在很多科幻电影里，我们看到过很多不明觉厉的高科技，

无论是《钢铁侠》中的全息投影，《碟中谍4》中的智能手套，还是《星球大战》中的飞行汽车，《头号玩家》中的Wi-Fi感知技术，盘点这些科幻影片中的高科技产品，我们会发现梦想已照进现实。

        北京邮电大学先进信息网络北京实验室研发的Wi-Fi人体感知技术，便是让随时、随地、随感的“智联互通”世界变为现实的关键一步。老师在远处不拿粉笔，动动手臂，黑板上的文字像原始打印机似的隔空生出，这么科幻的画面不再是神话；远程呼吸、睡眠、跌倒、入侵检测也不再受摄影头的制约，只要有Wi-Fi的空间，一切人类活动将变的透明，科幻电影中的感应特异功能也不再虚幻。

Wi-Fi人体感知技术是何方神圣？

        Wi-Fi人体感知技术是何方神圣？通俗的说，这项技术利用城市中广泛存在的Wi-Fi基础设施，可实现被动式人体检测，其中包含识别人的位置、姿势、动作等。应用场景有室内定位、安全监控，以及针对老人和小孩的室内医疗监护、新型人机交互方式等。

        据先进信息网络北京实验室主任温向明教授介绍，Wi-Fi人体感知技术利用广泛部署的Wi-Fi基础设施实现这些功能，将在成本、易用性、普适性等方面极具优势，具有广泛的研究意义和应用价值。在未来，基于Wi-Fi的人体感知系统将成为世界上部署最广泛的无线感知网络：在办公室、写字楼、商场、机场等公共场所铺开一张大网，注视着人们的生活。在这样一个网络中，每个人在物理世界的存在即赋予了其在数字世界中的存在。

Wi-Fi人体感知机理

△Wi-Fi人体感知机理

        Wi-Fi人体感知技术的实现，是在室内环境下，由信号发射机产生的无线电波经由直射、反射、散射等多条路径传播，在信号接收机处形成多径叠加信号。多径叠加信号受其传播物理空间的影响，携带着反映环境特征的信息，并最终通过Wi-Fi接收端的多径叠加信号反演人体活动的过程，被称为Wi-Fi感知。

        Wi-Fi人体感知得益于非接触感知便利性、隐私保护性和广泛部署的Wi-Fi基础设施。近年来，Wi-Fi物理层信道状态信息（CSI）的获取，赋予了Wi-Fi设备更细粒度感知人体行为的能力，通过提取、分析和解释CSI中所包含的人体行为特征，即可实现人体感知。

        因此，Wi-Fi人体感知技术蓬勃发展，各类感知应用层出不穷，包括人体存在检测、危险动作检测、室内定位、身份鉴别、行为识别及生命体征监测等。

Wi-Fi人体感知之室内健康监控

△室内应用场景

        Wi-Fi人体感知技术室内健康监控系统，多用于老人的健康监控，常见于养老院、独居老人居所等。主要用来监控老人的生命体征信息，如呼吸、心跳等，以及危险动作的发生，如跌倒、长时间静止等动作。

        传统的室内健康监控系统，多利用可穿戴传感器、特制床垫等感知佩戴者的生命体征，基于环境中部署的传感器如摄像头、特制地板等感知危险动作的发生。

△Wi-Fi呼吸监测系统场景与实时波形

        Wi-Fi人体感知技术能够利用房间内广泛存在的Wi-Fi信号，同时检测到人体的生命体征及危险动作。通过信号处理算法及机器学习算法，“Wi-Fi感知”技术可实时刻画出人体呼吸波形及对危险动作的检测与分类，甚至是实时刻画人体姿态图像。

         由于电磁波具有穿透遮挡物的特性，因此基于少数Wi-Fi设备，便可实现对整个室内环境的监控。

Wi-Fi人体感知之应急救援

△Wi-Fi呼吸监测系统原理

        在地震、火灾、泥石流等情况发生时，常常出现存活人员难以检测的问题。传统的检测方式多采用雷达设备，但在灾难发生时，由于雷达设备体积较大、运输不便，往往会耽误最佳救援时间。

        灾害发生后，被埋人员往往受伤严重失去意识，难以发现及定位，有了Wi-Fi人体感知技术，便可搭载无人机等设备，通过检测人体呼吸的存在，第一时间检测到受灾被埋区域是否有存活人员。该技术可方便、快速、大规模部署，能够有效提高搜救效率，及时找到生还者。

        此外，Wi-Fi人体感知技术还常用于人机交互机及车辆的自动驾驶场景。据悉，该技术不仅可改变以往传统基于传感器方式的游戏手柄、跳舞毯、写字板，实现无接触式感知，而且应用在车辆的自动驾驶领域，即使有遮挡物存在时，也可利用Wi-Fi感知技术生成类似视频帧的图像，辅助监控行人等。

先进信息网络北京实验室在Wi-Fi人体感知技术领域有哪些突破？

        随着研究的深入，各类感知应用性能不断提升，Wi-Fi人体感知技术也逐步向更细粒度、更复杂、可视化的方向发展。先进信息网络北京实验室顺应发展，在该领域取得了以下新的技术突破。

实现隔空手写

        从粗粒度简单手势识别发展到目前刻画出手部移动轨迹图，实现隔空手写输入。

△隔空手写输入图（左为实验场景，右为实验结果）

        实验室团队成员提出的基于Wi-Fi的手部追踪方案，不但克服了以往手势感知中面临的设备昂贵、需定制化、需密集部署等难题，而且只依托信号处理方法无需建模，就从根本上解决了以往感知方案依赖模型训练导致的泛化能力差等问题。据郭凌超介绍，目前在1.5的感知区域内实现了2.2cm的中位追踪误差。

        此外，利用新的追踪技术团队成员还实现了一个空中手写输入的原型系统，以提供可靠的文本输入。

实现信号可视化

        从粗粒度人体存在检测、简单动作识别到目前构建出细粒度人体骨架图，实现信号可视化。

        实验室团队成员创新性提出利用商用Wi-Fi设备捕获人体姿态图像，生成与摄像头类似的细粒度的人体姿态骨架图，该方案可穿透遮挡物捕获人体姿态，成本较低，并且达到了目前最细粒度的人体刻画精度，同时也突破了基于视觉的成像技术易受光线及遮挡物影响的弱点，为成像技术提供了新方案。

        传统的Wi-Fi感知技术粒度较粗，一般是将人体抽象成单点反射体，进行定位或轨迹追踪，或者通过与预先训练的数据集相匹配实现少数动作的分类。

        为此，实验室团队成员创新利用Wi-Fi信号生成细粒度的人体姿态图像，使得商用Wi-Fi设备能够像摄像头一样，生成人体姿态视频流，这样就可以穿透不透明遮挡物，如墙壁等工作。据项目负责人路兆铭副教授介绍，此项技术突破可达到目前人体感知的最细粒度，提供更加全面的信息，使用目前计算机视觉方法便可识别动作、手势，检测及区分人体，甚至是判断人体所在位置，能够更好的应用在如室内健康监控，应急救援等。

△非视距Wi-Fi人体姿态估计图

        此外，为实现更细粒度的检测，团队成员还研究了基于信道切换和聚合的带宽拓展机制，从根本上提升感知分辨率；研究信号感兴趣成分保留算法，提取与人体相关的多径成分；研究视频跨形态监督的Wi-Fi信号人体姿态成像模型构建，建立不同模态之间的桥梁。

感知精度大幅提升

研究多种Wi-Fi信号分辨率提升算法，从根本上提升Wi-Fi人体感知技术的感知精度

        实验室团队成员通过研究基于信道切换与聚合的带宽拓展机制、基于感兴趣区域等的信号处理算法等，分别从提升商用Wi-Fi的多径分辨率、提炼用于感知的Wi-Fi信号等方面，大幅提升Wi-Fi人体感知技术的感知精度。

        目前，团队在该领域已发表SCI论文3篇，EI论文3篇，获授权专利2项（其中美国专利1项），申请专利6项（其中美国专利1项）。

        未来已来，Wi-Fi人体感知技术正在靠近我们的生活，随着无线通信和感知能力的不断进步，无线技术和物联网技术必将蓬勃发展，从而将催生出众多无线感知的新环境以及大规模的感知数据。北京邮电大学先进信息网络北京实验室团队成员将进一步深入研究Wi-Fi人体感知技术，为人机交互、智慧城市和智能监护等提供创新手段，从而更好的改变人类生活。