透過AI人工智慧 讓無線訊號穿牆分析人體動作

AI人工智慧教導Wi-Fi裝置如何估測人體姿勢為何，甚至還有穿牆透視的功能，此一成果來自MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)的科學家，未來有望應用於醫療領域，監控慢性疾病的演變。

圖一 : 上：鏡頭收集的真實影像；中：射頻訊號描繪出的影像(Keypoint confidence maps)；下：經訓練後的結果，以動態火柴人型式呈現。

RF-Pose是一個人工智慧神經網路系統，可分析來自Wi-Fi裝置的射頻(RF)訊號碰到環境物體的反射訊號，描繪成Keypoint confidence maps(如圖所示)，最後再將分析結果以2D火柴人影像呈現。

目前透過鏡頭(Camera)來監測人事物的應用很多，但研究團隊發現，透過Camera來監控人體姿勢和動作，最大的問題在於當人走到障礙物後面，Camera就無法錄到人體的動作，但透過射頻訊號便可解決這個問題，因為射頻是一種可以穿透障礙物的訊號，即使人體被牆壁遮住，依然能夠擷取到人體的姿勢影像。
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