公开(公告)号：CN116340849A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310556403.3

申请日：2023-05-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 毛一敏 ,  肖甫 ,  郭政鑫 ,  桂林卿 ,  盛碧云 ,  李延超 ,  蔡惠

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  H04B17/391

Abstract: 一种基于度量学习的非接触式跨域人体活动识别方法，通过对已采集到的活动数据采用自编码器进行数据增强，然后通过采用度量学习完成未出现在训练集中的新活动类别的识别。具体步骤如下：在室内环境中采集人员活动时对应的无线信号数据，从中提取CSI原始数据；对原始CSI数据进行数据预处理，数据插值，统一数据长度，数据去噪；对已知活动类型的数据使用自编码器进行数据增强，扩充数据集；使用扩充后的数据集训练特征提取网络，将待识别活动数据和支持集输入特征提取网络得到相应特征，使用度量学习的方法将待识别数据特征与支持集数据特征一一对比，从而判断活动类型。本方法对于未训练的活动类型能实现较高识别精度，增强泛化性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN116340849B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310556403.3

申请日：2023-05-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 毛一敏 ,  肖甫 ,  郭政鑫 ,  桂林卿 ,  盛碧云 ,  李延超 ,  蔡惠

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  H04B17/391

Abstract: 一种基于度量学习的非接触式跨域人体活动识别方法，通过对已采集到的活动数据采用自编码器进行数据增强，然后通过采用度量学习完成未出现在训练集中的新活动类别的识别。具体步骤如下：在室内环境中采集人员活动时对应的无线信号数据，从中提取CSI原始数据；对原始CSI数据进行数据预处理，数据插值，统一数据长度，数据去噪；对已知活动类型的数据使用自编码器进行数据增强，扩充数据集；使用扩充后的数据集训练特征提取网络，将待识别活动数据和支持集输入特征提取网络得到相应特征，使用度量学习的方法将待识别数据特征与支持集数据特征一一对比，从而判断活动类型。本方法对于未训练的活动类型能实现较高识别精度，增强泛化性和鲁棒性。