Подход помогает нейтрализовать недостатки эхолокации.
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.
Об этом пишет Хроника.инфо со ссылкой на TECHCULT.
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.
Читайте также: Школьница придумала для АТО прибор, видящий сквозь стены
Авторы разработки говорят, что при должном уровне навыка ИИ сможет распознать, чем вооружен преступник за стеной, и готов ли он напасть или просто прячется. А еще — понять по жестам, что одинокому пациенту в палате срочно нужна помощь, или собрать компромат на нерадивых сотрудников, которые саботируют рабочий процесс. Так как техническая база для применения RF-Pose довольно проста, технология уже внесена в категорию «не для свободного использования».