一种基于无线射频信号的行为检测方法及系统

技术特征：
1.一种基于无线射频信号的行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、采集待测对象得到wifi信息；s2、对步骤s1得到的wifi信息进行处理得到可输入时序unet的检测数据；s3、构建并训练基于深度学习网络的时序unet，得到时序unet模型；s4、将步骤s2得到的检测数据输入步骤s3得到的时序unet模型中，得到检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1采集待测对象前，先检测采集部件感知范围内是否有待测对象出现，当检测到待测对象时开始工作，接收待测对象返回的wifi信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2中，采用wifi信号物理层的信道状态信息作为可输入时序unet的检测数据，具体如下：将两个通用软件无线电外设usrp通过时钟连接，其中一个通用软件无线电外设usrp按照ieee 802.11n协议发射数据包，另一个通用软件无线电外设usrp接收数据包，并根据ieee 802.11n协议解析数据包，进行信道估计并得到信道状态信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3中，时序unet模型为u型结构，包括下采样块、上采样块和快捷连路，下采样块用于压缩输入数据的维度，上采样块用于恢复被下采样块压缩的数据的维度，快捷连路用于将输入数据和经上采样块恢复压缩后的数据沿通道维度进行拼接。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，下采样块包括两个连续卷积层和一个最大池化层，输出是上一个上采样块的输入。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，连续卷积层的内核大小为2
×
1、步长为1、填充为1，最大池化层的内核大小为2
×
1、步长为2、填充为0。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，上采样块包括反卷积层，反卷积层的内核大小为2
×
1，步幅为2，填充为0。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3中，时序unet模型的损失函数为交叉熵损失函数，使用交叉熵损失函数对时序unet模型进行训练，在训练时序unet模型前，先将数据归一化到[0,1]之间。9.一种基于无线射频信号的行为检测系统，其特征在于，包括：采集模块，采集待测对象得到wifi信息；数据模块，对采集模块得到的wifi信息进行处理得到可输入时序unet的检测数据；训练模块，构建并训练时序unet，得到时序unet模型；检测模块，将数据模块得到的检测数据输入训练模块训练后的时序unet模型中，得到检测结果。

技术总结
本发明公开了一种基于无线射频信号的行为检测方法及系统，采集待测对象得到WiFi信息；对WiFi信息进行处理得到可输入时序Unet的检测数据；构建并训练时序Unet，得到时序Unet模型；将检测数据输入时序Unet模型中，得到检测结果。实现了N到N模式的行为事件检测的方法，即输入一段长为N的无线射频信号，输出为每一个采样时刻对应的动作类别；不仅可以检测行为类别，还能检测行为的起止时间，能够被用于对动作时间较敏感的下游任务中。对动作时间较敏感的下游任务中。对动作时间较敏感的下游任务中。


技术研发人员：王飞 夏乐坤 吕一喆 吴熙磊 王欣 史金钢
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：2021.11.30
技术公布日：2022/4/29