检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:韦春玲[1] 王步飞[1] WEI Chunling WANG Bufei(School of Electronic Information, Huanggang Normal University, Huanggang Hubei 438000, Chin)
机构地区:[1]黄冈师范学院电子信息学院,湖北黄冈438000
出 处:《计算机应用》2017年第5期1326-1330,共5页journal of Computer Applications
基 金:黄冈师范学院2016年校级科研项目(zj201628);黄冈师范学院2016年信息与通信工程学科科研项目(zdxk1601);黄冈师范学院2015年信息与通信工程学科科研项目(zdxk1501);黄冈师范学院高级别培育项目(201719541)~~
摘 要:针对主流的活动感知技术依赖于专业测量设备,难以广泛部署与使用的问题,提出一种基于现有WiFi热点接收信号强度特征的活动识别技术。利用机器学习算法对实时接收到的WiFi信号强度特征进行分类,通过特征匹配识别用户当前活动。实验结果显示,所提算法能够以80%以上概率判断室内是否有人,以95%以上概率判断室内的人处于什么状态,并以80%的概率识别人的运动方向。所提算法所需信号广泛存在,可有效识别室内活动,具有低功耗、高精度的优点。The mainstream activity recognition technology depends on professional measurement equipment, which leads to the problem of difficult deployment and use. An activity identification technology based on the characteristics of existing WiFi hotspot received signal strength was proposed. The result shows that the proposed algorithm is capable of identifying the existence of a person in the room with 80% accuracy. And person' s standing, walking and lying activity can be inferred with 95% accuracy. The walking direction can also be identified with 80% accuracy. The required signal of the proposed algorithm exists everywhere in daily life, and can be effectively used to identify indoor activities with low power consumption, and high precision.
关 键 词:接收信号强度 室内活动识别 机器学习 无线局域网 智能家居
分 类 号:TP393.17[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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