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摘要：本发明公开了一种基于Wi‑Fi感知和深度学习技术的校园安全监测方法及系统，所述方法包括：在被监测区域部署无线收发设备，当被监测区域有人体活动时，获取无线收发设备产生的CSI数据；安排人员在被监测区域内按照预设动作进行活动，所述预设动作为正常动作以及不安全行为动作；利用无线信道中的无线收发设备采集在预设动作发生时的CSI数据，并按照人为指定的时间长度进行数据接收和处理；对所述预设动作按照危险等级进行划分；构建带有标签的不安全行为数据集；带标签的训练集被送入深度神经网络中进行模型训练，训练后的模型作为不安全行为检测模型；用不安全行为检测模型对被监测区域部署无线收发设备采集的CSI数据进行预测，输出预测结果。
主权项：1.基于Wi-Fi感知和深度学习技术的校园安全监测方法，其特征在于，包括：在被监测区域部署无线收发设备，当被监测区域有人体活动时，获取无线收发设备产生的CSI数据；安排人员在被监测区域内按照预设动作进行活动，所述预设动作为正常动作以及不安全行为动作；利用无线信道中的无线收发设备采集在预设动作发生时的CSI数据，并按照人为指定的时间长度进行数据接收和处理；对所述预设动作按照危险等级进行划分；对采集到的CSI数据进行预处理以构建带有标签的不安全行为数据集；将不安全行为数据集划分为训练集和验证集；带标签的训练集被送入深度神经网络中进行模型训练，并使用验证集检验模型效果，训练后的模型作为不安全行为检测模型；用不安全行为检测模型对被监测区域部署无线收发设备采集的CSI数据进行预测，输出预测结果。
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百度查询： 西北工业大学 基于Wi-Fi感知和深度学习技术的校园安全监测方法及系统
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