AI gebruikt WiFi-gegevens om het aantal mensen in een kamer te schatten

Je weet het misschien niet, maar WiFi-gegevens kunnen voor veel interessante doeleinden worden gebruikt. Naast basisinformatie zoals signaalsterkte, verbindingssnelheid of beveiligingsniveau kunnen WiFi-gegevens ons ook veel informatie vertellen over het verbonden object, bijvoorbeeld door te identificeren hoeveel mensen er in de buurt van een bepaald toegangspunt staan. . In een onlangs gepubliceerd onderzoeksartikel met de titel: "DeepCount: Crowd Counting with WiFi via Deep Learning" - vrij vertaald: het schatten van het aantal mensen in een menigte via WiFi-gegevens, geplaatst op de website Arxiv.org, zijn wetenschappers erin geslaagd een AI-activiteit te ontwikkelen herkenningsmodel – DeepCount – dat helpt bij het schatten van het aantal mensen in een kamer op basis van draadloze gegevens.

• 91% van de technologiemanagers gelooft dat AI de kern zal vormen van de volgende technologische revolutie

Dit werk komt niet lang nadat onderzoekers van de Ryerson Universiteit in Toronto een neuraal netwerk hebben aangekondigd dat kan helpen bepalen of een smartphone-eigenaar door bepaalde delen van de stad loopt, fietst of rijdt met behulp van WiFi-gegevens, en tegelijkertijd een ander onderzoek van Purdue De universiteit is er ook in geslaagd een systeem te ontwikkelen dat WiFi-toegangslogboeken gebruikt om de relatierelaties tussen gebruikers, hun locaties en hun activiteiten te analyseren.

In dit laatste onderzoek hebben wetenschappers gebruik gemaakt van channel state information (CSI) – met name fase en amplitude – om een ​​systeem van twee kunstmatige-intelligentiemodellen te creëren, waaronder een activiteitenherkenningsmodel en een deep learning-model. Het deep learning-model heeft tot taak de correlatie tussen het aantal mensen en kanalen te beoordelen door de activiteiten van die mensen in kaart te brengen op de CSI, terwijl het activiteitenherkenningsmodel verantwoordelijk zal zijn voor het vastleggen van informatie wanneer iemand de kamer binnenkomt of verlaat via een ‘elektronisch systeem’. schakelaar". In gevallen waarin twee modellen ongelijksoortige gegevens vastleggen (bijvoorbeeld als het activiteitenherkenningsmodel een groter aantal mensen registreert dan het deep learning-model), zal DeepCount dat verschil gebruiken om het model deep learning opnieuw te trainen.

• McAfee-expert legt uit hoe deepfake en AI cyberbeveiligingsmuren doorbreken

Daarnaast hebben de onderzoekers ook een dataset samengesteld van 800 CSI-monsters van 10 vrijwilligers die deelnamen aan een verscheidenheid aan verschillende taken, waaronder activiteiten zoals zwaaien, typen, zitten, lopen, praten en eten (ongeveer 80% van de monsters in elke taak). werden gebruikt voor trainingsdoeleinden en de rest werd gebruikt als testset). Om een ​​activiteitsherkenningsmodel te trainen, moeten wetenschappers eerst amplitudegegevens verwerken om ruis en ongewenste elementen te verwijderen, en vervolgens kenmerkinformatie extraheren. Het trainen van het deep learning-model is vergelijkbaar met de voorverwerkingsfase, maar wordt naast de amplitude uitgevoerd met fasegegevens.

DeepCount draait op een laptop met drie ontvangstantennes, aangepast om kanaalstatusgegevens te rapporteren, en ze zijn ook verbonden met een router en twee andere zendantennes. Beide werken op de 5GHz-frequentieband om golflengten te creëren die kort genoeg zijn om een ​​betere resolutie te garanderen en tegelijkertijd de mogelijkheid van interferentie door ongewenste elementen te minimaliseren.

• Google en DeepMind passen AI toe om de opbrengst van windparken te voorspellen

In de uitgevoerde experimenten meldde het team dat dit deep learning-model een nauwkeurigheid tot 86,4% bereikte bij maximaal 5 personen. Dankzij het opnieuw trainen van monsters door het activiteitsherkenningsmodel werd bovendien een nauwkeurigheid van tot 90% bereikt in voorspellingssituaties.

“Onze aanpak was in staat om de “aanvaardbare” nauwkeurigheid van AI aan te tonen bij het bepalen van het aantal mensen via WiFi-gegevens in de context van complexe veranderingen in het milieu binnen een huis. Als we voldoende gevallen van het binnenmilieu in aanmerking kunnen nemen en deze als sjablonen kunnen gebruiken om een ​​robuust model op grotere schaal te bouwen, kunnen we deze technologie in theorie volledig toepassen bij het bepalen van het aantal objecten en objecten in een veel groter bereik. " zeiden wetenschappers.