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人工智能开发出“穿墙看人”新技术

企业新闻 / 2021-06-09 00:40

本文摘要:美国麻省理工学院(MIT)研究人员最近利用神经网络技术开发的新系统,可监测隐蔽在障碍物后方的人体目标的移动。MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的射频—姿态(RF-Pose)系统,通过分析WiFi无线信号穿过墙壁并从人体光线后的情况,用于深度神经网络方法来量度人体的二维(2D)姿势。由于无线信号可穿透墙壁,该系统可追踪隐蔽在视线外的人体目标。 人工智能可将这些信息转化成为人体的柱状模型,展出其姿势、方位及动作。

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美国麻省理工学院(MIT)研究人员最近利用神经网络技术开发的新系统,可监测隐蔽在障碍物后方的人体目标的移动。MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的射频—姿态(RF-Pose)系统,通过分析WiFi无线信号穿过墙壁并从人体光线后的情况,用于深度神经网络方法来量度人体的二维(2D)姿势。由于无线信号可穿透墙壁,该系统可追踪隐蔽在视线外的人体目标。

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人工智能可将这些信息转化成为人体的柱状模型,展出其姿势、方位及动作。射频—姿态系统可传输比WiFi功率较低1000倍的无线信号,并仔细观察其从环境中光线回去的信号。

只用于无线光线作为输出,就能量度人体骨骼的运动。MIT研发团队回应,该技术可用作协助研究诸如帕金森氏症、多发性硬化症(MS)和肌肉萎缩症等疾病,射频—姿态系统可详尽仔细观察患者的运动情形,从而监测疾病的进展。

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团队称之为,新技术还能用以协助老年人更加独立国家地生活,即使老年人在视线之外摔倒,系统也能检测到。研究人员认为,监测患者的步行速度和自律专门从事基本活动的能力,为医疗保健服务获取了一个前所未有的窗口。新方法的一个关键优势是,患者不用配戴传感器或要录着给他们的设备电池。针对该技术被用作非法监控侵害隐私的忧虑,CSAIL称之为,该技术的未来递归可用于“表示同意机制”来保证被监控人正处于系统的监控之下,用户必须继续执行一定的操作者来转录该机制。


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