來(lái)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(wú)線智能家居系統(tǒng)，能夠幫助監(jiān)測(cè)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(zhǎng)久以來(lái)似乎都還是科幻小說(shuō)中出現(xiàn)的超能力，不過(guò)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（ComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory，CSAIL）DinaKatabi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(wú)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(duì)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(wú)線電波，然后生成簡(jiǎn)略動(dòng)態(tài)骨架結(jié)構(gòu)圖（火柴人圖）來(lái)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(lái)監(jiān)測(cè)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(duì)癥下藥。這項(xiàng)技術(shù)也將通過(guò)監(jiān)測(cè)跌倒、受傷和運(yùn)動(dòng)模式的變化，來(lái)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(lái)探索“RF-Pose”在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

AI+無(wú)線設(shè)備，隔著墻壁也能看穿你！

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(guò)匿名加密以保護(hù)隱私。在未來(lái)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(guò)進(jìn)行一系列運(yùn)動(dòng)來(lái)啟動(dòng)設(shè)備的監(jiān)測(cè)。

論文共同作者Katabi說(shuō)：“我們發(fā)現(xiàn)，通過(guò)監(jiān)測(cè)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(duì)治療疾病有意義的信息。我們使用方法的主要優(yōu)勢(shì)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(cè)于無(wú)形。”

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DinaKatabi教授，該論文的作者還包括博士生MingminZhao（趙明民，一作）、AntonioTorralba教授、碩士生TianhongLi、博士后MohammadAbuAlsheikh、博士生YonglongTian、博士生HangZhao。

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(jué)與模式識(shí)別會(huì)議（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，CVPR）上展示這一成果。

對(duì)研究人員來(lái)說(shuō)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(lái)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(kù)，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(wú)線信號(hào)并不容易。

為了解決這一難題，研究者使用無(wú)線設(shè)備和攝像頭來(lái)采集數(shù)據(jù)。他們拍攝了數(shù)千張人類活動(dòng)場(chǎng)景（如行走、說(shuō)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(shì)的人類簡(jiǎn)略骨架（火柴人圖，用于表示人體姿態(tài)），將其與無(wú)線信號(hào)對(duì)應(yīng)起來(lái)。這樣的組合能讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)出場(chǎng)景中無(wú)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(guò)人類人體反射的無(wú)線信號(hào)來(lái)估計(jì)人類的姿勢(shì)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(guò)隔墻場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。不過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)“隔墻透視”預(yù)測(cè)。

Torralba說(shuō)：“如果你把計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(wú)線信號(hào)觀測(cè)系統(tǒng)居然比老師還厲害了。”

除了檢測(cè)運(yùn)動(dòng)，作者還展示了使用無(wú)線信號(hào)識(shí)別身份的技術(shù)。他們通過(guò)觀測(cè)無(wú)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(guò)該團(tuán)隊(duì)正在將其擴(kuò)展到三維，以監(jiān)測(cè)更小幅度的運(yùn)動(dòng)。比如，這個(gè)系統(tǒng)將能夠通過(guò)觀察老年人的手的擺動(dòng)規(guī)律，來(lái)確定是否需要健康檢查。

趙明民表示：“通過(guò)視覺(jué)數(shù)據(jù)和AI結(jié)合實(shí)現(xiàn)穿墻觀測(cè)，通過(guò)視覺(jué)數(shù)據(jù)和AI結(jié)合實(shí)現(xiàn)穿墻觀測(cè)，我們能夠更好地理解生活場(chǎng)景，提供讓生活更安全，高效的環(huán)境。”