近日，在第 19 届 ACM 移动系统、应用和服务国际会议 (MobiSys) 上，加州大学伯克利分校电子和计算机工程教授Yasamin Mostofi称其实验室的研究人员首次利用WiFi信号对静止的坐着的人群进行计数，而无需依靠人们携带设备。
Yasamin Mostofi
“我们提出的方法可以从外面估计一个区域里就座的人数，”加州大学伯克利分校电子和计算机工程教授莫斯菲说。 “这种方法只利用一个WiFi连接的接收功率测量值，不依赖于人们携带设备并穿墙工作。”
这项技术也可以穿过墙壁进行计数，只需要在人群所在的区域之外安装一个无线发射器和接收器。
它有多种应用，包括智能能源管理、流行病期间控制人群规模、业务规划和安全。
在该团队的实验中，一个WiFi发射器和一个WiFi接收器(都是现成的)放置在一个有很多人坐着的区域。 发射器发送无线信号，接收功率由接收器测量。 通过仅仅使用这种接收到的信号功率测量，接收器估计出有多少人在场——这个估计与实际人数非常接近。
这项创新建立在 Mostofi 实验室之前的工作基础上，该实验室自 2009年以来率先使用日常射频信号（如 WiFi）进行传感。例如，他们2018 年的论文展示了 WiFi 如何计算移动人群的数量。然而，人们必须四处走动才能被计算。
“由于缺乏主要的身体运动，计算固定坐着的人群是一个相当具有挑战性的问题，”莫斯托菲说。她的实验室在这项工作中的成功归功于他们开发的新方法。
“虽然人群中的人是静止的，即除了呼吸之外没有任何主要的身体运动，但他们不会长时间保持静止，并且经常进行称为坐立不安的小的就地自然身体运动，”Mostofi解释说。“例如，他们可能会调整自己的座位位置、盘腿、查看手机、伸展身体或咳嗽等等。”
“考虑人群烦躁期(CFPs)，我们将其定义为WiFi区域中至少有一个人烦躁的时间长度，以及人群沉默期(CSPs)，我们将其定义为没有人烦躁的时间长度。” 这些周期很容易从接收到的WiFi信号中提取出来，”该项目的博士生贝拉尔·科拉尼(Belal Korany)说。 “从直觉上讲，人数越多，cfp越长、csp越短的可能性就越大。 因此，这些时间段隐含着总人数的信息。”
研究人员随后开发了一个新的数学模型，该模型统计描述了静止人群（即 CFP 和 CSP）的集体坐立不安行为，并将它们与就座人数明确相关联。
Korany 说：“我们已经在不同的地点对这项技术进行了广泛的测试，并且在几种不同的座位配置中使用了不同数量的人。” 该实验室在四种不同环境（包括穿墙环境）中进行了 47 次实验，测试了他们的新技术，其中多达 10 人就座并表现正常，同时一对 WiFi 收发器进行 WiFi 测量。他们的实验体现了各种场合，例如参加讲座/演示、看电影或在图书馆阅读。
他们的评估结果显示了非常高的计数准确性，在非穿墙设置中，96.3%的时间估计的人数为零或一个人与真实人数的偏差，而在穿墙设置中，准确率为90%。 总的来说，他们的结果显示了这种新技术在现实世界场景中的人群计数方面的潜力，例如在大流行期间限制人群中的总人数。
有关此技术的演示，请在https://www.youtube.com/watch?v=-UTaVmCiUPs 上查看他们的视频
参考链接：Don't Fidget! WiFi Will Count You；Demi Xia编译
责编：Demi
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