基于信道状态特征的手势动作识别技术研究

手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。     

基于用户喜好的个性推荐系统优化

采用协同过滤方式的传统推荐系统具有一定实用性,但也存在未考虑用户个性喜好的问题。为提高推荐精度,特别针对用户个性化特点和需求,提出了采用改进相似度计算和回归分析方法对协同过滤推荐进行系统优化。实验结果表明,优化算法可明显改善系统的推荐效果,并加强基于协同过滤推荐的有效性。     

基于蓝牙技术的家庭网络初级方案

首先结合家庭网络的特点,对蓝牙技术在实际应用方面所面临的问题进行了较详细的分析,并提出了初步的解决方案。指出并且优化了蓝牙网络的设备发现过程的重要参数,从而提高了蓝牙散射网构建的效率。基于NS2的仿真证明了参数的有效性。     

基于信道状态信息的室内人群计数方法

人群计数对于室内空间公共安全管理、建筑节能优化等都具有重大的价值,商场也可以根据人数信息进行商品推荐和流量调控。传统基于视觉图像的方法部署成本高,受视线遮挡严重,而且容易造成隐私问题。采用商用WiFi的信道状态信息(CSI)来进行室内人群计数。首先对原始信号数据进行预处理,最小化噪声并降低数据复杂度;然后,通过滑动窗口将无线时间序列信号转换为热图图像,并设计了一个卷积神经网络CNN对热图进行特征提取,用以映射相应环境下的不同人数。实验设计了一种人员位置相对静态的模拟办公场景和另一种人员走动的模拟商业场景进行验证,结果表明所提方法在静态和动态条件下的准确率分别达到了98%和89%,相比传统算法均取得了更优效果,证明了该方法的有效性。     

基于信道状态信息的驾驶员动作检测

驾驶员在行驶过程中的行为动作是交通安全的关键因素之一。本文采用WiFi信号的信道状态信息CSI对驾驶员行车过程中的不同动作进行识别。无需要驾驶员穿戴任何设备以免影响正常驾驶操作,同时也不依赖于视频图像从而避免了侵犯驾驶员的隐私。首先搭建实验平台采集和分析了驾驶员不同的行车动作所对应的CSI数据流,然后通过滤波、降维等处理提取不同动作的特征。最后利用机器学习方法进行驾驶动作的分类识别,通过地下停车库模拟驾驶和校园环境下的实际行车实验,结果表明所提出的方案在这两个场景下对驾驶员行车动作的分类识别准确率都在90%以上。     

基于RFID技术的行李管理应用研究

为解决客运站行李托运服务的准确性和高效性等问题,将基于改进LANDMARC算法的射频标签定位技术应用到行李的定位系统中。通过对算法的标签预分类和参考标签辅助方法的分析,建立了优化算法和行李定位精度之间的关系,提出了将改进后算法结合RF Code公司的硬件平台应用于铁路站行李托运管理系统的方法,在分析和优化读写器位置、参考标签密度等系统参数的基础上对定位精度进行了评价,并进行了实际定位效果的试验。试验结果表明,系统的标签定位平均误差减少了18%,并且有效减少了系统冗余计算,从而提高了行李定位速度。     

基于网络可视图的室内人体状态检测研究

随着无线局域网的普及,利用无线信号对室内人员活动状态的研究越来越多,如进行无源被动的人体朝向感知等。本文提出了一种结合无线信道状态信息(CSI)和可视图(VG)复杂网络技术的室内人体朝向检测方法,首先以无线局域网中的信道状态幅度和相位信息构建时间序列数据网络,然后基于提取的网络参数和原始统计属性作为融合特征,再通过机器学习算法进行人体朝向的分类检测。为验证算法效果,本文建立了信道状态幅度和位相信息采集平台,综合多对天线数据进行了教室和办公室2种环境下的人体4朝向和8朝向检测,还讨论了K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(NB)和支持向量机(SVM)等分类方法的时间复杂度对比。实验结果表明,本文所提出的方法和实验方案具有较高的室内人体朝向检测精度,8朝向的最佳检测精度能达到98.66%。     

大数据和云计算技术探析

随着大数据时代的来临,海量数据的处理成为了新的难题.结合大数据和云计算技术的背景,阐述了大数据和云计算的产生、发展和一些关键技术以及将来面临的诸多问题及新的挑战.     

一种利用对抗性学习提高推荐鲁棒性的算法

随着电子商务网站的快速发展,针对不同用户进行适合其个性化推荐的需求也不断增加.其中,产品视觉外观是用户选择的关键因素之一,因此视觉特征在推荐模型中有重要的作用.同时,文献表明在个性化推荐算法中图像数据的一个较小扰动可能会较大降低推荐准确度和模型鲁棒性.针对这一问题,本文首先验证了在产品美学因子特征中加入对抗性扰动会对模...     

动态栅格划分的光线追踪场景绘制

针对利用光线追踪方法进行真实场景绘制过程中计算量过于复杂的问题,提出了一种根据空间内部图元分布情况进行动态栅格划分的方法,节省了那些并无成效的栅格划分所引起的多余计算量.该方法首先将模型所在的空间进行一次均匀栅格划分,计算出每个栅格中图元的数量;判断栅格中的图元数量是否达到该栅格的饱和状态,若达到了该状态,那么就停止该栅格的划分,反之对该栅格进行再一次的均匀划分,直到它子栅格的图元数量到达饱和状态为止,得到最后的栅格树.在处理光线-图元相交过程中,对该栅格树进行遍历,直到检测到光线与离视点最近的图元相交为止.该方法在各种模型上通过对比实验结果表明,性能比传统均匀栅格方法提高了60%左右.