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摘要：本发明提供了一种基于时序空间双流学习的WiFi人体行为识别方法，预设若干种人体行为，利用WiFi信号发射器和接收器采集CSI数据集；预处理并分成空间流与时序流，形成训练数据集；分别提取空间流与时序流对应的通道特征和时间特征，聚合为通道时间特征，学习动作样本的联合表示完成训练获得动作识别模型，利用模型对人体行为数据进行评估分类，准确识别出不同的动作。本发明的方法采用双流结构将TCN与多头自注意力机制结合起来，保证了CSI特征不会泄漏，并保持更长的记忆容量，能够有效表征人类行为的CSI连续特征，增强了模型对于全局特征提取的能力，识别结果准确、高效。
主权项：1.一种基于时序空间双流学习的WiFi人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、预设若干种人体行为，利用WiFi信号发射器和接收器采集基于信道状态信息即CSI数据集；步骤2、对CSI数据集进行预处理并分成空间流与时序流，形成训练数据集；步骤3、将人体行为对应的CSI数据输入人工神经网络中进行训练；分别提取空间流与时序流CSI数据的对应通道特征和时间特征，将通道特征和时间特征聚合为通道时间特征；分别获取CSI数据对应于各种人体行为的通道时间特征，计算概率分布并排序，将概率最大的动作作为识别结果，完成训练获得动作识别模型；步骤4、采用WiFi信号接收器实时采集待测的人体行为CSI数据，输入动作识别模型，根据CSI数据获取人体行为。
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百度查询： 南京工业大学 基于时序空间双流学习的WiFi人体行为识别方法
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