来源： 时间：2022-08-17 12:35:05
麻省理工学院的科学家开发了一种人工智能(AI)X射线视觉系统，可以从实心墙的另一边感知人的姿势和动作。“RF-Pose”使用人工智能来教无线设备感知人的姿势和动作，即使是从墙的另一边也是如此。
研究人员使用神经网络来分析从人的身体上反弹的无线电信号，然后可以创建一个动态的简笔画，在人执行这些动作时，它可以走、停、坐和移动四肢。该团队表示，该系统可以用于监测帕金森氏症和多发性硬化症(MS)等疾病，提供对疾病进展的更好理解，并允许医生相应地调整药物。它还可以帮助老年人更独立地生活，同时提供监测跌倒、受伤和活动模式变化的额外安全。
该团队目前正在与医生合作，探索医疗保健中的多种应用。美国麻省理工学院(MIT)的迪娜·卡塔比（Dina Katabi）表示：“我们已经看到，监测患者的行走速度和自己做基本活动的能力为医疗保健提供者提供了一个了解他们生活的窗口，这是他们以前没有的，这可能对一系列疾病都有意义。”卡塔比说：“我们方法的一个关键优势是，患者不必戴传感器或记住给他们的设备充电。”
<iframe src = "https://www.dailymotion.com/embed/video/ k6HJgkenua574QufF5c" 宽度 = "100%" 高度 = "363"></iframe>除了医疗保健，该团队表示，RF-pose还可以用于新类型的视频游戏，玩家可以在房子里移动，甚至可以在搜索和救援任务中帮助找到幸存者。研究人员收集了数千张人们进行活动的图像，如走路、说话、坐着、开门和等电梯。然后，他们利用摄像机的这些图像提取简笔画，并将其与相应的无线电信号一起显示给神经网络。这种例子的结合使系统能够学习无线电信号和场景中人的简笔画之间的联系。
训练后，RF-pose能够在没有摄像头的情况下估计一个人的姿势和动作，只使用从人们身体上反弹的无线反射。除了感知移动之外，研究人员还表明，在100个动作中，83%的时间里，他们可以使用无线信号准确识别某人。这种能力对于搜索和救援行动的应用可能特别有用，因为它可能有助于了解特定人员的身份。该模型输出一个2D简笔画，但该团队也在努力创建3D表示，这将能够反映更小的微运动。
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