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| A técnica tem excelente taxa de identificação mesmo usando objetos embrulhados em papel alumínio. Imagem: DAISY Lab/Yingying Chen |
Muitos
vão considerar mais uma ameaça à privacidade - e talvez essa
técnica possa ser usada para isso.
Seus criadores, porém, preferem ver uma forma menos invasiva de ver o que há no interior de bagagens e bolsas sem exigir que seus proprietários abram tudo - na entrada de parques, escolas, apresentações artísticas e aeroportos, por exemplo.
Chen Wang e seus colegas da Universidade Rutgers, nos EUA, demonstraram que é possível usar as onipresentes ondas de Wi-Fi para identificar objetos guardados no interior de mochilas, bolsas e malas.
"Em grandes áreas públicas, é difícil instalar infraestruturas de rastreamento caras, como as existentes nos aeroportos. Trabalho humano é sempre necessário para checar as sacolas e queríamos desenvolver um método complementar para tentar reduzir a mão-de-obra," justificou a professora Yingying Chen.
As
ondas de Wi-Fi penetram nas sacolas e refletem nos objetos em seu
interior, retornando com informações suficientes para determinar as
dimensões de objetos metálicos, incluindo latas de alumínio,
notebooks, aparelhos eletrônicos e baterias - além de objetos que
algum mal-intencionado resolva levar, é claro.
Os sinais de Wi-Fi também permitiram estimar com boa precisão o volume de líquidos, como água, ácido, álcool e outros produtos químicos, de acordo com os pesquisadores.
Experimentos com 15 tipos de objetos e seis tipos de bolsas demonstraram taxas de precisão de detecção de 99% para objetos perigosos, 98% para metais e 95% para líquidos. Para mochilas, a taxa de precisão excede 95% e cai para cerca de 90% quando os objetos são embrulhados.
Como os sinais de redes sem fios estão por todo canto, tudo o que é necessário para implantar esse sistema de vigilância de baixo custo é um roteador Wi-Fi com duas ou três antenas, disse Wang, garantindo que o rastreamento não atrapalha em nada a funcionalidade da rede.
Apesar dos bons resultados, a equipe afirma que vai continuar trabalhando para aumentar a precisão e identificar os objetos pelas suas formas, além de melhorar as estimativas dos volumes de líquidos.
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