«Мы считаем, что сигналы WiFi могут служить повсеместной заменой изображений RGB для восприятия человеком в определенных случаях. Освещение и окклюзия мало влияют на решения на основе Wi-Fi, используемые для мониторинга помещений. Кроме того, они защищают частную жизнь людей, а необходимое оборудование можно купить по разумной цене. На самом деле, в большинстве домохозяйств в развитых странах уже есть Wi-Fi дома, и эту технологию можно масштабировать для наблюдения за самочувствием пожилых людей или просто для выявления подозрительного поведения дома», — пишут авторы в своем исследовании, которое еще предстоит изучить. Официально рецензируется и доступен на сервере препринтов ArXiv .
Команда использовала DensePose, систему для отображения всех пикселей на поверхности человеческого тела на фотографии, разработанную исследователями из лаборатории искусственного интеллекта Facebook и лондонской командой. Что делает DensePose действительно мощным, так это его способность идентифицировать более двух десятков ключевых точек и областей человеческого тела, таких как суставы и части тела, такие как руки, голова и туловище, позволяя ИИ описывать позу человека. Объединив это с глубокой нейронной сетью, они смогли сопоставить фазу и амплитуду сигналов WiFi, отправляемых и принимаемых маршрутизаторами, с координатами на теле человека.
Для своей демонстрации исследователи использовали три маршрутизатора WiFi за 30 долларов и три выровненных приемника, которые передают сигналы WiFI по стенам комнаты. Система отменяет статические объекты и фокусируется на сигналах, отраженных от движущихся объектов, восстанавливая позу человека на изображении, похожем на радар, даже если между маршрутизаторами и объектами есть стена. Такой подход может позволить стандартным Wi-Fi-маршрутизаторам видеть сквозь различные непрозрачные препятствия, включая гипсокартон, деревянные заборы и даже бетонные стены.
Это не первая попытка исследователей «увидеть» людей сквозь стены. В 2013 году команда Массачусетского технологического института нашла способ использовать для этой цели сигналы сотового телефона, а в 2018 году другая команда Массачусетского технологического института использовала WiFi для обнаружения людей в другой комнате и преобразования их движений в фигурки из палочек. Однако новое исследование группы Карнеги-Меллона обеспечивает гораздо более высокое пространственное разрешение. Вы действительно можете увидеть, что делают люди, которые двигаются, глядя на их позы.
Ранее другая команда в Карнеги-Меллон разработала систему камер, которая может «видеть звуковые колебания с такой точностью и детализацией, что может реконструировать музыку одного инструмента в группе или оркестре» без использования микрофонов.
Исследователи считают, что сигналы Wi-Fi «могут служить повсеместной заменой» обычным RGB-камерам, ссылаясь на ряд преимуществ, включая повсеместное распространение таких устройств, их низкую стоимость и тот факт, что использование WiFi позволяет преодолеть такие препятствия, как плохое освещение и окклюзия. С которым сталкиваются объективы обычных камер. Они добавляют, что «подозрительное поведение» внутри домохозяйства можно обнаружить и пометить.
Однако остается вопрос, что представляет собой «подозрительное поведение» в этом контексте? Поскольку такие компании, как Amazon, пытаются разместить дроны с камерами в наших домах, широкое использование обнаружения людей с помощью Wi-Fi вызывает опасения по поводу злоупотребления конфиденциальностью. Эта технология может оказаться обоюдоострым мечом, и крайне важно рассмотреть последствия, прежде чем она попадет на основной рынок.
