【摘 要】
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一个特定区域内的人员数量可以提供很多有价值的信息,而智能家居场景是与我们日常生活息息相关的场景。根据室内人数或占有率能够实时调整供暖通风空调（Heating,Ventilation and Air Conditioning,HVAC）系统及灯光系统等的运行策略,这种基于环境中动态人员数量的智能化控制系统和策略有利于节能环保、降低成本。本文提出了一个基于Wi Fi信号中信道状态信息（Channel
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一个特定区域内的人员数量可以提供很多有价值的信息,而智能家居场景是与我们日常生活息息相关的场景。根据室内人数或占有率能够实时调整供暖通风空调（Heating,Ventilation and Air Conditioning,HVAC）系统及灯光系统等的运行策略,这种基于环境中动态人员数量的智能化控制系统和策略有利于节能环保、降低成本。本文提出了一个基于Wi Fi信号中信道状态信息（Channel State Information,CSI）的无设备人员计数框架,该框架仅利用现有的Wi Fi基础设施就能以非侵入、低成本和精确的方式实现特定区域的人员计数,且无需环境中的人员携带任何电子设备和他们的主动参与,极大地提高了框架的适用性和扩展性。本文主要研究内容如下:首先,该框架基于无线信号与检测环境中人数的映射关系提出,即不同数量的人在环境中活动时会对Wi Fi信号造成不同的影响,因此接收端接收到的信号会包含这种差别性的“影响”,所以通过分析接收到的信号便可推测出环境中的人数。其次,与其他利用所有提取数据进行分析的方案不同,本文框架通过对接收端的数据进行筛选和分析选择了泛化性最好的数据用于后续使用,以获得最佳结果,这有效地减少了数据误差和算法计算成本,并且可以在精炼数据的基础上获得更准确的结果。该框架由以下三个模块组成,分别为信号预处理模块、离线训练模块和在线分类模块。筛选出泛化性最好的数据之后,我们首先通过离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）去噪算法对这些数据进行清洗以实现噪声的滤除,这个阶段的处理可以大幅减少噪声对结果准确性的影响,然后提取并分析了下列四个可以描述人数和信道状态信息数据波动之间关系的特征,分别为方差、平均值、四分位距和均方根值,最后对选定的特征数据进行标记并将其输入到机器学习算法中进行训练和分类。最后,由于信道状态信息与人数之间具有复杂的非线性关系,本框架通过提取特征并引入机器学习算法的手段将复杂的人数统计问题转化为一个分类问题。实验结果表明本文所提出的人员计数框架能够准确地实现室内区域的人员检测和计数。
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