瑞典国防研究局（FOI）的一组AI研究人员于10月13日在arXiv平台发布论文，介绍了一套名为WiFireNet的AI系统，该系统能够利用Wi-Fi信号识别隐藏的手枪，作为可见光摄像头和金属探测器的非侵入式替代方案。
WiFireNet系统通过分析物体对环境Wi-Fi信号造成扰动所产生的信道状态信息（CSI）完成识别。系统由Wi-Fi发射端、接收端以及WiFireNet人工智能模型构成。研究人员首先构建了WiFire Dataset数据集，同步录制RGB视频并采集携带各类物品行走的人所反射的Wi-Fi信号，训练深度学习模型将隐藏手枪的视觉特征与对应的Wi-Fi特征建立映射。
在受控实验环境中，狭小室内空间最多同时追踪四名移动人员时，该系统检测手枪的平均精确率为72.5%。若要求精准定位武器在携带者身上的具体位置，精确率会下降至53.8%。系统在陌生室内布局中识别效果明显变差。
该系统目前仍处于实验阶段，原型机采用1999年IEEE 802.11a无线标准。研究团队计划下一阶段采用Wi-Fi 7、Wi-Fi 8现代无线网络，获取更高分辨率的信道状态信息以提升检测性能。团队已将项目开源，放出代码、模型和数据集，推动该领域后续研究。
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