随着恐怖主义的盛行,安全防范工作在国内外都受到了很高的重视。就国内而言,政府为了预防和制止恐怖袭击事件,已经加强了各地公共场所的戒备和安全防范工作,各种各样的危险物品探测设备均被大规模的部署。如安全门,X光安检机,手持探测器已被广泛部署在公共场所,如火车站,机场等。安检设备的主要目的是检测枪支、管制刀具等金属物品。金属物体的检测是安全领域中极其重要的部分。目前广泛使用的安检设备主要基于电磁感应和X射线。基于电磁感应探测器需要贴近目标才能实现精确的检测,而基于X射线检测器通常体积较为庞大、价格昂贵、安装复杂、检测距离短并且有害人体健康。由于以上两类安检设备因检测距离、体积、成本等问题无法实现大规模的部署,仅限于安装在场所入口,难以比较全面的覆盖安检场所的室内外空间,由此造成了安检漏洞,给予犯罪分子可乘之机。随着智能设备的兴起,Wi-Fi通信开始流行,大部分公共场所都已经被Wi-Fi网络所覆盖。如果我们可以基于Wi-Fi实现对金属的检测,则能以较低的成本进行安检设备的大规模的部署。由于金属的介电常数和[3][4][5]与非金属存在一定的差异,对Wi-Fi信号的反射、折射和漫反射的效果会有所不同。金属能产生比较强的反射并且只有少量信号能穿透金属。而非金属物品产生的反射强度相对会比较弱,大部分的信号能穿透非金属继续传播。在本项目中,通过采集无线网络信道状态信息值CSI来获取各类材料对Wi-Fi的反射特征数据。通过采用天线阵列和相位运算的方法来实现了对干扰的消除,使用机器学习和聚类的方法来实现了对目标物品的材料区分,通过建立追踪模型实现对目标探测物体的追踪。本系统成功部署在商用无线热点和无线网卡上,并实现了移动端的远程监控。我们进行了大量的实验,其平均检测正确率在1米范围内达到90%以上,误报率低于10%。