वाई-फाई सेंसिंग कैसे उपस्थिति का पता लगाना आसान बनाता है

वाई-फाई सेंसिंग की उभरती हुई तकनीक कई तरह के एम्बेडेड और एज सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण लाभ का वादा करती है। स्मार्ट होम, मनोरंजन, सुरक्षा और सुरक्षा प्रणाली सभी इस क्षमता से लाभान्वित हो सकते हैं।

चित्र 1 वाई-फाई सेंसिंग किसी भी वाई-फाई-सक्षम डिवाइस पर बिजली की खपत और प्रोसेसिंग प्रदर्शन के सही संतुलन के साथ की जा सकती है। स्रोत: सिनैप्टिक्स

यह कैसे काम करता है

वाई-फाई सेंसिंग की खूबसूरती यह है कि यह पहले से मौजूद चीजों का इस्तेमाल करता है: आरएफ सिग्नल जो वाई-फाई डिवाइस संचार के लिए इस्तेमाल करते हैं। सिद्धांत रूप में, एक वाई-फाई प्राप्त करने वाला उपकरण उन आरएफ सिग्नल में परिवर्तनों का पता लगा सकता है क्योंकि यह उन्हें प्राप्त करता है और परिवर्तनों से रिसीवर के आस-पास के क्षेत्र में किसी व्यक्ति की उपस्थिति, गति और स्थान का अनुमान लगा सकता है।

ऐसा करने के शुरुआती प्रयासों में वाई-फाई इंटरफ़ेस के RSSI का इस्तेमाल किया गया था, जो इंटरफ़ेस द्वारा समय-समय पर उत्पादित एक संख्या है जो औसत प्राप्त सिग्नल शक्ति को इंगित करती है। जिस तरह से एक निष्क्रिय इन्फ्रारेड मोशन डिटेक्टर IR तीव्रता में बदलाव को अपने सेंसर के पास गति के रूप में व्याख्या करता है, उसी तरह ये वाई-फाई सेंसर RSSI मान में बदलाव को रिसीवर के पास किसी वस्तु की उपस्थिति या गति के रूप में व्याख्या करते हैं।

चित्र 2 वाई-फाई सिस्टम-ऑन-चिप्स (SoCs) चैनल में सूक्ष्म परिवर्तनों के लिए CSI का विश्लेषण कर सकते हैं जिसके माध्यम से सिग्नल उपस्थिति, गति और इशारों का पता लगाने के लिए प्रसारित हो रहा है। स्रोत: सिनैप्टिक्स

उपस्थिति डेटा कैप्चर करना

किसी भी अनुरूप वाई-फाई इंटरफ़ेस को सीएसआई डेटा स्ट्रीम का उत्पादन करना चाहिए। वह हिस्सा आसान है। हालाँकि, डेटा को प्रोसेस करना और उससे निष्कर्ष निकालना सेंसर सिस्टम का काम है। वीडियो इमेज प्रोसेसिंग के लिए विकसित किए गए सम्मेलनों का पालन करते हुए, इस प्रक्रिया को आम तौर पर तीन चरणों में विभाजित किया जाता है: डेटा तैयारी, फीचर निष्कर्षण और वर्गीकरण।

विश्लेषण और अनुमान

पाइपलाइन में अगला चरण सुविधाओं को निकालने के लिए साफ किए गए डेटा स्ट्रीम का विश्लेषण करेगा। यह प्रक्रिया विज़न प्रोसेसिंग में सुविधा निष्कर्षण के समान है - एक हद तक।

निष्कर्षण एल्गोरिदम केवल पिक्सल में हेरफेर नहीं करेगा, बल्कि जटिल सांख्यिकीय विश्लेषण करेगा। निष्कर्षण चरण का आउटपुट सीएसआई डेटा का एक सरलीकृत प्रतिनिधित्व होगा, जो केवल उन विसंगतियों को दिखाएगा जिन्हें एल्गोरिदम डेटा की महत्वपूर्ण विशेषताएं मानते हैं।

पाइपलाइन का अंतिम चरण वर्गीकरण है।

निर्णय की प्रकृति वर्गीकरण एल्गोरिथ्म निर्धारित करेगी। इसलिए, डेवलपर्स को परीक्षण मामलों से वास्तविक CSI डेटा एकत्र करना चाहिए और फिर सांख्यिकीय मॉडल या संदर्भ टेम्पलेट्स का निर्माण करना चाहिए, जिन्हें अक्सर फ़िंगरप्रिंट कहा जाता है। क्लासिफायर तब इन मॉडलों या टेम्प्लेट का उपयोग एक्सट्रैक्टर और ज्ञात स्थितियों से सबसे अच्छा मिलान करने के लिए कर सकता है।

दूसरा तरीका है मशीन लर्निंग। डेवलपर्स निकाले गए फीचर्स और उन फीचर्स के सही वर्गीकरण को सपोर्ट वेक्टर मशीन या डीप-लर्निंग नेटवर्क में फीड कर सकते हैं, जिससे मॉडल को फीचर्स के अमूर्त पैटर्न को सही तरीके से वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

वाई-फाई सेंसिंग कार्यान्वयन

डेटा तैयार करने के चरण के लिए, सरल फ़िल्टरिंग एक छोटे CPU कोर की सीमा के भीतर हो सकती है। आखिरकार, एक छोटा मैट्रिक्स तभी आता है जब एक सबकैरियर सक्रिय होता है। लेकिन अधिक परिष्कृत, सांख्यिकीय एल्गोरिदम कम-शक्ति वाले DSP कोर की मांग करेंगे। फीचर निष्कर्षण के लिए सांख्यिकीय तकनीकों को भी DSP की शक्ति और दक्षता की आवश्यकता होगी।

वाई-फाई एसओसी में एक सीपीयू, एक डीएसपी और एक अनुमान त्वरक शामिल हो सकता है।

एक सफल वाई-फाई सेंसिंग डिवाइस को बाजार में लाने के लिए सही लो-पावर आईपी, डिजाइन अनुभव और एल्गोरिदम के गहन ज्ञान वाले SoC डेवलपर के साथ घनिष्ठ साझेदारी की आवश्यकता होगी - वर्तमान और उभरते हुए। विकास भागीदार चुनना उन कई निर्णयों में से एक सबसे महत्वपूर्ण हो सकता है जो डेवलपर्स को लेने चाहिए।