[发明专利]用于无线感测装置的部署方法和系统

说明书

本申请提供用于无线感测装置的部署方法和系统。其中，该用于无线感测装置的部署方法包括下列步骤：S1：获取待部署区域的空间结构信息；S2：计算无线感测装置的布局；S3：根据布局计算信号强度，并判断信号强度是否符合需求；S4：通过无线感测装置接收到的信号，判断默认神经网络模型是否符合需求，如果不符合需求，则根据无线感测装置接收到的信号来通过迁移学习对预训练的神经网络模型进行优化；S5：将已优化的神经网络模型部署到所述无线感测装置中。通过采用本申请的用于无线感测装置的部署方法和系统，能够实现无线感测装置的快速部署和自动配置，有效地提高了部署效率并降低部署成本。

技术领域

本申请涉及无线感测装置的部署和应用。更具体而言，本申请涉及一种用于无线感测装置的部署方法，其旨在通过迁移学习(transfer learning)来改善无线感测装置的部署效率。本申请还涉及一种用于无线感测装置的部署系统。

背景技术

随着智能建筑建造和运营技术的不断提高，越来越多的智能建筑系统需要实时感测建筑内的人的存在以及人的活动类型。一种典型的无线感测装置是通过室内无线网络信号或Wi-Fi信号的波动来感测某个感兴趣区域(Region-of-interest，缩写为ROI)中是否有人存在，并且能够通过无线网络信号的波动类型和特征来感测人的动作状态。该类型的无线感测装置可通过部署一个或多个信道状态信息(Channel State Information，缩写为CSI)发射器和传感器来感测无线信号。

然而，在现有的无线感测装置的部署期间，通常需要采用神经网络(NeuralNetwork)来学习感兴趣区域内的人活动与无线信号之间的关联性。神经网络所采用预训练的模型通常不能适应实际建筑中的复杂环境。为了使模型获得期望的性能，通常需要根据实际环境重新训练或优化(fine-tuned)模型。这需要收集大量的现场数据和长时间的训练。此外，部署、调试和调整发射器和传感器的操作需要耗费大量的工作时间。

因此，本领域中存在对改善的无线感测装置的部署方法和系统的持续需求，所期望的是新的解决方案能够缩短部署时间并提高部署的准确性。

发明内容

本申请一方面的目的在于提供一种用于无线感测装置的部署方法，其旨在提高无线感测装置的部署操作的效率和自动化程度。本申请另一方面的目的在于提供一种用于无线感测装置的部署系统。

本申请的目的是通过如下技术方案实现的：

一种用于无线感测装置的部署方法，包括下列步骤：

S1：获取待部署区域的空间结构信息；

S2：计算无线感测装置的布局；

S3：根据布局计算信号强度，并判断信号强度是否符合需求；

S4：通过无线感测装置接收到的信号，判断默认神经网络模型是否符合需求，如果不符合需求，则根据无线感测装置接收到的信号来通过迁移学习对预训练的神经网络模型进行优化；

S5：将已优化的神经网络模型部署到无线感测装置中。

在上述部署方法中，可选地，在步骤S1中，从BIM模型或建筑结构数据软件来获得待部署区域的空间结构信息。

在上述部署方法中，可选地，无线感测装置包括发射器和接收器，在步骤S2中，无线感测装置的布局包括：发射器的位置、接收器的位置和感兴趣区域的位置。

在上述部署方法中，可选地，在步骤S3中，根据计算模型以及发射器和接收器的位置来计算感兴趣区域中的无线信号强度。

在上述部署方法中，可选地，在步骤S4中，神经网络模型包括用于根据Wi-Fi信号来检测人活动的卷积神经网络模型，采用无线感测装置接收到的信号特征作为卷积神经网络模型的优化中的输入。