人工智能物聯網 (AIoT) 結合了人工智能和物聯網技術的優勢，近年來廣受歡迎。與典型的物聯網設置(其中設備收集并傳輸數據以在其他位置進行處理)不同，AIoT 設備在本地實時獲取數據，從而能夠做出更加明智的決策。因此，AIoT技術已在智能制造、智能家居安全和醫療監控領域得到廣泛應用。
在智能家居AIoT技術中，準確的人體活動識別至關重要。它可以幫助智能設備識別各種任務，例如烹飪和鍛煉。基于這些信息，AIoT系統可以自動調整燈光或切換音樂，從而在確保能源效率的同時改善用戶體驗。在這種情況下，基于 WiFi 的運動識別非常有前景：WiFi 設備無處不在，確保隱私，并且往往具有成本效益。
隨著物聯網(IoT)技術的迅速發展，智能家居系統已經逐漸成為日常生活的重要組成部分。這些系統通過無線設備互聯，實現了家居環境的自動化控制，極大地提升了居住體驗。然而，伴隨物聯網技術的普及，智能家居的安全性與隱私問題也愈加受到關注。傳統的安全監控手段，如攝像頭和運動傳感器，存在隱私泄露、誤報率高和響應速度慢等問題。為了提升智能家居系統的安全性和智能化水平，人工智能物聯網(AIoT)作為AI和IoT的融合技術，正日益成為智能家居安全的關鍵技術。
近期，在一篇新穎的研究文章中，由韓國仁川國立大學信息技術學院的 Gwanggil Jeon 教授領導的研究團隊提出了一種稱為多頻譜圖融合網絡 (MSF-Net) 的新AIoT框架，用于基于WiFi的人類活動識別。 研究表明，MSF-Net通過優化WiFi信號處理技術，顯著提升了活動識別的精度和魯棒性，為智能家居系統的安全性、便捷性和能源效率提供了新的技術支持。
Jeon教授解釋了他們研究背后的動機。“作為典型的 AIoT 應用，基于 WiFi 的人體活動識別在智能家居中越來越受歡迎。然而，由于環境干擾，基于 WiFi 的識別通常性能不穩定。我們的目標是克服這個問題。”目前，這項研究結果發表在 IEEE Internet of Things Journal 上。
接下，我們來探討Jeon教授團隊提出的多頻譜圖融合網絡(MSF-Net)框架，探討了AIoT技術在智能家居安全領域中的創新應用，特別是在活動識別和隱私保護方面的優勢。
AIoT在智能家居安全中的作用
AIoT的核心目標是使智能設備具備實時感知和智能決策的能力。與傳統的設備不同，AIoT設備不僅能夠收集數據，還能通過內置的智能算法進行數據分析，做出即時決策。AIoT的應用可以顯著提高智能家居的安全性，具體體現在以下幾個方面：
人類活動識別
在人類活動識別(HAR)中，AIoT系統能夠識別并分析居住者的日常行為，提升智能家居的響應能力。例如，當系統檢測到不尋常的行為，如跌倒或陌生人進入，能夠自動觸發警報或采取其他安全措施。這種智能響應不僅提高了家居安全性，也改善了用戶的居住體驗。
提高安全性和降低誤報率
與傳統的基于運動傳感器的安全系統不同，AIoT系統通過結合圖像識別、聲音識別和活動識別等多模態數據，能夠更加精確地判斷是否存在安全威脅。這種精確識別有效減少了誤報，并提高了響應的速度和效率。
增強隱私保護
WiFi基礎的活動識別技術相比傳統攝像頭監控系統具有顯著的隱私優勢。WiFi信號通過分析信道狀態信息(CSI)，能夠在不侵犯用戶隱私的情況下，識別出居住者的活動。這種方法無需用戶佩戴額外設備或在私人區域安裝攝像頭，從而減少了隱私泄露的風險。
基于WiFi的活動識別技術
WiFi基礎的人類活動識別技術作為AIoT應用的重要組成部分，通過分析WiFi信號來推測家庭成員的行為。與傳統的傳感器和攝像頭技術相比，WiFi信號不僅能更好地保護隱私，還具備較低的成本和較高的適用性。大多數家庭已經配備了WiFi路由器，因此，可以無縫地將WiFi信號集成進現有的智能家居系統進行活動監測。
該技術的核心在于信道狀態信息（CSI），即WiFi信號傳播過程中，由人體運動及環境變化引起的信號波動。通過對CSI數據的分析，AIoT系統能夠識別出各種活動，如走動、坐下、做飯甚至跌倒等。這一過程不需要額外的硬件設備，提升了使用的便捷性與隱私保護。
然而，WiFi信號受環境因素(如墻壁、家具等障礙物)和其他設備的干擾，這些因素可能影響活動識別的準確性。因此，開發一種魯棒的系統以克服這些干擾，提供穩定、準確的識別結果，成為當前技術研究的重點。
MSF-Net框架的創新與優勢
為了克服WiFi基礎活動識別中的挑戰，Jeon教授及其團隊提出了多頻譜圖融合網絡(MSF-Net)框架，旨在提高WiFi基礎活動識別的精度和魯棒性。MSF-Net結合了先進的信號處理技術和深度學習模型，尤其是通過融合短時傅里葉變換(STFT)和離散小波變換(DWT)等多種信號處理方法，以增強對環境干擾的適應性。
MSF-Net的組成
MSF-Net框架由以下三個主要組成部分構成：
雙流結構（短時傅里葉變換和離散小波變換）
雙流結構將短時傅里葉變換(STFT)和離散小波變換(DWT)結合使用，分別提取頻域和時域的特征。STFT擅長捕捉頻域信息，DWT則可以處理不同時間尺度上的特征。通過這種方式，MSF-Net能夠同時識別高層次的活動模式和細微的運動變化。
Transformer架構
Transformer 作為深度學習模型，在自然語言處理等領域取得了顯著成功，并被成功應用于活動識別中。MSF-Net中的 Transformer 通過自注意力機制高效地提取高層次特征，從而提高了識別的精度和效率。
基于注意力的融合分支
融合分支通過注意力機制，將不同流(頻域和時域)提取的特征進行融合，增強了最終識別的效果。系統可以集中關注最具代表性的特征，從而提升活動識別的準確性。
MSF-Net的性能評估
為驗證MSF-Net的性能，研究團隊在多個公開數據集(如SignFi、Widar3.0、UT-HAR和NTU-HAR)上進行了測試。實驗結果表明，MSF-Net在這些數據集上的表現十分出色，Cohen's Kappa得分分別為91.82%、69.76%、85.91%和75.66%。這些得分表明，MSF-Net在WiFi基礎的粗粒度和細粒度活動識別中，尤其在復雜環境干擾下，依然保持較高的準確度。
MSF-Net在智能家居安全中的應用
MSF-Net框架和WiFi基礎的活動識別技術在智能家居安全領域的應用前景非常廣泛，主要表現在以下幾個方面：
增強入侵檢測
通過實時監測不尋常的活動，WiFi基礎的活動識別系統能夠及時發現潛在的入侵行為。例如，系統可以檢測到家中有陌生人進入并觸發警報，提前通知住戶或安全人員。
跌倒檢測與緊急響應
WiFi基礎的活動識別技術尤其適用于老年人護理。當系統監測到老年人發生跌倒等緊急情況時，能夠第一時間觸發警報并通知護理人員或緊急服務，提高老年人的居家安全。
非侵入式監測與隱私保護
WiFi基礎活動識別系統不依賴傳統攝像頭，避免了對用戶隱私的侵害。通過現有的WiFi網絡進行活動監測，不僅確保了安全性，還能有效保護用戶隱私。
能源效率與自動化
AIoT系統能夠根據居住者的活動自動調節家居環境，例如在家中無人時自動關閉燈光、調節空調等，從而提升安全性并節約能源。
總結
AIoT技術正在深刻改變智能家居安全系統的設計與應用。通過將人工智能與物聯網技術結合，智能家居不僅變得更加智能化和自動化，還顯著提高了安全性。 Jeon教授團隊提出的MSF-Net框架，通過多頻譜融合技術在WiFi基礎的活動識別領域取得了顯著進展，為智能家居安全提供了新的技術支持。隨著技術的不斷發展，未來的AIoT系統有望為我們的生活帶來更多便捷、安全和智能的解決方案。
