「坐立難安」讓Wi-Fi訊號輕鬆隔牆計數

作者 : UC Santa Barbara

研究人員開發一種新方法,讓Wi-Fi訊號能夠利用人們自然的身體坐立不安動作,穿越牆壁計算固定就座的人數…

在日前舉行的第 19 屆ACM行動系統、應用和服務國際會議(MobiSys) 上,美國加州大學聖塔芭芭拉分校(UC Santa Barbara;UCSB)教授Yasamin Mostofi介紹,在該校實驗室的研究人員們利用Wi-Fi訊號,首次得以對靜止坐著的人群進行計數,而無需依靠其所攜帶的裝置。

這項技術還能穿過牆壁進行計數,只需要在人群所在區域之外安裝一個無線發射器和接收器。此外,它還可實現多種應用,包括智慧能源管理、疫情期間控制人群規模、業務規劃以及安全等。

sample group counting scenarios

利用Wi-Fi輕鬆隔牆計數的應用場景(來源:UCSB)。

UCSB電子和電腦工程教授Mostofi說:「我們提出的方法可以從外面估計在一個區域內就座的人數。這種方法只利用一個Wi-Fi鏈路的接收功率測量值,而無需依賴於人們攜帶的裝置,而且還能穿牆運作。」

在該團隊的實驗中,研究人員在許多人坐著的同一區域中安裝了一個Wi-Fi發射器和一個Wi-Fi接收器(都是現成的)。發射器發送無線訊號,接收功率則由接收器測量。僅需使用這種接收訊號的功率測量,接收器即可估計出有多少人在場——這個估計值與實際人數非常接近。

這項創新建立在Mostofi實驗室(Mostofi Lab)先前的研究基礎上,該實驗室自2009年以來率先使用日常生活中的射頻(RF)訊號(如 Wi-Fi)進行感測。例如,研究人員在2018年的論文中即展示了Wi-Fi訊號如何計算移動中人群的數量。然而,人們必須四處走動才能被計算到。

Mostofi說:「由於缺乏主要的身體運動,計算固定坐著的人群相當具有挑戰性。」Mostofi的實驗室在這項研究中的成功歸功於其開發的新方法。

Mostofi並進一步解釋:「雖然人群中的人是靜止的,即除了呼吸之外沒有任何主要的身體運動,但他們也不會長時間保持靜止,而是經常性地會有稱為『坐立不安』(fidget)的就地自然身體小動作。例如,他們可能會調整自己的座位位置、盤腿、查看手機、伸展或咳嗽等等。」

研究人員指出,從就座人群的集體自然坐立不安和就地動作,可以掌握到人群總數的關鍵資訊,並且首次展示如何提取坐立不安的資料並根據這些資訊計算總人數。

研究人員們將「人群煩躁期」 (Crowd Fidgeting Periods;CFP)定義為在一個Wi-Fi區域中至少有一個人煩躁的時間長度,並定義「人群沉默期」 (Crowd Silent Periods;CFP)為完全無人煩躁的時間長度。

參與這項研究的一位博士研究生Belal Korany說:「這些週期很容易從接收到的Wi-Fi訊號中提取出來。從直覺上來看,人數越多,CFP越長而CSP越短的可能性就越大。因此,這些時段隱含著總人數的資訊。」

研究人員隨後開發了一個新的數學模型,能夠統計描述了靜坐人群(即CFP和CSP)的集體坐立不安行為,並將其明確關聯至就座的總人數。

在開發其數學公式時,研究人員首先揭示這個問題類似於「等候理論」(queuing theory;或稱排隊理論)。Mostofi 解釋:「等候理論是數學的一個分支,研究系統中涉及客戶等待服務的排隊規律——客戶排隊等候支援多個伺服器的系統為其提供服務。」研究人員接著展示,CSP就像是無任何客戶在具有無限伺服器的服務中排隊的時間,而CFP則與隊伍中至少為一個客戶提供服務的時間相似。 這讓研究人員們得以借用排隊理論中的數學工具來開發計算靜止人群總數的新技術。

Korany 說:「我們分別在不同的地點對這項技術進行了廣泛的測試,並且在幾種不同的座位配置中安排了不同的人數。」為了測試這項新技術,研究人員分別在四種不同環境(包括穿牆環境)中進行了 47 次實驗,其間有多達10人入座並表現正常,同時以一組Wi-Fi收發器進行Wi-Fi測量。這項實驗呈現了各種不同的場合,包括參加講座/展示、看電影或在圖書館閱讀。

這項研究的評估結果顯示了非常高的計數準確性。在非穿牆設置中,96.3%的時間估計人數與真實人數的偏差為零或只差1個人,而在穿牆設置中,準確率為90%。 整體而言,研究結果顯示這種新技術在現實世界場景中的人群計數方面極具潛力,得以應用於疫情期間限制人群總數。

本文原刊登於EDN China網站,夏菲編譯

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