investigadores en Universidad de Carnegie mellon He estado probando un sistema que usa señales Wi-Fi para determinar la posición y la postura de las personas en una habitación. En las pruebas, los enrutadores Wi-Fi ordinarios, específicamente los dispositivos TP-Link Archer A7 AC1750, se colocaron en los extremos opuestos de una habitación con un número variable de personas. Los algoritmos de inteligencia artificial analizan la interferencia de la señal Wi-Fi generada por las personas.
Monitoreo de Wi-Fi genera imágenes de estructura alámbrica precisas y respetuosas con la privacidad humana
Las imágenes de estructura alámbrica generadas por el monitoreo de Wi-Fi parecen bastante precisas en la mayoría de los casos, según creen los investigadores afirmación Estas estimaciones son tan buenas como algunos “métodos basados en imágenes”. También hay algunas ventajas y atractivos en el uso de Wi-Fi en lugar de una cámara. En primer lugar, la estimación alámbrica de las poses humanas es más respetuosa con la privacidad humana. En segundo lugar, la detección basada en Wi-Fi no requiere luz y puede detectar la pose humana incluso cuando los objetos bloquean la vista de las cámaras tradicionales. Otro gran atractivo de este descubrimiento es que los enrutadores Wi-Fi utilizados son económicos a solo $ 30 cada uno, lo que los hace más disponibles que las soluciones costosas y que consumen mucha energía, como el radar y el lidar.
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Técnica basada en Wi-Fi para detección precisa de poses humanas
Se puede ver un conjunto de imágenes sincronizadas arriba, con un video fijo a la izquierda y una estructura alámbrica de detección de Wi-Fi generada por IA a la derecha. La detección de personas, posiciones y poses parece ser muy precisa. Un artículo publicado por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon proporciona algunos antecedentes detallados sobre cómo se puede hacer esto. Brevemente, la técnica de detección basada en Wi-Fi que se presenta aquí se basa en la información de estado del canal de señal (CSI) de Wi-Fi, que representa la relación entre las ondas de señal transmitidas y recibidas. Estos datos se procesan utilizando una arquitectura de red neuronal de visión por computadora que puede realizar una estimación de pose densa. Para simplificar y acelerar la generación de representaciones del cuerpo humano al estilo de estructura alámbrica, los investigadores dividieron el cuerpo humano en 24 partes.
Los investigadores admiten que los métodos antes mencionados para detectar humanos y su posicionamiento/postura no están exentos de problemas, y aun así observaron algunos errores evidentes en sus escenarios de prueba. Han proporcionado generosamente algunas imágenes de comparación que muestran “casos de fallas” que atribuyen a cosas como humanos en poses inusuales y demasiados objetos en la habitación a la vez (el motor admite tres o menos personas de manera óptima) y otros problemas.
Todavía queda mucho trabajo por hacer, y los investigadores sugieren que las técnicas descritas podrían mejorarse de varias maneras, pero principalmente a partir de mejores datos de capacitación pública basados en el conocimiento de Wi-Fi, especialmente en diferentes diseños de salas. Si bien se promociona como una forma sensible a la privacidad de monitorear la seguridad de las personas mayores que viven solas, y una solución muy asequible para ese propósito, algunas personas sin duda estarán preocupadas por la nueva amenaza que su enrutador Wi-Fi los está espiando.
