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基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法
- 专利权人:
- 中原工学院
- 发明人:
- 王鹏,张龙,刘济宗,牛利月,曲晓东,郑秋生,夏冰,李向东,庞朝峰,赵中杰,刘星,张瑞萌
- 申请号：
- CN202211279009.1
- 公开号：
- CN115601834A
- 申请日:
- 2022.10.19
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于WiFi信道状态信息的跌倒检测方法。该方法包括：训练阶段和检测阶段；训练阶段包括：获取同一时间段内的WiFi的CSI数据和视频数据；提取所述视频数据中的人体掩码，然后根据时间戳将相同时刻下的CSI数据与人体掩码匹配为一个训练数据对，进而构建得到训练数据集；使用训练数据集迭代更新GAN网络；利用CNN‑AE模型对正常人体轮廓图片进行特征提取，然后利用提取的CNN‑AE特征对单分类支持向量机OCSVM模型进行训练；检测阶段包括：实时获取CSI数据；利用训练好的生成器根据实时获取的CSI数据生成场景图片；利用CNN‑AE模型对场景图片进行特征提取，将提取到的特征输入至训练好的OCSVM模型以检测是否发生跌倒行为。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
