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Científicos de la Universidad Carnegie Mellon han desarrollado una forma económica de detectar humanos a través de las paredes mediante el uso de dos enrutadores Wi-Fi para obtener imágenes de la forma y la pose de un ser humano en 3D.
Los investigadores describen en un nuevo artículo cómo utilizaron una red neuronal profunda llamada DensePose que asigna señales de Wi-Fi (fase y amplitud) a coordenadas UV, que es cuando la superficie de un modelo 3D se proyecta en una imagen 2D para mapear una imagen generada por computadora. imagen.
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DensePose fue desarrollado por investigadores del Imperial College London, Facebook AI y University College London.
El logro clave de los investigadores de Carnegie Mellon con DensePose, reportado por primera vez por Vice, es que pueden mapear con precisión las poses de múltiples sujetos con un sensor 1D disponible en el mercado (antenas Wi-Fi) en lugar de costosas cámaras RGB, LiDAR, y radares. Además, pudieron usar Wi-Fi para detectar a los humanos y su postura, en lugar de solo poder ubicar con precisión un objeto en una habitación.
“Los resultados del estudio revelan que nuestro modelo puede estimar la pose densa de múltiples sujetos, con un rendimiento comparable al de los enfoques basados en imágenes, utilizando señales Wi-Fi como única entrada. Esto allana el camino para tecnologías de bajo costo y ampliamente accesibles. y algoritmos que preservan la privacidad para la detección humana”, explican los investigadores Jiaqi Geng, Dong Huang y Fernando De la Torre en su artículo, DensePose From WiFi.
Los investigadores argumentan que su enfoque Wi-Fi para obtener imágenes de humanos en los hogares podría aplicarse a la atención médica domiciliaria, donde los pacientes tal vez no quieran ser monitoreados con una cámara en lugares como el baño o con otros sensores y dispositivos de seguimiento.
Es importante destacar que el sistema de monitoreo Wi-Fi no se ve afectado por mala iluminación u obstrucciones, como paredes. Además, requiere una instalación muy económica, utilizando equipos que la mayoría de la gente ya tiene en casa. Los dos enrutadores Wi-Fi TP Link utilizados en el estudio cuestan alrededor de 30 dólares cada uno, frente a los 700 dólares del LiDAR más común.
“Creemos que las señales Wi-Fi pueden servir como un sustituto ubicuo de las imágenes RGB para la detección humana en ciertos casos. La iluminación y la oclusión tienen poco efecto en las soluciones basadas en Wi-Fi utilizadas para el monitoreo interior. Además, protegen la privacidad de las personas. y el equipamiento necesario se puede comprar a un precio razonable”, escriben los investigadores.
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“De hecho, la mayoría de los hogares en los países desarrollados ya tienen Wi-Fi en casa, y esta tecnología puede ampliarse para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente identificar comportamientos sospechosos en el hogar”.
Como señalan los investigadores, hay mucha literatura sobre detección, seguimiento y estimación de la pose densa a partir de imágenes y vídeos, pero muy poca sobre el tema de la estimación de la pose humana a partir de Wi-Fi o radar.