【摘 要】
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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
【机 构】
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宁波大学 信息科学与工程学院,宁波315000
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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%.
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