Support us

Человека за стеной идентифицировали с помощью Wi-Fi и старой видеозаписи

Оставить комментарий
Человека за стеной идентифицировали с помощью Wi-Fi и старой видеозаписи

Исследователи Калифорнийского университета в Санта-Барбаре разработали метод идентификации человека, находящегося за каким-либо препятствием, с помощью любой видеозаписи этого человека и сигнала Wi-Fi. По сообщению университета, средняя точность метода составляет 84 процента, пишет ITC.

Метод получил название XModal-ID. В нём используются разнесённые друг от друга на небольшое расстояние передатчик и приёмник Wi-Fi-сигнала и видеозаписи движений искомого человека, полученной когда-либо раньше. На основе видео составляется трёхмерная модель человека, которая затем используется для моделирования изменений параметров отраженного от него Wi-Fi-сигнала и составления эталонного графика таких изменений.

После получения эталона становится возможным идентифицировать конкретного человека за стеной. С помощью передатчика Wi-Fi сигнал посылается за стену и после отражения фиксируется приёмником. График изменений отраженного сигнала сопоставляется с эталонным графиком, после чего нейросеть, которую исследователи обучили на собственном датасете, определяет совпадение.

Схема работысистемы XModal-ID 

Схема работысистемы XModal-ID 

Метод XModal-ID проверили на 8 добровольцах. Его точность различалась в зависимости от сложности пути, проходимого человеком, но всегда была выше 80%. Одним из главным преимуществ метода является то, что его не нужно каждый раз адаптировать под нового человека (нейросеть сравнивает данные без каких-либо привязок), новое помещение или местность. Из минусов — система требует, чтобы искомый человек находился в движении, а не, например, притаился за стеной.

Как полагают исследователи, новый метод может помочь полиции узнавать перед штурмом помещения, находится ли там подозреваемый, прежде попавший на камеры наблюдения. Также технология может найти применение в системах умных домов, упростив им обнаружение нескольких основных пользователей и незнакомцев.

Читайте также
Беларусские учёные создали ИИ-«алгоритмы от природы» для городского транспорта и «шазам» для птиц
Беларусские учёные создали ИИ-«алгоритмы от природы» для городского транспорта и «шазам» для птиц
Беларусские учёные создали ИИ-«алгоритмы от природы» для городского транспорта и «шазам» для птиц
Пекинский бар вместо бесплатного интернета к пиву раздаёт доступ к нейросетям
Пекинский бар вместо бесплатного интернета к пиву раздаёт доступ к нейросетям
Пекинский бар вместо бесплатного интернета к пиву раздаёт доступ к нейросетям
Невидимые метки ИИ: Anthropic будет маркировать всё, что пишет Claude
Невидимые метки ИИ: Anthropic будет маркировать всё, что пишет Claude
Невидимые метки ИИ: Anthropic будет маркировать всё, что пишет Claude
Нейросети убивают ИT-бизнес. Три причины, почему сервисам скоро конец — объясняет техлид
Нейросети убивают ИT-бизнес. Три причины, почему сервисам скоро конец — объясняет техлид
Нейросети убивают ИT-бизнес. Три причины, почему сервисам скоро конец — объясняет техлид
Недавно коллега скинул мне новость: Starbucks тратит 400 миллионов долларов в год на разработку. Эти деньги идут на внутренние затраты (разработчики и сервисы) и вендоров, у которых компания заказывает разработку.  Разработчики делают важное, что не хочется отдавать на аутсорс или же руководят теми самыми аутсорс-командами. И вот есть нейросети, которые могут ускорить ваших внутренних разработчиков. И им можно дать побольше токенов и заменить вендоров. И это будет значительно дешевле.  И эта ситуация поставила под угрозу целый пласт разработки программного обеспечения. Давайте об этом поговорим. 

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.