[01918707]针对 WiFi 信号行为识 别 的基于深度学 习的 动作分割框架构建方 法
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技术详细介绍
本发明属于行为识别技术领域，公开一种针对WiFi信号行为 识别的基于深度学习的动作分割框架构建方法，包括：通过 CSI数据训练状态推断模型；通过大小为ω的滑动窗口将CSI 数据划分为等长的数据段，设置滑动步长为 1；采用训练好的 状态推断模型推断数据段的标签；基于数据段的标签，确定人 体动作的开始点和结束点，对人体动作进行分割提取；基于动 作分割好的CSI 数据，采用深度学习模型 CNN 作为行为分类模 型，进行行为分类，并计算置信度作为反馈信息；将来自行为 分类模型的反馈信息融入到状态推断模型的构建中，完成基于 深度学习的动作分割框架的构建。本发明不需要依靠经验的噪 声去除和阈值计算，解决了混合动作下动作分割性能下降问 题。