科學(xué)家通過AIoT和WiFi增強(qiáng)智能家居安全性

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，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)備在本地實時獲取數(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)確的人體活動識別至關(guān)重要。它可以幫助智能設(shè)備識別各種任務(wù)，例如烹飪和鍛煉?；谶@些信息，AIoT系統(tǒng)可以自動調(diào)整燈光或切換音樂，從而在確保能源效率的同時改善用戶體驗。在這種情況下，基于 WiFi 的運(yùn)動識別非常有前景：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)，實現(xiàn)了家居環(huán)境的自動化控制，極大地提升了居住體驗。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)動傳感器，存在隱私泄露、誤報率高和響應(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的人類活動識別。 研究表明，MSF-Net通過優(yōu)化WiFi信號處理技術(shù)，顯著提升了活動識別的精度和魯棒性，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機(jī)。“作為典型的 AIoT 應(yīng)用，基于 WiFi 的人體活動識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 的識別通常性能不穩(wěn)定。我們的目標(biāo)是克服這個問題?！蹦壳?，這項研究結(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，特別是在活動識別和隱私保護(hù)方面的優(yōu)勢。

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)備具備實時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)在以下幾個方面：

人類活動識別

在人類活動識別（HAR）中，AIoT系統(tǒng)能夠識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)檢測到不尋常的行為，如跌倒或陌生人進(jìn)入，能夠自動觸發(fā)警報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。

提高安全性和降低誤報率

與傳統(tǒng)的基于運(yùn)動傳感器的安全系統(tǒng)不同，AIoT系統(tǒng)通過結(jié)合圖像識別、聲音識別和活動識別等多模態(tài)數(shù)據(jù)，能夠更加精確地判斷是否存在安全威脅。這種精確識別有效減少了誤報，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)的活動識別技術(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。WiFi信號通過分析信道狀態(tài)信息（CSI），能夠在不侵犯用戶隱私的情況下，識別出居住者的活動。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。

基于WiFi的活動識別技術(shù)

WiFi基礎(chǔ)的人類活動識別技術(shù)作為AIoT應(yīng)用的重要組成部分，通過分析WiFi信號來推測家庭成員的行為。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信號集成進(jìn)現(xiàn)有的智能家居系統(tǒng)進(jìn)行活動監(jiān)測。

該技術(shù)的核心在于信道狀態(tài)信息（CSI），即WiFi信號傳播過程中，由人體運(yùn)動及環(huán)境變化引起的信號波動。通過對CSI數(shù)據(jù)的分析，AIoT系統(tǒng)能夠識別出各種活動，如走動、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識別的準(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)確的識別結(jié)果，成為當(dāng)前技術(shù)研究的重點。

MSF-Net框架的創(chuàng)新與優(yōu)勢

為了克服WiFi基礎(chǔ)活動識別中的挑戰(zhàn)，Jeon教授及其團(tuán)隊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)活動識別的精度和魯棒性。MSF-Net結(jié)合了先進(jìn)的信號處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，尤其是通過融合短時傅里葉變換（STFT）和離散小波變換（DWT）等多種信號處理方法，以增強(qiáng)對環(huán)境干擾的適應(yīng)性。

MSF-Net的組成

MSF-Net框架由以下三個主要組成部分構(gòu)成：

雙流結(jié)構(gòu)（短時傅里葉變換和離散小波變換）

雙流結(jié)構(gòu)將短時傅里葉變換（STFT）和離散小波變換（DWT）結(jié)合使用，分別提取頻域和時域的特征。STFT擅長捕捉頻域信息，DWT則可以處理不同時間尺度上的特征。通過這種方式，MSF-Net能夠同時識別高層次的活動模式和細(xì)微的運(yùn)動變化。

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)用于活動識別中。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（頻域和時域）提取的特征進(jìn)行融合，增強(qiáng)了最終識別的效果。系統(tǒng)可以集中關(guān)注最具代表性的特征，從而提升活動識別的準(zhǔn)確性。

MSF-Net的性能評估

為驗證MSF-Net的性能，研究團(tuán)隊在多個公開數(shù)據(jù)集（如SignFi、Widar3.0、UT-HAR和NTU-HAR）上進(jìn)行了測試。實驗結(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)粒度活動識別中，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)的活動識別技術(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)在以下幾個方面：

增強(qiáng)入侵檢測

通過實時監(jiān)測不尋常的活動，WiFi基礎(chǔ)的活動識別系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的入侵行為。例如，系統(tǒng)可以檢測到家中有陌生人進(jìn)入并觸發(fā)警報，提前通知住戶或安全人員。

跌倒檢測與緊急響應(yīng)

WiFi基礎(chǔ)的活動識別技術(shù)尤其適用于老年人護(hù)理。當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到老年人發(fā)生跌倒等緊急情況時，能夠第一時間觸發(fā)警報并通知護(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)測與隱私保護(hù)

WiFi基礎(chǔ)活動識別系統(tǒng)不依賴傳統(tǒng)攝像頭，避免了對用戶隱私的侵害。通過現(xiàn)有的WiFi網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行活動監(jiān)測，不僅確保了安全性，還能有效保護(hù)用戶隱私。

能源效率與自動化

AIoT系統(tǒng)能夠根據(jù)居住者的活動自動調(diào)節(jié)家居環(huán)境，例如在家中無人時自動關(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化，還顯著提高了安全性。Jeon教授團(tuán)隊提出的MSF-Net框架，通過多頻譜融合技術(shù)在WiFi基礎(chǔ)的活動識別領(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。

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