人体姿态估计的新突破：WiFi 作为传感器的潜力

在过去几年中，随着自动驾驶和虚拟现实（VR）等领域的快速发展，2D 和 3D 传感器（包括RGB传感器、激光雷达（LiDARs）及雷达）在人体姿态估计方面取得了显著进展。尽管如此，这些技术在实际应用中仍面临成本高昂、能耗大以及隐私保护等问题。

成本与能源效率挑战：LiDAR 和雷达传感器价格昂贵，普通家庭和小型企业难以承受。RGB 相机在室内环境下的性能受限于照明条件和遮挡问题，且隐私保护成为了限制其广泛应用的关键因素。

WiFi 作为人体感知新途径：近期，美国卡内基梅隆大学（CMU）的研究团队提出了一种创新方法——利用WiFi信号进行人体姿态估计。这种方法不仅克服了传统传感器在成本和隐私保护方面的局限，还展现了在室内监控场景中的潜在优势。

WiFi 信号的独特价值：WiFi信号在室内环境下表现稳定，不受光照和遮挡的影响，因此非常适合用于监控和人体感知。相比其他传感器，WiFi设备价格更为亲民，许多家庭已普遍安装WiFi路由器，这使得大规模部署成为可能。

技术原理与架构：研究团队借鉴了计算机视觉中的深度学习架构，设计了一种基于WiFi的神经网络，能够从WiFi信号中提取人体表面的UV坐标，实现密集人体姿态的估计。这一架构通过清理原始的信道状态信息（CSI）数据，将信号转换为二维特征图，并最终通过DensePose-RCNN架构预测人体UV映射，即使在多人混杂的场景中也能有效工作。

方法论与实验结果：研究人员开发了Modality Translation Network将一维的CSI信号转换为三维空间表示，并利用WiFi-DensePose RCNN网络进行人体姿态估计。通过迁移学习策略，他们成功地减少了模型训练的时间。实验结果显示，基于WiFi的方法在人体边界框检测上表现出色，平均精度（AP）达到了87.2%，但在细节估计上还有提升空间。

前景与影响：这项研究展示了WiFi作为人体感知传感器的潜力，特别是对于监控和辅助老年人健康监测等场景。它不仅降低了成本，提高了隐私保护，还可能为智能家居、健康监护等领域带来革新。随着技术的进一步优化，WiFi姿态估计有望在更多日常应用中发挥重要作用。