Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, предложили технологию, которая может обеспечить высококачественное изображение неподвижных объектов только с помощью сигналов Wi-Fi.
Чтобы продемонстрировать возможности предлагаемого конвейера при отображении сложных деталей, исследователи показали, как Wi-Fi может отображать английский алфавит даже через стены.
Новый метод использует геометрическую теорию дифракции и соответствующие конусы Келлера для отслеживания краев объектов. Это позволило впервые визуализировать (читать) английский алфавит через стены с помощью Wi-Fi, задача, которая когда-то считалась слишком сложной для Wi-Fi из-за сложных деталей букв.
«Визуализировать неподвижные пейзажи с помощью Wi-Fi значительно сложнее из-за отсутствия движения. Мы применили совершенно другой подход к решению этой сложной проблемы, сосредоточившись на отслеживании краев объектов», — сказал руководитель проекта, профессор Мостофи.
Это нововведение основано на предыдущей работе его лаборатории, которая с 2009 года впервые внедрила распознавание с помощью повседневных радиочастотных сигналов, таких как Wi-Fi, для нескольких различных приложений, включая анализ толпы, идентификацию людей, интеллектуальное здравоохранение и интеллектуальные пространства.
«Когда данная волна падает на краевую точку, в соответствии с геометрической теорией дифракции Келлера (GTD) возникает конус исходящих лучей, называемый конусом Келлера», — объяснил Мостофи. Исследователи отмечают, что это взаимодействие не ограничивается явно острыми краями, но применимо к более широкому набору поверхностей с достаточно малой кривизной.
«В зависимости от ориентации ребра, конус оставляет разные следы (конические сечения) на заданной сетке приемника. Затем мы разрабатываем математическую структуру, которая использует эти конические следы в качестве подписей для определения ориентации краев, создавая таким образом карту краев сцены», — продолжил Мостофи.
Рисунок 1. Дифрагированные лучи от краев с разной ориентацией
Исследователи также тщательно изучили влияние нескольких различных параметров, таких как кривизна поверхности, ориентация ребер, расстояние до сетки приемника и местоположение передатчика, на конусы Келлера и предлагаемую ими систему визуализации на основе ребер, тем самым разработав основу для разработки методической системы визуализации.
«Границы реальных объектов имеют локальные зависимости. Таким образом, как только мы находим граничные точки с высокой степенью достоверности с помощью предлагаемого ядра обработки изображений, мы распространяем их информацию на остальные точки, используя байесовское распространение информации. Этот шаг может дополнительно улучшить изображение, поскольку некоторые края могут находиться в слепой области или могут быть перекрыты другими краями, которые расположены ближе к передатчикам», — сказал Анураг Паллапролу, ведущий аспирант проекта. Наконец, после формирования изображения исследователи могут дополнительно улучшить его, используя инструменты завершения изображения из области видимости.
«Стоит отметить, что традиционные методы обработки изображений приводят к ухудшению качества изображения при использовании обычных Wi-Fi-трансиверов, поскольку на более низких частотах поверхности могут казаться почти зеркальными, что не оставляет достаточной подписи на сетке приемника», — добавил Паллапролу.
В экспериментах команда использует три передатчика Wi-Fi посылающие беспроводные волны. Затем приемники Wi-Fi устанавливаются на беспилотный автомобиль, который при движении имитирует сетку приемника Wi-Fi. Приемник измеряет мощность принятого сигнала, который затем использует для формирования изображения, основываясь на предложенной методологии.
Исследователи тщательно протестировали технологию в нескольких экспериментах в трех различных областях, включая сценарии со сквозными стенами. В одном из примеров приложения они разработали устройство чтения Wi-Fi, чтобы продемонстрировать ее возможности.
Это приложение особенно информативно, поскольку английский алфавит содержит сложные детали, которые можно использовать для тестирования производительности системы визуализации. В соответствии с этим группа показала, как они могут успешно отображать несколько объектов в форме алфавита. В дополнение к визуализации, они могут дополнительно классифицировать буквы. Наконец, они показали, как их подход позволяет Wi-Fi отображать и читать сквозь стены, визуализируя детали и дополнительно считывая буквы слова «BELIEVE» через стены. Кроме того, они также отобразили ряд других объектов, показывая, что могут фиксировать детали, которые ранее были невозможны с помощью Wi-Fi.
В будущем, предлагаемый подход может открыть новые направления для радиочастотной визуализации.
Источник: Web.ece.ucsb.edu
Понравилась статья? Поделись с друзьями!
