Test

Dit is een popup

Nieuws

Wifi-signalen kunnen mensen herkennen

Wetenschappers hebben een manier gevonden om wifisignalen wel op een erg originele manier te gebruiken. Ze zijn er namelijk in geslaagd mensen door muren te herkennen met deze signalen.

2015-10-29 10_48_10-RF-Capture_ Capturing the Human Figure Through a Wall (Small)

In 2013 maakte een team onderzoekers aan het MIT gebruik van radiofrequenties om bewegingen achter een muur te detecteren. Diezelfde wetenschappers gaan nu nog een stapje verder en zijn er zelfs in geslaagd verschillende mensen van elkaar te onderscheiden met behulp van wifisignalen.

RF-Capture

De technologie maakt gebruik van een toestel dat de wetenschappers RF-Capture hebben genoemd. De RF-Capture verstuurt wifisignalen en analyseert hierna de reflectie van de binnenkomende stralen. Wanneer wifisignalen worden uitgestuurd kunnen deze namelijk door een muur heen gaan, waarna ze worden weerkaatst op verschillende lichaamsdelen van een persoon. Met behulp van een algoritme worden de verschillende lichaamsdelen onderscheid en kan een volledige mens terug in elkaar worden gepuzzeld.

Waaier aan mogelijkheden

Door de RF-Capture te trainen, kan het toestel echter meer dan alleen het detecteren van personen achter een muur. Het is namelijk ook mogelijk verschillende mensen van elkaar te onderscheiden. Tijdens tests slaagde de RF-Capture er in 90 procent van de gevallen in 15 verschillende personen uit elkaar te houden. Ook het herkennen van gebaren zien de wetenschappers als een plausibele toepassing. In een test slaagde de RF-Capture er namelijk in te herkennen wat een persoon met de hand in de lucht schreef.

Voorlopig ontbreekt er echter nog een praktische toepassing voor de RF-Capture. Het team vindt echter wel dat er een hoop mogelijkheden met de technologie in het verschiet kunnen liggen. De RF-Capture zou namelijk gebruikt kunnen worden om te detecteren wanneer een gepensioneerde valt. Ook de toepassing in smarthomes zien de wetenschappers zitten, al zal er dan wel gewerkt moeten worden aan de privacy van het systeem.

2015-10-29 10_48_10-RF-Capture_ Capturing the Human Figure Through a Wall (Small)

In 2013 maakte een team onderzoekers aan het MIT gebruik van radiofrequenties om bewegingen achter een muur te detecteren. Diezelfde wetenschappers gaan nu nog een stapje verder en zijn er zelfs in geslaagd verschillende mensen van elkaar te onderscheiden met behulp van wifisignalen.

RF-Capture

De technologie maakt gebruik van een toestel dat de wetenschappers RF-Capture hebben genoemd. De RF-Capture verstuurt wifisignalen en analyseert hierna de reflectie van de binnenkomende stralen. Wanneer wifisignalen worden uitgestuurd kunnen deze namelijk door een muur heen gaan, waarna ze worden weerkaatst op verschillende lichaamsdelen van een persoon. Met behulp van een algoritme worden de verschillende lichaamsdelen onderscheid en kan een volledige mens terug in elkaar worden gepuzzeld.

Waaier aan mogelijkheden

Door de RF-Capture te trainen, kan het toestel echter meer dan alleen het detecteren van personen achter een muur. Het is namelijk ook mogelijk verschillende mensen van elkaar te onderscheiden. Tijdens tests slaagde de RF-Capture er in 90 procent van de gevallen in 15 verschillende personen uit elkaar te houden. Ook het herkennen van gebaren zien de wetenschappers als een plausibele toepassing. In een test slaagde de RF-Capture er namelijk in te herkennen wat een persoon met de hand in de lucht schreef.

Voorlopig ontbreekt er echter nog een praktische toepassing voor de RF-Capture. Het team vindt echter wel dat er een hoop mogelijkheden met de technologie in het verschiet kunnen liggen. De RF-Capture zou namelijk gebruikt kunnen worden om te detecteren wanneer een gepensioneerde valt. Ook de toepassing in smarthomes zien de wetenschappers zitten, al zal er dan wel gewerkt moeten worden aan de privacy van het systeem.

detectiemitradiosignalenrf-captureWetenschapwifi

Gerelateerde artikelen

Volg ons

ICT Jaarboek 2021-2022 – TechPulse Business

ICT Jaarboek 2021-2022 – TechPulse Business

Bestel nu!