[发明专利]一种基于信道状态信息的储粮害虫检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1）获取穿过有害虫储粮和没有害虫储粮的WiFi信号，从所述WiFi信号中提取信道状态信息的CSI振幅数据，以提取出的CSI振幅数据和与CSI振幅数据对应的类别构建样本，所述类别包括储粮中有害虫和储粮中无害虫；

2）构建机器学习模型，利用得到的样本对所述机器学习模型进行训练，得到储粮害虫检测模型；

3）获取穿过待检测储粮的WiFi信号，从穿过待检测储粮的WiFi信号中提取CSI振幅数据并输入至所述储粮害虫检测模型中，得到待检测储粮中是否有害虫。

2.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，步骤1）中，在构建样本时，还对CSI振幅数据进行特征提取以得到对应的特征数据，将特征数据和与特征数据对应的类别构建样本；步骤3）中，在从穿过待检测储粮的WiFi信号中提取CSI振幅数据后，还对提取的CSI振幅数据进行特征提取，将提取出的特征数据输入至所述储粮害虫检测模型中。

3.根据权利要求2所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，步骤1）和步骤3）中，所述特征提取包括：采用主成分分析法对CSI振幅数据进行特征提取。

4.根据权利要求3所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，在采用主成分分析法之前，还包括采用离散小波变换法对CSI振幅数据进行高频信息和低频信息的分离，以得到低频信息的步骤。

5.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，步骤2）中，所述机器学习模型为支持向量机分类模型或随机森林分类模型。

6.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，步骤2）中，在利用得到的样本对所述机器学习模型进行训练时，还包括对获取的CSI振幅数据进行预处理步骤，所述预处理包括以下处理中的至少一种：剔除异常值处理、归一化处理和消除噪声处理。

7.根据权利要求2所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，在对CSI振幅数据进行特征提取之前，还包括对获取的CSI振幅数据进行预处理步骤，所述预处理包括以下处理中的至少一种：剔除异常值处理、归一化处理和消除噪声处理。

8.根据权利要求6或7所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，所述剔除异常值处理为采用拉依达准则进行处理。

9.根据权利要求6或7所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法，其特征在于，所述消除噪声处理为采用切比雪夫Ⅱ型滤波器进行处理。

10.一种基于信道状态信息的储粮害虫检测装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现如权利要求1~9任一项所述的基于信道状态信息的储粮害虫检测方法。