[发明专利]基于深度学习的非视距身份识别方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010492366.0 | 申请日： | 2020-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN111652132B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 魏忠诚;张新秋;赵继军;鲍泰梁;陈湘国;李志华 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04B7/06 |
| 代理公司： | 河北东尚律师事务所 13124 | 代理人： | 王文庆 |
| 地址： | 056038 河北省邯郸*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的非视距身份识别方法、设备及存储介质，属于无线网络和非视距下的行为识别技术领域。本发明方法利用普通商用路由器收集CSI数据，通过对原始CSI数据进行预处理，并使用MSCNN算法从处理后的活动片段自动提取能够区分不同个体的特征，最后使用SoftMax函数实现穿墙情况下的活动人员的身份识别。本发明方法易于实现，便于实施，执行效率高，识别结果准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视距 身份 识别 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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