聲波可規避視覺限制監測人類活動

攝像機被廣泛應用於監測人們的活動，如監控、保健、家庭使用等，但它們的工作方式存在隱私和環境限制。而聲波，如聲音和其他形式的振動，則是一種可以規避限制的替代性介質。

與雷達中使用的電磁波不同，聲波不僅可用於探測物體，還可用於識別物體。正如美國物理聯合會下屬《應用物理快報》5 月 28 日發表的一篇論文描述的那樣，研究人員使用一種二維聲學陣列和卷積神經網路，探測和分析人類活動的聲音，並對相關活動進行識別。

通過使用包含 256 個接收器和 4 個超聲波發射器的二維聲學陣列，中國武漢科技大學研究人員可以收集坐、站、走和跌倒等 4 種與人類不同活動相關的數據。他們利用一個 4 萬赫茲的信號規避來自普通房間噪音的所有潛在污染，並將其與識別的聲音區分開來。

研究人員的測試對時域數據的總精度達到 97.5%，對頻域數據的總精度達到 100%。研究人員還測試了帶有更少接收器的陣列（8 個和 4 個），發現其產生的結果對識別人類活動準確度較低。

研究人員說，與基於視覺的系統相比，聲學系統是更好的檢測裝置。因為出於隱私問題，相機未被廣泛接受。此外，低光照或低煙霧也會妨礙視覺識別，但聲波則不受這些特殊環境條件的影響。

研究人員將對各種各樣的感測器及其在探測和確定人類活動方面的有效性進行試驗。他們說，該陣列有一個最佳數字，可以讓其在家庭、建築中供商業和個人使用。（馮維維）

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