Распознавание поз человека без камер: новый взгляд на 5G-сенсоры

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к отслеживанию движений человека, используя возможности 5G-связи и беспроводных сенсоров без необходимости визуального наблюдения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанный прототип распознавания человеческой позы на базе 5G обеспечивает мониторинг жизненно важных показателей и обнаружение падений посредством анализа радиоэхосигналов, позволяет осуществлять бесконтактное управление умным домом через распознавание жестов и поз, а также открывает возможности для иммерсивных развлечений и интерактивных мультимедийных опытов, исключающих необходимость использования контроллеров.

Предложенная система MiDiPose объединяет амплитуду, фазу и доплеровский сдвиг информации о состоянии канала связи (CSI) для точного и надежного определения позы человека.

Несмотря на прогресс в распознавании поз человека, существующие решения, зависящие от визуальных данных или радиочастотных сигналов, сталкиваются с проблемами приватности, помехами и ограниченным диапазоном действия. В данной работе, ‘No Vision, No Wearables: 5G-based 2D Human Pose Recognition with Integrated Sensing and Communications’, предложен новый подход, использующий технологию 5G ISAC для бесконтактного распознавания поз. Разработанная система MiDiPose объединяет информацию об амплитуде, фазе и эффекте Доплера для точной оценки положения человека в пространстве. Может ли данная технология стать основой для универсальных и интуитивно понятных систем взаимодействия человека и компьютера нового поколения?

За гранью зрения: Беспроводное распознавание поз человека — новая эра приватности

Традиционные методы распознавания позы человека (HPR) исторически опирались на визуальные данные, что неизбежно порождало ряд существенных ограничений. Основная проблема заключалась в уязвимости к вопросам конфиденциальности, поскольку для анализа требовалось получение и обработка изображений. Кроме того, качество распознавания резко снижалось в условиях недостаточной освещенности или при частичной видимости объекта, вызванной окклюзией — перекрытием другими предметами. Эти факторы существенно ограничивали применимость HPR в различных сценариях, особенно в тех, где требуется надежное и незаметное отслеживание движений человека, например, в системах безопасности или мониторинга здоровья.

Появление беспроводного распознавания поз человека (HPR) представляет собой принципиально новый подход, обходящий ограничения, присущие традиционным визуальным методам. Вместо камер, новая технология использует окружающие радиочастотные сигналы, позволяя определить положение и движения человека без визуального наблюдения. Этот метод не только обеспечивает повышенную конфиденциальность, поскольку не требует сбора визуальных данных, но и демонстрирует значительную устойчивость к неблагоприятным условиям освещения и частичной видимости. Благодаря способности радиоволн проникать сквозь различные материалы и функционировать в условиях низкой освещенности, беспроводное HPR открывает возможности для применения в широком спектре сценариев, включая системы безопасности, мониторинг здоровья и взаимодействие человека с компьютером, где сохранение приватности и надежность являются первостепенными задачами.

Интегрированная сенсорная и коммуникационная технология (ISAC) становится ключевым фактором в развитии распознавания позы человека без использования визуальных данных. Эта инновационная концепция объединяет функции связи и сенсорики в единой системе, позволяя использовать радиоволны не только для передачи информации, но и для анализа окружающей среды. Вместо традиционных камер и датчиков, ISAC использует существующую инфраструктуру беспроводной связи — Wi-Fi, Bluetooth и другие — для сбора данных о перемещениях и позе человека. Это достигается путем анализа изменений в радиосигналах, вызванных телом человека, что позволяет воссоздать его положение в пространстве. Таким образом, ISAC открывает новые возможности для мониторинга здоровья, управления умным домом и обеспечения безопасности, при этом решая проблемы конфиденциальности и ограничений, присущие визуальным методам распознавания.

MiDiPose представляет собой схему, использующую 5G для объединения многодоменных признаков с целью распознавания поз человека.

5G как новый сенсор: Архитектура распознавания поз человека

Технология 5G-Based HPR (Human Pose Recognition) основывается на архитектуре ISAC (Integrated Sensing and Communication), что позволяет использовать существующую инфраструктуру 5G как для передачи данных, так и для радиочастотного зондирования. В рамках ISAC, 5G-оборудование, включая базовые станции и пользовательские устройства, одновременно выполняет функции коммуникации и сенсоров. Это достигается за счет совместного использования одних и тех же радиоресурсов и антенн для передачи данных и для измерения характеристик радиосигнала, отраженного от объектов в окружающей среде. Такой подход позволяет интегрировать функции сенсоров непосредственно в систему связи, повышая эффективность использования инфраструктуры и снижая затраты на развертывание отдельных систем зондирования.

Извлечение информации о позах человека на основе информации о состоянии канала (CSI) в сетях 5G осуществляется путем анализа изменений в радиосигналах, отраженных от тела. CSI содержит данные о фазе, амплитуде и частоте принятых сигналов, которые модулируются движениями и положением тела человека. Алгоритмы обработки CSI позволяют реконструировать контуры тела и определять ключевые точки, такие как суставы, без использования визуальных датчиков. Данный метод основан на принципе, что человеческое тело является отражающим объектом для радиоволн, и изменения в CSI напрямую коррелируют с изменениями в позе. Точность определения позы зависит от плотности используемых базовых станций 5G и сложности применяемых алгоритмов обработки сигналов.

Возможность оценки позы человека в режиме реального времени с сохранением конфиденциальности представляет значительный интерес для различных областей применения. В здравоохранении, это может включать удаленный мониторинг состояния пациентов и обнаружение падений без использования визуального наблюдения. В сфере безопасности, технология позволяет осуществлять контроль периметра и выявлять несанкционированное проникновение, не нарушая приватность. В области взаимодействия человека и компьютера, оценка позы на основе радиосигналов может использоваться для создания интуитивно понятных интерфейсов и управления устройствами без использования традиционных методов ввода, таких как клавиатура или мышь. Использование радиочастотных сигналов, в отличие от визуальных данных, обеспечивает повышенную защиту личной информации.

Визуальная модель и разработанная нами MiDiPose демонстрируют согласованные результаты по оценке координат человеческой позы, как показано на представленных строках.

MiDiPose: Слияние признаков для надежной оценки позы

MiDiPose представляет собой новую систему оценки позы человека (HPR), работающую на базе 5G и использующую информацию из различных доменов характеристик сигнала (CSI). В отличие от традиционных подходов, анализирующих только амплитуду сигнала, MiDiPose извлекает данные из амплитудного, фазового и доплеровского спектров CSI. Такой многодоменный подход позволяет более полно характеризовать движения человека, что критически важно для повышения точности и надежности системы в сложных условиях. Использование данных из всех трех доменов позволяет MiDiPose улавливать нюансы, которые могут быть упущены при анализе только одного параметра CSI.

В основе MiDiPose лежит механизм Multi-Head Attention, позволяющий эффективно моделировать взаимодействия между различными доменами CSI (амплитуда, фаза и эффект Доплера). Этот подход позволяет системе учитывать взаимосвязи между признаками, извлеченными из разных доменов, что значительно повышает устойчивость и точность оценки позы. В частности, Multi-Head Attention позволяет MiDiPose улавливать тонкие изменения в сигналах CSI, которые могут быть пропущены при анализе только одного домена, что приводит к более надежной и точной оценке положения суставов и, как следствие, всей позы человека. Такая архитектура позволяет эффективно агрегировать информацию из разных источников, что особенно важно в условиях зашумленной среды или при неполных данных.

Результаты экспериментов демонстрируют значительное превосходство MiDiPose над методами, использующими анализ только одной характеристики CSI. В частности, при выполнении упражнения «марш на месте» (marktime1) достигается точность PCK@5 в 79.74%, что на 15.03% выше, чем у базового метода MetaFi. Для упражнения marktime2 показатель PCK@5 составляет 93.46%, что существенно превышает 28.10% для MetaFi. Кроме того, при выполнении приседаний и выпадов наблюдается улучшение точности PCK@5 на 20-25%, а для динамических движений, таких как ходьба, — на 5-10%.

Расширяя горизонты: Широкое влияние беспроводного HPR

Беспроводная радиолокационная оценка позы (HPR) представляет собой значительный прорыв по сравнению с традиционными методами, основанными на визуальном восприятии, открывая новые возможности в различных сферах применения. В отличие от камер, требующих хорошего освещения и вызывающих опасения по поводу конфиденциальности, HPR способна эффективно функционировать в условиях низкой освещенности и даже полной темноты, что делает её идеальным решением для систем помощи пожилым людям на дому, управления «умными» домами и разработки инновационных бесконтактных игр. Эта технология позволяет точно отслеживать положение и движения человека, не прибегая к визуальному наблюдению, обеспечивая повышенный уровень комфорта, безопасности и конфиденциальности в самых разных сценариях использования, и открывает перспективы для создания более интуитивных и отзывчивых интерфейсов взаимодействия.

Беспроводные системы распознавания поз человека (HPR) демонстрируют значительное преимущество в чувствительных средах благодаря своей способности функционировать в условиях низкой освещенности и обеспечивать повышенную конфиденциальность. В отличие от традиционных систем, полагающихся на визуальные данные, эта технология не требует яркого освещения и, следовательно, может применяться в помещениях, где важна приватность, например, в спальнях или медицинских учреждениях. Отсутствие необходимости в камерах также устраняет опасения, связанные с несанкционированным визуальным наблюдением, что делает данную технологию особенно привлекательной для использования в доме престарелых или в ситуациях, требующих мониторинга без нарушения личного пространства. Данное свойство существенно расширяет возможности применения HPR, позволяя внедрять интеллектуальные системы в тех областях, где использование камер было бы нежелательным или невозможным.

Технология беспроводного определения положения тела (HPR) выходит далеко за рамки простой оценки позы. Принципы, лежащие в ее основе, позволяют распознавать действия человека, интерпретируя последовательность движений и изменения в окружающей среде. Более того, HPR способна улавливать тонкие жесты, открывая возможности для управления устройствами без физического контакта. Интересно, что анализ отраженных радиоволн может предоставить информацию о физиологическом состоянии, например, о частоте дыхания или сердечном ритме, что делает эту технологию перспективной для мониторинга здоровья и выявления ранних признаков заболеваний. Таким образом, беспроводное HPR представляет собой многообещающую платформу для широкого спектра приложений, от умных домов до систем здравоохранения и развлечений.

Исследование демонстрирует, что понимание системы беспроводной связи позволяет не просто передавать информацию, но и извлекать из неё данные о положении человека в пространстве. Авторы предлагают подход MiDiPose, объединяющий различные типы сигналов — амплитуду, фазу и эффект Доплера — для создания детальной картины движений. Это напоминает принцип, сформулированный Ральфом Уолдо Эмерсоном: «В каждой внешней форме заключена внутренняя». В данном контексте, внешняя форма — это беспроводной сигнал, а внутренняя — информация о позе человека. Использование Channel State Information (CSI) и радаров позволяет ‘взломать’ беспроводную среду, получив данные, которые обычно остаются незамеченными, подобно обнаружению скрытых закономерностей в сложной системе.

Куда это всё ведёт?

Представленная работа, как и любой акт вскрытия сложного механизма, обнажает не только его устройство, но и границы применимости. Утверждение о распознавании поз человека, основанное на информации, извлекаемой из эфира, выглядит элегантно, но не лишается вопросов. Насколько стабильна эта «элегантность» в условиях реального мира, где эфир забит шумом и помехами? Насколько универсальна предложенная схема MiDiPose, способна ли она адаптироваться к различным конфигурациям пространства и к динамике движения, выходящей за рамки тестовых сценариев?

Вместо того, чтобы стремиться к безупречной точности в идеальных условиях, следует обратить внимание на намеренное введение «шума» в систему. Искусственно созданные помехи могут не только проверить устойчивость алгоритмов, но и выявить неожиданные закономерности, скрытые в хаосе. Интересно, можно ли использовать искажения сигнала не как помеху, а как дополнительный источник информации о среде и о самом объекте распознавания?

Будущее за системами, способными не просто «видеть», но и «чувствовать» окружающий мир. Сочетание данных, полученных из разных источников — радиоволн, визуальной информации, даже микровибраций — позволит создать более полную и достоверную картину реальности. И, возможно, в конечном итоге, позволит системе понять, зачем человек принимает ту или иную позу, а не просто определить её.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24923.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 16:20