來自麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的無線智能家居系統(tǒng)，能夠幫助監(jiān)測疾病，讓老年人“老有所屬”(老年人能夠更獨(dú)立的生活)。

　　擁有像 X 光一樣的透視能力長久以來似乎都還是科幻小說中出現(xiàn)的超能力，不過在最近十年，一個(gè)由麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL) Dina Katabi 教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)，正持續(xù)地開發(fā)“穿墻透視”技術(shù)。

　　他們最新的項(xiàng)目，“RF-Pose” ，正使用 AI 訓(xùn)練無線設(shè)備感知人類的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)。這項(xiàng)技術(shù)甚至可以穿墻觀察墻對面的情況。

　　研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析從人類身體上反射的無線電波，然后生成簡略動(dòng)態(tài)骨架結(jié)構(gòu)圖(火柴人圖)來展示人類行走、停下、坐下和四肢移動(dòng)的動(dòng)作。

　　該團(tuán)隊(duì)稱，“RF-Pose” 項(xiàng)目的技術(shù)能夠被用來監(jiān)測類似帕金森、多發(fā)性硬化癥和肌肉萎縮癥等疾病，為醫(yī)生提供更多信息，從而對癥下藥。這項(xiàng)技術(shù)也將通過監(jiān)測跌倒、受傷和運(yùn)動(dòng)模式的變化，來幫助老年人能夠更獨(dú)立的生活。他們現(xiàn)在正和醫(yī)生們合作，來探索 “RF-Pose” 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　團(tuán)隊(duì)收集的所有數(shù)據(jù)都得到了受試者同意，并且經(jīng)過匿名加密以保護(hù)隱私。在未來應(yīng)用方面，他們計(jì)劃執(zhí)行一套“許可機(jī)制”：受試者通過進(jìn)行一系列運(yùn)動(dòng)來啟動(dòng)設(shè)備的監(jiān)測。

　　論文共同作者 Katabi 說：“我們發(fā)現(xiàn)，通過監(jiān)測病人的行走速度和基本活動(dòng)，醫(yī)生能夠從新的角度獲得一些對治療疾病有意義的信息。我們使用方法的主要優(yōu)勢在于，病患們不需要穿戴或調(diào)整任何設(shè)備，就能實(shí)現(xiàn)監(jiān)測于無形?！?/p>

　　除了醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，團(tuán)隊(duì)表示，該項(xiàng)目還可以用在需要玩家在整個(gè)房子中移動(dòng)的視頻游戲中，或者需要定位幸存者的搜救任務(wù)等。

　　除了 Dina Katabi 教授，該論文的作者還包括博士生 Mingmin Zhao(趙明民，一作)、Antonio Torralba 教授 、碩士生 Tianhong Li、博士后 Mohammad Abu Alsheikh、 博士生 Yonglong Tian、 博士生 Hang Zhao。

　　他們將在本月晚些時(shí)候在猶他州鹽湖城召開的計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR)上展示這一成果。

　　對研究人員來說這個(gè)項(xiàng)目最大的挑戰(zhàn)是，大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都需要人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行訓(xùn)練。以一個(gè)識(shí)別貓的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，其需要人們找到一個(gè)很大的圖片數(shù)據(jù)庫，并且將其中的圖片都標(biāo)注為“是貓”和“不是貓”。另外，人工標(biāo)注項(xiàng)目中所用的無線信號(hào)并不容易。

　　為了解決這一難題，研究者使用無線設(shè)備和攝像頭來采集數(shù)據(jù)。他們拍攝了數(shù)千張人類活動(dòng)場景(如行走、說話、坐下、開門和等電梯)的照片。

　　隨后，他們從這些相機(jī)拍攝的照片提取出不同姿勢的人類簡略骨架(火柴人圖，用于表示人體姿態(tài))，將其與無線信號(hào)對應(yīng)起來。這樣的組合能讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)出場景中無線信號(hào)和火柴人圖之間的關(guān)聯(lián)。

　　在訓(xùn)練后，“RF-Pose” 能夠通過人類人體反射的無線信號(hào)來估計(jì)人類的姿勢和運(yùn)動(dòng)，而不再依賴于照片。

　　由于攝像頭不能穿墻透視，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從未使用過隔墻場景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。不過讓 MIT 團(tuán)隊(duì)十分驚訝的是，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠舉一反三來實(shí)現(xiàn)“隔墻透視”預(yù)測。

　　Torralba 說：“如果你把計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)當(dāng)成一個(gè)老師，那么這個(gè)例子真的很有趣，作為學(xué)生的無線信號(hào)觀測系統(tǒng)居然比老師還厲害了?！?/p>

　　除了檢測運(yùn)動(dòng)，作者還展示了使用無線信號(hào)識(shí)別身份的技術(shù)。他們通過觀測無線信號(hào)識(shí)別一組 100 個(gè)人的身份，能達(dá)到 83% 的識(shí)別正確率。這種技術(shù)將在需要識(shí)別特定人身份的搜救行動(dòng)中非常有幫助。

　　在這篇論文中，模型的輸出是二維的火柴人骨架圖。不過該團(tuán)隊(duì)正在將其擴(kuò)展到三維，以監(jiān)測更小幅度的運(yùn)動(dòng)。比如，這個(gè)系統(tǒng)將能夠通過觀察老年人的手的擺動(dòng)規(guī)律，來確定是否需要健康檢查。

　　趙明民表示：“通過視覺數(shù)據(jù)和 AI 結(jié)合實(shí)現(xiàn)穿墻觀測，通過視覺數(shù)據(jù)和 AI 結(jié)合實(shí)現(xiàn)穿墻觀測，我們能夠更好地理解生活場景，提供讓生活更安全，高效的環(huán)境?！?/p>