Podczas gdy ludzie nie widzą przez ściany, ale dostrzegają pewne wzorce aktywności, zaawansowane sieci neuronowe wykorzystujące obrazowanie fal radiowych mają dokładnie odwrotny problem. Jednak ten nowy system opracowany przez naukowców z Massachusetts Institute of Technology pomaga sieciom neuronowym nieco lepiej postrzegać świat. Tak dobrze, że teraz jest w stanie rozpoznać nasze działanie przez ściany.
Czytaj też: System CADS ostrzega pilotów o ataku hakerskim
Nowa metoda wykorzystuje fale radiowe do trenowania sieci neuronowej w celu wykrycia wzorców aktywności, których nie można zobaczyć w świetle widzialnym. Naukowcy twierdzą, że technologia jest szczególnie pomocna w trudnych warunkach, na przykład gdy ktoś jest niewidoczny przez ciemność, mgłę, czy ścianę. Wszystko dlatego, że pobiera sygnały częstotliwości radiowej (RF) jako dane wejściowe, generuje szkielety 3D człowieka jako pośrednią reprezentację i rozpoznaje działania wielu osób w czasie rzeczywistym.
Naukowcy wykorzystali obrazy w świetle widzialnym do szkolenia stworzonego przez siebie systemu wizyjnego fal radiowych. Nagrywając to samo wideo zarówno w świetle widzialnym, jak i falach radiowych, naukowcy mogą zsynchronizować wideo i trenować sieć neuronową, którą można trenować w celu rozpoznawania ludzkiej aktywności w świetle widzialnym, aby wykryć tę samą aktywność, gdy jest ona pobierana za pomocą fal radiowych.
Obecnie system potrzebuje czasu, żeby zacząć odróżniać osobę od otoczenia, ale naukowcy rozwiązują to dodatkowymi zestawami danych. W tej chwili technologia ma ponadto niską rozdzielczość, więc nie można zidentyfikować ludzi po ich twarzach. W rzeczywistości został zaproponowany jako bezpieczniejsza alternatywa dla kamer bezpieczeństwa, które mogą łatwo wychwycić wiele szczegółów.
Czytaj też: Emerytowany pilot wyjawił pewne zdarzenie rodem z opowiadań Lovecrafta
Źródło: Popular Mechanics
