В течение многих лет исследователи работали над тем, чтобы "видеть" людей без использования камер или дорогостоящего лидарного оборудования. В 2013 году группа исследователей из Массачусетского технологического института нашла способ использовать сигналы мобильных телефонов, чтобы видеть сквозь стены. В 2018 году другая команда Массачусетского технологического института, как сообщалось, использовала Wi-Fi для обнаружения людей в другой комнате.
Согласно появившегося сообщения о последних исследованиях в этой области в Университете Карнеги-Меллона в Питсбурге (США), там разработали метод, позволяющий определять трехмерную форму и движения человеческих тел в комнате, используя только маршрутизаторы Wi-Fi. Ученые утверждают, что им не нужна камера или лидарный датчик. В отчете о проведенных исследованиях они сообщают, что использовали технологию под названием DensePose, которая позволяет отображать все пиксели поверхности человеческого тела на фотографии, "видеть" фигуры и движения людей в комнате на расстоянии, основываясь на сигналах Wi-Fi. DensePose был разработан лондонскими исследователями и исследователями искусственного интеллекта.
По информации исследователей, они разработали глубокую нейронную сеть, которая сопоставляет фазу и амплитуду сигналов Wi-Fi, отправляемых и принимаемых маршрутизаторами, с координатами тела человека. Ранее они уже публиковали некоторые свои исследования по этому вопросу в журнале arXiv. Как сообщается, маршрутизаторы Wi-Fi постоянно передают радиосигналы, которые мобильные телефоны, планшеты, компьютеры и другие электронные устройства улавливают и используют для подключения к сети. Когда кто-либо движется, эти сигналы, невидимые невооруженным глазом, отражаются от всего, что их окружает, от стен, мебели, или проходят сквозь них. Любой движущийся предмет и даже дыхание человека немного изменяют путь прохождения сигнала между маршрутизатором и электронным устройством. Тем не менее, эти взаимодействия не прерывают интернет-соединение, но могут сигнализировать, например, о том, что у кого-то есть проблемы.
Национальный институт стандартов и технологий (NIST) разработал алгоритм глубокого обучения под названием BreatheSmart, который может анализировать эти незначительные изменения и делает это с помощью уже доступных маршрутизаторов и устройств Wi-Fi.
Согласно информации ученых из Карнеги-Меллона, сигналы Wi-Fi "могут служить повсеместной заменой" обычным RGB-камерам, когда дело доходит до "обнаружения" людей в комнате и «видеть» сквозь стены и даже при отсутствии достаточного освещения, столь необходимого для обычных камер.
В отчете об исследовании объясняется, что для получения координат по сигналам Wi-Fi использовались три компонента. Во-первых, необработанные сигналы информации о состоянии канала очищаются путем очистки по амплитуде и фазе. Затем сеть кодирования-декодирования с двумя ветвями выполняет преобразование домена из очищенных выборок CSI в карты 2D-объектов, которые выглядят как изображения. Затем 2D-характеристики передаются в модифицированную архитектуру плотности Pose-RCNN для оценки УФ-карты. Наконец, чтобы улучшить формирование входной сети Wi-Fi, исследователи из Карнеги-Меллона использовали трансферное обучение, чтобы минимизировать различия между многоуровневыми картами характеристик, создаваемыми изображениями, и картами, создаваемыми сигналами Wi-Fi.
Рассказывая о достигнутом технологическом прорыве, исследователи из Университета Карнеги-Меллона также отмечают, что это изобретение станет шагом вперед в реализации права на неприкосновенность частной жизни. Поэтому, по их мнению, люди, заботящиеся о своей конфиденциальности, вскоре могут почувствовать себя в полной безопасности лишь превратив свой дом в клетку Фарадея.
