一种基于CSI的人体动作计数与识别方法

刘希文, 陈海明

宁波大学 信息科学与工程学院, 宁波 315000

收稿日期:2020-03-31发布日期:2021-03-11
通讯作者:陈海明(1981-),男,副教授,硕士生导师,E-mail:chenhaiming@nbu.edu.cn.E-mail:chenhaiming@nbu.edu.cn
作者简介:刘希文(1994-),女,硕士生.
基金资助:浙江省自然科学基金项目（LY18F020011）；宁波市自然科学基金项目（2018A610154）

A Human Action Counting and Recognition Method Based on CSI

LIU Xi-wen, CHEN Hai-ming

School of Electrical Engineering and Computer Science, Ningbo University, Ningbo 315000, China

Received:2020-03-31Published:2021-03-11

摘要/Abstract

摘要： WiFi信道状态信息（CSI）被广泛应用于被动式（非侵入式）人体行为判断，为使用现有商用设备实现人体连续动作计数与识别，提出了一种Wi-ACR方法.先利用阈值和活动指标检测出一组连续动作发生的区间和时间，再通过peak-find算法统计出动作的数量，并确定每个动作的开始和结束时间；再分别采用基于波形特征的动作识别模型和基于统计特征的动作识别模型，得到动作识别结果.实验评估结果表明，Wi-ACR对动作计数的准确率可达95%，两类识别模型对于2个动作（深蹲和走）的平均识别精准率为90%.
中图分类号:
TP391.4

引用本文

刘希文, 陈海明. 一种基于CSI的人体动作计数与识别方法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(5): 105-111.
LIU Xi-wen, CHEN Hai-ming. A Human Action Counting and Recognition Method Based on CSI[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(5): 105-111.





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