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無線人體動(dòng)作識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品與流程

文檔序號(hào):40650225發(fā)布日期:2025-01-10 18:56閱讀:5來源:國知局
無線人體動(dòng)作識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品與流程

本技術(shù)涉及無線通信,尤其涉及無線人體動(dòng)作識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。


背景技術(shù):

1、隨著科技的不斷進(jìn)步,無線人體動(dòng)作識(shí)別逐漸成為熱門的研究方向。在無線人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)中,往往使用csi(channel?state?information,信道狀態(tài)信息)來評(píng)估和優(yōu)化無線通信性能。通過對(duì)無線信道狀態(tài)的實(shí)時(shí)采集,能夠?yàn)闊o線通信系統(tǒng)提供必要的反饋。

2、然而,由于不可抗力的環(huán)境因素,如無線電干擾以及物體遮擋等,實(shí)際采集的csi數(shù)據(jù)中容易出現(xiàn)缺失值和干擾數(shù)據(jù)。缺失值的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)完整性受損,無法全面準(zhǔn)確地反映信道狀態(tài),而干擾數(shù)據(jù)的引入則進(jìn)一步惡化了數(shù)據(jù)質(zhì)量,降低了人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性,導(dǎo)致基于csi的無線人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率低。

3、上述內(nèi)容僅用于輔助理解本技術(shù)的技術(shù)方案,并不代表承認(rèn)上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的主要目的在于提供一種無線人體動(dòng)作識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,旨在解決無線人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率低的技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)提出一種無線人體動(dòng)作識(shí)別方法,所述的方法包括:

3、響應(yīng)于開始識(shí)別信號(hào),獲取無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù);

4、根據(jù)預(yù)設(shè)的擴(kuò)散模型,對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù);

5、將所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)與所述復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的人體動(dòng)作識(shí)別模型,得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果。

6、在一實(shí)施例中,所述根據(jù)預(yù)設(shè)的擴(kuò)散模型,對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)的步驟包括:

7、對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù);

8、根據(jù)所述擴(kuò)散模型,對(duì)所述原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原數(shù)據(jù),并更新對(duì)應(yīng)的時(shí)間步;

9、判斷所述時(shí)間步是否滿足預(yù)設(shè)的終止條件,若不滿足,則基于所述復(fù)原數(shù)據(jù)更新所述原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù),返回根據(jù)所述擴(kuò)散模型,對(duì)所述原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原的步驟,若滿足,則輸出所述復(fù)原數(shù)據(jù)為復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)。

10、在一實(shí)施例中,所述根據(jù)所述擴(kuò)散模型,對(duì)所述原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原數(shù)據(jù),并更新對(duì)應(yīng)的時(shí)間步的步驟包括:

11、獲取原始時(shí)間步驟序列;

12、根據(jù)預(yù)設(shè)的時(shí)間步子序列提取規(guī)則,對(duì)所述原始時(shí)間步驟序列進(jìn)行子序列提取,得到目標(biāo)時(shí)間步子序列;

13、根據(jù)預(yù)設(shè)的采樣規(guī)則對(duì)所述原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,得到采樣狀態(tài)信息數(shù)據(jù);

14、對(duì)所述采樣狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原數(shù)據(jù),更新對(duì)應(yīng)的時(shí)間步。

15、在一實(shí)施例中,所述對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù)的步驟包括:

16、根據(jù)預(yù)設(shè)的第一比例對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理,得到第一預(yù)處理結(jié)果;

17、根據(jù)預(yù)設(shè)的第二比例對(duì)所述第一預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)值隨機(jī)置零處理,得到原始狀態(tài)信息數(shù)據(jù)。

18、在一實(shí)施例中,所述將所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)與所述復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的人體動(dòng)作識(shí)別模型,得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果的步驟之前包括:

19、獲取無線信道狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本;

20、將所述無線信道狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行離散,得到次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本;

21、通過所述擴(kuò)散模型,對(duì)所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到次級(jí)復(fù)原狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本;

22、將所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本與所述次級(jí)復(fù)原狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行綁定,得到正樣本對(duì);

23、提取所述正樣本對(duì)的特征,得到相似特征表示;

24、將所述無線信道狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本中除去所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本的數(shù)據(jù)樣本綁定為負(fù)樣本對(duì);

25、提取所述負(fù)樣本對(duì)的特征,得到不相似特征表示;

26、將所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本與所述次級(jí)復(fù)原狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本輸入至預(yù)設(shè)的待訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果,其中,所述待訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由預(yù)設(shè)的對(duì)比損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的,以最小化相似特征表示之間的距離,并最大化不相似特征表示之間的距離;

27、判斷所述動(dòng)作識(shí)別結(jié)果是否滿足預(yù)設(shè)的損失收斂條件,若不滿足,則返回將所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本與所述次級(jí)復(fù)原狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本輸入至預(yù)設(shè)的待訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果的步驟,直至所述動(dòng)作識(shí)別結(jié)果滿所述損失收斂條件,得到人體動(dòng)作識(shí)別模型。

28、在一實(shí)施例中,所述將所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本與所述次級(jí)復(fù)原狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本輸入至預(yù)設(shè)的待訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果的步驟包括:

29、通過預(yù)設(shè)的一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述次級(jí)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本與所述次級(jí)復(fù)原狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本中的局部信息和空間結(jié)構(gòu),得到低級(jí)別特征;

30、基于自注意力機(jī)制,建模所述低級(jí)別特征中的全局關(guān)系和長(zhǎng)距離依賴,得到高級(jí)別特征;

31、對(duì)所述高級(jí)別特征進(jìn)行分類處理與歸一化處理,得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果。

32、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提出一種無線人體動(dòng)作識(shí)別裝置,所述無線人體動(dòng)作識(shí)別裝置包括:獲取模塊,用于響應(yīng)于開始識(shí)別信號(hào),獲取無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù);

33、擴(kuò)散模塊,用于根據(jù)預(yù)設(shè)的擴(kuò)散模型,對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù);

34、識(shí)別模塊,用于將所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)與所述復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的人體動(dòng)作識(shí)別模型,得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果。

35、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提出一種無線人體動(dòng)作識(shí)別設(shè)備,所述設(shè)備包括:存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如上文所述的無線人體動(dòng)作識(shí)別方法的步驟。

36、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提出一種存儲(chǔ)介質(zhì),所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的無線人體動(dòng)作識(shí)別方法的步驟。

37、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的無線人體動(dòng)作識(shí)別方法的步驟。

38、本技術(shù)提出的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案,至少具有以下技術(shù)效果:

39、與相關(guān)技術(shù)中,由于不可抗力的環(huán)境因素,實(shí)際采集的信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)中容易出現(xiàn)缺失值和干擾數(shù)據(jù),使得數(shù)據(jù)完整性受損,無法全面準(zhǔn)確地反映信道狀態(tài),導(dǎo)致無線人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率低相比,本技術(shù)響應(yīng)于開始識(shí)別信號(hào),獲取無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)的擴(kuò)散模型,對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,得到復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù);將所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)與所述復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的人體動(dòng)作識(shí)別模型,得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果??衫斫獾氖?,本技術(shù)在接收到開始識(shí)別信號(hào)時(shí),采用了擴(kuò)散模型對(duì)無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散復(fù)原,實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的增強(qiáng),通過訓(xùn)練完成的人體動(dòng)作識(shí)別模型對(duì)所述無線信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)與所述復(fù)原信道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別,實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作識(shí)別的識(shí)別效果提升,最終完成人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率的提升。

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