Índia inventa AI Camera Network para rastrear cada movimento físico

As VentureBeat relatado, a polícia pode usar Anveshak 's algoritmos de inteligência artificial (AI) para rastrear os movimentos de um indivíduo usando várias câmeras de vigilância de várias fontes.

Anveshak, a palavra em hindi para “investigador”, dá aos policiais a capacidade de sobrepor as imagens das câmeras de mil câmeras de CFTV para rastrear uma pessoa individual [s]. +

“O Anveshak tem a capacidade de visão ampla de saber os locais e pontos de sobreposição de 1,000 feeds de câmera, bem como os caminhos possíveis que um objeto (como um carro roubado) ou uma pessoa poderia seguir através desses feeds, detalhes críticos para limitar o que de outra forma seria uma quantidade incomensuravelmente grande de dados de vídeo provenientes de várias câmeras ”.

A plataforma Anveshak agora permitirá que a polícia use câmeras de CFTV para rastrear ou “iluminar” uma pessoa através de pontos cegos.

“O sistema cria um holofote no assunto rastreado, ajustando dinamicamente o tamanho desse holofote com base nas lacunas conhecidas na cobertura da câmera; por exemplo, quatro câmeras podem ser monitoradas para a chegada do assunto em situações de ambigüidade, diminuindo para apenas duas câmeras onde sua cobertura é melhor e a rota do assunto mais óbvia. ”

A tentativa do IISc de explicar como a polícia pode usá-lo para rastrear pessoas desaparecidas é, na verdade, apenas uma tentativa velada de mostrar aos governos como a polícia poderia usar a plataforma Anveshak para identificar e rastrear pessoas de interesse.

“O algoritmo de holofotes estreita o espaço de busca para analisar feeds de vídeo se a pessoa desaparecida for encontrada dentro do campo de visão de uma câmera. Ele expande gradativamente o conjunto de feeds de vídeo analisados ​​quando a pessoa cai em um ponto cego entre as câmeras. Essa inteligência ajuda a reduzir a computação necessária para analisar vídeos de milhares de câmeras, sem sacrificar a precisão. ”

O algoritmo de IA do “holofote” é diferente de tudo que vimos antes.

O Anveshak permitirá que a polícia use uma vasta rede de câmeras de vigilância públicas e privadas para rastrear o movimento de um indivíduo entre os pontos cegos.

O IISc chama o Anveshak de “uma plataforma de software para rastreamento de vídeo inteligente”.

“Os pesquisadores do IISc desenvolveram uma nova plataforma de software a partir da qual aplicativos e algoritmos podem rastrear e analisar de forma inteligente os feeds de vídeo de câmeras espalhadas por cidades. Essa análise não é útil apenas para rastrear pessoas ou objetos desaparecidos, mas também para iniciativas de “cidade inteligente”, como controle de tráfego automatizado. ”

Não se deixe enganar pelas alegações do IISc de que a polícia só usará o Anveshak para rastrear carros roubados ou pessoas desaparecidas.

A história mostra como a polícia tem usado inteligência artificial para identificar e rastrear pessoas de interesse; Ocupe Wall Street e os manifestantes Black Lives Matter.

As The Verge revelou A polícia usou equipes de vídeo da polícia para identificar manifestantes pacíficos mais de 400 vezes.

“Equipes de câmeras da polícia de Nova York foram enviadas para centenas de protestos Black Lives Matter e Occupy Wall Street de 2011–2013 e 2016. Originalmente adquirido por meio de um pedido de Lei de Liberdade de Informação pelo advogado de Nova York David Thompson de Stecklow & Thompson, os registros são relatórios de trabalho da Unidade de Resposta de Assistência Técnica (TARU) do NYPD que documenta mais de 400 casos em que a equipe de vídeo da unidade compareceu, e às vezes filmou, demonstrações.

A New York Times revelou como os Centros de Fusão da polícia usaram a vigilância CCTV e os vídeos da polícia para identificar e rastrear manifestantes pacíficos.

“Peter Swire, professor de direito e ética da Georgia Tech que recentemente serviu no Grupo de Revisão do Presidente Obama sobre Inteligência e Tecnologias de Comunicação, disse que, enquanto o governo se concentrava no combate ao terrorismo, as diretrizes que restringiam o monitoramento da atividade política foram relaxadas. Como resultado, disse ele, mesmo pequenos delitos como invasão de propriedade podem ser suficientes para desencadear a vigilância de grupos políticos ”.

Ambos The Verge e a New York Times fez um ótimo trabalho ao revelar o que acontece quando a polícia tem acesso a dispositivos de vigilância pública, como reconhecimento facial e câmeras de CFTV.

O Anveshak faz pela vigilância policial o que a eletrônica digital (4K) fez pelas velhas televisões de tubo. Mudou totalmente a maneira como as pessoas veem as coisas.

“Em um publicado recentemente papel, os pesquisadores mostram como Anveshak pode ser usado para rastrear um objeto (como um carro roubado) em uma rede de 1,000 câmeras. Um recurso-chave da plataforma é que ela permite que um modelo ou algoritmo de rastreamento foque apenas em feeds de certas câmeras ao longo de uma rota esperada e desligue outros feeds. Ele também pode aumentar ou diminuir automaticamente o raio de pesquisa ou “holofote” com base na última posição conhecida do objeto. ”  

A qualidade das câmeras de vigilância policial pode ser comparada à clareza da televisão 4K. Assim como o 4K mudou a forma como visualizamos a TV com sua qualidade incrível, o Anveshak mudará para sempre a forma como a polícia vê a privacidade do público.

Uma rede de cento, quinhentas ou mil câmeras de vigilância conectadas da Anveshak significa que uma vez que uma pessoa entra em um negócio como um Walmart, Rite Aide, Home Depot ou a Lowes; eles podem ser identificados e rastreados em tempo real sem interrupções na cobertura. O mesmo pode ser dito para o transporte público com seus Câmeras de vigilância pública financiadas pelo DHS sendo instalado em ônibus, trens e plataformas públicas em todo o país.

O Anveshak dá à aplicação da lei a capacidade de “destacar” qualquer pessoa, por qualquer motivo, não importa onde estejam. A plataforma da Anveshak transformará a vigilância policial como a conhecemos, em breve o olhar do Big Brother estará onipresente.

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