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    千万别在有WiFi的房间里摆这类姿态,只因……

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    2023-1-14 21:25:25 26 0

    原标题:千万别在有WiFi的房间里摆这类姿态,只因……  
    明敏 丰色 发自 凹非寺   
    量子位 | 大众号 QbitAI   
    当初, 只用WiFi就可以“看”到你在房间里干啥了……   
    (你…干…嘛……啊啊啊啊)  

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    多人追踪也是so easy:  

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    过程当中彻底不需求拍下图象、 不需求摄像头。   
    输出的仅是WiFi一维信号,输入则是三维人体姿势。  
    两台路由器便可搞定!换算本钱都不到500块。   
    啊这,莫非说WiFi能“看到”我?更进一步……WiFi能 监督我??   
    OMG,蝙蝠侠剧情要照进理想了??  
    展开全文    要知道在《暗黑骑士》里,哥谭市一切人的手机都变为了监控装备,同一空间里一切人的一举一动都能被实时记载。  

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    网友们曾经构思恐惧脑洞了:  
    想象一下,只需一台衔接WiFi接纳器的电视机,他人就可以看到咱们全家在干啥了。
        想象一下,只需一台衔接WiFi接纳器的电视机,他人就可以看到咱们全家在干啥了。  
    有人乃至说,当前可能必需要在身上涂维护层来屏蔽WiFi信号。  
    搞全身追踪,不要用摄像头了   
    如上提到的办法,是 卡耐基梅隆大学(CMU)机器人钻研所的新效果。   
    钻研的自身目的是为了维护隐衷,毕竟在得多非公共场合,如养老院、茕居白叟家中,监控十分有须要,然而使用摄像头又很难包管隐衷平安。  
    使用雷达倒是能解决隐衷问题,但价钱和详细可操作上就很劝退了。  

    tuiskzo4qaw.jpg

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    所以在装备上,仅需两台再也普通不外的家用路由器(每个最少有3根天线)就能了。  
    原理也很简略,就是利用WiFi信号中的 信道形态信息(CSI)数据。   
    这些数据是一堆繁杂的十进制序列,能够表现发射信号波和接纳信号波之间的比率。  
    当它们在发射器和接纳器之间传输时,一旦接触到人体,就会被修正。  
    因而,经过解读这些“改动”,就能检测到人体姿势。  

    gk5rv0y54ny.jpg

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    为此,钻研人员开发了一个“基于区域”的卷积神经网络剖析pipeline,该pipeline能够定位人体的各个部位。  
    而后再将WiFi信号的相位和振幅映照到 24个人体区域里的坐标,完成终究的全身姿势追踪。   

    upggx1vvjae.jpg

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    详细来讲,模型经过三个份量从WiFi信号中生成人体外表的UV坐标。  
    首先,经过振幅和相位Sanitization步骤对原始CSI信号进行“污染”处置。  

    xhm2dehwbjc.jpg

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    而后,将处置过的CSI信号经过双分支编码器-解码器网络转换为2D特点图。  

    lg1hxl1yawr.jpg

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    接着,将2D特点馈送到一个叫做DensePose RCNN的架构中。  
    所以这步的目的就是算出2D特点图对应的3D姿势,也就是估量出UV坐标。  

    gmqhwnl2zt3.jpg

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    最初,在训练主网络以前,作者还将用图象生成的多档次特点图与WiFi信号生成的多程度特点图之间的差别进行了最小化,进一步完美了终究后果。  
    只管咱们从肉眼看下来,两种办法的终究后果差未几,但在数据方面,基于图象的办法成果仍是更好一些。  
    好比在一样环境规划下,基于WiFi办法的准确度都低于图象办法。  
    数值越高象征着越好   
    不同环境规划的状况也是如斯。  
    不外团队以为,如上问题能够经过进一步裁减数据集来解决。  
    除此以外,该办法对路由器的搁置地位要求很高,而且会对其余WiFi网络形成影响。  
    来自CMU团队,有2位华人作者   
    论文一作为 Jiaqi Geng,他来自卡耐基梅隆大学,去年8月获取了机器人专业硕士学位。   

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    Jiaqi Geng   
    另外一位华人作者是 Dong Huang,他当初是卡耐基梅隆大学初级名目迷信家。   

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    Dong Huang   

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    最初一名作者是 Fernando De la Torre,他当初卡耐基梅隆大学机器人钻研所副传授。   

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    Fernando De la Torre   
    作者团队表现,目前该办法机能还受限于可用来训练的数据未几,将来,他们方案裁减数据集。  
    论文地址:  
    http://arxiv.org/abs/2301.00250  
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