Принцип работы: CSI и нейросеть
Команда исследователей из Шведского института оборонных исследований (FOI) разработала систему WiFireNet, которая использует информацию о состоянии канала (Channel State Information, CSI) для идентификации объектов. В отличие от металлодетекторов или камер, система анализирует, как тело человека с предметом искажает радиоволны Wi-Fi.
Архитектура решения включает три компонента: Wi-Fi передатчик, приёмник и нейросеть. Алгоритм обучался на датасете WiFire, где добровольцы перемещались по комнате с различными объектами: пластиковым макетом пистолета, металлической бутылкой, настоящим оружием и смартфоном. Видеозаписи использовались для точной разметки данных, позволяя модели отличать оружие от бытовых предметов схожей формы.
Метрики эффективности
Результаты тестирования показывают, что система способна различать оружие, но её точность зависит от задачи. Ниже приведены ключевые показатели производительности прототипа:
| Задача | Точность (Accuracy) | Примечание |
|---|---|---|
| Идентификация наличия пистолета | 72,5% | Базовый уровень распознавания |
| Локализация оружия на теле | 53,8% | При жёстких требованиях к точности |
Ограничения и перспективы
Текущая версия системы имеет два существенных недостатка: низкая эффективность в незнакомых помещениях (где модель не проходила обучение) и использование устаревшего оборудования. Прототип создан на базе стандарта IEEE 802.11a 1999 года.
Разработчики планируют повысить точность за счёт перехода на современные сети Wi-Fi 7 и Wi-Fi 8, которые обеспечивают более детальное сканирование пространства. Это позволит создать более надёжную альтернативу традиционным методам безопасности в местах массового скопления людей.
Источник: Habr ↗