SecAtor

Исследователи из Шведского агентства оборонных исследований (FOI) разработали систему ИИ, которая задействует сигналы Wi-Fi для идентификации людей, скрытно переносящих огнестрельное оружие. В перспективе, система, получившая название WiFireNet, потенциально может дополнить видеонаблюдение и металлодетекторы. Однако сейчас полученные результаты больше демонстрируют ее осуществимость, нежели готовность к развертыванию в сфере общественной безопасности. Исследователи также представили WiFire - набор данных, который сопоставляет беспроводные измерения с видеозаписями с камер для обучения и оценки моделей обнаружения скрытого оружия. Команда разработчиков рассматривает Wi-Fi-датчики как способ устранения недостатков традиционных методов досмотра. Камеры не могут напрямую обнаружить оружие, спрятанное под одеждой, а металлодетекторы обычно требуют от людей прохождения через узкие контрольно-пропускные пункты и не могут различать разные виды металлических предметов. WiFireNet анализирует информацию о состоянии канала (CSI) - измерения, описывающие, как беспроводной сигнал распространяется между передатчиками и приемниками. Его нейросеть обрабатывает амплитуду и фазу сигнала, преобразует эти измерения в изображение и прогнозирует местоположение людей и классы объектов в сцене. Видеозаписи с камер предоставляют обучающие метки и помогают обучить беспроводную модель, но для прогнозирования обученной системой необходимы только измерения Wi-Fi. В экспериментах использовалась модифицированная реализация IEEE 802.11a, работающая через GNU Radio на частоте 5,68 ГГц с полосой пропускания 20 МГц. Таким образом, данная конфигурация не подтверждает, что немодифицированный бытовой маршрутизатор может выполнять ту же задачу. Участники перемещались в пределах восьми квадратных метров группами до двух человек или в пределах двенадцати квадратных метров группами до четырех человек. Максимум один человек нес спрятанный металлический пистолет. В качестве других объектов для тестирования использовались пластиковый пистолет, металлическая бутылка с водой и мобильный телефон, что ставило перед моделью задачу отличить оружие от предметов, имеющих схожую форму или материальные свойства. Стандартная конфигурация Wi-Fi обеспечила среднюю точность определения местоположения пистолетов на уровне 72,5% при мягком пороговом значении локализации, снижаясь до 53,8%, когда прогнозируемые местоположения должны были более точно совпадать с аннотированными местоположениями. В рамках оцениваемых классов средняя точность составила 50,3% и 47,1% при соответствующих пороговых значениях. Это показатели эффективности обнаружения, а не просто процент правильно обследованных людей. В ходе оценки отдельные образцы сигналов были разделены на обучающую и тестовую выборки. Так что, WiFireNet не позволяет оценить производительность в совершенно незнакомых помещениях или в отдельно записанных сессиях, что является важным ограничением для оценки потенциала внедрения.