[论文解读] MIRO: Multi-radar Identity and Ranging for Occupational Safety

Tirthankar Halder, Argha Sen+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2026

Air Quality Monitoring and Forecasting被引用 0

一句话总结

MIRO 提出一个隐私保护框架，利用 mmWave 雷达网络和本地化 PM 传感器在户外/工业场景中实现多雷达工作者再识别与个性化暴露估计。它引入基于 Pix2Pix 的视图自适应和 TDSCAN 聚类，以维持跨重叠雷达视点的身份一致性。

ABSTRACT

Occupational exposure to airborne particulate matter (PM) poses a severe health risk in open industrial workspaces such as stonecutting yards. Conventional monitoring solutions such as wearable PM sensors and camera-based tracking are impractical due to discomfort, maintenance issues, and privacy concerns. We present MIRO, a privacy-preserving framework that integrates continuous PM sensing with a multi-radar millimeter-wave (mmWave) re-identification (re-ID) backbone. A distributed network of PM sensors captures localized pollutant concentrations, while spatially overlapping mmWave radars track and re-associate workers across viewpoints without relying on visual cues. To ensure identity consistency across radars, we introduce a GAN-based view adaptation network that compensates for azimuthal distortions in range-Doppler (RD) signatures, combined with correlation-based cross-radar matching. In controlled laboratory experiments, our system achieves a re-ID F1-score of 90.4% and a mean Structural Similarity Index Measure (SSIM) of 0.70 for view adaptation accuracy. Field trials in rural stone-cutting yards further validate the system's robustness, demonstrating reliable worker-specific PM exposure estimation.

研究动机与目标

• 推动准确、细粒度的职业暴露监测，同时保护工人隐私，避免传感佩戴设备或摄像头。
• 开发多雷达 re-ID 系统，以在工业空间中维持跨重叠 mmWave 雷达视点的身份一致性。
• 引入视图自适应机制，在不同视角下归一化方位角相关的微多普勒特征。
• 将工人轨迹与本地化 PM 测量关联，以估计工人特定暴露。

提出的方法

• 使用分布式 PM 传感网络捕捉局部污染物浓度。
• 部署多台 mmWave 雷达，具有重叠的视场以实现跨视角工人跟踪。
• 提取以每个工人为中心的 RD 热力图以捕捉活动特征。
• 应用基于 Pix2Pix 的视图自适应网络，在雷达视点之间翻译 RD 特征。
• 使用 TDSCAN 进行具有多普勒感知的时序一致性聚类，以在雷达之间定位工人。
• 计算跨雷达关联分数以传播身份并形成全局身份图。
• 提取活动特征并将其与 PM 数据结合以估计工人特定暴露。

实验结果

研究问题

• RQ1 MIRO 能否在半静态的工业环境中可靠地在多个重叠的 mmWave 雷达视点之间实现工人再识别？
• RQ2 方位角感知的视图自适应是否能够在保留活动结构的同时归一化视点间的微多普勒 RD 特征？
• RQ3 跨雷达关联是否能够在时间和遮挡条件下维持身份，生成连贯的工人轨迹？
• RQ4 系统是否能够在真实的石材加工环境中提供可靠的工人特定 PM 暴露估计？

主要发现

• MIRO 在实验室测试中实现了 90.4% 的 re-ID F1 分数。
• 视图自适应网络在跨视图 RD 转换中达到平均 SSIM 0.70。
• 现场部署验证了在开放空气、半机械化和室内石材加工环境中的鲁棒性。
• PM 暴露分析显示出活动依赖性变化，证明了任务感知暴露映射的必要性。
• 该系统展示了在尘埃环境中适用的隐私保护、无设备监测能力。