基于CSI的井下人员行为识别方法

TD76; 为了解决井下粉尘环境和遮挡条件下的人员行为识别问题,促进煤矿安全生产,提出了一种基于Wi-Fi信道状态信息(CSI,channel state information)的井下人员行为识别方法.该方法采用Hampel滤波结合中位数滤波处理CSI原始数据,并通过线性校正方法利用相位信息.行为识别过程分为离线和在线两个阶段,离线阶段通过采集人员的不同活动信息来建立判识模型,在线阶段根据判识模型识别当前动作.在实验中设置了8个不同的人员活动,实验结果表明,该系统的识别准确率可达95％....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	物联网学报 2020, Vol.4 (4), p.26-31
Hauptverfasser:	张雷, 张跃, 李明雪, 史新国, 翟勃, 王卫龙
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TD76; 为了解决井下粉尘环境和遮挡条件下的人员行为识别问题,促进煤矿安全生产,提出了一种基于Wi-Fi信道状态信息(CSI,channel state information)的井下人员行为识别方法.该方法采用Hampel滤波结合中位数滤波处理CSI原始数据,并通过线性校正方法利用相位信息.行为识别过程分为离线和在线两个阶段,离线阶段通过采集人员的不同活动信息来建立判识模型,在线阶段根据判识模型识别当前动作.在实验中设置了8个不同的人员活动,实验结果表明,该系统的识别准确率可达95％.
ISSN:	2096-3750
DOI:	10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00202