Istraživači u novom radu navode kako su koristili duboku neuronsku mrežu nazvanu DensePose koja mapira Wi-Fi signale (fazu i amplitudu) u UV koordinate, što je kada se površina 3D modela projektuje na 2D sliku za mapiranje kompjuterski generisane slike.
DensePose su razvili istraživači sa Imperial College London, Facebook AI i University College London. Ključno dostignuće istraživača Carnegie Mellon-a sa DensePose-om je da mogu precizno mapirati poze više subjekata pomoću standardnog 1D senzora – Wi-Fi antena – umesto skupih RGB kamera, LiDAR, i radara. Takođe, mogli su da koriste Wi-Fi da osete ljude i njihovu pozu, umesto da samo precizno lociraju objekat u prostoriji, piše PC Press, prenosi Telegraf.
- Rezultati studije otkrivaju da naš model može da proceni gustu pozu više subjekata, sa uporedivim performansama sa pristupima zasnovanim na slikama, koristeći Wi-Fi signale kao jedini ulaz. Ovo otvara put za jeftine, široko dostupne algoritme za ljudsko detektovanje - objašnjavaju istraživači u svom radu.
Istraživači tvrde da bi njihov Wi-Fi pristup slikanju ljudi u domaćinstvima mogao da se primeni na kućnu zdravstvenu negu, gde pacijenti možda ne žele da budu nadgledani kamerom na mestima kao što je kupatilo ili sa drugim senzorima i uređajima za praćenje.
Važno je da na sistem Wi-Fi nadzora ne utiče slabo osvetljenje ili prepreke, kao što su zidovi. Takođe, zahteva veoma jeftino podešavanje, koristeći opremu koju većina ljudi već ima kod kuće. Dva TP Link Wi-Fi rutera korišćena u studiji koštaju oko 30 dolara svaki, u odnosu na oko 700 dolara za najčešći LiDAR.
Kao što istraživači primećuju, postoji mnogo literature o detekciji, praćenju i proceni guste poze sa slika i video zapisa, ali vrlo malo na temu procene ljudske poze sa Wi-Fi-a ili radara.
Žena DISALA 3 sata nakon što je proglašena MRTVOM!
Autor: Telegraf
