美国麻省理工学院（MIT）研讨人员比来应用神经收集技巧开辟的新体系，可监测隐蔽在妨碍物前方的人体目的的挪动。
MIT盘算机迷信和人工智能试验室（CSAIL）开辟的射频—姿势（RF-Pose）体系，经由过程剖析WiFi无线旌旗灯号穿越墙壁并从人体反射后的情形，应用深度神经收集办法来估测人体的二维（2D）姿态。
因为无线旌旗灯号可穿透墙壁，该体系可追踪隐蔽在视野外的人体目的。人工智能可将这些信息转化为人体的柱状模子，展现其姿态、地位及举措。射频—姿势体系可传输比WiFi功率低1000倍的无线旌旗灯号，并不雅察其从情况中反射回来的旌旗灯号。只应用无线反射作为输出，就可以估测人体骨骼的活动。
MIT研发团队表现，该技巧可用于赞助研讨诸如帕金森氏症、多发性硬化症（MS）和肌肉萎缩症等疾病，射频—姿势体系可具体不雅察患者的活动情况，从而监测疾病的停顿。团队称，新技巧还可用以赞助老年人更自力地生涯，即便老年人在视野以外摔倒，体系也能检测到。
研讨人员指出，监测患者的步行速度和自立从事根本运动的才能，为医疗保健办事供给了一个史无前例的窗口。新办法的一个症结优势是，患者不用佩带传感器或要记住给他们的装备充电。
针对该技巧被用于不法监督侵占隐私的担心， CSAIL称，该技巧的将来迭代可以使用“赞成机制”来确保被监督人处于体系的监控之下，用户须要履行必定的操作来激该死机制。
