WiFiセンシングによる在室検知は、無線チャネルの変化から人がいるかを推定します。最初の出力は在室か不在であり、個人識別、姿勢、医療判断とは分けます。
CSIはサブキャリアごとの振幅と位相を含みます。対応機器と分離した測定セッションがあれば、人によるマルチパス変化を評価できます。
WiFiセンシングによる在室検知で分かること
適切なシステムは現在の信号を空室と在室の基準に比較します。自動化には使えますが、警報、医療、安全認証センサーの代わりにはなりません。
- 適する用途：既知の部屋の在室・不在
- 次の段階：粗い動作やゾーン変化
- 避ける用途：個人識別、緊急対応、秘密監視
CSIが存在の手掛かりになる仕組み
WiFiは壁、床、家具で反射し、人が経路を変えます。分類前に時刻、欠損、ノイズ、CSI次元を確認する必要があります。
- チャネル、帯域幅、配置を固定する
- RSSIとパケット情報を保存する
- 学習と検証をセッション単位で分ける
必要な機器、データ、タスクの違い
多くの家庭用ルーターはCSIを公開しません。対応ESP32、Nexmon CSI、専用製品を使い、複数日・複数位置とドア、扇風機、ペットなどの負例を集めます。
| タスク | 出力 | 主なリスク |
|---|---|---|
| 在室検知 | 在室 / 不在 | 環境変化を人と誤認 |
| 動作検知 | 動き / 静止 | 静止した人を見失う |
| 行動認識 | 歩行や着座 | 過学習 |
実用的な検証手順
部屋、チャネル、機器位置を固定し、複数日に記録します。欠損を確認し、検証データでしきい値を決め、静止、出入り、家具変更、別人物を試します。
- 空室基準と複数の在室セッションを比較する
- 時間や環境変更後に再試験する
- 信頼度が低い場合は不明状態を使う
精度限界、プライバシー、責任ある利用
チャネル、家具、ドア、ペット、隣室の動きで誤検知が起きます。在室履歴は生活パターンを示すため、ローカル処理、短期保存、同意、無効化手段を優先します。
- 機器や部屋を変えたら再校正する
- 条件・セッション別の精度を報告する
- 医療や緊急対応に実験モデルを使わない
技術資料
よくある質問
動かない人も検知できますか？
可能な場合はありますが動作より難しく、独立した検証が必要です。
どのルーターでも使えますか？
いいえ。多くの家庭用ルーターはCSIを公開しません。
人感センサーと同じですか？
同じではありません。在室検知は人が静止しても陽性を維持しようとします。
壁越しに見えますか？
電波は一部の壁を通りますが映像は作らず、校正条件に左右されます。