【摘 要】
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针对传统室内人员行为检测方法的检测准确率低,稳定性不高的问题,本文提出了一种基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的室内人员行为检测方法。该方法首先采集C
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃省物联网工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61762079,61363059,61662070）, 甘肃省科技重点研发项目（1604FKCA097,17YF1GA015）, 甘肃省科技创新项目（17CX2JA037,17CX2JA039）
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针对传统室内人员行为检测方法的检测准确率低,稳定性不高的问题,本文提出了一种基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的室内人员行为检测方法。该方法首先采集CSI原始数据包,使用卡尔曼滤波(Kalman)算法对原始的CSI数据进行过滤,对过滤后的数据再使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类处理,建立指纹库;其次,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对SVM中的参数进行修正;最后,采用SVM将在真实环境内实时采集到的数据进行处理,并将真实环境下采集的实时数据与指纹库的数据进行匹配,从而达到检测人员行为的效果。实验结果表明,将SVM应用于离线阶段的特征提取,可以更精细的识别室内人员的动作行为,且稳定性更高。
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