卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种基于 Wi-Fi 信号的监控系统，该设备能够确定。位置和动作实时人体，甚至可以透过建筑物的墙壁。正如研究人员分享的 3D 图像所示，可以毫无问题地观察几个人的动作。
如何观察某人使用Wi-Fi？
具体来说，该技术分析了身体干扰 Wi-Fi 信号。就像一件家具或一堵墙一样，人会干扰路由器发出的信号的传播。根据身体的大小、形状和厚度，身体对信号的影响不同，相当于一种印记。
身体引起的干扰可以通过通道状态信息（CSI）。它是一组数据，指示信号如何从发射器传播到接收器。该信息使得传输能够适应信号传播的方式。在测试过程中，几个价格实惠的路由器TP-Link Archer A7 AC1750 放置在房间的两端。设备安装完毕后，人们就可以在 Wi-Fi 网络覆盖的空间内移动。
具有学习能力的人工智能
为了分析人体产生的干扰，研究人员依靠人工智能。深度人工神经网络已经开发出来。它以与人类大脑相同的方式进化和学习。训练结束时，人工智能表现出了理解和理解的能力检测尸体的存在在 Wi-Fi 信号中。
作为算法开发的一部分，卡内基梅隆大学的专家使用DensePose，在 Meta 的帮助下创建的 AI。它是为绘制人体图照片或视频的 3D 形式。这个算法开源帮助人工智能从简单的 2D 表示转向 Wi-Fi 网络领域中人物的精确 3D 图示 为了便于数据分析，研究人员将人体分为 24 个不同的部分。该方法使得人工智能加速处理成为可能。
研究人员指出，他们的解决方案尚未完全开发出来。还有时不时的失败，特别是当一个人做出不寻常的动作时，人工智能更难以理解这些动作。如果房间容纳太多人，也会出现故障。
有效、便宜且侵入性较小
这项创新旨在比传统监控摄像头更可靠。与相机不同的是，Wi-Fi 和人工智能的结合可以识别出某个人隐藏在一件家具或隔断后面。此外，检测不依赖于环境亮度。在完全黑暗的情况下检测尸体是可能的。美国研究人员强调，这项技术比雷达或激光雷达传感器等工具更便宜：
“雷达和激光雷达技术需要昂贵且能源密集型的专用硬件。”
毫不奇怪，研究人员并不打算让他们的作品监视舒适地坐在沙发上的个人。这个系统的设计目的是检测可能的入侵，例如，就像房子里的窃贼一样，但不会损害居住者的隐私。对于工程师来说，他们的技术«为廉价、可广泛访问且保护隐私的算法铺平了道路”：
“发达国家的大多数家庭已经在家里安装了 Wi-Fi，这项技术可以用来监控老年人的健康状况，或者只是识别家里的可疑行为。”
这并不是 Wi-Fi 第一次被用作远程监控设备。 2016 年，来自西北工业大学中国也提出了类似的技术。该设备还可以通过房屋的墙壁通过 Wi-Fi 监控一个或多个人的存在。中国创新走得更远猜测一个人的身份利用他身体的属性。事实上，该系统可以以超过 85% 的准确度识别六口之家的成员。
相反，卡内基梅隆大学开发的技术无法识别在Wi-Fi覆盖的区域行走的人，这就是为什么他们结合Wi-Fi和AI的解决方案。“尊重隐私”，请注意工程师。
来源 ： 康奈尔大学
