利用WiFi-CSI实现室内人数及动作感知

• 作者: 席建微 林佳慧 李娟
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 人数统计 行为识别 残差网络 信道状态信息
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 论著|Research Articles
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: TN391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2021.06.004

摘要

本文提出了一种基于WiFi信道状态信息(Chanel State Information,CSI)相位差与深度学习的人数检测及动作识别方法.该方法设计了一种相位差矫正算法对CSI信号进行预处理,消除跳变干扰,将矫正后的相位差作为深度网络的输入,并运用深度残差网络提取分类的代表性特征.实验结果表明,该方法在室内环境中,人数识别方面的准确率为99％,在双人动作识别方面的平均准确率为95.5％.