基于信道状态信息的非合作式室内人体运动检测

发布时间：2018-04-22 14:11

  本文选题：无线保真 + 信道状态信息　； 参考：《计算机应用》2017年07期

【摘要】：针对用摄像头、传感器等运动检测手段的设备部署复杂、昂贵、有盲区等缺点,提出一种利用无线保真(WiFi)信号进行人体运动检测的方法。首先,使用无线网卡接收被检测环境中WiFi的信道状态信息(CSI);其次,使用局部离群因子检测(LOF)算法和Hampel滤波器去除异常的CSI数据;然后,用线性回归算法去除因网卡时钟不同步造成的频移误差,再用主成分分析(PCA)降维和朴素贝叶斯算法分类不同情况下的CSI数据,生成用于判断人体运动状况的模型;最终用生成的模型对人体运动状态进行判断。在实验中该方法能快速判断并达到95.62%的正确率。实验结果表明该方法能很好检测识别人的运动。
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of complex, expensive and blind area deployment of motion detection devices such as cameras and sensors, a method of human motion detection using wireless fidelity WiFi-based signals is proposed. First, the wireless network card is used to receive the channel state information of the WiFi in the detected environment. Secondly, the local outlier detection algorithm and the Hampel filter are used to remove the abnormal CSI data. The linear regression algorithm is used to remove the frequency shift error caused by the synchronization of the clock of the network card, and then the principal component analysis (PCA) is used to reduce the CSI data and the naive Bayesian algorithm is used to classify the CSI data in different cases. Finally, the generated model is used to judge the motion state of human body. In the experiment, the method can quickly judge and achieve 95.62% accuracy. The experimental results show that this method can detect human motion well.
【作者单位】： 电子科技大学通信与信息工程学院;
【基金】：四川省科技厅应用基础研究面上课题(2017JY0223) 中国博士后基金第58批面上项目一等资助项目(2015M580785)~~
【分类号】：TN713;TN92

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 张涛;张桂林;;运动检测中的背景建立和更新[J];计算机与数字工程;2007年02期

2 刘振宇;周莉;陈杰;;一种基于运动检测的码率控制算法[J];科学技术与工程;2010年20期

3 闫石;白振兴;代忠;;对传统运动检测算法改进的研究[J];现代电子技术;2007年06期

4 顾敏剑;;基于运动检测的远程图像采集系统的设计与实现[J];计算机与数字工程;2012年08期

5 强俊;周鸣争;;基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测在去隔行中的研究[J];安徽工程大学学报;2013年02期

6 胡俊,苏祥芳,刘立海,沈芸,管鲍,王延平;图像序列运动检测算法的研究及其应用[J];武汉大学学报(自然科学版);2000年05期

7 周西汉,刘勃,周荷琴;一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法[J];计算机仿真;2005年04期

8 蓝照华;傅文利;赵进创;陈涛;;边缘面积值绝对差数累积运动检测算法[J];微计算机信息;2006年33期

9 张凯;;视频运动检测算法的研究和分析[J];辽宁工学院学报;2007年01期

10 侯叶;郭宝龙;;基于图切割的人体运动检测[J];光电子.激光;2007年06期

相关会议论文 前8条

1 郭锐;;运动检测报警在监控系统中的设计与实现[A];科学发展与社会责任（A卷）——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年

2 唐晓丹;苗振江;;视频监控系统中人的运动检测方法研究[A];第十三届全国信号处理学术年会（CCSP-2007）论文集[C];2007年

3 李东光;殷俊;房慧敏;;基于生物复眼结构的视觉运动检测研究[A];2004全国光学与光电子学学术研讨会、2005全国光学与光电子学学术研讨会、广西光学学会成立20周年年会论文集[C];2005年

4 傅松寅;蒋刚毅;郁梅;;一种基于像素变化检测的自适应实时运动检测系统[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

5 陈威宇;孟利民;;视频图像序列混合运动检测方法[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集（上册）[C];2009年

6 徐萧萧;陈宗海;;基于视觉信息的目标检测与跟踪技术现状与趋势[A];2007系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2007年

7 马强;罗喜伶;;空基交通监视系统中的运动目标检测方法研究[A];2008第四届中国智能交通年会论文集[C];2008年

8 辛颖;吴强;孙光民;徐颖;姚明;;智能化公交系统的客流跟踪计数综述[A];2008通信理论与技术新进展——第十三届全国青年通信学术会议论文集（上）[C];2008年

相关博士学位论文 前4条

1 范志辉;基于空时关系学习的运动检测和目标跟踪研究[D];西安电子科技大学;2016年

2 李宏友;基于视频的目标检测与跟踪方法研究[D];重庆大学;2009年

3 沈宇键;变参数图像回归处理方法的研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2000年

4 康锋;基于视觉特征的早期农林火灾检测方法的基础研究[D];浙江大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 李运崇;基于形状识别的运动物体检测[D];郑州大学;2015年

2 樊建霞;家庭环境下的人体跟踪与定位[D];山东大学;2015年

3 余传桂;网络化数字健身系统设计与实现[D];南昌大学;2015年

4 吴卫东;基于视觉注意机制的视频显著目标检测技术研究[D];北京工业大学;2015年

5 周文彬;去隔行算法的FPGA实现[D];西安电子科技大学;2014年

6 乔鹏;基于视频的车辆运动检测和流量统计算法研究[D];国防科学技术大学;2013年

7 李冰冰;面向学生人群的运动检测算法研究及软件开发[D];浙江工业大学;2015年

8 卫伟;基于FPGA的2D转3D实时视频转换技术的研究及实现[D];合肥工业大学;2015年

9 白金辉;面向能量回收的MIMU人体运动检测识别方法研究及系统实现[D];东南大学;2015年

10 郎占坡;火焰视频传感器的研究[D];西安科技大学;2015年

，

本文编号：1787566