स्मार्टफोन वीडियो का उपयोग करके कंप्यूटर निशानेबाजों का पता लगाता है: नया

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स्मार्टफोन वीडियो का उपयोग करके कंप्यूटर निशानेबाजों का पता लगाता है: नया

कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो तीन स्मार्टफोन से वीडियो रिकॉर्डिंग के आधार पर शूटर का सटीक पता लगा सकती है।

जब तीन वीडियो रिकॉर्डिंग का उपयोग करके यह साबित हो गया कि लास वेगास में मैस्ले बे होटल के उत्तरी हिस्से में 2017 में एक भीषण गोलीबारी में 58 लोग मारे गए और सैकड़ों घायल हो गए, तो संगठन ने शूटर के सही स्थान का सटीक अनुमान लगाया। एक लंबे नरसंहार के पहले मिनट के भीतर तीन गोलीबारी पर आधारित।

सीएमयू के इंस्टीट्यूट ऑफ लैंग्वेज टेक्नोलॉजी के एक शोध प्रोफेसर अलेक्जेंडर होप्टमैन ने कहा कि वीडियो इवेंट रिकंस्ट्रक्शन एंड एनालिसिस (वीईआरए) नामक प्रणाली, सार्वजनिक सुरक्षा अधिकारियों द्वारा पहले से उपयोग किए जाने वाले स्निपर्स का पता लगाने के लिए व्यावसायिक माइक्रोफोन को प्रतिस्थापित नहीं करेगी। व्यावसायिक लाइनें उपलब्ध न होने पर सार्वजनिक सुरक्षा के लिए समर्थन।

होप्टमैन ने कहा कि वेरा में शामिल होने की मुख्य प्रेरणा एक ऐसा उपकरण विकसित करना था जिसका इस्तेमाल मानवाधिकार कार्यकर्ताओं और पत्रकारों द्वारा युद्ध अपराधों, आतंकवाद और मानवाधिकारों के हनन की जांच के लिए किया जा सके।

“सैन्य और खुफिया एजेंसियां ​​​​पहले से ही इस प्रकार की तकनीकों को विकसित कर रही हैं,” साथी शोधकर्ता जे डी एरॉनसन ने कहा, सीएमयू में इतिहास के प्रोफेसर और सेंटर फॉर ह्यूमन राइट्स साइंस के निदेशक। “हमें लगता है कि मानवाधिकार समुदाय के लिए समान उपकरण होना महत्वपूर्ण है। यह राज्य की शक्ति के लिए आवश्यक जाँच प्रदान करता है।”

शोधकर्ताओं ने वीरा को प्रस्तुत किया और इसे पिछले महीने नीस, फ्रांस में मल्टीमीडिया पर कंप्यूटिंग मशीनरी पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में ओपन सोर्स कोड के रूप में जारी किया।

होप्टमैन ने कहा कि उन्होंने वीडियो विश्लेषण में अपनी विशेषज्ञता का इस्तेमाल जांचकर्ताओं को यूक्रेन में 2014 मेडेन नरसंहार जैसी घटनाओं की जांच करने में मदद करने के लिए किया, जिसमें कम से कम 50 सरकार विरोधी प्रदर्शनकारी मारे गए। उस काम से प्रेरित – और एसआईटीयू अनुसंधान संस्थान के बैलिस्टिक विशेषज्ञों और वास्तु सहयोगियों की अंतर्दृष्टि – हौप्टमैन, एरोनसन और जुनवेई लिआंग, पीएच.डी. भाषा और सूचना प्रौद्योगिकी में छात्रों ने वीडियो को संसाधित करने के लिए कई तकनीकों को एकीकृत किया है, साथ ही साथ जितना संभव हो सके उनके उपयोग को स्वचालित किया है।

VERA वीडियो फीड को सिंक्रोनाइज़ करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है और उस कैमरा व्यू के आधार पर प्रत्येक कैमरे की स्थिति की गणना करता है। लेकिन होप्टमैन ने कहा कि वीडियो फीड का ऑडियो बारूद के स्रोत को स्थानीय बनाने में महत्वपूर्ण था। विशेष रूप से, सिस्टम सुपरसोनिक बुलेट की शॉक वेव और चेहरे के विस्फोट और ध्वनि की गति से यात्रा करने में समय की देरी के कारण होने वाली दरार को देखता है। यह बुलेट की गति निर्धारित करने वाली बंदूक के प्रकार की पहचान करने के लिए ऑडियो का भी उपयोग करता है। VERA स्मार्टफोन से शूटिंग दूरी की गणना कर सकता है।

“जब हमने शुरू किया, तो हमने नहीं सोचा था कि हम स्मार्टफोन के साथ दरार का पता लगा सकते हैं क्योंकि यह बहुत छोटा था,” होप्टमैन ने कहा। “लेकिन आज के सेल फोन के माइक्रोफोन बहुत अच्छे हैं।”

तीन या अधिक स्मार्टफ़ोन से वीडियो का उपयोग करके, इस अंतर की गणना करना संभव है कि किस दृश्य को शूट किया गया था – और शूटर का स्थान – और प्रत्येक कैमरे को उस तक पहुंचने में कितना समय लगा।

एरॉनसन ने कहा कि हांगकांग, मिस्र और इराक जैसी जगहों पर बड़े पैमाने पर विरोध प्रदर्शन तेज हो गए हैं, यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण होगा कि शूटिंग के लिए प्रदर्शनकारी, पुलिस या अन्य समूह जिम्मेदार हैं या नहीं।

लेकिन वेरा सिर्फ शूटिंग का पता लगाने तक ही सीमित नहीं थी। उन्होंने कहा कि यह एक घटना विश्लेषण प्रणाली है जिसका उपयोग मानवाधिकारों और युद्ध अपराधों की जांच से संबंधित विभिन्न ध्वनियों का पता लगाने के लिए किया जाता है। उनका और होप्टमैन का मानना ​​है कि अन्य समूह ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर में कार्यक्षमता जोड़ेंगे।

“एक बार जब यह खुला स्रोत हो जाता है, तो प्रेस और मानवाधिकार समुदाय इसे इस तरह से बना सकते हैं कि हमारे पास कल्पना करने या करने का समय नहीं है,” आरोनसन ने कहा।

राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान ने इस काम के लिए कुछ सहायता प्रदान की। मैकआर्थर फाउंडेशन और ओक फाउंडेशन ने इस काम का समर्थन किया।

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Source by www.sciencedaily.com

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