美国情报部门着眼于追踪个人和车辆的人工智能和视频数据

IARPA 的视频 LINC 计划可以重新用于监视抗议者，强制执行 15 分钟智慧城市合规性：观点

情报高级研究项目活动(IARPA) 正在为美国间谍界制定一项研究计划，以在长距离和一段时间内自主识别、跟踪和追踪人员及其车辆。

上周，美国情报界的研究资助机构 IARPA 发布了非协作传感器视频链接和情报 ( Video LINCS ) 研究计划的技术草案。

新更新的广泛机构公告草案和资助机会详细介绍了美国间谍界如何通过使用人工智能分析闭路电视摄像机、无人机和潜在网络摄像头捕获的视频片段来自动识别、跟踪和追踪人员、车辆和物体和电话（如下面的视频 LINCS程序设计图像所示）。

“该计划将从人员重新ID开始，进展到车辆重新ID，并以视频集合中通用对象的重新ID结束”

IARPA 视频 LINCS 计划

官方给出的开发该计划的理由与应对需要“取证分析”的“悲惨事件”以及“分析异常和威胁的模式”有关。

IARPA 项目总监 Reuven Meth 博士还在下面的视频中提到，视频 LINCS将用于“促进智慧城市规划”。

但问问自己，为什么美国间谍机构资助部门想要开发智慧城市规划工具？

视频 LINCS将采用劳动密集型工作流程并将其自动化，以促进取证分析、主动威胁检测和智能城市规划”

IARPA 项目主任 Reuven Meth 博士

Sociable此前曾报道过 2024 年 1 月 9 日首次发布视频 LINCS 计划，当时公开的信息有限，但上周 IARPA 更新了其技术规格，让我们更详细地了解了美国间谍机构愿意进行的深度调查。继续其监视活动。

视频 LINCS计划由两个技术领域 (TA) 组成：

• 重新识别 (ReID) ：在视频语料库中自主、自动关联同一对象（人、车辆或通用对象）。
• 对象地理定位：对对象进行地理定位，为公共世界参考系中的所有对象提供位置。

根据 IARPA 的说法，ReID 的意思是“在视频集合中匹配同一对象的过程，以确定该对象在整个视频中出现的位置”。

“视频 LINCS 计划的目标是开发重新识别 (reID) 算法，以自主关联不同的、非协作的视频传感器镜头中的对象，并将重新识别的对象映射到统一的坐标系（地理定位）”

IARPA 视频 LINCS 计划

如果视频 LINCS项目确实成为一项全额资助的研究项目，它将在 48 个月的时间内分为三个阶段：

• 在第一阶段，团队将展示视频语料库中的人员重新识别和对象地理定位的可行性，以在公共参考系中提供所有对象运动。每个人的衣服将保持不变（短期/时间上接近的重新识别），并且提供的元数据（例如时间戳和相机姿势，在可用的范围内）将是无噪声的。
• 在第二阶段，重新识别将扩展到包括换衣服的人（长期/暂时遥远的重新识别），包括车辆，需要通用对象的功能，评估中将包括额外的传感器类型和收集几何形状，并且将引入噪声到提供的元数据中。
• 在第 3 阶段，评估将更加关注通用对象的重新识别，将执行车辆的时间上遥远的重新识别，将包括额外的传感器类型和收集几何形状，并且相机姿态将有更大的不确定性。

视频 LINCS计划将利用多种技术在长距离和一段时间内重新识别人员、车辆和物体，包括：

• 人工智能
• 计算机视觉，包括对象检测、跟踪、人/车辆/对象建模、通用视觉学习
• 深度学习
• 几何相机投影和逆投影
• 图像和视频地理定位
• 机器学习
• 建模与仿真
• 开集分类
• 重新识别
• 软生物识别技术
• 软件工程
• 软件集成
• 系统集成
• 真实的视频数据收集、注释（匿名身份和地理位置的真实性），包括潜在的人类受试者研究
• 车辆指纹识别
• 视频数据生成（包括仿真、生成建模）

“系统需要自动定位对象并将它们关联起来——跨越尺度、方面、密度、拥挤、遮挡等——而不会引入错误检测和错误匹配”

IARPA 视频 LINCS 计划

除了威胁检测、取证分析和智能城市规划之外，这个间谍程序未来还可能有许多其他潜在的用例。

例如，假设，来自Video LINCS的工具和策略将能够识别谁参加了集会、抗议或骚乱（例如 2021 年 1 月 6 日在华盛顿特区发生的事件），并跟踪他们的行为他们回家时的一举一动，甚至换衣服时。

另一个例子是跟踪陆地、空中和海上边境口岸的移民。

对于希望在15 分钟智慧城市中实施未来封锁或低排放区的政府来说，这将是无价的，因为当局将能够识别谁违反了协议，同时跟踪和追踪他们的一举一动，以便执法部门追捕他们。

所有这一切都将自主、自动完成。

但是嘿！也许我太戏剧化了。

毕竟，政府说是为了保障人民的安全，政府也从来没有让我们失望过，始终把我们的最大利益放在心上。