Dataset WiMANS: Monitorare l'attività umana con il WiFi

La tecnologia WiFi non serve solo per connettersi a internet; può anche aiutarci a capire cosa stanno facendo le persone senza bisogno di telecamere o dispositivi indossabili. Questo metodo è utile in ambienti come le case intelligenti o la sanità dove la privacy è importante. Però, la maggior parte degli studi finora si è concentrata sul monitoraggio di una persona alla volta. Questo limita la sua utilità, perché molte situazioni coinvolgono più persone.

Per risolvere questo problema, è stato creato un nuovo dataset chiamato WiMANS. WiMANS permette ai ricercatori di studiare come più persone possono essere tracciate contemporaneamente usando i Segnali WiFi. Questo dataset include ore di dati che mostrano come diverse persone si muovono e interagiscono in varie Attività. Questo sforzo può portare a una migliore comprensione e miglioramenti nel monitoraggio dell'attività umana nella vita quotidiana.

#Cos'è WiMANS?

Il dataset WiMANS è il primo del suo genere che si concentra sul tracciamento di più utenti contemporaneamente usando i segnali WiFi. Include oltre 9.4 ore di dati raccolti da due bande WiFi diverse (2.4 GHz e 5 GHz), insieme a video che mostrano cosa stanno facendo gli utenti. Il dataset contiene informazioni su 11286 scene dove diverse attività avvengono simultaneamente tra gli utenti, aiutando i ricercatori a studiare e confrontare diversi modelli che interpretano questi dati.

#Perché è Importante?

Le potenziali applicazioni per tracciare l'attività umana usando segnali WiFi sono enormi. Nelle case intelligenti, si possono sviluppare sistemi per capire quando le persone sono a casa, cosa stanno facendo e come fornire assistenza in base alle loro necessità. Nella sanità, monitorare i pazienti senza telecamere o sensori può proteggere la loro privacy pur garantendo la sicurezza. Il dataset WiMANS punta a guidare questi progressi fornendo una fonte affidabile di dati per i ricercatori.

#Sfide Attuali nel Sensing Umano Basato su WiFi

Sebbene il WiFi possa essere uno strumento eccellente per rilevare l'attività umana, ci sono ancora alcune difficoltà. La maggior parte dei dataset esistenti si concentra solo su una persona alla volta, rendendo difficile applicare i risultati a situazioni reali che coinvolgono più utenti. Questa mancanza di dataset multi-Utente ha limitato lo sviluppo di modelli che possano tracciano efficacemente più persone contemporaneamente.

Inoltre, molti dataset attuali catturano solo segnali da una banda WiFi e mancano di video sincronizzati. Questo rende difficile esplorare nuovi compiti come capire le pose in modo più approfondito. Infine, ci sono pochi benchmark disponibili per i ricercatori per confrontare i loro modelli, rendendo difficile sapere quali metodi funzionino meglio.

#La Creazione di WiMANS

Per affrontare queste sfide, è stato sviluppato WiMANS. Questo dataset permette di tracciare più utenti contemporaneamente catturando le loro azioni sia attraverso segnali WiFi che video. Con 11286 campioni di dati WiFi a doppia banda e registrazioni video sincronizzate, i ricercatori possono analizzare come diverse persone si muovono e agiscono insieme.

Ogni campione include fino a cinque persone che svolgono la stessa o diverse attività, rendendolo completo. Annotazioni dettagliate includono anche informazioni come identità degli utenti, posizioni e le attività svolte.

#Come è Stato Raccolto WiMANS

I dati per WiMANS sono stati raccolti utilizzando computer standard dotati di schede WiFi speciali. Due computer sono stati impostati: uno per inviare segnali (il trasmettitore) e l'altro per raccogliere i dati (il ricevitore). Mentre venivano raccolti i dati WiFi, una telecamera registrava video delle attività che avvenivano nell'ambiente.

Durante ogni sessione di raccolta dati, gli utenti svolgevano compiti specifici mentre i dispositivi registravano i segnali WiFi. Questo è stato fatto in tre ambienti comuni: un'aula, una sala riunioni e una stanza vuota, che rappresentano situazioni tipiche quotidiane.

#Attività Incluse in WiMANS

Il dataset cattura una varietà di attività che le persone svolgono comunemente. Queste attività includono azioni come camminare, sedersi, sdraiarsi, saltare, salutare e raccogliere oggetti. Catturando diverse attività in vari contesti, il dataset consente ai ricercatori di studiare come i segnali WiFi variano con diversi movimenti umani.

#Diversità degli Utenti

Per la raccolta di WiMANS, sei volontari sono stati reclutati come utenti nel dataset, permettendo variazione nei dati. Queste attività degli utenti sono state registrate in gruppi, il che significa che diverse combinazioni di utenti hanno svolto varie attività contemporaneamente. Questo design aiuta a garantire che il dataset sia robusto e rifletta molti possibili scenari reali.

#Organizzazione e Accessibilità dei Dati

WiMANS consiste sia di dati grezzi che elaborati. I dati grezzi includono i segnali WiFi catturati durante gli esperimenti, mentre i dati elaborati includono l'ampiezza di questi segnali. Inoltre, i video registrati durante le sessioni di raccolta dati sono inclusi, fornendo un riferimento visivo per i ricercatori.

Questo dataset è destinato alla ricerca accademica e ci si aspetta che contribuisca a migliorare il rilevamento dell'attività multi-utente utilizzando la tecnologia WiFi. I ricercatori possono accedere ai dati, comprese le annotazioni che dettagliano identità degli utenti, posizioni e attività.

#Benchmarking con WiMANS

Per valutare l'efficacia di WiMANS, vari modelli sono stati testati utilizzando il dataset per valutare la loro capacità di riconoscere identità utente, posizioni e attività. Questo benchmarking fornisce importanti indicazioni su come funzionano i metodi attuali per il rilevamento dell'attività multi-utente basato su segnali WiFi.

I risultati mostrano segnali positivi, particolarmente nell'identificare utenti e le loro posizioni, anche se c'è ancora margine di miglioramento nel riconoscimento delle attività. I ricercatori possono usare queste scoperte per sviluppare ulteriormente e perfezionare modelli per migliorare il tracciamento accurato.

#Direzioni Future

Il lavoro con WiMANS pone le basi per ricerche future in diverse aree. Una direzione potenziale per studi futuri è lo sviluppo della stima della postura multi-utente, dove i ricercatori potrebbero usare i dati visivi per analizzare le pose degli utenti insieme ai segnali WiFi. Un altro interessante campo è esplorare come sfruttare entrambe le bande di frequenza WiFi insieme per migliorare l'accuratezza complessiva del rilevamento.

Inoltre, il sensing cross-domain è un'area con potenziale, dove gli studi potrebbero essere estesi per includere diversi ambienti o identità utente che non facevano parte del dataset originale. Questo potrebbe portare a modelli più generalizzati che si applicano in vari contesti e condizioni.

#Considerazioni Etiche

Quando si raccolgono dati che coinvolgono soggetti umani, le considerazioni etiche sono cruciali. Nel caso di WiMANS, i volontari hanno firmato moduli di consenso riconoscendo la loro partecipazione e l'uso previsto dei loro dati. Le loro identità sono state anonimizzate per proteggere la loro privacy, e le attività registrate erano azioni quotidiane comuni, minimizzando i rischi per i partecipanti.

Il dataset dovrebbe essere usato solo per scopi accademici e non per applicazioni commerciali o dannose. È importante garantire che i progressi realizzati con questi dati beneficino la società senza violare la privacy o i diritti individuali.

#Conclusione

WiMANS rappresenta un significativo avanzamento nel sensing umano basato su WiFi fornendo un dataset che consente lo studio di più attività utente contemporaneamente. Questa capacità può portare a miglioramenti in aree come le case intelligenti, la sanità e il monitoraggio della sicurezza. Anche se ci sono sfide e limitazioni, il potenziale di WiMANS per catalizzare nuove ricerche e applicazioni è sostanziale.

Incoraggiando i ricercatori a costruire su questo dataset e affrontare le complessità del sensing multi-utente, possiamo guardare a un futuro in cui l'attività umana è monitorata in modo discreto e rispettoso della privacy, facendo pieno uso delle capacità della tecnologia moderna.

#Riepilogo delle Caratteristiche Chiave di WiMANS

• Utenti Multipli: Il dataset consente il tracciamento di fino a cinque utenti che svolgono attività contemporaneamente.
• Dati a Doppia Banda: Cattura dati da entrambe le bande WiFi 2.4 GHz e 5 GHz.
• Video Sincronizzati: I video accompagnano i dati per fornire contesto visivo per le attività.
• Annotazioni Ricche: Informazioni dettagliate su identità degli utenti, posizioni e attività sono incluse per scopi di ricerca.
• Varietà di Attività: Nove diverse attività quotidiane sono rappresentate nel dataset.
• Raccolta Etica: È stato ottenuto il consenso dai partecipanti, garantendo pratiche di ricerca etiche.

WiMANS è pronto a far progredire il campo del sensing umano basato su WiFi ed è un passo verso la creazione di ambienti più intelligenti e reattivi che rispettano la privacy e la libertà degli utenti.