Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon probaron un sistema que utiliza señales Wi-Fi para determinar la posición y la pose de los humanos en una habitación. Durante las pruebas, se colocaron enrutadores Wi-Fi comunes, en particular dispositivos TP-Link Archer A7 AC1750, en cada extremo de la sala, junto con un número variable de personas en la sala. Los algoritmos impulsados por IA analizaron la interferencia de la señal Wi-Fi generada por las personas.
Las imágenes de estructura alámbrica generadas a partir del monitoreo de Wi-Fi parecían bastante precisas en la mayoría de los casos, y los investigadores dijeron que las estimaciones son tan buenas como algunos "enfoques basados en imágenes". Usar wifi en las cámaras también tiene ventajas y atractivos. En primer lugar, las estimaciones de estructura alámbrica de la pose humana son más respetuosas con la privacidad humana. En segundo lugar, la percepción basada en Wi-Fi no requiere luz y es capaz de detectar posturas corporales incluso cuando hay objetos en el camino que oscurecerían la vista de una cámara tradicional. Otra atracción importante de este descubrimiento es que los enrutadores Wi-Fi utilizados eran económicos a solo $ 30 cada uno y, por lo tanto, mucho más accesibles que las soluciones costosas y que consumen mucha energía, como el radar y LiDAR.
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Arriba, puede ver un conjunto de imágenes sincronizadas, con las imágenes fijas de video a la izquierda y los wireframes detectados por Wi-Fi generados por la IA a la derecha. La detección de la cantidad de personas, lugares y poses parece muy precisa. El artículo publicado por los investigadores de Carnegie Mellon proporciona información detallada sobre cómo se hace esto. Brevemente, la tecnología de percepción basada en Wi-Fi que se presenta aquí se basa en la información de estado del canal de la señal (CSI) de Wi-Fi, que representa la relación entre la onda de la señal transmitida y la señal recibida. Estos datos se procesan utilizando una arquitectura de red neuronal inteligente de visión por computadora que puede realizar una estimación de pose densa. Para simplificar y, por lo tanto, acelerar la generación de representaciones humanas al estilo de estructura alámbrica, los investigadores dividieron la forma humana en 24 segmentos.
Los investigadores admiten que el método descrito anteriormente para detectar humanos y su posicionamiento/postura no está exento de problemas, y todavía ven errores obvios en los escenarios de prueba. Gentilmente han proporcionado imágenes de comparación que muestran "casos de falla", que atribuyen a problemas como humanos que hacen poses inusuales y tienen demasiados sujetos en la habitación a la vez (el motor admite de manera óptima a tres personas o menos).
Todavía queda mucho trabajo por hacer, y los investigadores sugieren que la técnica descrita podría mejorarse de varias maneras, pero principalmente a partir de mejores datos de capacitación pública para la percepción basada en Wi-Fi, especialmente en diferentes configuraciones de sala. Aunque se promociona como una forma sensible a la privacidad de monitorear la seguridad de las personas mayores que viven solas y como una solución muy asequible para este propósito, algunos sin duda estarán preocupados por la nueva amenaza de que su enrutador Wi-Fi los esté espiando.
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