| 0 |
|
Пять лет назад команда Массачусетского технологического института (MIT) нашла способ «видеть» сквозь стены, используя радиосигналы Wi-Fi, а к 2015 г. этот метод был усовершенствован достаточно, чтобы различать и отслеживать отдельных людей. Теперь, группа под руководством Дины Катаби (Dina Katabi) из лаборатории MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) скомбинировала последнюю версию своей системы RF-Pose с искусственной нейросетью, и натренировала последнюю распознавать положения тела и движения человека, частично или даже полностью скрытого за стеной.
RF-Pose посылает очень слабые радиосигналы сквозь стену или другие препятствия и затем обрабатывает отраженное излучение, строя 3D-скан скрытой сцены.
Обученная на тысячах результатов радиосканирования и соответствующих фотоснимках, нейросеть продемонстрировала способность генерировать динамическую «проволочную» фигуру человека, а также, исключительно на основе радиоданных, с высокой точностью идентифицировать человека. Точность выявления конкретных индивидуумов среди 100 человек составляла в экспериментах 83%.
Из многих гипотетических областей применения RF-Pose разработчики называют мониторинг пожилых людей, пациентов с болезнью Паркинсона, мышечной дистрофией и рассеянным склерозом, обнаружение и распознавание выживших в катастрофах.
«Ключевое преимущество нашего способа заключается в том, что от пациентов не требуется носить на себе датчики или регулярно подзаряжать портативное оборудование», — говорит Катаби.
Презентацию этого исследования планируется провести в Солт Лейк Сити (штат Юта) на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR).
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
