Winect工作原理圖示。圖源：Winect研究團隊
佛羅里達州立大學等高校的研究人員最近開發了一種新的無線感測系統Winect，可以在各種極具挑戰性的環境中以釐米級的精度追蹤任意形式的人體動作。
無線感測裝置是一種能夠感知使用者移動，或遠端監控特定環境中使用者活動情況的工具，在現實生活中有很多應用場景。例如，它可以用於監測病人和運動員的睡眠或身體狀況；遊戲開發者也可以用它製作更吸引人的體育或舞蹈遊戲。
Winect系統的關鍵優勢在於，它可以使用環境中已經存在的Wi-Fi傳輸裝置，如膝上型電腦、臺式電腦或智慧電視等，來發送檢測人類活動所需的訊號。隨後，它使用深度學習技術來建立3D人體姿勢的數字版本，本質上是根據四肢運動和相應關節之間的關係來建立使用者身體的3D骨架模型，由關節(如頭部、脊柱、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝蓋和腳踝)將身體分成不同的部分。
“我們的系統首先發射探測的Wi-Fi訊號，然後分析人體反射的訊號來進行自由活動的追蹤，”研究人員楊傑解釋說，“具體來講，它提取並分析接收到的Wi-Fi訊號的相位，以檢測人類活動和參與活動的肢體數量。然後，系統使用訊號處理技術分離每個移動肢體反射的Wi-Fi訊號，從而追蹤其運動軌跡。”
與其他現有的無線感測系統相比，Winect系統有許多優勢。與Kinect或Leap Motion等基於計算機視覺的裝置相比，它不依賴攝像頭，而是依靠可以穿過物理障礙的Wi-Fi訊號，因此可以穿透牆壁不受遮擋的影響進行感知。與Xsens等可穿戴系統相比，它不需要在人體上安裝感測器。此外，它使用環境中已有的Wi-Fi傳輸裝置，不會產生額外的成本，對智慧家居來講很有使用前景。
此外，楊傑表示：“Winect這種人機互動應用系統可以更好地為智慧健康服務。例如，監測老年人的日常活動和行為變化，及時發現跌倒等緊急情況；監測個人的日常活動並形成統計資料，從而對人體的健康狀況提出改善措施等等。”
目前，研究人員主要專注於探測人類活動，而沒有分析這些活動發生的場景。在接下來的研究中，他們計劃建立一個系統，除追蹤人體活動外，可以利用活動發生的場景預測人類意圖，這種方法被稱為場景感知。例如，如果使用者躺在床上一動不動，他/她可能在睡覺或只是在聽音樂，而現有的系統很難完全理解使用者的感受。
未來，這種3D人體姿態預測系統可以用來建立更吸引人、效能更好的相關應用程式。例如，提高智慧健身助手和VR平臺的效能。
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