针对传统人体动作识别中的硬件成本高和隐私泄露等问题,本文提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和Wi-Fi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的人体动作识别方法。首先,从采集到的信号中提取原始CSI数据的幅值和相位;其次,...针对传统人体动作识别中的硬件成本高和隐私泄露等问题,本文提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和Wi-Fi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的人体动作识别方法。首先,从采集到的信号中提取原始CSI数据的幅值和相位;其次,进行异常点去除和滤波去噪,通过应用CSI幅度与相位的结合以及滑动方差进行人体动作切割,得到处理后的CSI数据;然后,在此基础上使用3DCNN神经网络提取CSI数据的时间和空间特征,并通过引入注意力机制进一步提升人体动作识别的准确度;最后,在实验室采集的CSI数据集上进行了人体动作识别的实验验证,其准确率达到96.1%。展开更多
文摘针对传统人体动作识别中的硬件成本高和隐私泄露等问题,本文提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和Wi-Fi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的人体动作识别方法。首先,从采集到的信号中提取原始CSI数据的幅值和相位;其次,进行异常点去除和滤波去噪,通过应用CSI幅度与相位的结合以及滑动方差进行人体动作切割,得到处理后的CSI数据;然后,在此基础上使用3DCNN神经网络提取CSI数据的时间和空间特征,并通过引入注意力机制进一步提升人体动作识别的准确度;最后,在实验室采集的CSI数据集上进行了人体动作识别的实验验证,其准确率达到96.1%。
