Система распознавания движущихся объектов за препятствиями посредством Wi-Fi-эхолокации появилась не вчера, но теперь ее обслуживание поручили нейронной сети. С новыми алгоритмами все преобразилось – возникла технология, которую назвали RF-Pose. Она не «видит» человека за препятствием, но может распознать, кто это, и что он делает.
Принцип действия остался тот же, сигнал Wi-Fi при проходе через препятствия меняет свои параметры, поэтому если мы знаем пропускную способность стены, то по остальным данным можем вычислить расположение объектов за ней. RF-Pose работает в двумерном пространстве, но с исключительной точностью, так как ИИ строит модель объекта и анализирует его поведение, а не просто замеряет колебания радиоволн. Выглядит это как детский рисунок человечка из палочек, и распознать лицо, личность человека, система не в состоянии. А вот куда направлен его взгляд – без труда.
Хоть ИИ с RF-Pose и не видит в прямом смысле человека за стеной, алгоритмы анализа и прогнозирования поведения позволяют ему рисовать весьма достоверную картину. Особенно, если дать нейронной сети время и материал для обучения – в эксперименте участвовали 100 человек, и к концу учебы ИИ уверенно опознавал их «по походке» в 83 % случаев. Такой подход помогает нейтрализовать недостатки эхолокации, минимизировать влияние помех на распознавание скрытых людей.