【嘉勤點(diǎn)評(píng)】樂(lè)鑫科技發(fā)明的利用Wi-Fi進(jìn)行人體檢測(cè)的方案，利用子載波信道頻率響應(yīng)來(lái)完成人體體征的檢測(cè)，具有成本低、適用范圍廣以及人體檢測(cè)準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn)。此外，通過(guò)對(duì)閾值進(jìn)行自動(dòng)校準(zhǔn)，有效的提高了設(shè)備的穩(wěn)定性。

集微網(wǎng)消息，人體行為識(shí)別是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)肢體運(yùn)動(dòng)自動(dòng)檢測(cè)、分析和理解的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于智能家居、安防監(jiān)控、醫(yī)療康復(fù)、人機(jī)交互等新興領(lǐng)域。

常見(jiàn)的人體行為識(shí)別通常可以分為兩類：接觸式和非接觸式。可穿戴設(shè)備是接觸式行為識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵載體，但是存在可穿戴設(shè)備昂貴、用戶穿戴不便、注意力侵?jǐn)_等限制。同其相比，非接觸式的行為識(shí)別能提供無(wú)設(shè)備的感知服務(wù)和友好的用戶交互，因此得到了研究人員的關(guān)注。

目前，非接觸式的行為識(shí)別主要依靠深度攝像頭和無(wú)線電信號(hào)。然而，前者的普及受限于光照條件、視距路徑干擾、監(jiān)控死角和隱私問(wèn)題；后者通常需要部署專用的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，難以大規(guī)模推廣。同時(shí)，作為城市基礎(chǔ)設(shè)施，商用Wi?Fi設(shè)備所提供的無(wú)線信號(hào)具有普適、易用、高性價(jià)比、傳輸距離遠(yuǎn)等優(yōu)勢(shì)，近年來(lái)在人體行為識(shí)別領(lǐng)域被廣泛關(guān)注。

早期工作基于Wi?Fi接收信號(hào)強(qiáng)度（RSS）實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的室內(nèi)人員運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，為了進(jìn)一步提升感知粒度和識(shí)別精度，研究人員開(kāi)始從Wi?Fi商業(yè)網(wǎng)卡中提取物理層的信道狀態(tài)信息（CSI）。CSI能夠刻畫(huà)感知目標(biāo)所引發(fā)多徑鏈路變化，從而利用子載波層次的幅值和相位信息實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜精細(xì)的行為識(shí)別，如室內(nèi)活動(dòng)監(jiān)測(cè)、摔倒檢測(cè)、步態(tài)認(rèn)證和手勢(shì)識(shí)別。

然而大多數(shù)方法在建立Wi?Fi信號(hào)擾動(dòng)與人體行為之間的映射關(guān)系時(shí)，需要豐富的專業(yè)知識(shí)和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)來(lái)指導(dǎo)模型設(shè)計(jì)、信號(hào)挖掘和特征選取，這使系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實(shí)用性和整體精度不高。因此，為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健、普適、高精度的人體行為識(shí)別效果，樂(lè)鑫科技在2021年1月11日申請(qǐng)了一項(xiàng)名為“一種Wi-Fi人體檢測(cè)的方法和智能設(shè)備”的發(fā)明專利（申請(qǐng)?zhí)枺?02110029206.7），申請(qǐng)人為樂(lè)鑫信息科技（上海）股份有限公司。

根據(jù)該專利目前公開(kāi)的相關(guān)資料，讓我們一起來(lái)看看這項(xiàng)技術(shù)方案吧。

如上圖，為該專利中發(fā)明的Wi?Fi人體檢測(cè)的系統(tǒng)示意圖，該系統(tǒng)由云服務(wù)器100、無(wú)線接入點(diǎn)200和智能設(shè)備300組成。智能設(shè)備通過(guò)無(wú)線接入點(diǎn)與云服務(wù)器通信，并接受來(lái)自云服務(wù)器的控制命令并反饋執(zhí)行結(jié)果，或者主動(dòng)上報(bào)狀態(tài)信息。

智能設(shè)備利用Wi?Fi連接的信道狀態(tài)信息中的子載波信道頻率響應(yīng)的變化（例如與無(wú)線接入點(diǎn)之間的Ping包和Ping replay包中包含的子載波信道頻率響應(yīng)信），來(lái)檢測(cè)環(huán)境中的人體體征，包含是否有人（人體存在）或是否存在人體移動(dòng)（人體活動(dòng)）。

如上圖，為該專利中展示的將該Wi?Fi人體檢測(cè)方法進(jìn)行應(yīng)用的其中一種檢測(cè)環(huán)境（第一檢測(cè)環(huán)境）的示意圖?？梢钥吹?，第一檢測(cè)環(huán)境包含智能設(shè)備和作為子載波數(shù)據(jù)來(lái)源的無(wú)線接入點(diǎn)。智能設(shè)備向無(wú)線接入點(diǎn)持續(xù)發(fā)送Ping包，然后接收由無(wú)線接入點(diǎn)返回的Ping Replay包，從Ping Replay包中攜帶的子載波信道頻率響應(yīng)中取得信息，完成人體體征的檢測(cè)。

在該第一檢測(cè)環(huán)境中，僅使用一個(gè)智能設(shè)備和無(wú)線接入點(diǎn)就可以完成配置，較為簡(jiǎn)單方便。不過(guò)第一檢測(cè)環(huán)境依賴于無(wú)線接入點(diǎn)的具體狀態(tài)，例如無(wú)線接入點(diǎn)的擺放位置、支持的Wi?Fi協(xié)議等均可能對(duì)人體體征檢測(cè)的結(jié)果造成影響。

而如上圖，為該專利中展示的將該Wi?Fi人體檢測(cè)方法進(jìn)行應(yīng)用的另外一種檢測(cè)環(huán)境（第二檢測(cè)環(huán)境）的示意圖?？梢钥吹?，第二檢測(cè)環(huán)境包含多個(gè)智能設(shè)備和一個(gè)作為子載波數(shù)據(jù)來(lái)源的無(wú)線接入點(diǎn)。智能設(shè)備向無(wú)線接入點(diǎn)持續(xù)發(fā)送Ping包，從無(wú)線接入點(diǎn)接受由其他智能設(shè)備返回的Ping Replay包，利用Ping Replay包中攜帶的子載波信道頻率響應(yīng)中取得信息，從而完成人體體征的檢測(cè)。

因此可以看出，第二檢測(cè)環(huán)境是對(duì)第一檢測(cè)環(huán)境的補(bǔ)充，它不依賴無(wú)線接入點(diǎn)的位置，不受無(wú)線接入點(diǎn)下所接入的其他網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的影響，但是依然依賴于無(wú)線接入點(diǎn)的具體狀態(tài)，例如無(wú)線接入點(diǎn)支持的Wi?Fi協(xié)議等均可能對(duì)人體體征檢測(cè)的結(jié)果造成影響。

如上圖，為根據(jù)子載波信道頻率響應(yīng)進(jìn)行人體體征檢測(cè)的流程圖，該方案中為了避免嵌入式MCU的兼容性問(wèn)題，所選用的MCU可獲取更加底層的Wi?Fi CSI信號(hào)，可以獲取全部的子載波的數(shù)據(jù)，最多可以獲取到306條子載波，并且還能獲取當(dāng)前RF底噪、接收時(shí)間和天線，該方案對(duì)算法進(jìn)行了優(yōu)化，去除了冗余的計(jì)算。

在該方案中，智能設(shè)備從保存的子載波信道頻率響應(yīng)中得到子載波振幅，并分組得到多個(gè)數(shù)據(jù)集，將每獲取到50包有效子載波的振幅數(shù)據(jù)分組為一個(gè)數(shù)據(jù)集，組成矩陣A。之后，矩陣A中子載波振幅分成LLTF、HT?LTF、STBC?HT?LTF三個(gè)部分。兩兩子載波之間的相關(guān)系數(shù)組成的相關(guān)系數(shù)向量，兩兩子載波之間的歐氏距離組成的距離向量。

接著，對(duì)上述數(shù)據(jù)的方差取平均值，分別得到人體活動(dòng)的檢測(cè)值和人體存在檢測(cè)值。最后，對(duì)計(jì)算得到的數(shù)值進(jìn)行閾值判斷：如果人體活動(dòng)的檢測(cè)值大于活動(dòng)閾值，則判斷有人活動(dòng)；如果人體存在檢測(cè)值大于人體存在閾值，則判斷為無(wú)人，并將上述結(jié)果上傳至云服務(wù)器。

以上就是樂(lè)鑫科技發(fā)明的利用Wi-Fi進(jìn)行人體檢測(cè)的方案，該方案利用子載波信道頻率響應(yīng)來(lái)完成人體體征的檢測(cè)，具有成本低、適用范圍廣以及人體檢測(cè)準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn)。此外，通過(guò)對(duì)閾值進(jìn)行自動(dòng)校準(zhǔn)，有效的提高了設(shè)備的穩(wěn)定性。

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