基于Wi--Fi信号非接触式感知的人体行为识别应用研究的任务书.docx

基于Wi--Fi信号非接触式感知的人体行为识别应用研究的任务书
任务书：基于Wi-Fi信号非接触式感知的人体行为识别应用研究
研究背景与意义：
随着无线网络技术不断发展，Wi-Fi已经成为一种普遍的无线接入技术，被广泛应用于室内定位、智能家居、移动广告等领域。同时，人体行为识别技术也逐渐受到了越来越多的关注和研究。传统的人体行为识别技术通常需要接触式传感器或者摄像头等设备来获取人体的行为信息，而这些设备的限制和不便之处也逐渐引发了人们对于无需接触式传感的人体行为识别技术的关注。
因此，本课题旨在探究基于Wi-Fi信号非接触式感知的人体行为识别技术的应用研究，旨在解决传统人体行为识别技术所存在的一些限制和不便之处，为智能家居、健康监测等领域的应用提供基础支撑和技术保障。
研究内容：
本课题的研究内容主要包括以下几个方面的内容：
1.对Wi-Fi信号进行采集和处理：本研究将通过Wi-Fi信号采集设备，获取所需要的Wi-Fi信号数据。然后对Wi-Fi信号数据进行预处理和特征提取，为后续的人体行为识别打下基础。
2.研究人体行为的特征及其提取方法：人体行为包括不同的动作和姿态，如走路、坐、睡觉等。本研究将选择若干种代表性的人体行为，以产生出不同的Wi-Fi信号模型，此后将着重探究提取人体行为特征的方法和技术，对于特征重要性进行划分，确定利用那些特征建立分类器模型。
3.研究基于Wi-Fi信号的人体行为识别模型：在研究人体行为特征后，根据数据集的情况进行分类器模型的选择，主要包括传统统计方法和机器学习的实现。目前机器学习在人体行为识别领域的发展呈指数级增长，需要按照数据的特点，确定不同机器学习算法的拟合度和适用度程度，为了提高模型的准确性和稳定性，可以选择不同机器学习算法进行综合使用。
4.系统设计与实现：根据研究成果，设计出基于Wi-Fi信号的人体行为识别系统，包括硬件设备、软件平台以及人体行为识别的算法和模型的实现。在该系统中，Wi-Fi信号采集设备将会采集实时数据到人体行为识别算法中进行处理，最后在后续的应用场景中进行应用和测试。
研究方法：
本研究采用实证研究方法，主要包括如下几个步骤：
1.数据采集：使用Wi-Fi信号采集设备，获取人体行为对应的Wi-Fi信号数据，提供给后续的数据处理和特征提取等环节使用。
2.数据处理和特征提取：对采集到的Wi-Fi信号数据进行预处理和特征提取，并对特征提取结果进行分析，以确定最终需要使用的人体行为特征。
3.分类器模型的构建:根据上述建立的特征，可选择如上面所讨论的机器学习算法，构建相应的分类器模型。
4.系统设计和实现：根据构建的分类器模型，设计出基于WiFi信号的人体行为识别系统的硬件设备、软件平台及实现方式，并在实验中进行系统的实现和测试。
研究目标：
本课题的主要研究目标包括以下几个方面：
1.实现基于Wi-Fi信号的人体行为识别技术，并构建相应的分类器模型。
2.对人体行为的代表性进行刻画，并提取其关键特征。
3.设计和实现基于WiFi信号的人体行为监测系统，为智能家居、健康监测等领域应用提供技术支持。
预期成果：
通过本研究，预期可以达到如下几个成果：
1.针对Wi-Fi信号的非接触式人体行为识别技术，有效解决传统人体行为识别技术所存在的一些限制和不便。
2.确定人体行为的关键特征，为后续的人体行为识别和分类提供技术支持。
3.基于WiFi信号的人体行为监测系统的设计和实现，为智能家居、健康监测等领域的应用提供基础支持和技术保障。
4.发表相关的学术论文以及技术专利等成果，提高我国相关领域的技术水平。