Wi-Fi信号识别隐藏手枪AI系统公布实验结果
IT时代网10月19日消息,瑞典国防研究局(FOI)的一组研究人员开发出一套 AI 系统,能够利用 Wi-Fi 信号识别隐藏的手枪,可以作为可见光摄像头、笨重金属探测器之外的非侵入式替代方案。相关论文于 10 月 13 日发布在 arXiv 平台。
这套名为 WiFireNet 的系统,通过分析物体对环境 Wi-Fi 信号造成扰动所产生的信道状态信息(CSI)完成识别,由 Wi-Fi 发射端、接收端以及 WiFireNet 人工智能模型构成。普通 Wi-Fi 信号在传播途中遇到物体时,会根据物体的形状、摆放角度与材质,发生穿透和反射,产生独有的信号特征。
为搭建系统,研究人员首先构建了名为 WiFire Dataset 的数据集,同步录制 RGB 视频,同时采集携带各类物品行走的人所反射的 Wi-Fi 信号,并在这份数据集上训练深度学习模型,借助视频片段把隐藏手枪的视觉特征和对应的 Wi-Fi 特征建立映射。训练素材包含塑料手枪、金属水杯、真金属手枪以及手机的采集记录。
训练完成后,仅依靠 Wi-Fi 信道状态信息即可检测隐藏手枪,但精度存在波动。在受控实验环境中,狭小室内空间最多同时追踪四名移动人员,检测手枪的平均精确率为 72.5%;如果提出精准定位武器在携带者身上具体位置的更严格要求,精确率会下降至 53.8%。遇到陌生、未经过测试的室内布局时,神经网络识别效果也会明显变差。
该系统目前仍处于实验阶段。原型机采用经过改造的老旧 1999 年 IEEE 802.11a 无线标准来验证原理,下一阶段将采用 Wi-Fi 7、Wi-Fi 8 现代无线网络获取分辨率更高的信道状态信息。研究团队表示将把项目开源,放出代码、模型和数据集。

注:本文配图由AI生成。本文综合自IT之家等,文中包含AI辅助创作的内容。
编辑:林一舟