用无线信号成像，无线信号也能呈现人体特征？

麻省理工学院（MIT）发布的报告称，其已能够通过深度学习分析射频（Radio Frequency）信号，辅以先进的视觉模型来提供跨模态的监督训练。利用该技术，研究人员能够精准估测墙体阻隔后面的人体2D骨架状态。

MIT利用无线信号成像

MIT研究团队使用一种RF-Pose方法，通过发射低功率无线信号来观察这些信号在环境中的反射情况，从而感知到人体的姿势。然后使用神经网络解析无线信号，即使人体受到障碍物遮挡，也能够精确地获取到人体的2D姿势。

利用无线信号成像

不过该方法有一个挑战，研究团队无法提供模型标签训练资料，因此他们使用跨模态的监督训练。在训练期间，连接无线感测器与网络摄影机，同步无线以及视觉串流，通过传统电脑监控提取姿势信息，并将其当作无线串流的监控信号。一旦模型训练完成，输入就只剩无线信号，输出则为2D的人体姿势。

RF-Pose不仅能够在人体未受遮挡情况下，获取人的姿势