Новости
5 Сентября 2017
Компания Netflix объявила о выпуске «умных» шерстяных носков
1 Сентября 2017
Умное стекло или Smart-glass  одна из самых перспективных новинок на российском рынке

Измерить ходьбу людей за стеной.

Измерить ходьбу людей за стеной. 28.04.2017 Измерить ходьбу людей за стеной.
Инженеры MIT с коллегами из университетов Гонконга и Бостона научились без камер и носимых датчиков дистанционно измерять скорость ходьбы. Их прибор WiGait посылает радиосигналы низкой мощности, они отражаются от человека и попадают обратно в устройство. Так определяется скорость его движения и длина шагов. Прибор висит на стене как картина и с точностью от 95 до 99 процентов отслеживает до четырех человек одновременно. Данные о ходьбе служат маркером развития заболеваний, они нужны для постоянного медицинского мониторинга, но ничто не мешает использовать WiGait и в других приложениях (например, умный дом, игры, маркетинг). Прибор делает измерения каждые 0,02 секунды. Его сигнал в тысячу раз слабее WiFi, а средняя точность локализации составляет 13 см по горизонтали и 21 см по высоте. Он дает местоположение в виде одной координаты (точка на экране), не путает ходьбу с мытьем посуды и сохраняет право на личную жизнь, в отличие от видеокамер. Сигнал действует в радиусе свыше 10 метров и проходит сквозь стены. Технология не требует ношения сенсоров и активного участия со стороны человека, что важно в случае нейродегенеративных заболеваний.
Полгода назад с помощью той же системы авторам  удалось получить данные о мелких вариациях сердечных сокращений с точностью, сравнимой с нательным ЭКГ датчиком. Правда, для людей в состоянии покоя. Сложность в том, что на отраженный сигнал влияет дыхание, маскируя сердечный ритм. В таком сигнале нет острых пиков, характерных для ЭКГ. Интервалы между сердцебиениями различаются лишь на десятки миллисекунд. Все это делает задачу нетривиальной. Но с помощью созданного авторами алгоритма её удалось решить. Алгоритм анализирует данные отраженных сигналов и извлекает из них картину физиологического состояния.
Новая работа представлена на самой престижной конференции в области взаимодействий человека и вычислительных систем (CHI 2017). Авторы планируют проверить WiGait в работе с больными множественным склерозом и болезнью Паркинсона, а также снабдить его функцией идентификации пользователя.
Источник: Нейронет

Возврат к списку