近日，一款名為WiFi DensePose的開源項目在網(wǎng)絡上掀起熱議。該項目提出一種無需攝像頭或穿戴設備、僅憑普通WiFi信號便可識別人體動作姿態(tài)的全新技術(shù)。其開發(fā)者科恩(Reuven Cohen)曾任亞馬遜和微軟，借助圖形神經(jīng)網(wǎng)絡與其自研的AI引擎RuVector，實現(xiàn)對無線電回波的分析，成功重建了人體17個關鍵姿態(tài)點。
尤其具有革新意義的是，由于該技術(shù)并非存儲傳統(tǒng)圖像或視頻，科恩強調(diào)其為一套“以隱私為首位”的感測方案。此外，在特定環(huán)境設置下，該技術(shù)甚至能夠做到穿墻感測，并同時實時探測附近人員的呼吸和心跳等細微體征。不過科恩同時提醒，實現(xiàn)這一功能需依賴支持采集“通道狀態(tài)信息(CSI)”的硬件設備。
為推動普及，項目已建議用戶可采用樂鑫科技的ESP32微控制器或英特爾5300網(wǎng)卡等低成本硬件解決方案作為CSI數(shù)據(jù)的采集核心。這背后意味著：一種兼顧低成本與高保護性的感測時代或已來臨。
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