Un equipo de investigación de la Universidad de California en Santa Bárbara ha desarrollado un nuevo método que puede simular imágenes de objetos estáticos detrás de paredes utilizando WiFi.
La palabra CREER está colocada detrás de la pared (arriba) y la foto está tomada con WiFi (abajo). Foto: Universidad de California en Santa Bárbara
La detección de objetos en movimiento mediante señales WiFi ha mostrado resultados prometedores. Sin embargo, el desafío está en aplicar la misma tecnología a objetos estáticos porque carecen de movimiento. Para superar este desafío, el equipo utilizó el alfabeto inglés como objeto estático. Su método, llamado Wiffract, utiliza las ondas de radio de un transmisor WiFi para realizar el experimento.
Wiffract se basa en la teoría de difracción geométrica (GTD) de Joseph Keller y explota la firma que dejan las franjas en la rejilla receptora. Cuando la ola alcanza el borde, aparece una cresta de ola, llamada cono de Keller, según GTD. Esa interacción se aplica no sólo a los bordes afilados y visibles, sino a todas las superficies. Los investigadores instalaron una rejilla receptora cerca del borde. Los rayos reflejados dejan diferentes señales en la rejilla receptora, lo que permite al equipo determinar la imagen del objeto que estaban rastreando.
"Luego desarrollamos un modelo matemático que utiliza la señal del cono para inferir el contorno del borde", dijo Yasamin Mostofi, profesor de la Universidad de California en Santa Bárbara. Esto permite mostrar instantáneas WiFi de letras en inglés a través de la pared.
En el experimento, el equipo colocó las letras de la palabra "BELIEVE" detrás de una pared para leerlas usando WiFi. El resultado final muestra una imagen clara del texto. "Wiffract no sólo identifica fácilmente los caracteres, sino que también capta muy bien los detalles de las letras. Por primera vez, Wiffract permite leer a través de las paredes mediante WiFi", concluyó el equipo.
Mostofi y sus colegas realizaron 30 experimentos fotografiando letras mayúsculas en inglés. Una vez capturadas las imágenes, los investigadores pueden mejorarlas con herramientas de mejora. Las diferentes aplicaciones de Wiffract incluyen análisis de multitudes, reconocimiento de personas, salud y espacios inteligentes.
An Khang (según Interesting Engineering )
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