[发明专利]一种基于无线射频信号的细粒度人体姿态估计方法

摘要

本发明公开的一种基于无线射频信号的细粒度人体姿态估计方法，利用天线的无线发射端建立WiFi场，当用户在WiFi覆盖区内行走或做出某种动作时，会对WiFi信道产生特定的影响，无线接收端接收WiFi信号并计算人体姿态的CSI值，使用与WiFi天线对准的时间戳同步相机来捕获人物视频，根据CSI值和视频训练深度学习网络，利用训练好的深度学习网络估计人体姿态，从而实现利用WiFi设备来进行多人的人体辨识与姿态估计，能够在实现较高识别准确度的同时满足方便性、易用性与安全性，且不需要用户携带任何特殊设备，不会记录用户的隐私生活，具有方便易部署，安全性高的特点。

主权项

1.一种基于无线射频信号的细粒度人体感知方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)系统部署及模型初始化：采用无线发射端和无线接收端建立波形稳定的WiFi场，同时在无线发射端设置与无线发射端时间戳对准的同步相机。/n2)人体状态数据采集：探测目标在步骤1建立的WiFi场中活动，无线接收端接收穿过探测目标的WiFi信号，以及在探测目标或周围物体上反射和折射的WiFi信号，根据无线接收端接收的WiFi信号计算得到人体活动的信道状态信息CSI值，同时，时间戳同步相机获取人体活动的视频帧的画面，完成数据的收集。/n3)数据集建立：根据信道状态信息CSI值和所有视频帧的画面建立训练数据集，根据时间区间将CSI与视频帧均匀对应，构成训练数据集。/n4)网络建立：构建深度学习网络，根据训练数据集对深度学习网络进行训练，得到训练好的深度学习网络。/n5)人体感知：将信道状态信息CSI值放入训练好的深度学习网络，得到人体活动感知结果。/n