突破传统,卷积神经网络加持下的无线运动追踪系统

2019年07月24日 作者:Teardown

无线信号就像一道光那样,碰到某些物体和表面会被反射回来,人体自然也不例外。不同的材料会对无线信号产生不同的影响,无线信号被人体反射回来后会发生特别的变化。麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的?#33455;?#20154;员利用这个特性设计了一种无线运动跟踪系统,可以捕捉人体对无线信号的反射,并收集健康和行为数据。

这个被称为Marko的系统向空间广播射频信号,该信号从运动中的人身上反射回来后发生了特定的变化,然后通过一个专门设计的算法分析这种信号反射,并将它与某个个体关联起来,也就是说,Marko仅根据无线信号就能把不同的人区分开来。

此外,该系统可以监视被测人在某个确定数字规格化的空间内的移动。将收集到的运动信息和其它相关数据相结合,便可以推测出个人行为、人与环?#25345;?#38388;的关系。您可以在下面这个视频中了解Marko的工作原理。

为了测试和演示,麻省理工学?#21644;?#38431;对一名经常因为某些不明的原因变得焦躁不安?#26576;?#21574;症患者进行了监测。这个测试在一个辅助生活设施内进行,事先得到了患者家属和护理人员的许可。经过一个多月的测试,?#33455;?#20154;员最终得出了以下结论:“一个多月以来,Marko测量了患者在自己独立的活动空间中来回踱步?#37027;?#24418;,据悉,来回踱步是一种激动的表现。通过将踱步次数的增加时刻与该病患的?#27599;?#26085;志对照,我们发现,病人在家人来探访后的几天中都变得更为激动。这种测试结果表明,Marko可以提供一种新的被动跟踪家中患者健?#30331;?#20917;的手段。”

这个系统部署在一个固定的目标空间中,持续发送射频信号,根据反射回来的信号创建一个垂直坐标系和水平坐标系下的地图,个体标记为亮斑点,标示其在三维空间中的位置。水平坐标系定义人的一般位置,垂直坐标系确定身高和建筑物等特征。

通过分析人在移动状态下反射回来的射频报文(以每秒三十帧的频率),该系统可以生成被称为“小轨迹”的用户短时运动轨迹。为了分隔出不同的个体并处理它们的运动信息,?#33455;?#20154;员使用了一种被称为“卷积神经网络”的技术,这是一种通常用在图像识别应用中的机器学习模型。该团队实现了一个过滤器,在每个人身体周围标记一个小圆圈,当人体移动时,系统可以过滤到小圆圈外面的信号,从而降低了数据量。该信号结?#26174;?#22280;内的信号、运动轨迹,将特定的射频反射和特定的个体关联起来。

在Marko发挥作用之前,系统需要首先收集目标对象的信息。被测人需要佩戴低功耗的加速度传感器,该传感器在被反射的RF信号中标记上被测人的身份信息,第一步,系统生成一个个单独的“小轨迹?#20445;?#28982;后,通过算法将特定的加速度特征与运动特征匹配到一起。用户走起来时,测量的加速度信息会随着用户每迈一步振荡一次,被测人静止不动时,加速度变成一种扁平线。系统确定加速度数据和小轨迹之间的最佳匹配一致性,并将这些小轨迹标记到该被测对象上。

通过这种方式,系统能够分辨出哪些反射信号对应于哪个特定的被测对象。在收集了第一次的原始数据后,被测对象就不需要再佩戴传感器了。Marko系统足够高效,能够以高达95%的准确度标记出正确的个体身份。

这个系统最重要?#37027;?#22312;应用场景也许是在医疗保健机构?#23567;arko可以被动地监控患者与家人、医生和护理人员之间的互动,判断病患是否?#35789;?#25509;受了药物治?#39057;?#31561;。除了医疗保健应用外,它还可以收集家庭动态、日常作息、睡眠习惯等数据。Marko是一种比摄像监控系统更为舒适也更为实惠的解决方案,它能提供更大的隐私性,并专注在特定区域和时间?#25991;?#30340;运动、睡眠和交互行为模式上。

尽管在隐私性上存在优势,团队也特别指出“确保技术不会被滥用以侵犯个人隐私的重要性”。因为麻省理工学院CSAIL实验室是在国防部项目的基础上成立的,而且现在还一直接受国防部的资金支持,很明显,Marko也可以被用在军事用途和反恐行动?#23567;?#22312;这些情形下,普通老百姓必须清楚,他们的隐私可能会受到一定程度的损害。

这项有趣的发明已经发表在了CHI计算系统大会的会议论文集?#23567;?/p>

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