基于WiFi和双目视觉的老人室内监护系统研究

发布时间：2024-05-27 03:00

　　随着我国老龄化进程的加快,老龄人口的规模逐渐扩大,由于年龄增长导致机能减退以及长期缺乏亲人陪伴,使得独居老人在居家养老的过程中面临很大的安全风险。一旦发生跌倒或突发疾病等因素导致的意外事件,老人往往难以在第一时间主动呼救,进而危及生命。老人室内监护系统可以在意外事件发生后及时发出报警提醒,避免伤害进一步扩大,具有较高的理论研究价值及应用前景。本文提出一种WiFi与双目视觉相结合的室内监护系统方案,通过WiFi指纹匹配算法实现室内定位,根据双目视觉基于深度学习技术完成行为识别,并将室内定位和行为识别进行多特征融合,实现全方位的室内监护。具体地,主要工作内容如下:(1)提出一种K-Means与WKNN相结合的室内定位算法。首先通过K-Means聚类分析将WiFi位置指纹特征库划分为不同的簇集,然后根据最近邻算法计算距离在线采集的WiFi数据最近的簇心,最后在包裹该簇心的簇集内通过WKNN算法计算位置坐标。(2)提出一种基于三维人体骨架模型的行为识别算法。首先通过MobileNet优化的CMU_Pose网络模型实现二维人体关键点检测,然后根据双目视觉将二维人体关键点构建为...

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1几何测量法Fig1.1Geometricmeasurement

重庆大学硕士学位论文立统一的衰减模型，此外室内家居布局的稍微变动都对衰减公式造成很，不具备很好的应用条件。A法通过定制的基站可以测量接收信号到达的角度，如图1.1（b）所示建三角形，利用几何知识计算目标所在的位置，因此被称做三角测量法对终端接收天线的精度要求较高、同样对多径干....

图2.1系统整体框架图

件实现数据采集、算法运算和结果展示，具体地：室内定位部分：选取智能手机作为终端，完成WiFi数据的采集和上传，离线首先删除离群数据，依照无用AP的筛选规则对数据进一步筛选，然后提取i数据有效特征，最后与位置信息相结合构建WiFi指纹特征库；在线阶段根据手机上传的实....

图3.2RSSI随距离衰减图

图3.2RSSI随距离衰减图Fig3.2RSSIattenuationmapwithdistance环境下RSSI随时间的变化曲线（图中三种不同颜色的曲线表示间的信号强度变化）RSSIcurveovertimeinanindoorenviron....

图3.3室内环境下RSSI随时间的变化曲线（图中三种不同颜色的曲线表示不同AP随时间的信号强度变化）

19.3室内环境下RSSI随时间的变化曲线（图中三种不同颜色的曲线表示不同A间的信号强度变化）3.3TheRSSIcurveovertimeinanindoorenvironment(thethreedifferentcolorcurthef....

本文编号：3982679