12 月 21 日消息，美國國家標準與技術研究院(NIST)的研究人員開發了一種方法，可以根據 WiFi 信號的微小變化來監測人的呼吸，命名為BreatheSmart深度學習算法。

NIST 表示 BreatheSmart 可與市場上已有的路由器和設備配合使用。它只需要一個路由器和連接的設備。

具體來說，研究人員更改了路由器上的固件，使其更頻繁地檢查“信道狀態信息(CSI)”。CSI 是指從設備(例如手機或筆記本電腦)發送到路由器的信號，由于環境中的偏差，例如信號受到表面或運動的影響會使信號出現變化，研究人員讓路由器每秒請求 CSI 信號的頻率提高到了10 次，以便更好地了解信號是如何被修改的。

IT之家了解到，該團隊用人體模型模擬了幾種呼吸情況，并用現有的路由器和接收設備監測 CSI 信號的變化。為了理解他們收集的數據，NIST 研究助理 Susanna Mosleh 開發了 BreatheSmart 算法。研究人員在論文中指出，BreatheSmart 在模擬呼吸條件下的正確識別率達99.54%。

Mosleh 和 Jason Coder 是 NIST 共享頻譜計量學研究的負責人，他們希望開發者能夠基于該項研究，推出可以使用現有硬件遠程監測呼吸的軟件。“我們收集數據的所有方式都是在接入點(在本例中為路由器)上的軟件上完成的，并通過手機上的 App 查看，這項工作試圖闡明人們如何開發和測試自己的算法。這是一個幫助他們獲取相關信息的框架。”

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