[发明专利]一种基于深度学习的信道状态信息人类活动识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010687324.2 | 申请日： | 2020-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN111797804A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 杨鸿语;惠维;赵鲲 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/11;A61B5/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 马贵香 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的信道状态信息人类活动识别方法及系统，所述方法主要包括利用Wi‑Fi信号检测人类行为的CSI信息和利用深度神经网络对人类行为感知CSI训练两个部分；其中，首先获取Wi‑Fi信号对人类活动的感知数据，利用多种不同的数字信号处理技术对数据进行处理；利用预训练CNN对经过上述过程得到的数据进行训练，最后利用Alexnet对数据进行分类。本发明的人类活动识别方法，使用Wi‑Fi/RF信号执行感知识别任务，不需要任何可穿戴传感器或特殊系统等额外的成本即可进行使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信道 状态 信息 人类 活动 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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