一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法及系统

本发明提出了一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法，包括：S1、采集移动目标所处环境在连续时刻下的CSI信号并组成CSI信号序列，并对所述CSI信号序列去噪；S2、基于行为提取算法对去噪后的所述CSI信号序列进行行为分割，并提取不同的行为信号；S3、通过短时傅里叶变换将所述行为信号转换成时频图；S4、将所述时频图输入到预训练好的神经网络中，从而识别并分类出不同的行为。通过对采集的CSI信号序列进行去噪，然后利用行为提取算法检测不同行为的起始点和结束点，将对应的有效行为信号提取出来，再将行为信号转化成时频图并导入神经网络中进行训练，这种基于小样本学习的方式识别准确率大大提高，能够有效的克服面对跨领域场景的问题。

《一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法及系统》是一发明专利，专利号为 2021113271976，当前法律状态为已下证，由厦门大学提出申请，发明人为肖莉君;孙海信;周明章;蒯小燕，申请日期为2021-11-10，公开（公告）日期为2024-09-10，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2431 (2023.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法，包括：S1、采集移动目标所处环境在连续时刻下的CSI信号并组成CSI信号序列，并对所述CSI信号序列去噪；S2、基于行为提取算法对去噪后的所述CSI信号序列进行行为分割，并提取不同的行为信号；S3、通过短时傅里叶变换将所述行为信号转换成时频图；S4、将所述时频图输入到预训练好的神经网络中，从而识别并分类出不同的行为。通过对采集的CSI信号序列进行去噪，然后利用行为提取算法检测不同行为的起始点和结束点，将对应的有效行为信号提取出来，再将行为信号转化成时频图并导入神经网络中进行训练，这种基于小样本学习的方式识别准确率大大提高，能够有效的克服面对跨领域场景的问题。

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