Araştırmacılar Carnegie Mellon Üniversitesi bir odadaki insanların konumunu ve duruşunu belirlemek için Wi-Fi sinyallerini kullanan bir sistemi test ediyor. Testlerde, sıradan Wi-Fi yönlendiricileri, özellikle TP-Link Archer A7 AC1750 cihazları, odadaki çeşitli sayıda insanla birlikte odanın iki ucuna yerleştirildi. AI destekli algoritmalar, insanlar tarafından üretilen Wi-Fi sinyal girişimini analiz etti.
Araştırmacılar, Wi-Fi izlemeden oluşturulan tel kafes görüntüleri çoğu durumda oldukça doğru görünüyordu. ileri sürmek tahminlerin bazı “resme dayalı yaklaşımlar” kadar iyi olduğunu. Wi-Fi’yi kameralar üzerinden kullanmanın da bazı avantajları ve çekicilikleri var. İlk olarak, insan pozunun tel kafes tahminleri, insan mahremiyetine daha saygılıdır. İkincisi, Wi-Fi tabanlı algılama ışık gerektirmez ve geleneksel bir kamera görüntüsünü engelleyecek nesneler olsa bile vücut pozlarını algılayabilir. Bu keşfin bir diğer önemli çekiciliği de, kullanılan Wi-Fi yönlendiricilerinin her birinin sadece 30 ABD Doları ile ucuz olması ve bu nedenle radar ve LiDAR gibi pahalı ve güce aç çözümlerden çok daha erişilebilir olmasıdır.
resim 1 ile ilgili 2
Yukarıda, solda video fotoğrafları ve sağda AI tarafından oluşturulan Wi-Fi algılamalı tel çerçeveler ile bir dizi senkronize görüntü görebilirsiniz. Kişi sayısı, konum ve poz tespiti çok doğru görünüyor. Carnegie Mellon araştırmacıları tarafından yayınlanan makale, bunun nasıl yapıldığına dair bazı ayrıntılı arka planlar sağlıyor. Kısaca, burada gösterilen Wi-Fi tabanlı algılama teknolojisi, iletilen sinyal dalgası ile alınan sinyal dalgası arasındaki oranı temsil eden Wi-Fi sinyali kanal durumu bilgisine (CSI) dayanmaktadır. Bu veriler, yoğun poz tahmini gerçekleştirebilen bilgisayarla görme konusunda bilgili bir sinir ağı mimarisi kullanılarak işlenir. Tel kafes tarzı insan temsillerinin üretimini basitleştirmek ve böylece hızlandırmak için araştırmacılar insan formunu 24 parçaya ayırdı.
Araştırmacılar, insanları ve konumlarını / pozlarını tespit etmek için yukarıda belirtilen yöntemin sorunsuz olmadığını kabul ediyor ve test senaryolarında hala bazı bariz hatalar görüyorlar. İnsanların alışılmadık pozlar vermesi ve aynı anda odada çok fazla özne olması (motor en iyi şekilde üç veya daha az kişiyi destekler) gibi sorunlara atfettikleri “başarısızlık durumlarını” gösteren bazı karşılaştırma resimlerini nezaketle sağladılar.
Araştırmacılar, özetlenen tekniğin çeşitli şekillerde geliştirilebileceğini öne sürerken, ancak esas olarak, özellikle farklı oda düzenlerinde, Wi-Fi tabanlı algı için daha iyi halk eğitimi verilerinden yararlanılabileceğini öne sürerek yapılacak çok iş var. Yalnız yaşayan yaşlı insanların güvenliğini izlemenin mahremiyete duyarlı bir yolu ve bu amaç için çok uygun fiyatlı bir çözüm olarak lanse edilse de, bazıları şüphesiz Wi-Fi yönlendiricilerinin onları gözetlemesinden kaynaklanan yeni tehditten endişe duyacaktır.