公开(公告)号：CN113837122B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202111143085.5

申请日：2021-09-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程克非 ,  徐家顺 ,  张亮 ,  陈京浩 ,  罗维

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  H04B17/30

Abstract: 本发明属于行为识别技术领域，具体涉及一种基于Wi‑Fi信道状态信息的无接触式人体行为识别方法及系统，该方法包括：实时采集不同动作的信道状态信息原始数据，对采集的数据进行于预处理，并对预处理后的数据进行特征提取；将提取的特征输入到训练好的机器学习模型和分类模型中，得到最终的行为识别结果；本发明使用GRU和CNN相结合的并行分类模型，能够很好的建立人体动作和CSI信号变化模式的相互关系，具有良好的人体行为识别效果，提高了基于Wi‑Fi信号识别人体动作的准确率。

公开(公告)号：CN113837122A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111143085.5

申请日：2021-09-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程克非 ,  徐家顺 ,  张亮 ,  陈京浩 ,  罗维

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04B17/30

Abstract: 本发明属于行为识别技术领域，具体涉及一种基于Wi‑Fi信道状态信息的无接触式人体行为识别方法及系统，该方法包括：实时采集不同动作的信道状态信息原始数据，对采集的数据进行于预处理，并对预处理后的数据进行特征提取；将提取的特征输入到训练好的机器学习模型和分类模型中，得到最终的行为识别结果；本发明使用GRU和CNN相结合的并行分类模型，能够很好的建立人体动作和CSI信号变化模式的相互关系，具有良好的人体行为识别效果，提高了基于Wi‑Fi信号识别人体动作的准确率。