一种基于商用WiFi的位置自适应动作识别方法技术

本发明专利技术提出一种基于商用WiFi的位置自适应动作识别方法，根据人体动作对CSI产生影响的原理，从CSI数据中提取幅值信息，首先利用奇异谱分析的方法获得趋势分量成分，然后通过伪标签半监督学习将基于LSTM分类模型的动作识别能力泛化到所有位置上去，在进行半监督学习时采用双评分多分类器，双评分机制将分类器评分以及类别评分作为分类概率的加权项提高了评分精度，实现位置自适应的高精度动作识别。通过实验表明本发明专利技术能够达到针对所有位置约85％的动作识别正确率，比直接使用源域模型的精度提升了约40％，并且能够泛化到未采集动作数据的位置。

A location adaptive motion recognition method based on commercial WiFi

【技术实现步骤摘要】
一种基于商用WiFi的位置自适应动作识别方法
本专利技术涉及一种动作识别技术，尤其涉及一种基于商用WiFi的位置自适应的动作识别技术。
技术介绍
动作识别通常指对人们执行的动作进行监测和识别的过程。准确的识别动作在许多场合都有着重要意义。例如：通过室内日常动作识别，可以实现居家安全监控，对异常动作的发生及时做出判断和预警；通过对驾驶员的动作识别，可以监测驾驶员的行为操作是否安全合法，从而协助驾驶员安全驾驶，降低交通事故的发生概率；实时准确的动作识别还可以应用到体感游戏、人机智能交互等场景，提高人们的生活质量。目前主流的动作识别技术通常基于视频监控或可穿戴设备。基于视频监控的方法能够高精度识别出人的动作。但是，视频监控非常依赖于环境中的光线条件，在光线条件很差或有障碍物遮挡的情况下无法进行识别。另外，视频监控存在隐私泄露问题，不适合部署在卫生间浴室等隐私场景。基于可穿戴设备的动作识别方法不存在隐私侵犯问题，也不需要光线条件，但是要求人时刻佩戴设备才能进行识别，对人的主观意愿有较强依赖性。信道状态信息(ChannelStateInf本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于商用WiFi的位置自适应动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)监测环境部署：将一对WiFi发射器和接收器部署在房间两端；/n2)在房间内选取若干个位置作为执行动作的位置，在每个位置上进行若干次动作，采集每个位置上每种动作的CSI数据并提取CSI幅值数据；/n3)在执行动作的位置中选取部分位置作为源域，其余位置作为目标域；源域上的CSI幅值数据带有动作标签，目标域上的CSI幅值数据没有动作标签；/n4)对所有CSI幅值数据进行奇异谱分析从而提取趋势分量成分作为趋势信号，源域上的带有动作标签的趋势信号为源域数据，目标域上的没有动作标签的趋势信号为目标域数据；/n5)建立双评分...

【技术特征摘要】
1.一种基于商用WiFi的位置自适应动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)监测环境部署：将一对WiFi发射器和接收器部署在房间两端；
2)在房间内选取若干个位置作为执行动作的位置，在每个位置上进行若干次动作，采集每个位置上每种动作的CSI数据并提取CSI幅值数据；
3)在执行动作的位置中选取部分位置作为源域，其余位置作为目标域；源域上的CSI幅值数据带有动作标签，目标域上的CSI幅值数据没有动作标签；
4)对所有CSI幅值数据进行奇异谱分析从而提取趋势分量成分作为趋势信号，源域上的带有动作标签的趋势信号为源域数据，目标域上的没有动作标签的趋势信号为目标域数据；
5)建立双评分多分类器集成学习模型作为标签模型，对目标域数据贴伪标签，包括以下步骤：
5-1)利用源域数据作为动作样本来训练标签模型，并对标签模型进行评分，将平均分类精度作为分类器评分Sr，将每种动作的分类精度作为类别评分Sc：



Sr中每个元素表示第i个分类器的评分，(Nr)i表示第i个分类器预测的动作样本数，表示第i个分类器预测正确的动作样本数；



Sc中每个元素表示第i个分类器对第j个类别的类别评分，(Nc)ij表示第i个分类器对第j...

【专利技术属性】
技术研发人员：周瑞，龚子元，侯缓缓，周保，唐凯，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51