（文章來源：Tech Xplore）
紐約雪城大學(xué)的研究者們最近發(fā)明了一種通過分析周圍環(huán)境的射頻信號來檢測給定環(huán)境中人們的出席情況的系統(tǒng)。arXiv雜志預(yù)先發(fā)表的一篇文章介紹了這一基于大量射頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新系統(tǒng)。進(jìn)行這項研究的一名研究者Biao Chen對TechXplore說：“最初，我們嘗試?yán)?a target="_blank">深度學(xué)習(xí)分析無源射頻信號檢測戶外無人機。但結(jié)果不盡如人意——某些天有效果，隔幾天又不好用了。”

Chen和他的團(tuán)隊成員在研發(fā)一個可以檢測室外環(huán)境中是否有無人機存在的系統(tǒng)進(jìn)行了一段時間的嘗試。然而，他們不久便意識到僅僅通過分析無源射頻信號來持續(xù)檢測無人機是不可能的，因為他們無法控制無人機的周圍環(huán)境。該系統(tǒng)被設(shè)計為抽取由無人機移動產(chǎn)生的傳輸信號變化射頻特征，但因此也會受到駛過的車輛、遛狗的行人以及其他任何進(jìn)入周圍環(huán)境的物體影響。

Chen解釋道：“在無人機實驗中，我們始終無法獲得一致的結(jié)果。然而，我們開發(fā)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)很容易適應(yīng)室內(nèi)應(yīng)用，室內(nèi)環(huán)境更容易控制和校準(zhǔn)。這最終引導(dǎo)我們開發(fā)出一款以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，利用周圍WiFi信號來檢測‘在場’情況的系統(tǒng)。”

房間內(nèi)以及其他室內(nèi)環(huán)境中人們的在場情況可通過多種方式改變射頻信號的傳播。通過預(yù)處理射頻信號測量結(jié)果，研究者們可以生成“圖像”來描述信號，反之又可以通過這些“圖像”來分析在一個特定環(huán)境中人們的在場情況。之后他們利用大量的數(shù)據(jù)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，其中包括振幅和相位信息，這是射頻信號的兩個重要特性。一段時間后，深度學(xué)習(xí)算法學(xué)會了通過分析信道狀態(tài)信息（CSI）分辨特定環(huán)境中有人和無人的狀態(tài)。

“利用WiFi，藍(lán)牙，蜂窩信號這些無處不在的射頻信號來獲取情境感知信息，實現(xiàn)了現(xiàn)有射頻基礎(chǔ)設(shè)施的增值。”Chen說，“比方說在占用率檢測中，射頻傳感可以是一種低成本且無額外基礎(chǔ)設(shè)施的替代方案，也可以是對現(xiàn)有方法的補充。”

Chen和他的團(tuán)隊成員利用現(xiàn)有的WiFi設(shè)備在實驗室中進(jìn)行了一系列試驗對該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行評估。他們的系統(tǒng)幾乎在所有的情況下都能準(zhǔn)確地檢測到人類的存在，效果優(yōu)于幾種最先進(jìn)的被動紅外傳感器。未來，該系統(tǒng)將會衍生出許多有用的應(yīng)用。比如說，它可以用于檢測人類在一個受限制或者一個私人領(lǐng)域內(nèi)的存在情況。獲取與占用率和人們的實時在場數(shù)據(jù)也有助于提高建筑的智能化，減少能源的消耗（例如用于空調(diào)的采暖與通風(fēng)以及控制照明）。

“深度學(xué)習(xí)常被吹捧為是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的，”Chen說，“但另一方面，對數(shù)據(jù)處理的要求（無論對于數(shù)量還是質(zhì)量）也是壓倒性的。為了使技術(shù)真正實用，最終用戶不應(yīng)承受數(shù)據(jù)收集和處理所帶來的負(fù)擔(dān)。因此，我們目前和今后的工作將著重于實現(xiàn)不需要收集運動數(shù)據(jù)就能獲得可靠的存在情況檢測結(jié)果。”
（責(zé)任編輯：fqj）