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研究人員希望該項研究能夠幫助監測帕金森氏癥和多發性硬化癥患者。    研究人員通過AI控制的攝像頭,實現了透視。該系統使用無線電頻率感應移動,使其能夠觀看墻后的人們步行,跳躍和坐下。雖然相機可能會引發一系列犯罪問題,例如偷窺。但研究人員希望它能在醫療應用中發揮真正作用。

比如,它可以使用在護理院,用以監測、防止病人倒下卻未被發現的情況。該項目被稱為RF-Pose,由麻省理工學院的研究人員通過計算機算法創建。  這項研究也成功讓人工智能找出了無線電波變化與人體運動之間的關系。計算機能夠單獨使用無線電頻率確定一個人的姿勢或動作,用彩色棒圖顯示任何缺失的視覺效果。      十多年來,麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)的DinaKatabi教授領導成立團隊潛心研發,專注于開發這種系統。RF-Pose是他們最新的創作,該團隊將于本月晚些時候在猶他州鹽湖城舉行的計算機視覺和模式識別(CVPR)會議上發布。  目前,RF-Pose只能將無線電頻率熱圖轉換為多色棒圖來表示人。然而,在未來CSAIL團隊希望開發這些骨骼的3D版本,能夠顯現小幅度的運動,如握手。他們相信該技術可用于監測帕金森病患者。我們已經看到,監測病人的步行速度和獨立進行基本活動的能力為醫療保健提供者提供了一個他們以前從未有過的生活的窗口,這對一系列疾病可能是有意義的,Katabi教授如是說道。(實習編譯:王英杰審稿:李宗澤)。

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