基于wifi背景噪音的被動式兩人行為識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法，其特征是：按如下步驟進(jìn)行：1通過無線網(wǎng)卡收集六種行為組合的RSS數(shù)據(jù)；2對無線信號樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后獲得去噪樣本數(shù)據(jù)；3利用去噪樣本數(shù)據(jù)建立兩人行為組合的分類系統(tǒng)模型；4通過所述兩人行為組合的分類系統(tǒng)模型對待分類數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。本發(fā)明能將單人的行為識別擴(kuò)展到雙人行為組合識別，而且不需要被測人攜帶任何設(shè)備在室內(nèi)自由活動。
【專利說明】基于WIFI背景噪音的被動式兩人行為識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，具體地說是一種基于WIFI背景噪音的被動式兩人行為識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]人體行為識別是目前人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題，在醫(yī)療，安全，教學(xué)等各個(gè)方面都有重要的研究意義和應(yīng)用前景。在日常生活中，室內(nèi)的人體行為識別可以幫助監(jiān)護(hù)老人或者病人，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況；室內(nèi)人體行為識別結(jié)合智能家居可以為生活帶來更多便利。
[0003]目前人體行為識別研究大多依靠視覺分析或者加速度分析。視覺分析是利用攝像設(shè)備采集圖像或者已有的原始圖像，提取特征值計(jì)算和分析，從而識別人體的行為。這種方法需要額外的攝像設(shè)備，提高了硬件成本而且有固定的識別范圍；圖像處理過程中計(jì)算方法復(fù)雜，數(shù)據(jù)量大。
[0004]加速度分析是利用傳感器收集人體運(yùn)動時(shí)加速度的變化，判斷人的行為。這種方法雖然靈活性有提高，但佩戴傳感器的硬件成本依然很高；需要被測人隨身攜帶傳感器，會對人體帶來一定負(fù)擔(dān)，不僅數(shù)據(jù)采集不方便而且系統(tǒng)復(fù)雜，實(shí)用價(jià)值很低。
[0005]隨著無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，基本上室內(nèi)都可以很容易布置上高速且穩(wěn)定的WIFI設(shè)備，利用移動設(shè)備如筆記本、平板電腦和智能手機(jī)等，可以收集室內(nèi)WIFI設(shè)備的接收信號強(qiáng)度(RSS)，從而使用相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析收集到的數(shù)據(jù)獲得研究結(jié)果。
[0006]現(xiàn)有的人體行為識別幾乎只針對單人，但是在實(shí)際生活場景中很少只包括單人，同時(shí)存在兩人的情況比較多。兩人行為不相同的時(shí)候，行為組合混淆度大，運(yùn)動特征容易重疊，識別更加困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，目的在于提供一種基于WIFI背景噪音的被動式兩人行為識別方法，能將單人的行為識別擴(kuò)展到雙人行為組合識別，而且不需要被測人攜帶任何設(shè)備在室內(nèi)自由活動。
[0008]本發(fā)明為解決技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案:
[0009]本發(fā)明一種基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法的特點(diǎn)是:所述識別方法是應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境中的兩人行為組合，所述兩人行為組合類型包括兩人分別以坐、站和走這三種行為互相組合而成的六種行為組合，所述六種行為組合分別為:坐-坐行為組合、坐-站行為組合、站-站行為組合、走-坐行為組合、走-站行為組合和走-走行為組合；所述識別方法按如下步驟進(jìn)行:
[0010]步驟一、通過無線網(wǎng)卡收集所述六種行為組合的RSS數(shù)據(jù)，每種行為組合分別收集G組數(shù)據(jù)，每組有W個(gè)信號樣本，從而獲得G X 6組無線信號樣本數(shù)據(jù)R(s，g) ； s表示所述六種行為組合中任一種行為組合的序號，I < s ( 6 #表示每一種行為組合中包含組數(shù)的組序號，I≤g≤G ;
[0011]步驟二、對所述無線信號樣本數(shù)據(jù)Rfeg)進(jìn)行預(yù)處理后獲得去噪樣本數(shù)據(jù)；
[0012]步驟三、利用所述去噪樣本數(shù)據(jù)建立兩人行為組合的分類系統(tǒng)模型；
[0013]步驟四、通過所述兩人行為組合的分類系統(tǒng)模型對待分類數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。
[0014]本發(fā)明基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法的特點(diǎn)也在于，
[0015]所述步驟二中預(yù)處理是按如下步驟進(jìn)行:
[0016]步驟2.1、通過式(I)獲得所述無線信號樣本數(shù)據(jù)R(s，g)中每組數(shù)據(jù)的平均值
M(s, g);
[0017]
【權(quán)利要求】
1.一種基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法，其特征是:所述識別方法是應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境中的兩人行為組合，所述兩人行為組合類型包括兩人分別以坐、站和走這三種行為互相組合而成的六種行為組合，所述六種行為組合分別為:坐-坐行為組合、坐-站行為組合、站-站行為組合、走-坐行為組合、走-站行為組合和走-走行為組合；所述識別方法按如下步驟進(jìn)行: 步驟一、通過無線網(wǎng)卡收集所述六種行為組合的RSS數(shù)據(jù)，每種行為組合分別收集G組數(shù)據(jù)，每組有W個(gè)信號樣本，從而獲得GX6組無線信號樣本數(shù)據(jù)R(s，g) ；s表示所述六種行為組合中任一種行為組合的序號，l^s^6成表示每一種行為組合中包含組數(shù)的組序號，I ^ g ^ G ； 步驟二、對所述無線信號樣本數(shù)據(jù)R(s，g)進(jìn)行預(yù)處理后獲得去噪樣本數(shù)據(jù)； 步驟三、利用所述去噪樣本數(shù)據(jù)建立兩人行為組合的分類系統(tǒng)模型； 步驟四、通過所述兩人行為組合的分類系統(tǒng)模型對待分類數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法，其特征是:所述步驟二中預(yù)處理是按如下步驟進(jìn)行: 步驟2.1、通過式(I)獲得所述無線信號樣本數(shù)據(jù)Rfeg)中每組數(shù)據(jù)的平均值Mfeg)；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法，其特征是，所述步驟三按如下步驟進(jìn)行: 步驟3.1、將所述去噪樣本數(shù)據(jù)按照D(s，g)/N個(gè)進(jìn)行劃分并向下取整獲得a小組數(shù)據(jù)，N e [10，20]； 步驟3.2、計(jì)算所述a小組數(shù)據(jù)中每小組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差σ i; i = 1，2，3，...，a ; 步驟3.3、利用式(4)獲得六種行為組合的去噪樣本數(shù)據(jù)中所有小組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差的均值fis
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于WiFi背景噪音的被動式兩人行為識別方法，其特征是，所述步驟四按如下步驟進(jìn)行: 步驟4.1、通過無線網(wǎng)卡收集任一種行為組合的一組RSS數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)Rt ； 步驟4.2、對所述測試數(shù)據(jù)Rt按步驟二進(jìn)行預(yù)處理后獲得去噪測試數(shù)據(jù)； 步驟4.3、利用所述分類系統(tǒng)模型識別所述去噪測試數(shù)據(jù)所屬的兩人行為組合類型。
【文檔編號】G06F19/00GK104008282SQ201410209856
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年5月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月15日
【發(fā)明者】谷雨, 任福繼, 權(quán)良虎, 陳孟妮 申請人:合肥工業(yè)大學(xué)