科技日報紐約 6 月 13 日電 (記者馮衛東)美國麻省理工學院(MIT)研究人員最近利用神經網絡技術開發的新系統,可監測隱藏在障礙物后方的人體目標的移動。MIT 計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)開發的射頻—姿態(RF-Pose)系統,通過分析Wi Fi 無線信號穿越墻壁并從人體反射后的情況,使用深度神經網絡方法來估測人體的二維(2D)姿勢。由于無線信號可穿透墻壁,該系統可追蹤隱藏在視線外的人體目標。人工智能可將這些信息轉化為人體的柱狀模型,展示其姿勢、位置及動作。射頻—姿態系統可傳輸比 Wi Fi 功率低 1000倍的無線信號,并觀察其從環境中反射回來的信號。只使用無線反射作為輸入,就能估測人體骨骼的運動。
MIT 研發團隊表示,該技術可用于幫助研究諸如帕金森氏癥、多發性硬化癥(MS)和肌肉萎縮癥等疾病,射頻—姿態系統可詳細觀察患者的運動情形,從而監測疾病的進展。團隊稱,新技術還可用以幫助老年人更獨立地生活,即使老年人在視線之外跌倒,系統也能檢測到。
研究人員指出,監測患者的步行速度和自主從事基本活動的能力,為醫療保健服務提供了一個前所未有的窗口。新方法的一個關鍵優勢是,患者不必佩戴傳感器或要記著給他們的設備充電。針對該技術被用于非法監視侵犯隱私的擔憂,CSAIL 稱,該技術的未來迭代可使用“同意機制”來確保被監視人處于系統的監控之下,用戶需要執行一定的操作來激活該機制。
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原文標題:人工智能開發出“穿墻看人”新技術
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