Eric Bogers

Détecter un mouvement derrière une cloison grâce au Wi-Fi

24 juillet 2018, 17:31
Détecter un mouvement derrière une cloison grâce au Wi-Fi
Détecter un mouvement derrière une cloison grâce au Wi-Fi
En associant un signal Wi-Fi et un processus d'intelligence artificielle, il est possible de visualiser le mouvement d'une personne derrière une cloison. Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) aimeraient, parmi d’autres applications, utiliser cette technique pour surveiller des patients. Il y a déjà un certain temps que l’institution travaille sur l'observation du mouvement au travers de cloisons. Dirigé par Dina Katabi, le groupe de chercheurs utilise à cet effet les signaux radio Wi-Fi (présents quasiment partout à l'intérieur d'un bâtiment). La partie du signal qui traverse les cloisons est connue de tous les utilisateurs d’un dispositif Wi-Fi à domicile qui fonctionne sans être dans la ligne de mire du routeur.

Signal minimal

Lorsqu'une personne se trouve derrière une cloison, une partie du signal Wi-Fi est renvoyée à travers la cloison et peut donc être détectée par un récepteur. Cette technique est parfaitement adaptée pour la détection de personnes en mouvement, car elles produisent des motifs de réflexion évoluant en permanence, faciles à distinguer de ceux des objets fixes. Pour que cette détection fonctionne, un signal minimal suffit. Selon les chercheurs du MIT, la puissance du signal nécessaire est 10 000 fois plus faible que celle  émise par un téléphone mobile.

Figure stylisée

L'équipe dirigée par Dina Katabi a incorporé au processus de détection du mouvement un traitement d'intelligence artificielle capable de reconstituer le mouvement d'un individu à partir des signaux radio reçus. Pour cela, un très grand nombre de scans radio et de photos des personnes situées derrière le mur ont été placés côte à côte, ce qui a permis au programme d’identifier la correspondance entre un signal radio donné et une position particulière de la personne concernée. Les signaux radio reçus ultérieurement permettent ainsi de représenter le mouvement de cette personne.

Pour cette reconstitution, Dina Katabi utilise une représentation de personnage « bâton », extrêmement simplifiée. Ce choix est volontaire car elle souhaite utiliser la technique développée pour surveiller certains groupes de patients ou de personnes âgées qui ont besoin d'assistance, dans des situations où l'utilisation de caméras serait inadaptée du fait de la nécessité de protéger la vie privée de chacun. Grâce à ces figures stylisées, le dispositif ne révèle que le mouvement des patients, mais sans aucun détail. Autre avantage de la méthode radiographique, elle fonctionne sans aucun capteur sur les patients.

Distinguer chaque personne individuellement

Le logiciel a une autre caractéristique exceptionnelle : il peut distinguer différentes personnes, car chacune d'elles possède un profil de réflexion spécifique. Il sait en effet identifier 83 personnes dans un groupe de 100, uniquement grâce aux signaux radio et ce, sans photos ou images issues d'une caméra. Même si le logiciel ne connaît pas l'identité d’une personne, il peut en suivre une en particulier au sein du groupe. Pour autant, l'identification fonctionne mal lorsque deux personnes se rapprochent ou se trouvent l'une derrière l'autre par rapport au signal Wi-Fi.
 
Source : De ingenieur
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