AI深入日常生活,僅憑Wi-Fi信號就能預(yù)測出行方式
歷史告訴我們,你可以從人們身上的電子設(shè)備中了解到很多關(guān)于他們的東西,包括他們的運(yùn)動(dòng)方式。加拿大多倫多瑞爾森大學(xué)的研究人員在預(yù)印服務(wù)器Arxiv.org(“用于Wi-Fi信號模式檢測的半監(jiān)督深度殘留網(wǎng)絡(luò)”)上發(fā)表的一篇論文中,描述了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即一個(gè)以生物神經(jīng)元為模型的數(shù)學(xué)函數(shù)層),可以從Wi-Fi數(shù)據(jù)中獲得有關(guān)智能手機(jī)用戶的信息,特別是他們的交通方式,是選擇步行、騎自行車還是選擇在幾個(gè)街區(qū)內(nèi)駕駛機(jī)動(dòng)車。
研究人員指出,Wi-Fi與常用的模態(tài)分類方案相比具有更多優(yōu)勢。首先,它無處不在,即使在城市高樓這樣具有“挑戰(zhàn)性”的環(huán)境中,它也能在室內(nèi)可靠地工作。該論文的作者解釋道:“由于其普適性,Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)有可能在多式聯(lián)運(yùn)中收集大規(guī)模、低成本和非聚合的數(shù)據(jù)。在這項(xiàng)研究中,我們開發(fā)了一個(gè)雛形,能夠利用從智能手機(jī)獲得的Wi-Fi通信來檢測交通模式!
該團(tuán)隊(duì)選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是一個(gè)深度殘留網(wǎng)絡(luò),這是一種最初用于圖像識別的人工智能,它包含快捷方式或跳過連接,以跳過網(wǎng)絡(luò)中的某些功能層。(它的靈感來自大腦皮層中的椎體細(xì)胞。)在這種情況下,算法是半監(jiān)督的,這意味著它依賴于標(biāo)記的數(shù)據(jù)來分析出確定的交通模式。
為了編制數(shù)據(jù)集,研究人員使用了一個(gè)名為UrbanFlux系統(tǒng),該系統(tǒng)由半徑為50米的Wi-Fi探測器組成,部署在多倫多市中心的擁擠地段。(他們表示,之所以選擇這些地點(diǎn),是因?yàn)檫@里有自行車道、人行道、雙車道和單車道街道,以及有軌電車。)在2017年6月和2018年8月的某幾天內(nèi),他們分別記錄了四名志愿者的MAC地址、信號強(qiáng)度以及個(gè)人智能手機(jī)的連接次數(shù),這些志愿者按要求以不同的方式繞著指定的路線運(yùn)動(dòng)了10圈,分別為走路、騎車和開車。最終,他們完成了2838次旅行。
在測試人工智能系統(tǒng)的部分?jǐn)?shù)據(jù)后,研究人員設(shè)法從中提取了15個(gè)特性(基于時(shí)間和速度、信號強(qiáng)度和連接數(shù)),然后在一個(gè)單獨(dú)的測試集上對其進(jìn)行了驗(yàn)證。他們表示,該系統(tǒng)成功預(yù)測所有三種運(yùn)輸方式的準(zhǔn)確率超過80%——步行81.8%,騎自行車82.5%,開車86.0%。他們認(rèn)為,開車具有最準(zhǔn)確的回憶和精確度,而騎自行車最低——這可能是因?yàn)轵T自行車和開車有許多共同的特征,而這些特征正是人工智能系統(tǒng)很可能識別的。
該論文的作者寫道:“該方法可以被城市決策者、運(yùn)營商和規(guī)劃者用來更好地了解用戶的出行習(xí)慣及其出行趨勢。交通模式檢測在城市無所不在的傳感器中也很有用,因?yàn)樗梢远床炷茉聪,污染跟蹤和預(yù)測以及燃燒卡路里估算!
研究人員將預(yù)測模型擴(kuò)展到不同的交通方式,如地鐵、有軌電車和公共汽車,并整合來自交通時(shí)刻表的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),這些都是他們未來的工作。

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