Apr, 2023
使用灵活且可扩展的软件定义无线电进行深度学习的非接触式人类活动识别
Contactless Human Activity Recognition using Deep Learning with Flexible
and Scalable Software Define Radio
TL;DR本研究基于Wi-Fi CSI研究人体活动识别,提出一种使用深度学习方法的系统,并比较了卷积神经网络、长短期记忆网络和混合模型的效果,结果表明LSTM的平均准确率达到95.3%,相比CNN和混合技术更加有效,未来需要在不同的复杂环境中研究其稳健性。