【技术实现步骤摘要】
创业园区人员活动识别方法、装置及终端设备
本专利技术属于活动识别
，更具体地说，是涉及一种创业园区人员活动识别方法、装置及终端设备。
技术介绍
为吸引更多创业人才，打造智能化创业园区，现有技术中涌现了许多基于人员活动识别的智能园区交互方法。但由于创业园区的交互场景很多，而人员活动识别受周围环境的影响较大，导致当交互场景发生变化时，如果不对现有的人员活动识别的分类器进行重新训练，人员活动识别的精度将会大幅度下降。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种创业园区人员活动识别方法、装置及终端设备，以在转变交互场景后，在不重新训练分类器的前提下仍能保持原有分类器的人员活动识别精度。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种创业园区人员活动识别方法，包括：获取创业园区人员经过参考检测区域时所反射的参考无线信号，并采集所述参考无线信号的信道状态信息，得到参考数据集；获取创业园区人员经过目标检测区域时所反射的目标无线信号，并采集所述目标无线信号的信道状态信息，得到目标数据集；
【技术保护点】
1.一种创业园区人员活动识别方法，其特征在于，包括：/n获取创业园区人员经过参考检测区域时所反射的参考无线信号，并采集所述参考无线信号的信道状态信息，得到参考数据集；/n获取创业园区人员经过目标检测区域时所反射的目标无线信号，并采集所述目标无线信号的信道状态信息，得到目标数据集；/n基于参考数据集对预设特征提取网络进行训练，得到第一特征提取模型；/n基于参考数据集、目标数据集以及预设判别网络对所述第一特征提取模型的权重系数进行更新，得到第二特征提取模型；/n基于所述第二特征提取模型对目标数据集进行特征提取，得到目标特征集，并将所述目标特征集输入至预设分类器，进行创业园区人员...
【技术特征摘要】
1.一种创业园区人员活动识别方法，其特征在于，包括：
获取创业园区人员经过参考检测区域时所反射的参考无线信号，并采集所述参考无线信号的信道状态信息，得到参考数据集；
获取创业园区人员经过目标检测区域时所反射的目标无线信号，并采集所述目标无线信号的信道状态信息，得到目标数据集；
基于参考数据集对预设特征提取网络进行训练，得到第一特征提取模型；
基于参考数据集、目标数据集以及预设判别网络对所述第一特征提取模型的权重系数进行更新，得到第二特征提取模型；
基于所述第二特征提取模型对目标数据集进行特征提取，得到目标特征集，并将所述目标特征集输入至预设分类器，进行创业园区人员在目标检测区域的活动识别。
2.如权利要求1所述的创业园区人员活动识别方法，其特征在于，所述采集所述参考无线信号的信道状态信息，得到参考数据集，包括：
采集所述参考无线信号的信道状态信息，得到第一信道状态信息；
提取所述第一信道状态信息的幅值序列，得到参考幅值序列；
对所述参考幅值序列进行异常值去除、数据插值处理以及低通滤波，得到参考数据集。
3.如权利要求1所述的创业园区人员活动识别方法，其特征在于，所述采集所述目标无线信号的信道状态信息，得到目标数据集，包括：
采集所述目标无线信号的信道状态信息，得到第二信道状态信息；
提取所述第二信道状态信息的幅值序列，得到目标幅值序列；
对所述目标幅值序列进行异常值去除、数据插值处理以及低通滤波，得到目标数据集。
4.如权利要求1所述的创业园区人员活动识别方法，其特征在于，所述基于参考数据集、目标数据集以及预设判别网络对所述第一特征提取模型的权重系数进行更新，得到第二特征提取模型，包括：
基于参考数据集对预设生成对抗网络进行训练，得到生成对抗模型；
融合参考数据集和目标数据集，得到融合数据集；
基于第一特征提取模型对融合数据集进行特征提取，得到融合特征集；
基于生成对抗模型对融合数据集进行特征生成，得到生成特征集；
基于融合特征集、生成特征集以及预设判别网络对所述第一特征提取模型的权重系数进行更新，得到第二特征提取模型。
5.如权利要求4所述的创业园区人员活动识别方法，其特征在于，所述基于融合特征集、生成特征集以及预设判别网络对所述第一特征提取模型的权重系数进行更新，得到第二特征提取模型，包括：
基...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭军华，
申请(专利权)人：谭军华，哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：山东;37
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