關於網絡監控

網絡監控是一個系統。 該系統有很多好處。 它為計算機網絡提供了災難的知識。 例如,計算機網絡的運行速度可能非常慢。 如果未通知管理員,則他們可能不知道該問題存在。 適當的網絡監視系統將使管理員能夠掌握計算機網絡的最新動態。 網絡管理員將能夠接收更新計算機網絡狀態的電子郵件或文本消息。 這有助於許多管理員成功運行計算機網絡。

使用公共Wi-Fi時如何保持安全

如果您的互聯網連接類型並非隨處可用,並且您發現自己需要互聯網連接,請不要絕望。 每個主要城市通常都有提供公共Wi-Fi信號的各個位置,您可以無限期地或在一定時間內使用它們。 但是,您知道嗎? 的Wi-Fi 是否會對智能手機,平板電腦或筆記本電腦上的數據甚至對您自己造成潛在危險?

使看不見的可見光:可以穿透牆壁的驚人技術!

麻省理工學院研究人員的新作品“使看不見的可見:通過牆壁和遮擋物的動作識別”將在 國際計算機視覺會議 (ICCV)是由電氣和電子工程師協會主辦的年度研究會議。 它與CVPR一起被認為是計算機視覺的頂級會議。 會議通常持續四到五天。 該活動將於27年2月2019日至XNUMX月XNUMX日在韓國首爾舉行。

人體動作識別是計算機視覺中的核心任務。 它在視頻遊戲,監視,手勢識別,行為分析中具有廣泛的應用。 這項工作使用了一個神經網絡模型,該模型可以檢測牆壁和遮擋物以及光線不足的情況下的人類行為。 我們的模型將射頻(RF)信號作為輸入,生成3D人體骨骼作為中間表示,並隨著時間的推移識別多個人的動作和互動。

本文介紹了RF-Action,這是一種端到端的深度神經網絡,可以從無線信號中識別人類的行為。 端到端深度學習是從原始功能(例如音頻記錄,圖像捕獲)中輸出複雜數據類型的想法。

深度神經網絡是具有一定複雜度的神經網絡,是具有兩層以上的神經網絡。 深度神經網絡使用複雜的數學模型以復雜的方式處理數據。

通常,計算機技術會在視頻上使用人體姿勢。 然後使用算法來識別多個人的行為參數。 麻省理工學院的工程師開發了一種算法,該算法結合了多個參數:將原始相機數據傳輸到神經網絡,同時還創建了人體的骨骼模型。 接下來的算法分析將建模並選擇適當的操作。 它還能夠識別身體的動作,例如兩個人之間的握手。

為了使用來自多個攝像機的系統獲得視覺數據,使用了Alpha Pose算法,該算法採用2D骨架模型並將其轉換為3D。 Alpha Pose是一種精確的多人姿勢估計器,它是第一個實時跨框架匹配與同一人相對應的姿勢的實時開源系統,它們還提供了一種稱為Pose Flow的高效在線姿勢跟踪器。

因此,為了實現對牆壁和其他障礙物的射頻掃描,工程師設計了一個 收發器。 收發器是既包含發送器又包含接收器的設備,這些設備組合在一起並共享公用電路或單個外殼。 收發器有兩組天線,垂直和水平方向。 因此,信號以2D形式形成,並且神經網絡接收多個圖像。

最近,加利福尼亞大學的研究人員創建了一種使用視頻和Wi-Fi信號通過牆壁識別人員的方法。 基於視頻WiFi交叉模式步態的人員識別系統XModal-ID具有多種應用程序,包括監視和安全性。 通過這種方法,僅使用一對現成的WiFi收發器即可確定牆後的人是否與錄像中的人相同。

全文可以在這裡閱讀.

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