[发明专利]基于WIFI背景噪音的被动式两人行为识别方法

说明书

技术领域

本发明属于人工智能领域，具体地说是一种基于WIFI背景噪音的被动式两人行为识别方法。

背景技术

人体行为识别是目前人工智能领域研究的热点问题，在医疗，安全，教学等各个方面都有重要的研究意义和应用前景。在日常生活中，室内的人体行为识别可以帮助监护老人或者病人，及时发现异常情况；室内人体行为识别结合智能家居可以为生活带来更多便利。

目前人体行为识别研究大多依靠视觉分析或者加速度分析。视觉分析是利用摄像设备采集图像或者已有的原始图像，提取特征值计算和分析，从而识别人体的行为。这种方法需要额外的摄像设备，提高了硬件成本而且有固定的识别范围；图像处理过程中计算方法复杂，数据量大。

加速度分析是利用传感器收集人体运动时加速度的变化，判断人的行为。这种方法虽然灵活性有提高，但佩戴传感器的硬件成本依然很高；需要被测人随身携带传感器，会对人体带来一定负担，不仅数据采集不方便而且系统复杂，实用价值很低。

随着无线网络的发展，基本上室内都可以很容易布置上高速且稳定的WIFI设备，利用移动设备如笔记本、平板电脑和智能手机等，可以收集室内WIFI设备的接收信号强度(RSS)，从而使用相关数据挖掘技术分析收集到的数据获得研究结果。

现有的人体行为识别几乎只针对单人，但是在实际生活场景中很少只包括单人，同时存在两人的情况比较多。两人行为不相同的时候，行为组合混淆度大，运动特征容易重叠，识别更加困难。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足之处，目的在于提供一种基于WIFI背景噪音的被动式两人行为识别方法，能将单人的行为识别扩展到双人行为组合识别，而且不需要被测人携带任何设备在室内自由活动。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种基于WiFi背景噪音的被动式两人行为识别方法的特点是：所述识别方法是应用于室内环境中的两人行为组合，所述两人行为组合类型包括两人分别以坐、站和走这三种行为互相组合而成的六种行为组合，所述六种行为组合分别为：坐-坐行为组合、坐-站行为组合、站-站行为组合、走-坐行为组合、走-站行为组合和走-走行为组合；所述识别方法按如下步骤进行：

步骤一、通过无线网卡收集所述六种行为组合的RSS数据，每种行为组合分别收集G组数据，每组有W个信号样本，从而获得G×6组无线信号样本数据R_(s,g)；s表示所述六种行为组合中任一种行为组合的序号，1≤s≤6；g表示每一种行为组合中包含组数的组序号，1≤g≤G；

步骤二、对所述无线信号样本数据R_(s,g)进行预处理后获得去噪样本数据；

步骤三、利用所述去噪样本数据建立两人行为组合的分类系统模型；

步骤四、通过所述两人行为组合的分类系统模型对待分类数据进行识别。

本发明基于WiFi背景噪音的被动式两人行为识别方法的特点也在于，

所述步骤二中预处理是按如下步骤进行：

步骤2.1、通过式(1)获得所述无线信号样本数据R_(s,g)中每组数据的平均值M_(s,g)；

M(s,g)=ΣΣs=16Σg=1GR(s,g)W---(1)]]>