విషయ సూచిక
ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ, సాధారణంగా IT అని పిలుస్తారు, ఆటోమొబైల్, హౌసింగ్, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు మెడిసిన్ వంటి అనేక పరిశ్రమలను అభివృద్ధి చేసింది. IT నిపుణులు మరియు శాస్త్రవేత్తలు Wi-Fi ఇమేజింగ్ అని పిలవబడే శక్తివంతమైన ఇమేజింగ్ సాంకేతికత యొక్క సాధ్యాసాధ్యాలను కూడా అన్వేషించారు.
కంప్యూటేషనల్ ఇమేజింగ్ టెక్నాలజీ ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఐడెంటిఫికేషన్‌లో విస్తారమైన పరిధిని కలిగి ఉంది. సాంప్రదాయ మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్‌ని ఉపయోగించి శాస్త్రవేత్తలు అనేక పద్ధతులను రూపొందించారు. అయినప్పటికీ, వారు ఉత్పాదక ఫలితాలను పొందలేకపోయారు.
అందుకే వారు సాంకేతికతను అభివృద్ధి చేసారు మరియు Wi-Fi ఇమేజింగ్‌ను మేము ఈ పోస్ట్‌లో కవర్ చేస్తాము.
వైర్‌లెస్ ఇమేజింగ్ అంటే ఏమిటి?
వైర్‌లెస్ ఇమేజింగ్ అనేది వైర్‌లెస్ నెట్‌వర్క్ ద్వారా చిత్రాలను సంగ్రహించే మరియు ప్రసారం చేసే సాంకేతికత. ఇది సరళంగా అనిపించవచ్చు, కానీ అది కాదు.
వైర్‌లెస్ ఇమేజింగ్ అనేది బహుళ పరిశ్రమలను కవర్ చేసే విస్తృత భావన, వీటిలో:
- ఆటోమొబైల్
- స్మార్ట్ హోమ్ లేదా IoT
- పారిశ్రామిక అప్లికేషన్లు
మేము అప్లికేషన్‌లను పరిశీలిస్తాము మరియు WiFi ఇమేజింగ్ కేసులను ఉపయోగిస్తాము. అయితే ముందుగా, ఈ సాంకేతికత ఏమిటో అర్థం చేసుకుందాం.
పరిచయం
Wi-Fi లేదా వైర్‌లెస్ ఇంటర్నెట్ సాంకేతికత 1997లో ప్రజలు ఆధునిక నెట్‌వర్కింగ్ పరికరాలను ఉపయోగించడం ప్రారంభించినప్పుడు పరిచయం చేయబడింది. అంతకు ముందు, టెలిఫోన్ లైన్‌లు మరియు ఇలాంటి ఇతర కేబుల్ కనెక్షన్‌లు ఇంటర్నెట్‌కు మూలాలుగా ఉండేవి.
ఆ సాంకేతికత పాతది కాబట్టి, వినియోగదారులు కేబుల్ ఇంటర్నెట్ నుండి మెరుగైనది పొందలేదు. ఇది నెమ్మదిగా మరియు నెట్‌వర్క్ అంతరాయాలతో నిండి ఉంది. అది కూడారెండు ప్రాదేశిక ఫ్రీక్వెన్సీ కొలతలలో ఉపయోగకరమైన ఫలితాన్ని పొందడానికి నమూనా యొక్క క్షితిజ సమాంతర మరియు నిలువు అక్షాన్ని తెలుసుకోవడం ముఖ్యం.
Wi-Fi ఇమేజింగ్ యొక్క అనువర్తనాలు
Wi-Fi ఇమేజింగ్ యొక్క అనేక అనువర్తనాలు ఉన్నాయి వాణిజ్య మరియు పారిశ్రామిక ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణకు.
ఇన్వెంటరీ ట్రాకింగ్
షాపింగ్ కేంద్రాలు మరియు మాల్స్ ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ కోసం రాడార్ సెన్సార్‌లను ఉపయోగించి ట్రాలీలను ఉపయోగించాయి. ఈ రాడార్-నియంత్రిత ట్రాలీలకు సెన్సార్ ట్యాగ్ అవసరం లేదు ఎందుకంటే ప్రతి ట్రాలీ ప్రత్యేక IDతో పని చేస్తుంది.
డేటాబేస్ ట్రాలీలను అనేక బృందాలుగా వర్గీకరిస్తుంది, ఆపై సూపర్‌వైజర్ ప్రతి బృందానికి ఒక పనిని కేటాయిస్తారు.
ఈ ట్రాలీలు గిడ్డంగుల జాబితాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడంలో విజయవంతమయ్యాయి. అంతేకాకుండా, కస్టమర్‌లు మార్ట్ ప్రాంగణంలో ఈ ట్రాలీలను పొందవచ్చు మరియు నగదు రహిత కొనుగోలు వ్యవస్థతో షాపింగ్‌ను ఆస్వాదించవచ్చు.
Smart Homes
IoT గృహ పరిశ్రమలో తదుపరి పెద్ద పురోగతి. Wi-Fi ఇమేజింగ్ సాంకేతికత పెద్ద వస్తువులను గుర్తించడానికి సాంప్రదాయ రాడార్ గుర్తింపును నిర్వహిస్తుంది, వీటిలో:
- డోర్లు
- Windows
- Fridge
మీరు మీ ఇంట్లో పెద్ద వస్తువులను నియంత్రించడానికి యాంటెనాలు మరియు అవసరమైన సెన్సార్‌లను అమర్చవచ్చు. ఉదాహరణకు, యాంటెన్నా శ్రేణి ద్వారా కొలవబడిన ప్రాదేశిక పౌనఃపున్యాలు ఇప్పటికే ఉన్న కమ్యూనికేషన్ సిగ్నల్‌లను ధృవీకరించగలవు మరియు ఆబ్జెక్ట్ స్థితి గురించి మీకు తెలియజేస్తాయి.
అంతేకాకుండా, మీరు సగటు ప్రాదేశిక పరస్పర సమన్వయాన్ని ఉపయోగించి మొత్తం సిస్టమ్‌ను ప్రోగ్రామ్ చేయవచ్చు.Wi-Fi సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్‌ని ఉపయోగించి ఆబ్జెక్ట్ యొక్క కదలికను నియంత్రించడానికి క్షితిజ సమాంతర మరియు నిలువు దిశలు.
ఈ అప్లికేషన్ యొక్క ప్రధాన అడ్డంకి స్థిరమైన నెట్‌వర్క్‌ను కలిగి ఉంది ఎందుకంటే నిష్క్రియాత్మక ఇమేజింగ్ సిస్టమ్‌లకు ఆబ్జెక్ట్ యొక్క కొలతలను విశ్లేషించడానికి WiFi సిగ్నల్‌లు అవసరం.
తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు
WiFi డాప్లర్ అంటే ఏమిటి?
WiFi Doppler అనేది ఒక వస్తువు యొక్క స్థానం మరియు కదలికను గుర్తించడానికి ఒకే WiFi పరికరాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించే సెన్సింగ్ టెక్నాలజీ. WiFi డాప్లర్‌ని ఉపయోగించి ఫలితాలను పొందడానికి మీకు బహుళ WiFIi పరికరాలు అవసరం లేదు.
WiFi గోడల ద్వారా చూడగలదా?
అవును. గోడల గుండా చూడడానికి మీరు Wi-Fi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.
నేను గోడలోకి ప్రవేశించడానికి WiFiని ఎలా పొందగలను?
- Wi-Fi శ్రేణి ఎక్స్‌టెండర్‌లను ఉపయోగించి అంతర్గత WiFiని పెంచండి.
- మెష్ నెట్‌వర్క్‌ని అమలు చేయండి.
బహుళ WiFi సిగ్నల్‌లు ఒకదానికొకటి ప్రసారం చేయబడతాయి. . ఎలా?
రూటర్‌లు ఒకే ఛానెల్‌లో పనిచేస్తే సాధారణంగా WiFi సిగ్నల్‌లు కలుస్తాయి.
WiFi సిగ్నల్‌లు వాల్ ఇమేజింగ్ ద్వారా ఫలితాలను అందించగలవా?
అవును. వైఫై గోడల గుండా చొచ్చుకుపోయే రేడియో తరంగాలను ఉపయోగించడం దీనికి కారణం.
ముగింపు
Wi-Fi ఇమేజింగ్ అనేది ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ డొమైన్‌లో సాధారణం అవుతోంది ఎందుకంటే దాదాపు ప్రతి నివాస, వాణిజ్య మరియు పారిశ్రామిక ప్రాంతాలలో దాని లభ్యత ఉంది. స్థలం. అందువల్ల, వస్తువు యొక్క స్థానాన్ని మరియు కదలికను గుర్తించడానికి Wi-Fi ఇమేజింగ్‌ని ఉపయోగించడం మానవ ప్రయోజనం కోసం తదుపరి పెద్ద సాంకేతికత అవుతుంది.
మూలాధారం నుండి గమ్యస్థానానికి పంపిన డేటా ప్రమాదకర పని అయినందున నమ్మదగినది కాదు.కాలక్రమేణా, Wi-Fi అసోసియేషన్ వైర్‌లెస్ సాంకేతికతలో అభివృద్ధిని అందించింది మరియు Wi-Fi పరికరాలను అప్‌గ్రేడ్ చేసింది. అందులో రూటర్, మోడెమ్‌లు, స్విచ్‌లు మరియు బూస్టర్‌లు ఉన్నాయి.
ఈ పరికరాలు అన్ని రకాల నెట్‌వర్క్ స్టేషన్‌లతో పని చేసే IEEE WLAN ప్రమాణాలను అనుసరిస్తాయి. మా ఇంటి ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్‌లలో ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ WLAN ప్రమాణం 802.11ax.
మన జీవితంలో Wi-Fi టెక్నాలజీ ఎంత ముఖ్యమైనదిగా మారిందో మనందరికీ తెలుసు. Wi-Fi యొక్క సాధారణ ఉపయోగాలు క్రిందివి:
- కమ్యూనికేషన్
- డేటా షేరింగ్
- ఆన్‌లైన్ గేమింగ్
Wi-Fi విస్తరించినందున దాదాపు ప్రతి నివాస స్థలానికి దాని పరిధి, Wi-Fiని ఇతర అనువర్తనాలకు కూడా ఉపయోగించవచ్చని శాస్త్రవేత్తలు కనుగొన్నారు. Wi-Fi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించి మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ ప్రక్రియను అభివృద్ధి చేయడం వారు కనుగొన్న వాటిలో ఒకటి.
ముందుకు వెళ్లడానికి ముందు, ఈ కథనం అంతటా ఉపయోగించబడిన కొన్ని సాంకేతిక పదాలను అర్థం చేసుకుందాం.
స్పేషియల్ ఫ్రీక్వెన్సీ డొమైన్
ప్రాదేశిక డొమైన్ ఏదైనా వస్తువు యొక్క స్టాటిక్ ఇమేజ్‌ని సూచిస్తుంది, అయితే ఫ్రీక్వెన్సీ డొమైన్ దాని కదిలే పిక్సెల్‌లతో చిత్రాన్ని విశ్లేషిస్తుంది. అంటే Wi-Fi ఇమేజింగ్‌లోని రిసీవర్‌లు స్పేషియల్ ఫ్రీక్వెన్సీ డొమైన్‌లో ఇమేజ్ సమాచారాన్ని క్యాప్చర్ చేస్తాయి.
Passive Bistatic WiFi Radar
బిస్టాటిక్ రాడార్ అనేది రాడార్ సిస్టమ్ పరిధిని కొలవడానికి ఉపయోగించే పరికరం. ప్రత్యేక WiFi ట్రాన్స్‌మిటర్‌లు మరియు రిసీవర్‌లను కలిగి ఉంటుంది. నిష్క్రియం లోబిస్టాటిక్ వైఫై రాడార్ సిస్టమ్, ట్రాన్స్‌మిటర్‌ల నుండి సిగ్నల్ వచ్చినప్పుడు రిసీవర్‌లు సమయ వ్యత్యాసాన్ని కొలుస్తాయి.
ఈ రిసీవర్‌లు వాస్తవ లక్ష్యం నుండి ప్రతిబింబించే ప్రసార WiFi సిగ్నల్‌ల సమయాన్ని లెక్కించడానికి కూడా బాధ్యత వహిస్తాయి.
మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ వర్సెస్ వైఫై ఇమేజింగ్ సిస్టమ్
మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ అనేది వైఫై ఇమేజింగ్ కంటే పాత సాంకేతికత. శాస్త్రవేత్తలు సాంకేతికత అప్‌గ్రేడ్‌కి వెళ్లడానికి ప్రధాన కారణం మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ ఎక్కువ ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని వినియోగిస్తుంది.
ఈ ఇమేజింగ్ టెక్నిక్ మెకానికల్ మరియు ఎలక్ట్రికల్ బీమ్ స్కానింగ్‌ను అందించింది, ఇది మంచి ఫలితాలను చూపించింది. ఏది ఏమైనప్పటికీ, రెండు సాంకేతికతలలో డేటా సేకరణ సమయం ఒక లోపంగా ఉంది, ఇది ప్రాదేశిక ఫ్రీక్వెన్సీ ఇమేజింగ్‌లో చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేయడం ఆలస్యమైంది.
మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ అనేది ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఐడెంటిఫికేషన్ కోసం ఒక ఉత్తమ ఎంపిక. మళ్లీ, స్కాన్ చేసిన నమూనాలు అత్యాధునిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి ప్రాసెస్ చేయబడ్డాయి. కానీ మళ్లీ, ఒక ఫీల్డ్‌పై బీమ్‌ను స్కాన్ చేయడానికి సమయ పరిమితి ప్రధాన సమస్య.
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ కోసం శాస్త్రవేత్త కూడా అదే సాంకేతికతను ఉపయోగించారు, కానీ పరికరాలు తక్కువ ఉష్ణాన్ని క్యాప్చర్ చేయలేనందున అవి పురోగతి సాధించలేకపోయాయి. వ్యక్తుల నుండి విద్యుదయస్కాంత వికిరణం ఉత్పత్తి చేయబడింది.
అధిక సున్నితత్వం మరియు విస్తృత బ్యాండ్‌విడ్త్ కలిగిన ఆధునిక రిసీవర్ మరియు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ పరికరాలను కొనుగోలు చేయడానికి వారికి పెద్ద పెట్టుబడి అవసరం.
WiFi ఇమేజింగ్ సిస్టమ్
సాంకేతికత Wi-Fi వినియోగంతో అప్‌గ్రేడ్ ప్రారంభమైంది. కానీ, యొక్కవాస్తవానికి, Wi-Fi సర్వవ్యాప్తి అని మనందరికీ తెలుసు, అంటే ఇది ప్రతి ప్రదేశంలో అందుబాటులో ఉంటుంది.
ఇంట్లో, ఆఫీసులో, రెస్టారెంట్‌లో, రైలు స్టేషన్‌లో లేదా స్టేడియంలో ఉన్నా, మీ Wi-Fi-ప్రారంభించబడిన పరికరాలు వైర్‌లెస్ సిగ్నల్‌లను అందుకుంటాయి . శాస్త్రవేత్తలు Wi-Fiని ఉపయోగించుకోవడానికి మరియు మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్‌ను అప్‌గ్రేడ్ చేయడానికి కారణం ఇదే.
విజ్ఞానవేత్తలు కూడా వాల్ ఇమేజింగ్ ద్వారా మానవులను గుర్తించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి Wi-Fiని ఉపయోగించారు. రేడియో తరంగాలు కర్టెన్లు, గుడ్డ మరియు గోడల ద్వారా సులభంగా చొచ్చుకుపోతాయి కాబట్టి, సంక్లిష్ట వస్తువులను చిత్రించడానికి Wi-Fi ఒక శక్తివంతమైన సాధనం.
వై-ఫై రేడియేషన్‌లలో సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ కూడా ఎక్కువ ఉత్పాదకతను కలిగి ఉంటుంది ఎందుకంటే వాటి ఆప్టికల్ మరియు ఇన్‌ఫ్రారెడ్ తరంగదైర్ఘ్యాలు.
అందువల్ల, కొత్త సాంకేతికత Wi-Fi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించి సాంప్రదాయ మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రాదేశిక ఫ్రీక్వెన్సీ నమూనా మరియు డొమైన్‌లో చిత్రం యొక్క సమాచారాన్ని రిసీవర్ క్యాప్చర్ చేస్తున్నప్పుడు ఈ సిగ్నల్‌లను ప్రకాశించే స్వతంత్ర WiFi ట్రాన్స్‌మిటర్‌లు ప్రక్రియను ప్రారంభించడానికి బాధ్యత వహిస్తాయి.
కొత్త Wi-Fi ఇమేజింగ్ సిస్టమ్ థర్డ్-పార్టీ రేడియేషన్‌పై నిష్క్రియ రాడార్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది. నిష్క్రియ రాడార్ ఆ రేడియేషన్‌లను దీని కోసం ఉపయోగిస్తుంది:
- డిటెక్షన్
- ట్రాకింగ్
మైక్రోవేవ్ మరియు వైఫై ఇమేజింగ్ మధ్య మరొక వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, మునుపటిది ప్రాసెస్ చేయడానికి స్పేర్ యాంటెన్నా శ్రేణులను ఉపయోగిస్తుంది చిత్రాలు. దురదృష్టవశాత్తూ, ఇది చాలా తక్కువ థర్మల్‌గా ఉత్పత్తి చేయబడిన EM రేడియేషన్‌లను మాత్రమే కొలుస్తుంది.
మరోవైపు, అప్‌గ్రేడ్ చేయబడిన సాంకేతికత సాధారణ రిసీవర్‌లపై పనిచేసే Wi-Fi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగిస్తుంది25 MHz ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు 10 మైక్రోసెకన్ల ఇంటిగ్రేషన్ సమయం. కంప్యూటేషనల్ ఇమేజింగ్ కోసం WiFi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించి ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు ఇంటిగ్రేషన్ సమయం మెరుగుపరచబడ్డాయి.
కాబట్టి మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ సిస్టమ్ యొక్క అప్‌గ్రేడ్ వెర్షన్‌లోని ప్రతిపాదిత పద్ధతి తక్కువ-ధర పరికరాలపై పని చేస్తుంది మరియు మెరుగైన ఫలితాలను అందిస్తుంది. ఒక చిన్న శ్రేణిని ఉపయోగించడానికి విస్తృత బ్యాండ్‌విడ్త్ రిసీవర్‌లలో పెట్టుబడి పెట్టవలసిన అవసరం లేదు.
ఇప్పటికే ఉన్న రిసీవర్‌లు Wi-Fi సిగ్నల్‌లను దాదాపు ప్రతిచోటా అందుబాటులో ఉన్నందున వాటిని ఉపయోగించుకోవచ్చు. అలాగే, కేటాయించిన సమయంలో పరస్పర సంబంధం ఉన్న సిగ్నల్ భాగాలు మాత్రమే ఉంటాయి. అందువల్ల, ఈ సంకేతాలు సెన్సింగ్ మరియు కమ్యూనికేట్ ప్రయోజనాల కోసం కంప్యూటేషనల్ ఇమేజింగ్‌ను పెంచుతాయి.
Wi-Fi ఇమేజింగ్ ఎందుకు మెరుగైన విధానం?
వివిధ కారణాల వల్ల మునుపటి సాంకేతికతల కంటే Wi-Fi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించి ఇమేజింగ్ చేయడం ఉత్తమం. ఉదాహరణకు, Wi-Fi సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్‌ని ఉపయోగించి ఇమేజింగ్ చేయడం అనేది గోప్యతను కాపాడే కారకాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
అలాగే, మీరు హై-ఎండ్ రిసీవర్‌లను కొనుగోలు చేయడానికి వేల డాలర్లు వెచ్చించాల్సిన అవసరం లేదు. వైఫై పవర్ కొలతలు ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు వర్గీకరణను విశ్లేషించడానికి సరిపోతాయి.
ఇమేజింగ్ కోసం ప్రత్యేకమైన హార్డ్‌వేర్ అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, ప్రాజెక్ట్ ధరను గణనీయంగా పెంచే ఇతర యాడ్-ఆన్‌లు వాటికి అవసరం.
ఇది కూడ చూడు: WiFiతో జోక్యం చేసుకోకుండా బ్లూటూత్‌ను ఎలా ఆపాలిమాదిరి ప్రాదేశిక ఫ్రీక్వెన్సీ సమాచారాన్ని ఉపయోగించి, ఫలితాలు మానవ మరియు లోహ వస్తువుల స్థానికీకరణను చూపించాయి. ఇది క్రింది మధ్యస్థంతో Wi-Fi ఇమేజింగ్ విజయ రేటును నిరూపించిందిఖచ్చితత్వం:
- స్టాటిక్ హ్యూమన్ సబ్జెక్ట్‌ల కోసం 26 సెం.మీ
- స్టాటిక్ మెటాలిక్ ఆబ్జెక్ట్‌ల కోసం 15 సెం.మీ
Wi-Fi ఇమేజింగ్ పరిమితులు
ఎటువంటి సందేహం లేదు, Wi-Fi సిగ్నల్‌లను ఉపయోగించి మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్ అనేది మానవులను మరియు ఇతర వస్తువులను స్థానికీకరించడానికి శక్తివంతమైన సాంకేతికత. మీరు నిర్దిష్ట మానవులు మరియు వస్తువుల స్థానాన్ని సులభంగా గుర్తించవచ్చు. అయితే, Wi-Fi ఇమేజింగ్ అమలులో కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి.
వాటిని చర్చిద్దాం.
ఆబ్జెక్ట్ సైజు
ప్రతిపాదిత Wi-Fi ఇమేజింగ్ టెక్నాలజీ ఆధారపడి ఉంటుంది వస్తువు యొక్క పరిమాణం. ఇమేజింగ్ సిస్టమ్ పెద్ద పరిమాణంలోని వస్తువులను స్థానికీకరిస్తుంది. ఉదాహరణకు:
- కంచం
- టేబుల్‌లు
- పెద్ద కిటికీలు
నిస్సందేహంగా, పెద్ద-పరిమాణ వస్తువులను గుర్తించడం మరియు స్థానికీకరించడం సులభం ఎందుకంటే వాటి స్పష్టమైన-విశ్లేషణ కొలతలు. 2D లేదా 3D సాంకేతికతను ఉపయోగించినా, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ అల్గారిథమ్‌లు ఎక్కువ సమయం వెచ్చించకుండా పెద్ద-పరిమాణ వస్తువులను సులభంగా గుర్తిస్తాయి.
మీరు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం సిస్టమ్‌ను సిద్ధం చేసినప్పుడు, మీరు ముందుగా ఆబ్జెక్ట్‌లను నమూనాలుగా నేర్చుకోనివ్వాలి. ఈ ప్రక్రియను మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటారు, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క అత్యంత సాధారణ డొమైన్‌లలో ఒకటి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఏ రకమైన ఇమేజింగ్‌కైనా ప్రాథమిక దశ. ఇమేజింగ్‌కు ముందు మీ సిస్టమ్‌ను ఫీడ్ చేయకుండా సాంకేతికతను రూపొందించడానికి, మీరు మానవుల వలె వస్తువును విశ్లేషించే శక్తివంతమైన AI పరికరాలను కొనుగోలు చేయాలి. కానీ మెషిన్ లెర్నింగ్ సులభం కనుక సౌలభ్యం కోసం ఎక్కువ డబ్బు ఖర్చు చేయడం తెలివైన పని కాదుఅమలు చేయండి.
కాబట్టి, మీరు తప్పనిసరిగా మీ సిస్టమ్‌కు వస్తువుల నమూనాలను అందించాలి, తద్వారా ప్రసారం చేయబడిన WiFi సిగ్నల్‌లను సంగ్రహించడం సంప్రదాయ రాడార్ గుర్తింపు మరియు మైక్రోవేవ్ ఇమేజింగ్‌లో ఉపయోగించే రిసీవర్‌ల కంటే మెరుగైన ఫలితాలను అందిస్తుంది.
మెటీరియల్
డిటెక్షన్ మరియు స్థానికీకరణ కోసం Wi-Fi ఇమేజింగ్‌ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు వస్తువు యొక్క మెటీరియల్ కూడా ముఖ్యమైనది. ఉదాహరణకు, వస్తువు ప్రతిబింబించే ఉపరితలాలను కలిగి ఉన్నట్లయితే ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ మంచి ఫలితాలను అందిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, లోహ ఉపరితలాలు ఎల్లప్పుడూ ఆప్టికల్ లేదా ఇన్‌ఫ్రారెడ్ పౌనఃపున్యాల కోసం కూడా మెరుగైన వస్తువులుగా నిరూపించబడ్డాయి.
అదే సూత్రం కూడా ఇక్కడ అనుసరిస్తుంది: ప్రతిబింబ ఉపరితలం కలిగిన పెద్ద-పరిమాణ వస్తువు చిన్న లోహ వస్తువుల కంటే సులభంగా చిత్రించబడుతుంది. ఎందుకు?
మెరిసే వస్తువు మంచి WiFi సిగ్నల్‌లను ప్రతిబింబిస్తున్నప్పటికీ, దాని చిన్న పరిమాణం క్రాస్ సెక్షనల్ ప్రాంతాన్ని ఇన్‌కమింగ్ రేడియేషన్ కోసం రద్దీగా చేస్తుంది. ఫలితంగా, ప్రసారం చేయబడిన బహుళ WiFi సిగ్నల్‌లు ఆ వస్తువును సరిగ్గా ఊహించలేవు.
ఆబ్జెక్ట్ పరిమాణంలో మరొక సమస్య ఏమిటంటే, పరిమాణం WiFi సిగ్నల్‌ల తరంగదైర్ఘ్యానికి అనులోమానుపాతంలో ఉన్నప్పుడు, రెండు ఎంటిటీల మధ్య పరస్పర చర్య తగ్గుతుంది.
డైమెన్షన్-టు-ఫ్రీక్వెన్సీ పరిమితిని ఎలా పరిష్కరించాలి?
Wi-Fi ఇమేజింగ్ సిస్టమ్‌కు ఆబ్జెక్ట్ పరిమాణం మరియు WiFi సిగ్నల్‌ల తరంగదైర్ఘ్యం మధ్య గణనీయమైన వ్యత్యాసం అవసరం. వస్తువు పరిమాణం పెద్దగా ఉంటే, WiFi సిగ్నల్‌ల తరంగదైర్ఘ్యం తక్కువగా ఉండాలి మరియు దానికి విరుద్ధంగా ఉండాలి.
మీరు తప్పక ప్రసారం చేయాలిఅధిక ఫ్రీక్వెన్సీ, అంటే 5 GHz, WiFi సిగ్నల్స్ యొక్క తరంగదైర్ఘ్యాన్ని తగ్గించడానికి. అయినప్పటికీ, నిష్క్రియ ఇంటర్‌ఫెరోమెట్రిక్ ఇమేజింగ్ సిస్టమ్‌లలోని తక్కువ-ఫ్రీక్వెన్సీ WiFi సిగ్నల్‌లు చిన్న వస్తువులతో పనిచేస్తాయని ఇప్పటికీ ఖచ్చితమైన ఫలితం లేదు.
ఇది చిన్న క్రాస్-సెక్షనల్ ప్రాంతం కారణంగా ఉంది, ఇది పరస్పర సంబంధం ఉన్న సిగ్నల్ భాగాలను అనుమతించదు గోడ ఇమేజింగ్ చెక్కుచెదరకుండా ఉంటాయి.
బహుళ ప్రయోగాల సమయంలో నమూనా చేయబడిన కొన్ని చిన్న వస్తువులు:
- కాయిన్
- కీలు
- భద్రత పిన్
వివిధ పరికరాలను ఉపయోగించడంతో పాటు, చిన్న ప్రాదేశిక-రిజల్యూషన్ వస్తువులను గుర్తించడం కోసం ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిని మార్చడం పరిశీలనలో ఉంది.
ఇమేజ్ రిజల్యూషన్
ఇమేజింగ్ రిజల్యూషన్ చాలా అవసరం. ప్రతిపాదిత సాంకేతికత యొక్క లక్షణం. అంతేకాకుండా, ఇది క్రింది రెండు కారకాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:
- Wi-Fi సిగ్నల్ తరంగదైర్ఘ్యం
- యాంటెన్నా అర్రే పొడవు
మీరు ఉంచడం ద్వారా ఇమేజింగ్ రిజల్యూషన్‌ని పెంచవచ్చు సిగ్నల్ తరంగదైర్ఘ్యం స్థిరాంకం మరియు యాంటెన్నా శ్రేణి పొడవును పెంచుతుంది.
ప్రయోగం సమయంలో, శాస్త్రవేత్తలు తరంగదైర్ఘ్యాన్ని తగ్గించే ఫ్రీక్వెన్సీని 5 GHzకి పెంచడం ద్వారా ఇమేజ్ రిజల్యూషన్‌ను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నించారు. అప్పుడు వారు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ తరంగదైర్ఘ్యం మరియు యాంటెన్నా అర్రే పొడవును మార్చలేదు.
ఫలితంగా, శాస్త్రవేత్తలు ఇమేజింగ్ రిజల్యూషన్‌లో ఎటువంటి మెరుగుదలని గమనించలేదు. మరొక ముఖ్యమైన అన్వేషణ ఏమిటంటే, ఇమేజింగ్ ప్రక్రియలో యాంటెన్నాల సంఖ్య పట్టింపు లేదు.
ఒకవేళమీరు యాంటెన్నాను సరైన స్థానంలో ఉంచండి, మీరు కేవలం ఒక జత యాంటెన్నాలతో ఉత్పాదక ఫలితాలను పొందవచ్చు. ఎందుకు?
ఇది కూడ చూడు: FiOS రూటర్‌ని రీసెట్ చేయడం ఎలాయాంటెన్నా శ్రేణులు పరిశీలనలో ఉన్న వస్తువు నుండి రేడియేషన్‌లను సంగ్రహిస్తాయి. బహుళ యాంటెన్నా స్థానాలను ఉపయోగించడం నిస్సందేహంగా వాంఛనీయ ఇమేజింగ్ రిజల్యూషన్ యొక్క సంభావ్యతను పెంచుతుంది, అయితే ఇది ఖర్చు-సమర్థవంతమైన సాంకేతికతకు సంబంధించినది.
అంతేకాకుండా, Wi-Fi ఇమేజింగ్ టెక్నాలజీ కోసం కంపెనీలు దాని పరిధిని పెంచడానికి తక్కువ-ధర యాంటెన్నాలను కూడా తయారు చేస్తున్నాయి. మరియు సామర్థ్యం.
కాబట్టి, మీరు యాంటెన్నా శ్రేణి పొడవును స్థిరంగా ఉంచినట్లయితే మీరు కేవలం WiFi పవర్ కొలతలతో వస్తువును ఊహించవచ్చు. ఇన్‌కమింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధిని మార్చడం వల్ల ఇమేజింగ్ రిజల్యూషన్‌పై కూడా ప్రభావం పడవచ్చు.
ఆబ్జెక్ట్ ఓరియంటేషన్
ఆబ్జెక్ట్ ఓరియంటేషన్ అనేది ప్రతిపాదిత సాంకేతికతలో మరో అడ్డంకి. WiFi ఇమేజింగ్ సిస్టమ్‌కు ఆబ్జెక్ట్ ప్రసారం చేయబడిన రేడియేషన్ నమూనాలో ఉండాలి. EM తరంగాలు ఒక క్షేత్రాన్ని సృష్టిస్తాయని మరియు ఒక లయలో ప్రయాణిస్తాయని మీకు ఇప్పటికే తెలుసు. కింది తరంగాలకు ఆ ఫీల్డ్ ట్రెండ్‌గా మారుతుంది.
మీరు ఒక వస్తువును ఆ ఫీల్డ్‌లో దాని విన్యాసాన్ని మళ్లించే స్థితిలో ఉంచినట్లయితే, మీరు నిజమైన ఫలితాలను పొందలేరు. కాబట్టి, ప్రసారం చేయబడిన రేడియేషన్ నమూనాలో వస్తువు యొక్క విన్యాసాన్ని ఉంచడం చాలా ముఖ్యం.
అంతేకాకుండా, మీరు ఈ సమస్యను క్రింది మార్గాల్లో పరిష్కరించవచ్చు:
- యాంటెన్నాల స్థానాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేసిన మార్గంలో సెట్ చేయండి .
- మెరుగైన రేడియేషన్ నమూనాలను కలిగి ఉన్న యాంటెన్నాలను ఎంచుకోండి.
ఇది
