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公开(公告)号：CN115242327B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211133707.0
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/309 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于多通道融合的CSI动作识别方法，通过在多组WiFi信号收发对的感知区域内，由受试者完成设定动作，并采集无线信号的多视角的二维CSI数据，分别记录对应的动作类别标签，获得CSI数据集，将采集的CSI数据集分为训练集和测试集；构建基于注意力的多通道特征融合模型，获得经过时间维度和子载波维度权重处理后的训练样本；得到每个训练样本的多视角特征向量；构建基于注意力的多视角特征融合模型，获得每个训练样本的最终特征表达；将测试集的测试样本输入到训练后的动作识别网络模型中，获得动作识别结果。该方法根据无线WiFi数据的特点，构建动作识别网络模型，能够实现高精度的被动式行为识别任务。
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公开(公告)号：CN118821205B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410789254.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于混合差分隐私的区域计数查询方法及系统，属于数据安全技术领域。方法包括：用户根据自身所在位置、所在的子区域大小以及隐私预算计算扰动参数，根据所述扰动参数，将扰动后的位置信息上传到用户所在子区域对应的分位置收集中心；分位置收集中心统计自己管辖子区域内的用户数量并进行扰动保护，将所述扰动后的子区域计数值上传到总位置收集中心；总位置收集中心对各分位置收集中心上传的扰动后的子区域计数值进行合法性检查和修正，向外提供区域计数查询服务。本方法保护了用户的位置隐私，提高了查询结果的精度，能够向查询用户提供较高精度的区域计数查询服务。
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公开(公告)号：CN118821205A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410789254.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于混合差分隐私的区域计数查询方法及系统，属于数据安全技术领域。方法包括：用户根据自身所在位置、所在的子区域大小以及隐私预算计算扰动参数，根据所述扰动参数，将扰动后的位置信息上传到用户所在子区域对应的分位置收集中心；分位置收集中心统计自己管辖子区域内的用户数量并进行扰动保护，将所述扰动后的子区域计数值上传到总位置收集中心；总位置收集中心对各分位置收集中心上传的扰动后的子区域计数值进行合法性检查和修正，向外提供区域计数查询服务。本方法保护了用户的位置隐私，提高了查询结果的精度，能够向查询用户提供较高精度的区域计数查询服务。
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公开(公告)号：CN115242327A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211133707.0
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/309 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于多通道融合的CSI动作识别方法，通过在多组WiFi信号收发对的感知区域内，由受试者完成设定动作，并采集无线信号的多视角的二维CSI数据，分别记录对应的动作类别标签，获得CSI数据集，将采集的CSI数据集分为训练集和测试集；构建基于注意力的多通道特征融合模型，获得经过时间维度和子载波维度权重处理后的训练样本；得到每个训练样本的多视角特征向量；构建基于注意力的多视角特征融合模型，获得每个训练样本的最终特征表达；将测试集的测试样本输入到训练后的动作识别网络模型中，获得动作识别结果。该方法根据无线WiFi数据的特点，构建动作识别网络模型，能够实现高精度的被动式行为识别任务。
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