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基于低成本物联网芯片ESP32的人体行为识别系统
资料介绍
人体行为识别广泛存在于运动管理、行为分类等应用中，当前的人体行为识别应用主要分为基于摄像机、基于可穿戴设备和基于Wi-Fi 感知3 类。其中，基于摄像机的人体行为识别应用存在隐私泄露的风险，基于可穿戴设备的人体行为识别应用存在续航短、精度差等问题。基于Wi-Fi 感知的人体行为识别一般通过Wi-Fi 网卡或软件无线电设备识别信道状态信息变化的规律，从而推测用户行为，不存在隐私泄露和续航短的问题，但Wi-Fi 网卡需要依靠计算机且软件无线电平台价格昂贵，极大地限制了Wi-Fi 感知的应用场景。针对上述问题，提出了一种基于低成本物联网芯片ESP32 的人体行为识别系统。具体地，所提系统首先使用Hampel 滤波器和高斯滤波器对ESP32 获得的信道状态信息进行预处理，然后使用主成分分析和离散小波变换降低数据的维度，最后通过K 最近邻（KNN, K-nearest neighbor）算法对数据进行分类。实验结果表明该系统在仅使用两个ESP32 节点的情况下，可以达到与当前主流Wi-Fi 感知系统（Intel 5300 网卡）相近的识别准确率，6 种行为的平均准确率为98.6%。
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