by Vai ir iespējams “redzēt” cilvēkus telpā, neizmantojot kameras? Zinātnieki no Carnegie Mellon Universitātes pierādījuši — jā, tas ir iespējams, izmantojot tikai WiFi signālus.
No interneta signāla līdz cilvēka siluetam
WiFi nav tikai līdzeklis interneta nodrošināšanai — tas ir elektromagnētiskais vilnis, kas brīvi izplatās cauri sienām, mēbelēm un pat cilvēka ķermenim. Šie signāli, atstarojoties no dažādiem objektiem, sev līdzi nes bagātīgu informāciju par apkārtējo vidi.
Carnegie Mellon pētnieki izstrādājuši tehnoloģiju, kas spēj analizēt šos signālus un ar mākslīgā intelekta palīdzību noteikt cilvēka klātbūtni, kustības un pat ķermeņa pozu 3D telpā.
Kā tas strādā? – CSI un mākslīgais intelekts
Tehnoloģijas pamatā ir CSI (Channel State Information) — dati, kas atspoguļo, kā WiFi signāls mainās mijiedarbībā ar vidi. Izmantojot šos datus un dziļās mašīnmācīšanās algoritmus, sistēma var atpazīt cilvēka pozas, žestus un kustības — pat bez tiešas redzamības.
Turklāt sistēma darbojas ar vienkāršu WiFi rūteri un uztvērēju, tāpēc nav nepieciešami dārgi sensori vai specializēta aparatūra.
Privātuma draudzīga alternatīva kamerām
Viens no šīs tehnoloģijas lielākajiem ieguvumiem ir tās privātuma ievērošana. Tā kā netiek izmantotas kameras, cilvēku sejas vai identitāte netiek ierakstīta. Tas padara šo pieeju piemērotu tādām vietām kā guļamistabas, vannasistabas, slimnīcas vai veco ļaužu aprūpes centri.
Kur šo tehnoloģiju var izmantot?
- Viedajās mājās — automātiska gaismas, apkures vai signalizācijas vadība atkarībā no cilvēka klātbūtnes.
- Aprūpes iestādēs — kritienu noteikšana, elpošanas vai sirdsdarbības uzraudzība bez pieskāriena.
- Drošības jomā — cilvēku detektēšana caur sienām, durvīm vai dūmiem, piemēram, glābšanas darbos.
- Robotikā — roboti, kas orientējas telpā, nepaļaujoties uz redzamību.
- Gudrās uzraudzības sistēmās — anonīma uzraudzība bez sejas atpazīšanas.
Iespaidīgs solis uz priekšu
Šī tehnoloģija ir būtisks solis uz priekšu mākslīgā intelekta un bezkontakta sensoro sistēmu attīstībā. Tā piedāvā efektīvu un privātumu respektējošu veidu, kā padarīt vidi “gudrāku” un drošāku bez nepieciešamības izmantot vizuālo novērošanu.
Zinātniskais darbs: DensePose From WiFi
Autori: Zhuo Chen, Dina Katabi u.c.
Universitāte: Carnegie Mellon University
Lasīt vairāk: https://arxiv.org/abs/2205.10536
