Что там, за стеной?

В статье, подготовленной к ноябрьской конференции SIGGRAPH Asia, команда Массачусетского технологического института (MIT) представляет новую систему RF-Capture, которая использует радиосигналы для того, чтобы заглядывать за стены. Технология, разрабатываемая коллективом лаборатории CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) с 2013г., вышла на уровень, когда она уже может из другого помещения идентифицировать вас, определить ваше точное местоположение и даже то, какой рукой вы шевелите.

В отличие от типичных методов визуализации людей, в которых используются свет, рентгеновские лучи, терагерцевое излучение и миллиметровые волны, RF-Capture работает на относительно низких частотах в диапазоне 5,46-7,24 ГГц. Такие радиоволны могут проходить сквозь стены. Другим их очевидным преимуществом является возможность использовать широко распространенные и поэтому очень дешёвые электронные компоненты.

Интенсивность радиосигналов, которые проходят сквозь стены и отражаются от тела человека, крайне мала: они приблизительно в 10 тыс. раз слабее, сигналов стандартного сотового телефона и в тысячу раз слабее, чем Wi-Fi.

«Такие отражения приносят только самые минимальные данные, – пишет директор центра Wireless@MIT, профессор Дина Катаби (Dina Katabi). – Тем не менее, нам удаётся выделить значимые сигналы благодаря серии алгоритмов, которые минимизируют производимый отражениями беспорядочный шум».

Процесс сканирования состоит из двух этапов. На первом, фазированный 2D-массив из 16 приемных и четырёх передающих элементов с общими габаритами 60х18 см, размещённый в углу помещения, регистрирует радиоотражения от всего контролируемого объёма помещений включая человеческое тело. На втором, отслеживаются изменения сигналов при движении объектов внутри сцены.

Проходящие сквозь стену радиоволны имеют длину несколько сантиметров, поэтому мелкие детали для них неразличимы, а человек воспринимается как идеальный отражатель неправильной формы. В отдельный момент времени только некоторые части тела дают блик, и силуэт человека приходится реконструировать интеллектуально, «сшивая» последовательность сигналов, меняющихся со временем.

Но на этом возможности новой технологии не заканчиваются. Её авторы тестировали работу устройства на нескольких подопытных и применили обучающиеся алгоритмы, чтобы различать среди них конкретного человека, используя характерные особенности, такие как рост и очертания тела и создавая подобие «отпечатков пальцев» для его силуэта. В экспериментах, система позволяла с достоверностью 95,7% выделять через стену нужного индивидуума среди пяти человек и 88,2% среди 15. Она также распознавала движущуюся часть тела с точностью 99,13% на расстоянии 3 м и 76,4% на 8 м.

Огромный прикладной потенциал такой технологии с трудом поддаётся оценке. Она может быть интегрирована в игровые интерфейсы в качестве усовершенствованного варианта Kinect, позволяя взаимодействовать с игрой жестами из разных помещений. Для захвата движений при создании спецэффектов в фильмах сегодня актерам приходится одевать костюмы с маркерами или датчиками движения. RF Capture упростит этот процесс, позволив отслеживать перемещения напрямую. Пожарники, спасатели, подразделения по борьбе с терроризмом с её помощью могут определять местонахождение людей в зданиях, родители – использовать в качестве бэби-монитора (RF-Capture позволяет регистрировать даже движения грудной клетки при дыхании).

Первым коммерческим приложением этой технологии станет продукт Emerald. Он предназначен для надзора за престарелыми, обнаружения, предсказания и предотвращения их падений. В августе разработчики передали образец Emerald президенту Обаме в рамках первого ежегодного мероприятия Demo Day в Белом Доме.

Авторы уверены, что, так же, как сотовые телефоны и маршрутизаторы Wi-Fi стали неотъемлемой частью современного дома, беспроводные технологии, подобные RF-Capture, составят основу функциональности интеллектуальных домов будущего.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365