Zappeln Sie nicht! WLAN zählt dich

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Forscher im Labor von Professor Yasamin Mostofi an der UC Santa Barbara haben es zum ersten Mal ermöglicht, eine stationäre sitzende Menschenmenge mithilfe von WLAN-Signalen zu zählen, ohne sich darauf zu verlassen, dass Menschen ein Gerät tragen. Die Technik, die auch durch Wände hindurch zählt, benötigt nur einen drahtlosen Sender und Empfänger außerhalb des Bereichs, in dem die Menge sitzt. Es verfügt über eine Vielzahl von Anwendungen, darunter intelligentes Energiemanagement, Kontrolle der Menschenmenge während einer Pandemie, Geschäftsplanung und Sicherheit.

“Unser vorgeschlagener Ansatz ermöglicht es, die Anzahl der sitzenden Menschen in einem Bereich von außen abzuschätzen”, sagte Mostofi, Professor für Elektro- und Computertechnik an der UCSB. “Dieser Ansatz verwendet nur die empfangenen Leistungsmessungen einer WLAN-Verbindung, ist nicht darauf angewiesen, dass Personen ein Gerät tragen, und funktioniert durch Wände hindurch.”

Die vorgeschlagene Methodik und die experimentellen Ergebnisse wurden kürzlich auf der 19. Internationalen ACM-Konferenz für mobile Systeme, Anwendungen und Dienste (MobiSys) veröffentlicht.

In den Experimenten des Teams befinden sich ein WiFi-Sender und ein WiFi-Empfänger (beide von der Stange) in einem Bereich, in dem mehrere Personen sitzen. Der Sender sendet ein Funksignal, dessen Empfangsleistung vom Empfänger gemessen wird. Indem nur solche Messungen der empfangenen Signalleistung verwendet werden, schätzt der Empfänger ab, wie viele Personen anwesend sind, und zwar mit einer Schätzung, die der tatsächlichen Zahl sehr nahe kommt.

Kredit: University of California – Santa Barbara

Diese Innovation baut auf früheren Arbeiten im Mostofi-Labor auf, das seit 2009 Pionierarbeit bei der Erfassung mit alltäglichen Hochfrequenzsignalen wie WiFi leistet. Zum Beispiel zeigte ihr Papier aus dem Jahr 2018, wie WiFi eine Menge mobiler Menschen zählen kann. Allerdings mussten die Menschen umziehen, um gezählt zu werden.

“Das Zählen einer ruhenden sitzenden Menschenmenge ist aufgrund des Fehlens großer Körperbewegungen ein beträchtliches Problem”, sagte Mostofi. Der Erfolg ihres Labors bei diesem Unterfangen ist auf die neue vorgeschlagene Methodik zurückzuführen, die sie entwickelt haben.

“Während die Menschen in der Menge stationär sind, dh keine größeren Körperbewegungen außer der Atmung haben, bleiben sie nicht lange still und führen häufig kleine natürliche Körperbewegungen aus, die Zappeln genannt werden”, erklärte Mostofi. “Sie können zum Beispiel ihre Sitzposition anpassen, die Beine übereinander schlagen, ihr Telefon checken, sich strecken oder husten.”

Die Forscher haben vorgeschlagen, dass das aggregierte natürliche Zappeln und die Bewegungen an Ort und Stelle einer sitzenden Menge wichtige Informationen über die Anzahl der Menschen liefern, und haben zum ersten Mal gezeigt, wie man die aggregierten Zappelbewegungen extrahiert und die Gesamtzahl der Personen basierend zählt auf sie.

„Betrachten Sie die Crowd Fidgeting Periods (CFPs), die wir als die Zeitdauern definieren, in denen mindestens eine Person im WLAN-Bereich zappelt, sowie die Crowd Silent Periods (CSPs), die wir als die Zeitdauern definieren, in denen keiner der Leute zappelt. Diese Perioden lassen sich leicht aus den empfangenen WLAN-Signalen extrahieren”, sagte Belal Korany, der Haupt-Ph.D. Schüler am Projekt. „Intuitiv gesprochen ist die Wahrscheinlichkeit, dass die GFPs länger und die CSPs kürzer sind, umso höher, je größer die Zahl der Personen ist. Somit enthalten diese Zeiträume implizit Informationen über die Gesamtzahl der Personen.“

Anschließend entwickelten die Forscher ein neues mathematisches Modell, das das kollektive Zappelverhalten einer stehenden Menschenmenge, also der CFPs und CSPs, statistisch beschreibt und explizit auf die Gesamtzahl der sitzenden Menschen in Beziehung setzt.

Bei der Entwicklung ihrer mathematischen Formulierung zeigen sie zunächst, wie dieses Problem einem mehrere Jahrzehnte alten Warteschlangentheorieproblem ähnelt, einem scheinbar damit nicht verwandten Problem aus einem ganz anderen Gebiet. “Die Warteschlangentheorie ist ein Zweig der Mathematik, der Warteschlangen in Systemen untersucht, bei denen Kunden ankommen, die einen Dienst von einer Entität benötigen, die eine Reihe von Servern umfasst”, sagte Mostofi. Sie zeigen dann, wie die CSPs den Zeiten ähneln, in denen sich kein Kunde in einer Warteschlange mit unendlichen Servern befindet, während die CFPs den Zeiten ähneln, in denen mindestens ein Kunde in einer solchen Warteschlange bedient wird. Dies ermöglicht ihnen dann, sich mathematische Werkzeuge aus der Warteschlangentheorie zu leihen, um eine völlig neue Technik zum Zählen der Gesamtzahl der stationären Personen zu entwickeln.

„Wir haben diese Technologie ausgiebig an verschiedenen Orten und mit unterschiedlichen Personenzahlen in verschiedenen Sitzkonfigurationen getestet“, sagte Korany. Das Labor hat seine neue Technologie mit 47 Experimenten in vier verschiedenen Umgebungen (einschließlich Durch-Wand-Einstellungen) getestet, in denen bis zu 10 Personen sitzen und sich normal verhalten, während ein Paar WiFi-Transceiver WiFi-Messungen durchführt. Ihre Experimente verkörpern verschiedene Anlässe, wie zum Beispiel den Besuch eines Vortrags/einer Präsentation, einen Film oder eine Lektüre in einer Bibliothek.

Ihre Auswertungsergebnisse zeigen eine sehr hohe Zählgenauigkeit, wobei die geschätzte Personenzahl null oder eine Person von der tatsächlichen Personenzahl abweicht. Wandeinstellungen. Insgesamt zeigen ihre Ergebnisse das Potenzial dieser neuen Technologie für das Zählen von Menschenmengen in realen Szenarien, beispielsweise zur Begrenzung der Gesamtzahl der Menschen in einer Menschenmenge während einer Pandemie.


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