Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 西安电子科技大学郑言朴获国家专利权

西安电子科技大学郑言朴获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于马尔可夫转移场的Wi-Fi可视化感知方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118711245B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410727358.8,技术领域涉及:G06V40/20;该发明授权基于马尔可夫转移场的Wi-Fi可视化感知方法是由郑言朴;张顺;高澜城;崔素香;王汝心设计研发完成,并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

基于马尔可夫转移场的Wi-Fi可视化感知方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于马尔可夫转移场的Wi‑Fi可视化感知方法,主要解决现有技术存在信道状态信息CSI特征提取效果差和识别准确率低的问题。其实现方案是:利用马尔可夫状态转移特性表征Wi‑Fi信号随时间的变化特性,并将CSI数据变换为CSI图像;基于通道注意力机制对CSI图像进行自适应修正,以聚焦CSI图像的通道特征信息,合成RGB三通道CSI图像;将CSI图像按设定的比例划分为训练集和测试集;构建视觉变形金刚ViT网络模型并通过训练集对其进行训练;将测试集输入到训练好的ViT网络模型,得到手势的识别结果。本发明能有效提取CSI图像的通道特征,提高室内人体手势识别准确率,可用于室内人体动态手势图像化和识别。

本发明授权基于马尔可夫转移场的Wi-Fi可视化感知方法在权利要求书中公布了:1.一种基于马尔可夫转移场的Wi-Fi可视化感知方法,其特征在于,包括如下步骤: 1在实验环境下采集不同手势动作的信道状态信息CSI数据 2基于CSI的振幅大小,生成手势对应的马尔可夫转移场图像: 2a计算CSI的振幅 2b根据CSI的振幅定义每个子载波在不同时刻的状态张量 2c根据状态张量计算转移概率张量 2d根据转移概率张量计算马尔可夫转移场生成CSI图像Mi::: 2d1定义马尔可夫转移场:Np是CSI数据包个数,Nc表示Wi-Fi信号的子载波数,Nm=3×Nc;其中,mijk为第i个马尔可夫链在时刻j和时刻k所处的状态转移概率,设u=ceiliNc,v=modiNc,则mijk表示为: mijk=wij'k'|j'=suvj,k'=suvk; 2d2根据张量分解原理,对进行水平切片生成CSI图像Mi::: 其中,j的取值范围为[1,Np],k的取值范围为[1,Np]; 3根据通道注意力机制CAM对CSI图像进行修正,获得训练集和测试集: 3a将三维马尔可夫场分别进行空间维度的全局最大池化和全局平均池化,得到两个维度为Nm×1×1的特征图; 3b将特征图分别送入一个共享的多层感知机MLP中学习,计算得到通道注意力权重矩阵 3c根据权重矩阵Mc选取最大权重的通道生成3个修正马尔可夫转移场,分别对应图像的R通道、G通道、B通道,合成伪彩色图像 3d将伪彩色图像x按照3:1的比例分为训练集和测试集; 4构建由预处理模块,向量映射层,编码层,多层感知机分类层依次连接的ViT网络模型; 5将训练集输入到ViT网络模型中,利用反向传播对其进行训练,得到训练好的ViT网络模型; 6将测试集输入训练好的ViT网络模型,得到手势分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学,其通讯地址为:710071 陕西省西安市太白南路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。