を自律的に識別、追跡、追跡するための研究プログラムをまとめています。

先週、米国の情報コミュニティの研究資金提供部門である IARPA は、ビデオ リンクと非協調センサーからのインテリジェンス (ビデオ LINCS ) 研究プログラムの技術草案を発表しました。

新たに更新された広範な政府機関の発表と資金調達の機会に関する草案では、米国のスパイコミュニティが、AIを使用してCCTVカメラ、ドローン、および場合によってはウェブカメラで撮影されたビデオ映像を分析することにより、人、車両、物体を自律的に識別、追跡、追跡する方法を詳細に説明しています。および電話 (以下のビデオ LINCSプログラム設計の画像に示されているように)。

「プログラムは人物の reID から始まり、車両の reID に進み、ビデオ コレクション全体の一般的なオブジェクトの reID で最高潮に達します。」

IARPA ビデオ LINCS プログラム

このプログラムを開発するために挙げられた公式の理由は、「法医学的分析」と「異常と脅威のパターンの分析」を必要とする「悲劇的な事件」への対応に関係しています。

IARPA プログラムディレクターのルーベン・メス博士も、以下のビデオでビデオ LINCS が「スマートシティ計画を促進する」ために使用されるだろうと述べています。

しかし、なぜ米国のスパイ機関の資金提供部門がスマート都市計画のためのツールを開発したいと考えたのか、自問してみてください。

Video LINCSは労働集約的なワークフローを自動化し、フォレンジック分析、プロアクティブな脅威検出、スマート シティ計画を促進します。」

IARPA プログラムディレクター ルーベン・メス博士

ソーシャブル紙は以前、公開情報が限られていた2024年1月9日のビデオLINCS プログラムの最初の発表について報じたが、先週IARPAが技術仕様を更新し、米国のスパイ組織がどの程度の深層にあるのかをより詳細に知ることができた。監視活動に乗り出します。

Video LINCSプログラムは、2 つの技術領域 (TA) で構成されています。

• 再識別 (ReID) : ビデオ コーパス全体で同じオブジェクト (人、車両、または一般的なオブジェクト) を自律的かつ自動的に関連付けます。
• オブジェクトの地理位置特定: オブジェクトの地理位置を特定し、共通の世界参照フレーム内のすべてのオブジェクトの位置を提供します。

IARPA によると、ReID は「ビデオ コレクション全体で同じオブジェクトを照合し、そのオブジェクトがビデオ全体のどこに表示されるかを決定するプロセス」を意味します。

「ビデオ LINCS プログラムの目標は、多様で非協調的なビデオ センサー映像全体で物体を自律的に関連付け、再識別された物体を統一座標系 (地理位置特定) にマッピングするための再識別 (reID) アルゴリズムを開発することです。」

IARPA ビデオ LINCS プログラム

Video LINCSプログラムが実際に全額出資の研究プログラムになる場合、48 か月にわたる 3 つのフェーズで構成されます。

• フェーズ 1 では、チームは、ビデオ コーパス内の人物の reID と、共通の参照フレームですべての被写体の動きを提供するオブジェクトの地理位置特定の実現可能性を実証します。各人の服装は同じままであり(短期的/時間的に近い reID)、提供されるメタデータ (タイムスタンプやカメラのポーズなど、利用可能な範囲で) にはノイズが含まれません。
• フェーズ 2 では、 reID は着替えのある人々 (長期/時間的に離れた reID)、車両を含むように拡張され、汎用オブジェクトの機能が必要となり、追加のセンサー タイプと収集ジオメトリが評価に含まれ、ノイズが導入されます。提供されたメタデータに変換されます。
• フェーズ 3 では、一般的なオブジェクトの reID に重点を置いて評価が行われ、時間的に離れた車両の reID が実行され、追加のセンサー タイプと収集ジオメトリが含まれ、カメラ ポーズの不確実性が高まります。

Video LINCSプログラムは、以下のような万華鏡のようなテクノロジーを使用して、長距離および長期間にわたる人、車両、物体の再 ID を目指します。

• 人工知能
• コンピューター ビジョン (物体検出、追跡、人/車両/物体モデリング、一般的なビジョン学習を含む)
• ディープラーニング
• 幾何学的カメラ投影と逆投影
• 画像とビデオの地理位置情報
• 機械学習
• モデリングとシミュレーション
• オープンセット分類
• 再識別
• ソフトバイオメトリクス
• ソフトウェア工学
• ソフトウェアの統合
• システム統合
• 真実のビデオ データの収集、注釈 (匿名化された身元と地理的位置の両方における真実性) (潜在的な人間被験者の研究を含む)
• 車両の指紋採取
• ビデオデータ生成（シミュレーション、ジェネレーティブモデリングを含む）

「システムは、誤検出や誤一致を引き起こすことなく、スケール、アスペクト、密度、密集度、遮蔽などに渡ってオブジェクトを自動的に特定し、それらを関連付ける必要があります。」

IARPA ビデオ LINCS プログラム

脅威の検出、法医学分析、スマート都市計画とは別に、このスパイ プログラムから今後多くの潜在的なユースケースが生まれる可能性があります。

たとえば、 Video LINCSから提供されるツールと戦術は、仮説的に、2021 年 1 月 6 日にワシントン D.C. で発生したような集会、抗議活動、暴動に誰が参加していたのかを特定し、彼らの行動を追跡することができるでしょう。家に帰るときの一挙手一投足、たとえ服を着替えるときでさえ。

別の例としては、陸、空、海の国境を越える移民を追跡することが考えられます。

また、今後のロックダウンや15分間のスマートシティでの低排出ゾーンの実施を望む政府にとって、当局は法執行機関が彼らを追い詰めるために彼らの一挙手一投足を追跡しながら、誰が規約を破ったのかを特定できるようになるため、非常に貴重となるだろう。

これらはすべて自律的かつ自動的に行われます。

でもね！たぶん私はドラマチックになりすぎています。

結局のところ、政府は人々の安全を守るためだと言いましたし、政府は常に私たちの最善の利益を念頭に置いて私たちを失望させたことはありません。