AI可以检测人们的姿势,通过墙壁的移动

能够看到墙壁另一侧或另一个房间发生的事情一直是科幻小说的一个方面

我们没有足够的技术直接通过墙壁看到,但由于机器智能的力量,马萨诸塞州麻省理工学院的一组研究人员正在接近将这种情况变为现实

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的团队正在开展一个名为RF-Pose的项目

作为这项工作的一部分,他们使用基于人工智能的系统来感知一个人在墙壁另一侧的移动或姿势

基本上,当一个人在墙壁上移动,走路,坐下,跳跃或停止时,神经网络会分析从他/她的身体反弹的无线电信号并使用它生成置信度图

该地图使系统能够创建一个活跃的棒状小雕像,其重复与另一侧的个体相同的动作

虽然神经网络主要使用大量标记数据进行训练,但这种具体情况却不同

研究人员不得不训练人工智能来识别无线电信号 - 我们甚至看不到 - 从身体运动中反弹

因此,该小组采取了不同的路线,并开始收集不同人体运动的图像和与信号(来自他们的无线设备)相关的数据

他们将这些图像变成了棒状图形,并将这些数据与对应于运动的信号一起输入神经网络

该技术起作用,系统能够将信号与不同的运动和姿势相关联,以产生与其对应的棒图

在开发后的测试中,它检测到受试者的移动仅仅来自在所有环境中从身体反射的无线信号 - 当人在黑暗中移动或在墙的另一侧移动时

这一发现令麻省理工学院的团队感到意外,因为他们从未明确地使用来自隔离墙的数据来训练系统

研究报告的共同作者安东尼奥·托拉尔巴在一份声明中说:“如果你把计算机视觉系统看作是老师,那么这就是学生表现优异的一个非常有吸引力的例子

”现在,该团队正在努力推进该系统并生成一个三维棒图,可以检测到更小的身体动作

他们相信这项技术可以彻底改变医疗保健,帮助医生监测并更好地了解帕金森病,多发性硬化症和肌肉萎缩症等疾病的进展

“我们已经看到,监测患者的步行速度和自己做基本活动的能力,为医疗保健提供者提供了他们以前没有的生活窗口,这对于各种疾病都有意义,”Dina Katabi该项目背后的首席研究员在声明中说

“我们的方法的一个关键优势是患者不必佩戴传感器或记得为他们的设备充电

”除其他外,它可以帮助搜索和救援任务或给老年人他们需要的个人空间,而不用让他们的孩子担心关于安全

也就是说,由于系统的“透视”功能在集成到家庭或医院环境时也会引起一些隐私问题,研究人员计划在未来引入同意机制

作为其中的一部分,使用该设备的人必须执行一组特定的移动以启用设备的监视功能

使用无线信号,RF-Pose可以作为一个医疗保健系统,监测患者从墙壁另一侧的运动

照片:Jason Dorfman / MIT CSAIL

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