人工智能物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 結(jié)合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，近年來廣受歡迎。與典型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)置(其中設(shè)備收集并傳輸數(shù)據(jù)以在其他位置進(jìn)行處理)不同，AIoT 設(shè)備在本地實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)，從而能夠做出更加明智的決策。因此，AIoT技術(shù)已在智能制造、智能家居安全和醫(yī)療監(jiān)控領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
在智能家居AIoT技術(shù)中，準(zhǔn)確的人體活動(dòng)識(shí)別至關(guān)重要。它可以幫助智能設(shè)備識(shí)別各種任務(wù)，例如烹飪和鍛煉?；谶@些信息，AIoT系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整燈光或切換音樂，從而在確保能源效率的同時(shí)改善用戶體驗(yàn)。在這種情況下，基于 WiFi 的運(yùn)動(dòng)識(shí)別非常有前景：WiFi 設(shè)備無處不在，確保隱私，并且往往具有成本效益。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能家居系統(tǒng)已經(jīng)逐漸成為日常生活的重要組成部分。這些系統(tǒng)通過無線設(shè)備互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了家居環(huán)境的自動(dòng)化控制，極大地提升了居住體驗(yàn)。然而，伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，智能家居的安全性與隱私問題也愈加受到關(guān)注。傳統(tǒng)的安全監(jiān)控手段，如攝像頭和運(yùn)動(dòng)傳感器，存在隱私泄露、誤報(bào)率高和響應(yīng)速度慢等問題。為了提升智能家居系統(tǒng)的安全性和智能化水平，人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)作為AI和IoT的融合技術(shù)，正日益成為智能家居安全的關(guān)鍵技術(shù)。
近期，在一篇新穎的研究文章中，由韓國仁川國立大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院的 Gwanggil Jeon 教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種稱為多頻譜圖融合網(wǎng)絡(luò) (MSF-Net) 的新AIoT框架，用于基于WiFi的人類活動(dòng)識(shí)別。 研究表明，MSF-Net通過優(yōu)化WiFi信號(hào)處理技術(shù)，顯著提升了活動(dòng)識(shí)別的精度和魯棒性，為智能家居系統(tǒng)的安全性、便捷性和能源效率提供了新的技術(shù)支持。
Jeon教授解釋了他們研究背后的動(dòng)機(jī)。“作為典型的 AIoT 應(yīng)用，基于 WiFi 的人體活動(dòng)識(shí)別在智能家居中越來越受歡迎。然而，由于環(huán)境干擾，基于 WiFi 的識(shí)別通常性能不穩(wěn)定。我們的目標(biāo)是克服這個(gè)問題。”目前，這項(xiàng)研究結(jié)果發(fā)表在 IEEE Internet of Things Journal 上。
接下，我們來探討Jeon教授團(tuán)隊(duì)提出的多頻譜圖融合網(wǎng)絡(luò)(MSF-Net)框架，探討了AIoT技術(shù)在智能家居安全領(lǐng)域中的創(chuàng)新應(yīng)用，特別是在活動(dòng)識(shí)別和隱私保護(hù)方面的優(yōu)勢(shì)。
AIoT在智能家居安全中的作用
AIoT的核心目標(biāo)是使智能設(shè)備具備實(shí)時(shí)感知和智能決策的能力。與傳統(tǒng)的設(shè)備不同，AIoT設(shè)備不僅能夠收集數(shù)據(jù)，還能通過內(nèi)置的智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，做出即時(shí)決策。AIoT的應(yīng)用可以顯著提高智能家居的安全性，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
人類活動(dòng)識(shí)別
在人類活動(dòng)識(shí)別(HAR)中，AIoT系統(tǒng)能夠識(shí)別并分析居住者的日常行為，提升智能家居的響應(yīng)能力。例如，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到不尋常的行為，如跌倒或陌生人進(jìn)入，能夠自動(dòng)觸發(fā)警報(bào)或采取其他安全措施。這種智能響應(yīng)不僅提高了家居安全性，也改善了用戶的居住體驗(yàn)。
提高安全性和降低誤報(bào)率
與傳統(tǒng)的基于運(yùn)動(dòng)傳感器的安全系統(tǒng)不同，AIoT系統(tǒng)通過結(jié)合圖像識(shí)別、聲音識(shí)別和活動(dòng)識(shí)別等多模態(tài)數(shù)據(jù)，能夠更加精確地判斷是否存在安全威脅。這種精確識(shí)別有效減少了誤報(bào)，并提高了響應(yīng)的速度和效率。
增強(qiáng)隱私保護(hù)
WiFi基礎(chǔ)的活動(dòng)識(shí)別技術(shù)相比傳統(tǒng)攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)具有顯著的隱私優(yōu)勢(shì)。WiFi信號(hào)通過分析信道狀態(tài)信息(CSI)，能夠在不侵犯用戶隱私的情況下，識(shí)別出居住者的活動(dòng)。這種方法無需用戶佩戴額外設(shè)備或在私人區(qū)域安裝攝像頭，從而減少了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
基于WiFi的活動(dòng)識(shí)別技術(shù)
WiFi基礎(chǔ)的人類活動(dòng)識(shí)別技術(shù)作為AIoT應(yīng)用的重要組成部分，通過分析WiFi信號(hào)來推測(cè)家庭成員的行為。與傳統(tǒng)的傳感器和攝像頭技術(shù)相比，WiFi信號(hào)不僅能更好地保護(hù)隱私，還具備較低的成本和較高的適用性。大多數(shù)家庭已經(jīng)配備了WiFi路由器，因此，可以無縫地將WiFi信號(hào)集成進(jìn)現(xiàn)有的智能家居系統(tǒng)進(jìn)行活動(dòng)監(jiān)測(cè)。
該技術(shù)的核心在于信道狀態(tài)信息（CSI），即WiFi信號(hào)傳播過程中，由人體運(yùn)動(dòng)及環(huán)境變化引起的信號(hào)波動(dòng)。通過對(duì)CSI數(shù)據(jù)的分析，AIoT系統(tǒng)能夠識(shí)別出各種活動(dòng)，如走動(dòng)、坐下、做飯甚至跌倒等。這一過程不需要額外的硬件設(shè)備，提升了使用的便捷性與隱私保護(hù)。
然而，WiFi信號(hào)受環(huán)境因素(如墻壁、家具等障礙物)和其他設(shè)備的干擾，這些因素可能影響活動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確性。因此，開發(fā)一種魯棒的系統(tǒng)以克服這些干擾，提供穩(wěn)定、準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果，成為當(dāng)前技術(shù)研究的重點(diǎn)。
MSF-Net框架的創(chuàng)新與優(yōu)勢(shì)
為了克服WiFi基礎(chǔ)活動(dòng)識(shí)別中的挑戰(zhàn)，Jeon教授及其團(tuán)隊(duì)提出了多頻譜圖融合網(wǎng)絡(luò)(MSF-Net)框架，旨在提高WiFi基礎(chǔ)活動(dòng)識(shí)別的精度和魯棒性。MSF-Net結(jié)合了先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，尤其是通過融合短時(shí)傅里葉變換(STFT)和離散小波變換(DWT)等多種信號(hào)處理方法，以增強(qiáng)對(duì)環(huán)境干擾的適應(yīng)性。
MSF-Net的組成
MSF-Net框架由以下三個(gè)主要組成部分構(gòu)成：
雙流結(jié)構(gòu)（短時(shí)傅里葉變換和離散小波變換）
雙流結(jié)構(gòu)將短時(shí)傅里葉變換(STFT)和離散小波變換(DWT)結(jié)合使用，分別提取頻域和時(shí)域的特征。STFT擅長捕捉頻域信息，DWT則可以處理不同時(shí)間尺度上的特征。通過這種方式，MSF-Net能夠同時(shí)識(shí)別高層次的活動(dòng)模式和細(xì)微的運(yùn)動(dòng)變化。
Transformer架構(gòu)
Transformer 作為深度學(xué)習(xí)模型，在自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成功，并被成功應(yīng)用于活動(dòng)識(shí)別中。MSF-Net中的 Transformer 通過自注意力機(jī)制高效地提取高層次特征，從而提高了識(shí)別的精度和效率。
基于注意力的融合分支
融合分支通過注意力機(jī)制，將不同流(頻域和時(shí)域)提取的特征進(jìn)行融合，增強(qiáng)了最終識(shí)別的效果。系統(tǒng)可以集中關(guān)注最具代表性的特征，從而提升活動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確性。
MSF-Net的性能評(píng)估
為驗(yàn)證MSF-Net的性能，研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)公開數(shù)據(jù)集(如SignFi、Widar3.0、UT-HAR和NTU-HAR)上進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MSF-Net在這些數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)十分出色，Cohen's Kappa得分分別為91.82%、69.76%、85.91%和75.66%。這些得分表明，MSF-Net在WiFi基礎(chǔ)的粗粒度和細(xì)粒度活動(dòng)識(shí)別中，尤其在復(fù)雜環(huán)境干擾下，依然保持較高的準(zhǔn)確度。
MSF-Net在智能家居安全中的應(yīng)用
MSF-Net框架和WiFi基礎(chǔ)的活動(dòng)識(shí)別技術(shù)在智能家居安全領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣泛，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
增強(qiáng)入侵檢測(cè)
通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)不尋常的活動(dòng)，WiFi基礎(chǔ)的活動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的入侵行為。例如，系統(tǒng)可以檢測(cè)到家中有陌生人進(jìn)入并觸發(fā)警報(bào)，提前通知住戶或安全人員。
跌倒檢測(cè)與緊急響應(yīng)
WiFi基礎(chǔ)的活動(dòng)識(shí)別技術(shù)尤其適用于老年人護(hù)理。當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到老年人發(fā)生跌倒等緊急情況時(shí)，能夠第一時(shí)間觸發(fā)警報(bào)并通知護(hù)理人員或緊急服務(wù)，提高老年人的居家安全。
非侵入式監(jiān)測(cè)與隱私保護(hù)
WiFi基礎(chǔ)活動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)不依賴傳統(tǒng)攝像頭，避免了對(duì)用戶隱私的侵害。通過現(xiàn)有的WiFi網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行活動(dòng)監(jiān)測(cè)，不僅確保了安全性，還能有效保護(hù)用戶隱私。
能源效率與自動(dòng)化
AIoT系統(tǒng)能夠根據(jù)居住者的活動(dòng)自動(dòng)調(diào)節(jié)家居環(huán)境，例如在家中無人時(shí)自動(dòng)關(guān)閉燈光、調(diào)節(jié)空調(diào)等，從而提升安全性并節(jié)約能源。
總結(jié)
AIoT技術(shù)正在深刻改變智能家居安全系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。通過將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，智能家居不僅變得更加智能化和自動(dòng)化，還顯著提高了安全性。 Jeon教授團(tuán)隊(duì)提出的MSF-Net框架，通過多頻譜融合技術(shù)在WiFi基礎(chǔ)的活動(dòng)識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，為智能家居安全提供了新的技術(shù)支持。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來的AIoT系統(tǒng)有望為我們的生活帶來更多便捷、安全和智能的解決方案。
