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人工智能开发出“穿墙看人”新技术
爱因斯坦 2018-06-15
导语

该技术可用于帮助研究诸如帕金森氏症、多发性硬化症(MS)和肌肉萎缩症等疾病,射频—姿态系统可详细观察患者的运动情形,从而监测疾病的进展。

美国麻省理工学院(MIT)研究人员最近利用神经网络技术开发的新系统,可监测隐藏在障碍物后方的人体目标的移动。

MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)开发的射频—姿态(RF-Pose)系统,通过分析WiFi无线信号穿越墙壁并从人体反射后的情况,使用深度神经网络方法来估测人体的二维(2D)姿势。

由于无线信号可穿透墙壁,该系统可追踪隐藏在视线外的人体目标。人工智能可将这些信息转化为人体的柱状模型,展示其姿势、位置及动作。射频—姿态系统可传输比WiFi功率低1000倍的无线信号,并观察其从环境中反射回来的信号。只使用无线反射作为输入,就能估测人体骨骼的运动。

MIT研发团队表示,该技术可用于帮助研究诸如帕金森氏症、多发性硬化症(MS)和肌肉萎缩症等疾病,射频—姿态系统可详细观察患者的运动情形,从而监测疾病的进展。团队称,新技术还可用以帮助老年人更独立地生活,即使老年人在视线之外跌倒,系统也能检测到。

研究人员指出,监测患者的步行速度和自主从事基本活动的能力,为医疗保健服务提供了一个前所未有的窗口。新方法的一个关键优势是,患者不必佩戴传感器或要记着给他们的设备充电。

针对该技术被用于非法监视侵犯隐私的担忧, CSAIL称,该技术的未来迭代可使用“同意机制”来确保被监视人处于系统的监控之下,用户需要执行一定的操作来激活该机制。

文章链接:

Mingmin Zhao, et al, "Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals," MIT CSAIL

(本文来源:科技日报,记者:冯卫东;)

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  • 人工智能
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文章评论(1)
爬上海岸的鱼[SYNNEX China]

新方法的一个关键优势是,患者不必佩戴传感器或要记着给他们的设备充电。

100天前 | 回复
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作者 爱因斯坦

科研工作者

北京航空航天大学

活跃作者
  • 爱因斯坦 科研工作者 北京航空航天大学 博士
  • 梅西 本科生 北京工业大学 本科
  • 金陵 本科生 北京大学 本科


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