Искусственный интеллект распознает человека через стену

Ученые создали технологию RF-Pose, которая может определить позу и движения человека, находящегося за стеной. Технология может пригодиться в спасательных работах, а также для наблюдения за пациентами, страдающими болезнью Паркинсона или рассеянным склерозом. Кратко о разработке сообщает TechXplore, полная версия работы будет представлена на конференции по компьютерному зрению и распознаванию устройств (CVPR 2018), которая начнется 18 июня в Солт-Лейк-Сити.

Сегодня для поиска людей, оказавшихся под завалами или попавших в лавину, используются специальные устройства, например радиолокаторы (радары). Изучая данные об отраженном сигнале, спасатели могут определить местонахождение человека и помочь ему. Однако радары далеко не всегда работают точно: их работу можно было бы усовершенствовать благодаря технологиями машинного обучения.

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) под руководством профессора Дианы Катаби (Dina Katabi) из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) разработали технологию RF-Pose, которая сочетает в себе систему искусственного интеллекта и беспроводное радиоустройство. Она предназначена для определения положения людей в пространстве. Сначала инженеры с помощью камеры следили за тем, как участвовавшие в эксперименте добровольцы говорят, ходят, сидят, открывают двери или ждут лифта. Всего ученые собрали несколько тысяч изображений. На основе снимков они построили для каждого человека скелетную модель, а после продемонстрировали ее компьютеру вместе с соответствующим радиосигналом. Благодаря сочетанию данных система ИИ научилась определять связь между позой и движениями модели и данными радиоустройства.

Изначально исследователи учили программу определять положение участников, находящихся в зоне видимости, так как камеры не могут «увидеть» человека за препятствием. Однако система обобщила данные и смогла отследить позы людей, находившихся за стеной. «Если вы представите, что компьютерное зрение — это учитель, то перед вами потрясающий пример того, как ученик обошел учителя», — комментирует профессор MIT Антонио Торральба (Antonio Torralba).

Кроме того, программа оказалась способна определять конкретного человека по движениям. Точность ее работы составила 83 процента. Эта особенность может пригодиться в поисково-спасательных работах, когда необходимо знать личность пострадавшего. Кроме того, RF-Pose может пригодиться для мониторинга заболеваний, которые сопровождаются такими симптомами как тремор или потеря равновесия (например, болезни Паркинсона и рассеянного склероза). С помощью такой системы врачи смогут наблюдать за течением болезни и подбирать более эффективное лечение.

Сейчас ученые используют двухмерную модель движения человека, однако в будущем они планируют усовершенствовать RF-Pose с помощью трехмерных моделей. Кроме того, они надеются сделать программу более чувствительной, чтобы она смогла определять и более мелкие движения, например дрожание рук.

Недавно разработчики из MIT также создали технологию бесконтактного отслеживания сна с помощью радиоволн. Система способна отслеживать не только движения человека, но и другие физиологические параметры, такие как частота дыхания и пульс. 

Кристина Уласович