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

集微網(wǎng)消息，人體行為識別是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)肢體運(yùn)動自動檢測、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。

常見的人體行為識別通?？梢苑譃閮深悾航佑|式和非接觸式?？纱┐髟O(shè)備是接觸式行為識別系統(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，非接觸式的行為識別能提供無設(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，非接觸式的行為識別主要依靠深度攝像頭和無線電信號。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)備所提供的無線信號具有普適、易用、高性價(jià)比、傳輸距離遠(yuǎn)等優(yōu)勢，近年來在人體行為識別領(lǐng)域被廣泛關(guān)注。

早期工作基于Wi?Fi接收信號強(qiáng)度（RSS）實(shí)現(xiàn)簡單的室內(nèi)人員運(yùn)動檢測，為了進(jìn)一步提升感知粒度和識別精度，研究人員開始從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)的行為識別，如室內(nèi)活動監(jiān)測、摔倒檢測、步態(tài)認(rèn)證和手勢識別。

然而大多數(shù)方法在建立Wi?Fi信號擾動與人體行為之間的映射關(guān)系時(shí)，需要豐富的專業(yè)知識和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)來指導(dǎo)模型設(shè)計(jì)、信號挖掘和特征選取，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別效果，樂鑫科技在2021年1月11日申請了一項(xiàng)名為“一種Wi-Fi人體檢測的方法和智能設(shè)備”的發(fā)明專利（申請?zhí)枺?02110029206.7），申請人為樂鑫信息科技（上海）股份有限公司。

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

如上圖，為該專利中發(fā)明的Wi?Fi人體檢測的系統(tǒng)示意圖，該系統(tǒng)由云服務(wù)器100、無線接入點(diǎn)200和智能設(shè)備300組成。智能設(shè)備通過無線接入點(diǎn)與云服務(wù)器通信，并接受來自云服務(wù)器的控制命令并反饋執(zhí)行結(jié)果，或者主動上報(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），來檢測環(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（人體活動）。

如上圖，為該專利中展示的將該Wi?Fi人體檢測方法進(jìn)行應(yīng)用的其中一種檢測環(huán)境（第一檢測環(huán)境）的示意圖。可以看到，第一檢測環(huán)境包含智能設(shè)備和作為子載波數(shù)據(jù)來源的無線接入點(diǎn)。智能設(shè)備向無線接入點(diǎn)持續(xù)發(fā)送Ping包，然后接收由無線接入點(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。

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

而如上圖，為該專利中展示的將該Wi?Fi人體檢測方法進(jìn)行應(yīng)用的另外一種檢測環(huán)境（第二檢測環(huán)境）的示意圖。可以看到，第二檢測環(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)來源的無線接入點(diǎn)。智能設(shè)備向無線接入點(diǎn)持續(xù)發(fā)送Ping包，從無線接入點(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。

因此可以看出，第二檢測環(huán)境是對第一檢測環(huán)境的補(bǔ)充，它不依賴無線接入點(diǎn)的位置，不受無線接入點(diǎn)下所接入的其他網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的影響，但是依然依賴于無線接入點(diǎn)的具體狀態(tài)，例如無線接入點(diǎn)支持的Wi?Fi協(xié)議等均可能對人體體征檢測的結(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)行人體體征檢測的流程圖，該方案中為了避免嵌入式MCU的兼容性問題，所選用的MCU可獲取更加底層的Wi?Fi CSI信號，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，對上述數(shù)據(jù)的方差取平均值，分別得到人體活動的檢測值和人體存在檢測值。最后，對計(jì)算得到的數(shù)值進(jìn)行閾值判斷：如果人體活動的檢測值大于活動閾值，則判斷有人活動；如果人體存在檢測值大于人體存在閾值，則判斷為無人，并將上述結(jié)果上傳至云服務(wù)器。

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

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