研究人員說，可以使用無線電信號在牆壁上跟踪人們的運動的“ X射線視覺”可能是智能家居，遊戲和醫療保健的未來。
MIT計算機科學家建造的新系統可以瀏覽無線電波那從人體彈起。他們補充說，接收器拾取了通過計算機算法處理的反射，以實時繪製人們的動作。
與其他不同運動跟踪設備但是，新系統利用了短波長的無線電信號可以穿過牆壁。研究人員說，這使該系統被稱為RF捕獲物，可以通過牆壁準確90％的牆來識別15個不同的人。 RF捕獲系統甚至可以在0.8英寸（2厘米）內跟踪其運動。 [10種將改變您生活的技術這是給出的
研究人員說，這項技術的應用可能與手勢控制的遊戲設備那個競爭微軟的Kinect系統，電影中特殊效果的運動捕獲，甚至監測醫院患者的生命體徵。
“這基本上使您可以透過牆壁看，” Fadel Adib博士說。麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的學生，以及一篇新論文的首席作者，描述了該系統。 “我們的革命仍然遠不遠，光學系統可以為您提供什麼，但是在過去的三年中，我們已經從能夠發現牆後的某人並感覺到粗糙的運動，直到今天，您可以大致看到一個人的樣子心率。 ”
由麻省理工學院電氣工程和計算機科學教授Dina Katabi領導的團隊多年來一直在開發無線跟踪技術。 2013年，研究人員使用Wi-Fi信號通過牆壁檢測人類並跟踪其運動的方向。
新系統在11月2日至11月5日在日本舉行的Siggraph Asia會議上揭幕，使用的無線電波的強大1000倍Wi-Fi信號。 Adib說，改進的硬件和軟件使RF捕獲總體上是更強大的工具。
Adib告訴Live Science：“這些（RF捕獲使用的無線電波）產生了弱的信號，但是我們可以從它們中提取更多信息，因為它們是專門為使它成為可能的。”
該系統使用THAPED天線陣列的筆記本電腦的大小，該筆記本電腦沿垂直部分具有四個發射器，並沿水平截面具有16個接收器。研究人員說，該陣列由具有功能強大的圖形卡的標準計算機控制，用於分析數據。
由於無生命的對像也反映了信號，因此系統首先掃描靜態特徵並將其從其分析中刪除。然後，需要一系列快照，尋找隨著時間而變化的反射，代表移動人體部位。
但是，除非一個人的身體部位與天線陣列相關，否則不會將傳輸光束重新定向回傳感器。這意味著每個快照僅捕獲其某些身體部位，而捕獲的部分因框架而異。 Adib說：“與光相比，身體的每個部位都反映了信號的後退，這就是為什麼您可以準確地恢復了使用相機的人看起來的樣子。” “但是有了[無線電波]，只有一部分身體部位將信號反射回信號，您甚至都不知道哪些信號。”
研究人員說，該解決方案是一種智能算法，可以在快照中識別身體部位，並使用人類骨骼的簡單模型將它們固定在一起以創建輪廓。但是，掃描天線陣列周圍的整個3D空間使用了很多計算機功率，因此，為簡化事物，研究人員從軍事雷達系統中藉了概念，這些概念可以鎖定並跟踪目標。 [6種真實的間諜技術這是給出的
使用所謂的“粗到五”算法，系統首先使用少量天線掃描寬區域，然後逐漸增加天線的數量，以便在代表身體部位的強反射區域中零，同時忽略其餘房間的其餘部分。
這種方法使系統能夠從約10英尺（3米）的距離並通過牆壁識別一個人移動的身體部分，精度為99％。它還可以追踪個人在空中寫的字母，通過跟踪手掌的運動到一英寸（僅幾厘米）之內。
目前，RF捕獲只能跟踪直接面對傳感器的人，並且不能像傳統的運動捕獲解決方案那樣執行完整的骨骼跟踪。但是阿迪布說，引入了一個更複雜的模型人體，或增加陣列的數量，可以幫助克服這些限制。
該系統的構建費用僅為200至300美元，麻省理工學院團隊已經在將技術應用於其第一個商業應用程序中 - 一種名為Emerald的產品，旨在檢測，預測和防止老年人之間的跌倒。
阿迪布說：“這是第一個將上市的應用程序。” “但是，一旦您擁有一台設備並且很多人都在使用它，那么生產此類設備的成本就會立即降低，一旦減少，您就可以將其用於更多應用程序。”
該技術的最初應用很可能是在醫療保健中，團隊很快將在醫院病房中部署該技術，以監視呼吸模式患有睡眠呼吸暫停的患者。但是，隨著技術的分辨率的增加，ADIB說，它可以在手勢控制和運動捕獲方面開放許多應用程序。
他補充說：“在達到這種水平的忠誠之前，我們還有一條漫長的道路。” “仍然需要克服許多技術挑戰。但是我認為，在未來幾年中，這些系統將大大發展為此。”
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