Les caméras vidéo continuent de se généraliser pour surveiller les activités humaines à des fins de surveillance, soins de santé, usage domestique et plus, mais il y a des limites de confidentialité et d'environnement dans leur fonctionnement. Ondes acoustiques, tels que les sons et autres formes de vibrations, sont un moyen alternatif qui peut contourner ces limitations.

Contrairement aux ondes électromagnétiques, tels que ceux utilisés dans les radars, les ondes acoustiques peuvent être utilisées non seulement pour trouver des objets mais aussi pour les identifier. Comme décrit dans un nouvel article paru dans le numéro du 28 mai de Lettres de physique appliquée , les chercheurs ont utilisé un réseau acoustique bidimensionnel et des réseaux de neurones convolutifs pour détecter et analyser les sons de l'activité humaine et identifier ces activités.

"Si la précision de l'identification est suffisamment élevée, un grand nombre d'applications pourraient être mises en œuvre, " a déclaré Xinhua Guo, professeur agrégé à l'Université de technologie de Wuhan. "Par exemple, un système d'alarme médicale pourrait être activé si une personne tombe à la maison et qu'elle est détectée. Ainsi, une aide immédiate pourrait être fournie et avec peu d'intimité divulguée en même temps."

En utilisant un réseau acoustique bidimensionnel avec 256 récepteurs et quatre émetteurs à ultrasons, les chercheurs ont pu recueillir des données liées à quatre activités humaines différentes :assis, debout, marcher et tomber. Ils ont utilisé un signal de 40 kilohertz pour contourner toute contamination potentielle du bruit ordinaire de la pièce et le distinguer des sons d'identification.

Leurs tests ont atteint une précision globale de 97,5% pour les données du domaine temporel et de 100% pour les données du domaine fréquentiel. Les scientifiques ont également testé des réseaux avec moins de récepteurs (huit et quatre) et ont constaté qu'ils produisaient des résultats avec une précision moindre de l'activité humaine.

Guo a déclaré que les systèmes acoustiques sont un meilleur dispositif de détection que les systèmes basés sur la vision en raison du manque d'acceptation généralisée des caméras en raison de problèmes de confidentialité. En outre, un faible éclairage ou de la fumée peuvent également gêner la reconnaissance de la vision, mais les ondes sonores ne sont pas affectées par ces situations environnementales particulières.

"Dans le futur, nous continuerons à étudier l'activité complexe et la situation de positionnement aléatoire, " dit Guo. " Comme nous le savons, les activités humaines sont compliquées, en prenant la chute comme exemple, et peut se présenter dans diverses postures. Nous espérons collecter davantage d'ensembles de données sur les chutes d'activité pour atteindre une plus grande précision."

Guo a déclaré qu'ils expérimenteraient différents nombres de capteurs et leur efficacité dans la détection et la détermination des activités humaines. Il a dit qu'il existe un nombre optimal pour le réseau qui rendrait cela viable pour un usage commercial et personnel dans les maisons et les bâtiments.