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挂壁式传感器:根据人体与无线电交互来检测步速步长

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建一个智能家庭,即使没有健身追踪器,墙壁也可以监测每个人的健康状况,这种梦想离现实更近了。最近,一个MIT(麻省理工学院)研发团队展示了一种新型挂壁式传感器,它的大小与一幅画差不多,根据人体与无线电信号的交互信息,传感器可以测量人的步速和步长。



这款名为WiGait的系统,能够发射低能耗无线电信号,无线电信号碰到人体会反射,在半径9到12米的范围内,系统可对反射情况进行分析。系统可以侦测多个人的行走模式,即使在家庭内部穿过物理障碍物,比如墙壁,它也可以感知到。发明者说传感器是“不可见的”,与穿戴设备整合在一起就可以追踪其它健康数据,有些老年人患有老年病,比如帕金森氏病和多发性硬化病,传感器对他们来说相当实用。


MIT计算机科学与人工智能实验室博士许震宇介绍说,我们预想会有这样一个世界,那里的家庭住宅可以用环境无线信号监测居住者的健康,记录与慢性病有关的数据,向照料者发送健康突发事件和风险警报,随着技术的进步,这样的预想是可以实现的。


掌握了步速信息,预测一些疾病时会更准确,比如心脏衰竭、某些肺部疾病、肾衰竭和中风。如果将步速与步长信息结合在一起,就可以预测老年人的跌倒风险,还可以了解他们完成日常活动的能力,比如洗澡、吃饭。美国有1300万老年人独自在家生活,新系统可以监测健康数据,不会干扰人,对老年人有利。


早期测试发现,WiGait可广泛评估健康状况。在一项测试中,设备装在私人住宅中,它侦测到晚上有一个人醒来后在房间踱来踱去,结果发现这个人患有严重的焦虑症。信息可帮到照料者,他们可以帮助有需要的人。


家庭测试发现,用户很快就会对WiGait无线电发射器和传感器(叫作WiTrack)习以为常,不会担心隐私问题。为什么?因为WiTrack系统只能感知动作的存在和动作发生的地点。


如果问用户,是否愿意让摄像头、微软Kinect追踪步速和步长,他们可能会对隐私感到担忧。这些设备还可以知道用户的身体形状是怎样的。


之前已有研究显示,我们可以用步速来识别个人。WiGait团队说他们将会为系统增加这种功能,不过在这样的监测环境中,如果涉及到多个人就有可能会出现隐私问题,研究人员会保持警惕。


开发WiGait时研究人员面临一个挑战:根据较弱的无线电信号测量人的步速和步长。怎么解决的呢?研究人员引进了机器学习算法,它是AI的一种,能够从大量数据中找到特定模式,机器学习将步行周期与其它活动区分开来,然后从步行周期中找到稳定的一段,用来分析步速和步长。


与标准测试方法对比之后发现,新系统很有前途。有18人参与测试,WiGait计算步速的精准度达到了95-99.8%;步长精准度变化更大一些,介于86至i99.8%。


WiGait的早期演示向我们证明,它可以精准追踪健康人的步行模式。下一步,研发团队会优化WiGait,确保用户患有慢性病也可以精准追踪。许震宇说,他们已经分拆出一家创业公司,准备将技术商用。

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