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一种基于射频及信号自适应卷积神经网络进行人体活动识别的方法与系统

摘要

本发明属于无线传感器网络、数字信号处理、人工智能、边缘计算等技术领域,尤其为一种基于射频及信号自适应卷积神经网络进行人体活动识别的方法与系统,该方法将利用深度神经网络进行人体活动识别,设计了基于射频的自适应信号处理方法,及相应的神经网络模型,并进行了模型压缩,使之能够在计算能力有限的设备上运行,实现了HAR的边缘计算。通过本发明所提的信号处理、神经网络设计方法及硬件设计方案,使得HAR的识别率和计算效率大幅提升,满足HAR实时检测的要求;能够有效的对人体活动进行建模及特征提取;获得了鲁棒性好的人体活动特征,所获得的体征比信道状态信息更为全面、分辨率更好;在通用边缘计算装置上的计算效率提高了2‑3倍。

著录项

  • 公开/公告号CN111652040A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广西万云科技有限公司;

    申请/专利号CN202010287798.8

  • 申请日2020-04-14

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构34147 合肥律众知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵娟

  • 地址 530000 广西壮族自治区南宁市青秀区民族大道141号中鼎·万象东方C单元C1705号

  • 入库时间 2023-06-19 08:14:27

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