Seien Sie nicht zappelig! WLAN zählt dich

Bildnachweis: CC0 gemeinfrei

Zum ersten Mal können Forscher im Labor von Professor Yasamin Mostofi an der University of California in Santa Barbara jetzt WLAN-Signale verwenden, um stationäre sitzende Menschenmengen zu zählen, ohne darauf angewiesen zu sein, dass das Gerät von Personen getragen wird. Diese Technik des Durchquerens von Wänden erfordert nur Funksender und -empfänger außerhalb des Interessenbereichs, in dem die Menschenmenge sitzt. Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen wie intelligentes Energiemanagement, Kontrolle der Massengröße bei Pandemien, Geschäftsplanung, Sicherheit und mehr.

Der von uns vorgeschlagene Ansatz ermöglicht es uns, die Zahl der sitzenden Menschen in einer Region extern zu schätzen, sagte Mostofi, Professor für Elektro- und Computertechnik an der UCSB. „Dieser Ansatz verwendet nur die empfangenen Leistungsmesswerte von einer WLAN-Verbindung und ist vom Menschen unabhängig, um das Gerät durch die Wand zu tragen.“

Mit der vorgeschlagenen Methodik Experimentelles Ergebnis Es erschien kürzlich auf der 19. Internationalen ACM-Konferenz für mobile Systeme, Anwendungen und Dienste (MobiSys).

In den Experimenten des Teams befinden sich ein WiFi-Sender und ein WiFi-Empfänger (beide von der Stange) in dem Bereich, in dem viele Menschen sitzen. Der Sender sendet ein Funksignal, dessen Empfangsleistung vom Empfänger gemessen wird. Indem nur diese Messungen der empfangenen Signalleistung verwendet werden, schätzt der Empfänger, wie viele Personen anwesend sind. Dies ist eine Schätzung, die genau der tatsächlichen Zahl entspricht.

Credits: University of California, Santa Barbara

Diese Innovation basiert auf früheren Arbeiten bei Mostofi Labs, einem Pionier in der Sensorik mit alltäglichen Hochfrequenzsignalen wie WiFi seit 2009. Abhandlung 2018 Wir haben gezeigt, wie WiFi die Menge mobiler Benutzer zählen kann. Aber die Leute mussten umziehen, um gezählt zu werden.

„Eine stationäre sitzende Menschenmenge zu zählen ist aufgrund des Fehlens größerer Körperbewegungen ein ziemlich schwieriges Problem“, sagte Mostfi. Der Erfolg ihres Labors bei diesen Bemühungen ist auf die neue vorgeschlagene Methodik zurückzuführen, die sie entwickelt haben.

„Die Menschen in der Menge sind stationär, das heißt, während es außer dem Atmen keine größeren Körperbewegungen gibt, ruhen sie sich nicht für längere Zeit aus und machen kleine, natürliche Körperbewegungen vor Ort, die oft als Zappeln bezeichnet werden. „Das werde ich“, erklärte Mostfi. „Sie können zum Beispiel Ihre Sitzposition anpassen, die Beine überkreuzen, Ihr Telefon überprüfen, sich dehnen oder husten.“

Forscher haben vorgeschlagen, dass das kollektive natürliche Zappeln und die In-Situ-Bewegungen der sitzenden Menge wichtige Informationen über die Anzahl der Menschenmengen enthalten, und zum ersten Mal das kollektive Zappeln und die Basisleute extrahieren. Es wurde gezeigt, wie man die Gesamtzahl von oben zählt.

„Niemand zappelt mit der Crowd Fidgeting Period (CFP), die als die Zeit definiert ist, in der mindestens eine Person im WLAN-Bereich herumzappelt. Diese Perioden lassen sich leicht aus dem empfangenen WLAN-Signal extrahieren.“ Der Hauptarzt, Beral Korany, sagte. Projektstudentin. „Intuitiv gilt: Je mehr Leute Sie haben, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie einen längeren CFP und einen kürzeren CSP haben. Daher beinhalten diese Zeiträume implizit Informationen über die Gesamtzahl der Personen.“

Die Forscher entwickelten dann ein neues mathematisches Modell, das die ruhende Menge, das kollektive Zappelverhalten von CFPs und CSPs, statistisch beschreibt und diese explizit mit der Gesamtzahl der sitzenden Menschen in Verbindung bringt.

Bei der Entwicklung ihrer mathematischen Formulierung zeigen sie zunächst, wie dieses Problem dem Problem der Warteschlangentheorie vor Jahrzehnten ähnelt, einem scheinbar irrelevanten Problem aus einer ganz anderen Disziplin. Zunahme. Die Flueuing-Theorie ist ein Gebiet der Mathematik, das die Warteschlange von Systemen beim Eintreffen von Kunden untersucht, die Dienste von Einheiten benötigen, die eine große Anzahl von Servern umfassen, sagt Mostofi. Im Folgenden wird gezeigt, wie der CSP aussieht, wenn sich keine Kunden in einer Warteschlange mit unendlich vielen Servern befinden. CFP hingegen ist ähnlich, wenn mindestens ein Kunde in einer solchen Warteschlange bedient wird. Dies ermöglicht es ihnen, mathematische Werkzeuge aus der Warteschlangentheorie auszuleihen, um völlig neue Techniken zum Zählen der Gesamtzahl der ruhenden Personen zu entwickeln.

Wir haben diese Technologie an verschiedenen Orten und mit verschiedenen Personen in verschiedenen Sitzkonfigurationen getestet, sagt Korany. Im Labor haben wir 47 Experimente in vier verschiedenen Umgebungen (einschließlich Overwall-Einstellungen) durchgeführt, um neue Technologien zu testen. In dieser Umgebung können bis zu 10 Personen richtig sitzen und arbeiten, und ein Paar WiFi-Transceiver führt WiFi-Messungen durch. Ihre Experimente verkörpern verschiedene Situationen, wie den Besuch von Vorlesungen und Präsentationen, das Anschauen von Filmen oder das Lesen in der Bibliothek.

Ihre Auswertungsergebnisse zeigen eine sehr hohe Zählgenauigkeit, wobei eine geschätzte Anzahl von Personen 0 oder 1 von der tatsächlichen Anzahl ist, 96,3% der Zeit in der Einstellung ohne Wand und 90% der Zeit in der Einstellung, die an der Wand vorbeigeht. Menschen sind getrennt. Wandeinstellungen. Insgesamt zeigen ihre Ergebnisse das Potenzial dieser neuen Technologie für das Zählen von Menschenmengen in realen Szenarien, wie beispielsweise die Begrenzung der Gesamtzahl der Menschen in der Menschenmenge während einer Pandemie.


Zählen Sie die Menge durch die Wand mit Wi-Fi


Für mehr Informationen:
Ergebnis: web.ece.ucsb.edu/~ymostofi/CountingStationaryCrowd

Zur Verfügung gestellt von
Universität von Kalifornien, Santa Barbara

Zitieren: Seien Sie nicht zappelig! WiFi zählt Sie (13. September 2021), abgerufen am 13. September 2021 von https://techxplore.com/news/2021-09-dont-fidget-wifi.html

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