IARPA의 비디오 LINC 프로그램은 시위대를 감시하고 15분 스마트 시티 규정 준수를 시행하도록 용도가 변경될 수 있습니다.  IARPA(   )는 미국 스파이 커뮤니티가 장거리 및 일정 기간 동안 사람과 차량을 자율적으로 식별, 추적 및 추적할 수 있는 연구 프로그램을 구성하고 있습니다. Intelligence Advanced Research Projects Activity  지난주 미국 정보 커뮤니티의 연구 자금 지원 기관인 IARPA는 비디오   (Video Linking and Intelligence from Non-Collaborative Sensors) 연구 프로그램에 대한   발표했습니다. LINCS 기술 초안을  새로 업데이트된 광범위한 기관 발표 초안 및 자금 조달 기회에는 미국 스파이 커뮤니티가   사람, 차량 및 물체를 자율적으로 식별, 추적 및 추적하는 방법이 자세히 설명되어 있습니다. 및 전화기(아래   프로그램 디자인 이미지에서 확인 가능). AI를 사용하여 CCTV 카메라, 드론 및 잠재적으로 웹캠으로 캡처한 비디오 영상을 분석함으로써 비디오 LINCS   “이 프로그램은 사람 reID로 시작하여 차량 reID로 진행되며 비디오 컬렉션 전반에 걸쳐 일반 개체의 reID로 마무리됩니다.”  IARPA 비디오 LINCS 프로그램   이 프로그램을 개발하게 된 공식적인 이유는 '   '이 필요한 '   '에 대한 대응과 '   '과 관련이 있습니다. 법의학 분석 비극적인 사건 이상 및 위협에 대한 패턴 분석  IARPA 프로그램 디렉터인 Dr. Reuven Meth도 아래 비디오에서   "   "하는 데 사용될 것이라고 언급했습니다. Video LINCS가 스마트 시티 계획을 촉진  하지만 미국 정보 기관의 자금 지원 부서가 스마트 도시 계획을 위한 도구를 개발하려는 이유가 무엇인지 자문해 보세요.   비디오 LINCS  는 노동 집약적인 워크플로우를 자동화하여 포렌식 분석, 사전 위협 탐지 및 스마트 도시 계획을 촉진할 것입니다.”  IARPA 프로그램 디렉터 Dr. Reuven Meth   https://youtu.be/G2U-13OuisU?list=PLfaSGHp0IgDDKoxPpzKw9JvVrozJXxwWt&embedable=true    이전에 공개된 정보가 제한적인 2024년 1월 9일에 최초의     보고했지만 지난 주 IARPA는 기술 사양을 업데이트하여 미국 스파이 기관이 얼마나 깊이 있는지 더 자세히 살펴볼 수 있도록 했습니다. 감시 활동을 시작합니다. The Sociable은 비디오 LINCS 프로그램 발표를    프로그램은 두 가지 기술 영역(TA)으로 구성됩니다. Video LINCS    : 비디오 코퍼스 전체에서 동일한 개체(사람, 차량 또는 일반 개체)를 자동으로 자동으로 연결합니다. 재식별(ReID)    : 객체의 지리적 위치를 지정하여 공통 세계 참조 프레임의 모든 객체에 대한 위치를 제공합니다. 객체 지리적 위치 파악  IARPA에 따르면 ReID는 "비디오 전체에서 개체가 나타나는 위치를 결정하기 위해 비디오 컬렉션 전체에서 동일한 개체를 일치시키는 프로세스"를 의미합니다.     "Video LINCS 프로그램의 목표는 다양한 비협업 비디오 센서 영상에서 객체를 자동으로 연결하고 재식별된 객체를 통합 좌표계(지리적 위치 파악)에 매핑하는 재식별(reID) 알고리즘을 개발하는 것입니다."  IARPA 비디오 LINCS 프로그램    프로그램은 실제로 전액 자금 지원 연구 프로그램이 될 경우 48개월에 걸쳐 3단계로 구성됩니다. Video LINCS  1단계에서 팀은 공통 참조 프레임에서 모든 피사체 동작을 제공하기 위해 비디오 코퍼스 및 개체 지리 위치 파악에 있는 사람들을 위한 reID의 타당성을 시연합니다.   (단기/시간적으로 근접한 reID) 제공된 메타데이터(예: 타임스탬프 및 카메라 포즈 등)는 노이즈가 없습니다. 각 사람의 의복은 동일하게 유지되며  2단계에서는   ,   , 일반 물체에 대한 기능이 필요하며, 추가 센서 유형 및 수집 기하학이 평가에 포함되며, 소음이 도입됩니다. 제공된 메타데이터에 포함됩니다. reID가 옷을 갈아입은 사람(장기적/시간적으로 먼 reID)을 포함하도록 확장되고 차량을 포함하고  3단계에서는 평가가   , 추가 센서 유형 및 수집 기하학이 포함되며, 카메라 포즈의 불확실성이 커집니다.  일반 물체의 reID에 더 중점을 두고, 시간적으로 먼 차량의 reID가 수행되고    프로그램은 다음과 같은 만화경 기술을 사용하여 장거리 및 일정 기간 동안 사람, 차량 및 물체를 재식별하는 방법을 모색합니다. Video LINCS  인공지능  물체 감지, 추적, 사람/차량/물체 모델링, 일반 비전 학습을 포함한 컴퓨터 비전  딥러닝  기하학적 카메라 투영 및 역 투영  이미지 및 비디오 지리적 위치 파악  기계 학습  모델링 및 시뮬레이션  오픈세트 분류  재식별  소프트 생체인식  소프트웨어 공학  소프트웨어 통합  시스템 통합  잠재적인 인간 대상 연구를 포함하여 진실된 비디오 데이터 수집, 주석(익명화된 신원과 지리적 위치 모두에 대한 진실)  차량 지문 채취  비디오 데이터 생성(시뮬레이션, 생성 모델링 포함)   "시스템은 잘못된 감지 및 잘못된 일치를 도입하지 않고 자동으로 개체를 찾아 규모, 측면, 밀도, 밀집도, 모호성 등을 통해 개체를 연결해야 합니다."  IARPA 비디오 LINCS 프로그램  위협 탐지, 법의학 분석, 스마트 도시 계획 외에도 이 스파이 프로그램을 통해 얻을 수 있는 다른 많은 잠재적인 사용 사례가 있습니다.  예를 들어,   의 도구와 전술은 가정적으로 2021년 1월 6일 워싱턴 DC에서 발생한 집회, 시위 또는 폭동에 참석한 사람이 누구인지 식별하고 그들의 행동을 따를 수 있습니다. 집으로 돌아가는 길의 모든 움직임, 옷을 갈아입을 때에도 마찬가지입니다. Video LINCS  또 다른 예는 육로, 항공, 해상 국경을 통과하는   하는 것입니다. 이민자를 추적  그리고 당국은 법 집행 기관이 그들을 추적할 수 있도록 모든 움직임을 추적하고 추적하면서 프로토콜을 위반한 사람을 식별할 수 있기 때문에 향후   에서 폐쇄 또는 저배출 구역을 시행하려는 정부에게 매우 중요할 것입니다. 15분 스마트 도시  이 모든 작업은 자율적으로 자동으로 수행됩니다.  하지만 이봐! 어쩌면 내가 지나치게 드라마틱하게 행동하는 것일 수도 있다.  결국 정부는 국민의 안전을 지키기 위한 것이라고 말했고, 정부는 항상 우리의 최선의 이익을 최우선으로 생각하는 우리를 실망시킨 적이 없습니다.  이 기사는 원래   가  Tim Hinchliffe The Sociable에 게시했습니다.

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미국 정보기관, 개인 및 차량 추적을 위해 AI 및 비디오 데이터 주목

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