Wi-Fi-DensePose: ученые научились распознавать положение и позы людей по радиоволнам

Ученые из Университета Карнеги-Меллона представили инновационный метод определения местоположения и позы людей внутри помещений, используя обычные домашние Wi-Fi-роутеры. Этот подход обладает неоспоримыми преимуществами по сравнению с традиционными методами, такими как видеонаблюдение или использование лидаров, так как Wi-Fi доступен практически везде и позволяет собирать данные даже в условиях недостаточного освещения и наличия препятствий.

Принцип работы метода

Основой для разработки метода послужила модель DensePose, изначально созданная для анализа человеческих поз на фотографиях. DensePose распознает человеческое тело на изображении, делит его на зоны, соответствующие различным частям тела, и анализирует каждую зону отдельно. Это позволяет достаточно точно определять позы людей даже в условиях сложной визуальной информации, например, когда фигуры перекрывают друг друга или находятся в движении.

Исследователи адаптировали эту технологию для работы с Wi-Fi-сигналами, преобразуя аналоговые сигналы, получаемые от роутеров, в данные, сопоставимые с теми, что используются в модели DensePose. Основная идея заключается в том, что изменения в сигнале Wi-Fi, вызванные движением и положением человеческого тела, могут быть интерпретированы аналогично изменениям на изображении.

Тестовая установка

Для проверки своей гипотезы ученые использовали две стойки с Wi-Fi-роутерами: одну в качестве передатчика и другую в качестве приемника. Между ними располагалась сцена для испытаний. Рядом с приемником также была установлена камера, чтобы сравнить визуальные данные с получаемой информацией через Wi-Fi.

Общая схема тестового стенда

Результаты экспериментов

Эксперименты показали, что модель Wi-Fi-DensePose способна распознавать положение и позы людей на основе анализа Wi-Fi-сигналов. Тем не менее, точность метода значительно уступает традиционным методам распознавания. Модель допускает ошибки, особенно в условиях сложных поз или когда на сцене находится несколько человек.

Ограничения и перспективы

Несмотря на значительный потенциал, метод имеет ряд ограничений. Сложность интерпретации сигналов, низкая точность в условиях "перегруженных" сцен и возможные помехи делают применение этой технологии в реальных условиях затруднительным. Кроме того, созданные идеальные условия в лаборатории не всегда возможно воспроизвести в реальной жизни.

Модель Wi-Fi-DensePose плохо справляется с нестандартными позами и большим количеством человеческих тел в одной сцене.

Хотя разработка ученых из Университета Карнеги-Меллона открывает новые возможности для мониторинга и анализа движений людей в пространстве без использования оптического оборудования, перед ее практическим внедрением необходимо решить ряд серьезных технических и методологических вопросов.