本公开涉及一种物品监测方法、装置和系统、存储介质。该物品监测方法包括：获取行动热点设备采集的实际信道状态信息数据，其中，行动热点设备设置在物品两侧；根据实际信道状态信息数据，确定物品被用户拿起的频次。本公开可以方便地监测物品被用户拿起的频次。可以方便地监测物品被用户拿起的频次。可以方便地监测物品被用户拿起的频次。
【技术实现步骤摘要】
物品监测方法、装置和系统、存储介质
[0001]本公开涉及物品监测领域，特别涉及一种物品监测方法、装置和系统、存储介质。
技术介绍
[0002]在现代超市中，对于用户对商品货架上的商品，很难去统计商品对于用户的吸引程度，相关技术的技术手段只能是通过摄像头等设备去监控或者进行检测，但是这样存在的问题就是隐私性，用户的隐私性越来越不受重视，甚至被受到了侵犯，现在的例子很多，比如一些房产中心，用摄像头来捕捉人脸来进行识别，并对用户造成了骚扰，这既是不道德的行为也是违法的行为。
技术实现思路
[0003]鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种物品监测方法、装置和系统、存储介质，可以方便地监测物品被用户拿起的频次。
[0004]根据本公开的一个方面，提供一种物品监测方法，包括：
[0005]获取行动热点设备采集的实际信道状态信息数据，其中，行动热点设备设置在物品两侧；
[0006]根据实际信道状态信息数据，确定物品被用户拿起的频次。
[0007]在本公开的一些实施例中，所述物品监测方法还包括：
[0008]预先获取测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系；
[0009]所述根据实际信道状态信息数据，确定物品被用户拿起的频次包括：
[0010]根据实际信道状态信息数据、测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系，确定物品被用户拿起的频次。
[0011]在本公开的一些实施例中，所述根据实际信道状态信息数据、测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系，确定物品被用户拿起的频次包括：
[0012]根据测试信道状态信息数据对第一模式识别模型进行训练；
[0013]将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起，进而确定物品被用户拿起的频次。
[0014]在本公开的一些实施例中，所述将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起包括：
[0015]将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起、以及当前状态下拿起物品的用户数量。
[0016]在本公开的一些实施例中，所述根据实际信道状态信息数据、测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系，确定物品被用户拿起的频次还包括：
[0017]根据测试信道状态信息数据对第二模式识别模型进行训练；
[0018]将实际信道状态信息数据输入第二模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起；
[0019]根据第一模式识别模型的识别结果和第二模式识别模型的识别结果，确定当前状态的最终识别结果；
[0020]若当前状态的最终识别结果为物品被用户拿起，则将统计的物品被用户拿起的次数加1。
[0021]在本公开的一些实施例中，所述物品监测方法还包括：
[0022]对测试信道状态信息数据进行数据清洗，之后根据测试信道状态信息数据对第一模式识别模型和第二模式识别模型的至少一个模型进行训练；
[0023]对实际信道状态信息数据进行数据清洗，之后将数据清洗后的实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型和第二模式识别模型的至少一个模型。
[0024]在本公开的一些实施例中，所述将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起包括：
[0025]提取实际信道状态信息数据中的振幅主成分和相位主成分；
[0026]根据振幅主成分、相位主成分和滑动窗口数量进行协方差操作，确定振幅与相位对应的特征值；
[0027]根据振幅与相位对应的特征值、每个滑动窗口的最大值和最小值，确定当前状态是否为物品被用户拿起、以及当前状态下拿起物品的用户数量。
[0028]在本公开的一些实施例中，所述将实际信道状态信息数据输入第二模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起包括：
[0029]提取训练信道状态信息数据中的振幅主成分和相位主成分；
[0030]提取实际信道状态信息数据中的振幅主成分和相位主成分；
[0031]将实际信道状态信息数据中的振幅主成分和相位主成分作为目标域特征，将静态环境标签的训练信道状态信息数据中的振幅主成分和相位主成分作为源域特征；
[0032]基于目标域特征和源域特征进行异构特征增强，确定当前状态是否为物品被用户拿起。
[0033]根据本公开的另一方面，提供一种物品监测装置，包括：
[0034]数据获取模块，用于获取行动热点设备采集的实际信道状态信息数据，其中，行动热点设备设置在物品两侧；
[0035]物品监测模块，用于根据实际信道状态信息数据，确定物品被用户拿起的频次。
[0036]在本公开的一些实施例中，所述物品监测装置用于执行实现如上述任一实施例所述的物品监测方法的操作。
[0037]根据本公开的另一方面，提供一种物品监测装置，包括：
[0038]存储器，用于存储指令；
[0039]处理器，用于执行所述指令，使得所述物品监测装置执行实现如上述任一实施例所述的物品监测方法的操作。
[0040]根据本公开的另一方面，提供一种物品监测系统，包括设置在物品两侧的行动热点设备和如上述任一实施例所述的物品监测装置。
[0041]根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的物品监测方法。
[0042]本公开可以方便地监测物品被用户拿起的频次。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1为本公开物品监测方法一些实施例的示意图。
[0045]图2为本公开物品监测方法另一些实施例的示意图。
[0046]图3为本公开物品监测方法又一些实施例的示意图。
[0047]图4为本公开物品监测方法又一些实施例的示意图。
[0048]图5为本公开物品监测装置一些实施例的示意图。
[0049]图6为本公开物品监测装置另一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0050]下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0051]除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物品监测方法，其特征在于，包括：获取行动热点设备采集的实际信道状态信息数据，其中，行动热点设备设置在物品两侧；根据实际信道状态信息数据，确定物品被用户拿起的频次。2.根据权利要求1所述的物品监测方法，其特征在于，还包括：预先获取测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系；所述根据实际信道状态信息数据，确定物品被用户拿起的频次包括：根据实际信道状态信息数据、测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系，确定物品被用户拿起的频次。3.根据权利要求2所述的物品监测方法，其特征在于，所述根据实际信道状态信息数据、测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系，确定物品被用户拿起的频次包括：根据测试信道状态信息数据对第一模式识别模型进行训练；将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起，进而确定物品被用户拿起的频次。4.根据权利要求3所述的物品监测方法，其特征在于，所述将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起包括：将实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起、以及当前状态下拿起物品的用户数量。5.根据权利要求3所述的物品监测方法，其特征在于，所述根据实际信道状态信息数据、测试信道状态信息数据与状态标签的对应关系，确定物品被用户拿起的频次还包括：根据测试信道状态信息数据对第二模式识别模型进行训练；将实际信道状态信息数据输入第二模式识别模型，确定当前状态是否为物品被用户拿起；根据第一模式识别模型的识别结果和第二模式识别模型的识别结果，确定当前状态的最终识别结果；若当前状态的最终识别结果为物品被用户拿起，则将统计的物品被用户拿起的次数加1。6.根据权利要求3
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5中任一项所述的物品监测方法，还包括：对测试信道状态信息数据进行数据清洗，之后根据测试信道状态信息数据对第一模式识别模型和第二模式识别模型的至少一个模型进行训练；对实际信道状态信息数据进行数据清洗，之后将数据清洗后的实际信道状态信息数据输入第一模式识别模型和第二模式识别模型的至少一个模型。7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志军，杨毅栋，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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