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美國國家標準與技術研究所(NIST)的研究人員開發了一種基于WiFi信號的微小變化來監測呼吸的方法。他們說,他們的BreatheSmart深度學習算法可以幫助檢測家庭中是否有人有呼吸問題。
WiFi信號幾乎是無處不在的。它們在試圖連接設備和路由器時,會從表面反彈并穿過。但是任何運動都會改變信號的路徑,包括我們呼吸時身體的運動方式,如果我們有任何問題,這可能會改變。例如,如果你在咳嗽,你的胸部會有不同的移動。
其他研究人員已經探索了使用WiFi信號來檢測人和運動,但他們的方法需要專用的傳感設備,而且他們的研究提供的數據有限。幾年前,一家名為Origin Wireless的公司開發了一種可與WiFi網狀網絡配合使用的算法。同樣地,NIST說BreatheSmart可以與市場上已有的路由器和設備一起使用。它只需要一個路由器和連接的設備。
科學家們改變了路由器上的固件,使其更頻繁地檢查 "頻道狀態信息",或CSI。CSI是指從一個設備,如電話或筆記本電腦,發送到路由器的信號。CSI信號是一致的,路由器了解它們應該是什么樣子,但環境中的偏差,如信號受到表面或運動的影響,會修改信號。研究人員讓路由器每秒請求這些CSI信號多達10次,以更好地了解信號是如何被修改的。
研究小組用一個人體模型模擬了幾種呼吸條件,并用一個現成的路由器和接收設備監測CSI信號的變化。為了理解他們收集的數據,NIST的副研究員Susanna Mosleh開發了這個算法。在一篇論文中,研究人員指出,BreatheSmart在99.54%的時間里正確識別了模擬的呼吸狀況。
Mosleh和負責NIST共享光譜計量學研究的Jason Coder希望開發者能夠利用他們的研究創造出能夠用現有硬件遠程監測一個人的呼吸的軟件。"我們收集數據的所有方式都是在接入點(在這種情況下是路由器)的軟件上完成的,這可以由手機上的一個應用程序完成,"Coder說。"這項工作試圖闡述某人如何能夠開發和測試他們自己的算法。這是一個框架,幫助他們獲得相關的信息"。
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