Programmer & Begrensninger for Wi-Fi-bildebehandling

Informasjonsteknologi, ofte kjent som IT, avanserte mange bransjer som bil, bolig, programvare og medisin. IT-ekspertene og forskerne undersøkte også muligheten for en kraftig bildeteknologi kjent som Wi-Fi-bildebehandling.

Beregningsteknologi har et stort omfang innen gjenkjenning og identifisering av objekter. Forskere utviklet mange teknikker ved bruk av tradisjonell mikrobølgeavbildning. De kunne imidlertid ikke oppnå produktive resultater.

Det er derfor de avanserte teknologien og introduserte Wi-Fi-bildebehandling som vi vil dekke i dette innlegget.

Hva er trådløs bildebehandling?

Trådløs bildebehandling er en teknologi som fanger og overfører bilder over et trådløst nettverk. Det høres kanskje enkelt ut, men det er det ikke.

Trådløs bildebehandling er et bredt konsept som dekker flere bransjer, inkludert:

• Bil
• Smarthjem eller IoT
• Industrielle applikasjoner

Vi går gjennom applikasjonene og brukstilfellene for WiFi-avbildning. Men først, la oss forstå hva denne teknologien er.

Introduksjon

Wi-Fi, eller trådløs internettteknologi, ble introdusert i 1997 da folk begynte å bruke moderne nettverksenheter. Før det var telefonlinjer og lignende andre kabelforbindelser kildene til internett.

Siden teknologien var gammel, har brukere aldri blitt bedre av kabelinternett. Den var treg og full av nettverksforstyrrelser. Det var det ogsåviktig å kjenne den horisontale og vertikale aksen til mønsteret for å få et nyttig resultat i de to romlige frekvensdimensjonene.

Anvendelser av Wi-Fi Imaging

Flere anvendelser av Wi-Fi-avbildning blir brukes til kommersielle og industrielle formål. For eksempel.

Lagersporing

Kjøpesentre og kjøpesentre brukte traller som bruker radarsensorer for lagerstyring. Disse radarkontrollerte trallene trenger ingen sensormerke fordi hver vogn fungerer med en spesiell ID.

Databasen grupperer trallene i flere lag, og deretter tildeler veilederen hvert lag en oppgave.

Disse trallene er vellykkede med å effektivt administrere beholdningen av varehus. I tillegg kan kundene også få disse trallene inne i markedets lokaler og nyte shopping med et kontantfritt kjøpssystem.

Smart Homes

IoT er det neste store gjennombruddet i boligbransjen. Wi-Fi-bildeteknologien utfører tradisjonell radardeteksjon for å identifisere store objekter, inkludert:

• Dører
• Windows
• Kjøleskap

Du kan distribuere antenner og nødvendige sensorer for å kontrollere de store gjenstandene i huset ditt. For eksempel kan de romlige frekvensene som måles av antennens array verifisere de eksisterende kommunikasjonssignalene og varsle deg om objektets status.

I tillegg kan du programmere hele systemet ved å bruke gjennomsnittlig romlig gjensidig koherensog horisontale og vertikale retninger for å kontrollere objektets bevegelse ved hjelp av Wi-Fi-signalbehandling.

Denne applikasjonens hovedbegrensning er å ha et stabilt nettverk fordi de passive bildebehandlingssystemene trenger WiFi-signaler for å analysere objektets dimensjoner.

Vanlige spørsmål

Hva er en WiFi-doppler?

WiFi-doppler er en sensorteknologi som bare bruker én enkelt WiFi-enhet for å oppdage posisjonen og bevegelsen til et objekt. Du trenger ikke flere WiFIi-enheter for å få resultater med WiFi-doppler.

Kan WiFi se gjennom vegger?

Ja. Du kan bruke Wi-Fi-signaler til å se gjennom vegger.

Hvordan får jeg WiFi til å trenge gjennom en vegg?

1. Øk det interne WiFi-nettverket ved å bruke Wi-Fi-rekkeviddeforlengere.
2. Distribuer et mesh-nettverk.

De flere WiFi-signalene som overføres gjennom hverandre . Hvordan?

WiFi-signalene krysser seg vanligvis hvis ruterne fungerer på samme kanal.

Kan WiFi-signaler gi resultater gjennom veggavbildning?

Ja. Det er fordi WiFi bruker radiobølger som kan trenge gjennom vegger.

Konklusjon

Wi-Fi-avbildning blir vanlig i bildebehandlingsdomenet på grunn av tilgjengeligheten i nesten alle boliger, kommersielle og industrielle rom. Derfor vil bruk av Wi-Fi-avbildning for å oppdage et objekts plassering og bevegelse være den neste store teknologien til fordel for mennesker.

Med tiden kom Wi-Fi Association med fremskritt innen trådløs teknologi og oppgraderte Wi-Fi-enheter. Det inkluderte ruteren, modemer, brytere og boostere.

Disse enhetene følger IEEE WLAN-standardene som fungerer med alle typer nettverksstasjoner. Den vanligste WLAN-standarden som brukes i våre internettforbindelser hjemme er 802.11ax.

Vi vet alle hvor viktig Wi-Fi-teknologi har blitt i livene våre. Følgende er de vanlige bruksområdene for Wi-Fi:

• Kommunikasjon
• Datadeling
• Nettspill

Når Wi-Fi ble utvidet dets omfang til nesten alle boligområder, oppdaget forskere at Wi-Fi også kunne brukes til andre applikasjoner. En av oppdagelsene de fant var å fremme mikrobølgeavbildningsprosessen ved hjelp av Wi-Fi-signaler.

Før vi går videre, la oss forstå noen tekniske termer som brukes gjennom denne artikkelen.

Spatial Frequency Domain

Det romlige domenet refererer til det statiske bildet av ethvert objekt, mens frekvensdomenet analyserer bildet med dets bevegelige piksler. Det betyr at mottakerne i Wi-Fi-avbildning fanger opp bildets informasjon i det romlige frekvensdomenet.

Passiv Bistatisk WiFi-radar

En bistatisk radar er en enhet som brukes til å måle rekkevidden til et radarsystem har separate WiFi-sendere og -mottakere. I det passivebistatisk WiFi-radarsystem, mottakerne måler forskjellen i tid når et signal kommer fra senderne.

Disse mottakerne er også ansvarlige for å beregne tiden for de sendte WiFi-signalene reflektert fra det faktiske målet.

Mikrobølgeavbildning vs. WiFi-avbildningssystem

Mikrobølgeavbildning er en eldre teknologi enn WiFi-avbildning. Hovedgrunnen til at forskerne gikk for teknologioppgraderingen er at mikrobølgeavbildning bruker mer prosesseringstid.

Denne avbildningsteknikken presenterte mekanisk og elektrisk stråleskanning, som viste gode resultater. Datainnsamlingstiden i begge teknikkene var imidlertid en ulempe som forsinket behandling av bilder i romlig frekvensavbildning.

Mikrobølgeavbildning var et foretrukket alternativ for gjenstandsdeteksjon og identifikasjon. Igjen ble de skannede prøvene behandlet ved bruk av banebrytende teknologi. Men igjen, tidsbegrensningen for å skanne en stråle over et felt var hovedproblemet.

Forskeren brukte også den samme teknologien for gjenstandsdeteksjon, men de kunne ikke utvikle seg fordi enhetene ikke kunne fange lavt termisk genererte elektromagnetisk stråling fra mennesker.

De krevde en stor investering for å kjøpe en moderne mottaker og signalbehandlingsutstyr med høy følsomhet og bredere båndbredde.

WiFi Imaging System

Teknologien oppgraderingen begynte med bruk av Wi-Fi. Men, avSelvfølgelig vet vi alle at Wi-Fi er allestedsnærværende, noe som betyr at det er tilgjengelig på alle steder.

Enten du er hjemme, på kontoret, på restauranten, på jernbanestasjonen eller på stadion, mottar de Wi-Fi-aktiverte enhetene dine trådløse signaler . Det er grunnen til at forskere utnyttet Wi-Fi og oppgradert mikrobølgeavbildning.

Forskere har også brukt Wi-Fi til å oppdage og klassifisere mennesker gjennom veggavbildning. Siden radiobølger lett kan trenge gjennom gardiner, tøy og vegger, er Wi-Fi et kraftig verktøy for å avbilde komplekse objekter.

Signalbehandling er også mer produktiv i Wi-Fi-stråling på grunn av deres ugjennomsiktighet ved optiske og infrarøde bølgelengder.

Derfor bruker den nye teknikken tradisjonell mikrobølgeavbildning ved bruk av Wi-Fi-signaler. Uavhengige WiFi-sendere som lyser opp disse signalene er ansvarlige for å starte prosessen mens mottakeren fanger opp bildets informasjon i romlig frekvenssampling og domene.

Det nye Wi-Fi-bildesystemet bruker passive radarteknikker på tredjepartsstråling. Den passive radaren bruker disse strålingene til:

• Deteksjon
• Sporing

En annen forskjell mellom mikrobølge- og WiFi-avbildning er at førstnevnte bruker sparsomme antenneoppstillinger for å behandle Bilder. Dessverre måler det kun svært lav termisk generert EM-stråling.

På den annen side bruker den oppgraderte teknologien Wi-Fi-signaler som fungerer på vanlige mottakere kl.25 MHz frekvens og 10 mikrosekunders integreringstid. Frekvensen og integreringstiden forbedres ved hjelp av WiFi-signalene for beregningsbasert bildebehandling.

Så den foreslåtte metoden i den oppgraderte versjonen av mikrobølgeavbildningssystemet kan fungere på lavkostutstyr og gi bedre resultater. Det er ikke nødvendig å investere i mottakere med bred båndbredde for å bruke et sparsomt utvalg.

De eksisterende mottakerne kan bruke Wi-Fi-signaler da de er tilgjengelige nesten overalt. Dessuten forblir bare de korrelerte signalkomponentene i den tildelte tiden. Derfor kan disse signalene øke beregningsmessig bildebehandling for sanse- og kommunikasjonsformål.

Hvorfor er Wi-Fi-bildebehandling en bedre tilnærming?

Bildebehandling ved hjelp av Wi-Fi-signaler er bedre enn tidligere teknologier av ulike årsaker. For eksempel er bildebehandling ved hjelp av Wi-Fi-signalbehandling en personvernbevarende faktor.

Du trenger heller ikke bruke tusenvis av dollar for å kjøpe avanserte mottakere. WiFi-effektmålingene er nok til å analysere gjenstandsdeteksjon og klassifisering for å gjøre bildebehandlingen vellykket.

Selv om spesialisert maskinvare for bildebehandling er tilgjengelig, krever de andre tillegg som øker prosjektets kostnader betydelig.

Ved å bruke den samplede romlige frekvensinformasjonen, viste resultatene lokaliseringen av menneskelige og metalliske objekter. Det beviste suksessraten for Wi-Fi-bildebehandling med følgende mediannøyaktighet:

• 26 cm for statiske mennesker
• 15 cm for statiske metallobjekter

Begrensninger for Wi-Fi-bildebehandling

Uten tvil er mikrobølgeavbildning ved hjelp av Wi-Fi-signaler en kraftig teknologi for å lokalisere mennesker og andre objekter. Du kan enkelt finne posisjonen til et bestemt sett med mennesker og objekter. Det er imidlertid noen begrensninger i måten å implementere Wi-Fi-bilde på.

La oss diskutere dem.

Objektstørrelse

Den foreslåtte Wi-Fi-bildeteknologien er avhengig av objektets størrelse. Bildesystemet lokaliserer objekter av stor størrelse. For eksempel:

• Sofa
• Bord
• Store vinduer

Det er ingen tvil om at store objekter er enkle å oppdage og lokalisere på grunn av deres klare å analysere dimensjoner. Enten du bruker 2D- eller 3D-teknologi, identifiserer bildebehandlingsalgoritmene enkelt store objekter uten å bruke mye tid.

Når du forbereder et system for bildebehandling, må du først la det lære objektene som prøver. Denne prosessen kalles maskinlæring, et av de vanligste domenene for kunstig intelligens (AI).

Maskinlæring er det grunnleggende trinnet i enhver type bildebehandling. For å bygge teknologi uten å mate systemet før bildebehandling, må du kjøpe kraftig AI-utstyr som analyserer objektet som mennesker. Men å bruke for mye penger bare for enkelhets skyld er ikke lurt fordi maskinlæring er lett å gjøreimplementere.

Derfor må du mate systemet ditt med objektenes prøver slik at fangst av overførte WiFi-signaler kan gi bedre resultater enn mottakerne som brukes i tradisjonell radardeteksjon og mikrobølgeavbildning.

Materiale

Objektets materiale har også betydning når du bruker Wi-Fi-avbildning for deteksjon og lokalisering. For eksempel gir det foreslåtte systemet lovende resultater hvis objektet har reflekterende overflater.

For eksempel har metalliske overflater alltid vist seg å være bedre objekter, selv for optiske eller infrarøde frekvenser.

Det samme Prinsippet følger også her: en stor gjenstand med en reflekterende overflate er lettere å avbilde enn små metalliske gjenstander. Hvorfor?

Selv om en skinnende gjenstand reflekterer gode WiFi-signaler, gjør dens lille størrelse tverrsnittsområdet overbelastet for innkommende stråling. Som et resultat av dette kan ikke de mange WiFi-signalene som sendes, forestille seg det objektet på riktig måte.

Et annet problem med objektets dimensjon er at når størrelsen blir proporsjonal med WiFi-signalenes bølgelengde, reduseres interaksjonen mellom de to enhetene.

Hvordan løser man dimensjon-til-frekvens-begrensningen?

Et Wi-Fi-bildesystem krever en betydelig forskjell mellom objektets størrelse og bølgelengden til de tilstedeværende WiFi-signalene. Hvis objektets størrelse er stor, må WiFi-signalenes bølgelengde være mindre og omvendt.

Du må sendeen høyere frekvens, dvs. 5 GHz, for å redusere bølgelengden til WiFi-signalene. Det er imidlertid fortsatt ikke noe konkret resultat at lavfrekvente WiFi-signaler i passive interferometriske bildesystemer fungerer med mindre objekter.

Det er på grunn av det mindre tverrsnittsarealet, som ikke tillater de korrelerte signalkomponentene å forbli intakt avbildning gjennom veggen.

Noen av de mindre objektene som ble samplet under flere eksperimenter var:

• Mynt
• nøkler
• Sikkerhet pin

I tillegg til å bruke forskjellig utstyr, er endring av frekvensområdet for å oppdage objekter med mindre romlig oppløsning under observasjon.

Bildeoppløsning

Bildeoppløsningen er en essensiell trekk ved den foreslåtte teknologien. Dessuten avhenger det av følgende to faktorer:

• Wi-Fi-signalbølgelengde
• Antennearraylengde

Du kan øke bildeoppløsningen ved å beholde signalbølgelengden konstant og øke antennegruppens lengde.

Under eksperimentet prøvde forskerne å forbedre bildeoppløsningen ved å øke frekvensen til 5 GHz, noe som reduserer bølgelengden. Deretter endret de ikke signalbehandlingsbølgelengden og antennegruppens lengde.

Som et resultat observerte ikke forskere noen forbedring i bildeoppløsningen. Et annet viktig funn var at antall antenner ikke spilte noen rolle i bildebehandlingsprosessen.

Hvisdu plasserer antennen i riktig posisjon, kan du få produktive resultater med bare et par antenner. Hvorfor?

Antennegruppene fanger opp strålingen fra objektet under observasjon. Bruk av flere antenneplasseringer øker uten tvil sannsynligheten for optimal bildeoppløsning, men det er et spørsmål om kostnadseffektiv teknologi.

I tillegg lager selskaper også rimelige antenner for Wi-Fi-bildeteknologi for å øke omfanget. og effektivitet.

Så du kan forestille deg objektet med kun WiFi-effektmålinger hvis du holder antennegruppens lengde konstant. Endring av det innkommende frekvensområdet kan også påvirke bildeoppløsningen.

Objektorientering

Objektets orientering er en annen begrensning i den foreslåtte teknologien. WiFi-bildesystemet krever at objektet er i den overførte strålingens mønster. Du vet allerede at EM-bølgene skaper et felt og reiser i en rytme. Det feltet blir en trend for de følgende bølgene.

Hvis du plasserer et objekt i det feltet med orienteringen liggende i avbøyende posisjon, vil du ikke få sanne resultater. Så det er viktig å holde objektets orientering innenfor den overførte strålingens mønster.

I tillegg kan du løse dette problemet på følgende måter:

• Angi antennenes plassering på en optimalisert måte .
• Velg antennene som har bedre strålingsmønstre.

Det er