[majsterV2]

Jest algorytm aby za pomocą fal #wifi widzieć przez ściany, oraz taki aby widzieć położenie hotspotów na obrazie z kamery, które jest wyłapywane za pomocą anteny typu Yagi.
Fajnie byłoby zamontować to do moich googli #vr typu cardboard, aby za pomocą laptopa streamującego obraz po kablu USB mieć dodatkowy zmysł radiolokacji ( ͡° ͜ʖ ͡°)
W sumie mam sprzęt, więc powinno mi się udać coś takiego wykonać (mam dość mocnego laptopa z rozbitą matrycą ktory działa).
#transhumanizm #siecikomputerowe #mikrotik #hacking #linux #anarchotranshumanizm #elektronika #majstermajstruje #krotkofalarstwo

[majsterV2]

@brokenik @AdireQ: Przydatne jest coś takiego? ( ͡º ͜ʖ͡º)

[brokenik]

@majsterV2: Niestety ale to nie zadziała w realtime. Matryca punktów musi zostać dopiero wyliczona. Musiałbyś mieć bardzo złożoną antenę mikropaskową. Przy 2.4GHZ rozdzielczość niestety jest na poziomie długości fali - ok. 12cm - więc rozdzielczość jest słaba. Co innego przy wyższym paśmie mikrofalowym typu 60-70GHZ - wtedy rozdzielczość takiego obrazu byłaby znacznie lepsza. Chyba, że zbudowałbyś skaner szczelinowy - to wtedy nie byłoby to głupie.

[majsterV2]

@brokenik: Mów dalej, jestem ciekaw.
Widziałem że ruch da się śledzić przez ściany w realtime na tyle szybko aby nanieść szkielet za pomocą sztucznych sieci neuronowych.

[majsterV2]

@brokenik: Jakby miał działać taki skaner?

[AdireQ]

Niestety ale to nie zadziała w realtime. Matryca punktów musi zostać dopiero wyliczona.

@brokenik: Z tego co widzę to realtime jest nieosiągalny nie tyle przez złożoność obliczeniową obróbki danych co przez prędkość skanowania. Im większa rozdzielczość tym więcej kroków skanowania bo skaner jest szeregowy.

Widziałem że ruch da się śledzić przez ściany w realtime na tyle szybko aby nanieść szkielet za pomocą sztucznych sieci neuronowych.

@majsterV2: Tam było trochę co

[majsterV2]

@AdireQ: @brokenik: hmmmmm

[AdireQ]

@majsterV2: Myślałem że o tym mówisz. Większość z tych rozwiązań używa dedykowanego sprzętu radiowego. Podejrzewam że zrealizowanie tego projektu może być o rząd wielkości trudniejsze od zbudowania klona Razer Hydra - a nawet ten klon przerasta aktualnie moje umiejętności ;). Spodziewaj się dużej ilości przeróżnych algorytmów przetwarzania sygnałów. Na początek poszukaj papieru żeby obczaić szczegóły implementacyjne - o ile je tam podali.

[PrawieJakBordo]

@majsterV2: Jak już cos wykombinujesz to wołaj, jestem bardzo ciekawy.

[cocamide]

@majsterV2: @AdireQ: obydwa te filmy ( 1, 2 ) są o jednym i tym samym projekcie: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhao_Through-Wall_Human_Pose_CVPR_2018_paper.pdf

RF-Pose transmits a low power wireless signal(1000 times lower power than WiFi) and observes its reflections from the environment

[carlo497]

@brokenik: 70 GHz? Pomijając wszystkie inne problemy to przy normalnej mocy która nie będzie smażyć operatora, to taki sygnał zatrzymasz dowolnym obiektem typu ściana.

[brokenik]

@carlo497: Niekoniecznie. Wszystko zależy od czułości odbiornika i mocy nadajnika. Myślę, że przy mocy 100mW + bardzo kierunkowa antena typu patch zbierająca powiedzmy sygnał z macierzy 12x12 jest w stanie spokojnie wykryć obiekty znajdujące się "za ścianą". Niekoniecznie musi to być np. 70GHZ. Może być to wartość pośrednia.

[cocamide]

jednak się pomyliłem są dwa różne projekty: http://rfcapture.csail.mit.edu/ jest do pobrania kod ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[cocamide]

RF-capture działa na niższych częstotliwościach pomiędzy 5.46GHz i 7.24GHz

Prototyp RF-Capture składa się z układu antenowego w kształcie litery T, a całkowita wielkość tablicy anteny jest równa 60x 18 cm2. Anteny są podłączone do transceivera urządzenie posiadające nadajnik i odbiornik który pełni role radaru działającego na zasadzie Continuous-wave radar, urządzenie jest obsługiwane z poziomu komputera podłączonego za pomocą kabla USB.

https://pl.wikipedia.org/wiki/RF-capture

[carlo497]

@brokenik: bardzo kierunkowa to chyba strzelająca taką mocą w centymetr kwadratowy

[donpedroleone]

@PrawieJakBordo na pewno. Kwestia miesiąca i bedzie gotowe a źródła na gitlabie