Wi-Fi puede detectar armas, bombas y químicos con un 99% de acierto

El WiFi ordinario puede detectar fácilmente armas, bombas y productos químicos explosivos en bolsas en museos, estadios, parques temáticos, escuelas y otros lugares públicos, según un estudio de Rutgers University-New Brunswick .

"Esto podría tener un gran impacto en proteger al público de los objetos peligrosos", dijo Yingying (Jennifer) Chen , coautora del estudio y profesora del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Escuela de Ingeniería de Rutgers-New Brunswick "Hay una creciente necesidad de eso ahora".


Rutgers Today, noticias de Rutgers - WiFi común puede detectar armas, bombas y productos químicos en bolsas, una bolsa abierta muestra la detección de objetos peligrosos

Las señales WiFi o inalámbricas en la mayoría de los lugares públicos pueden atravesar bolsas para obtener las dimensiones de objetos metálicos peligrosos e identificarlos, incluidas armas, latas de aluminio, computadoras portátiles y baterías para bombas. WiFi también se puede utilizar para estimar el volumen de líquidos como agua, ácido, alcohol y otros productos químicos para explosivos, según los investigadores.

Este sistema de bajo costo requiere un dispositivo WiFi con dos o tres antenas y se puede integrar en las redes WiFi existentes. El sistema analiza qué ocurre cuando las señales inalámbricas penetran y rebotan en los objetos y materiales.

Los experimentos con 15 tipos de objetos y seis tipos de bolsas demostraron tasas de precisión de detección del 99 por ciento para objetos peligrosos, 98 por ciento para metal y 95 por ciento para líquido. Para las mochilas típicas, la tasa de precisión excede el 95 por ciento y cae a alrededor del 90 por ciento cuando los objetos dentro de las bolsas se envuelven, dijo Chen.
"En las grandes áreas públicas, es difícil establecer una costosa infraestructura de inspección como la de los aeropuertos", dijo Chen. "Siempre se necesita mano de obra para verificar las valijas y queríamos desarrollar un método complementario para tratar de reducir la mano de obra".
Los próximos pasos incluyen tratar de aumentar la precisión en la identificación de objetos mediante imágenes de sus formas y la estimación de los volúmenes de líquidos, dijo.


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