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一种基于Kinect与WiFi数据联合的复杂环境中的行为识别的方法

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本发明提出了一种基于Kinect与WiFi数据联合的复杂环境下目标行为识别方法。首先，本发明提出了一种基于Kinect的提取有效骨节数据特征的方法，能够有效地提取出骨节数据中能有效反映出人体各关节运动方向和幅度的特征。其次，采用了一种能够提取出CSI数据主要子载波特征的方法，能够聚类出能够反映出其主要变化趋势的子载波数据。最后，针对Kinect数据与WiFi数据维度不同不能直接联合的问题，对跨模态搜索中的特征对齐的方法进行改进，使其能够有效地将Kinect数据与WiFi数据联合并构建分类器进行目标行为识别。本发明设计的数据联合目标行为识别算法有效可靠，有效地解决了传统的Kinect识别系统在复杂的室内环境下(桌子、书柜、沙发等遮挡物较多)无法有效识别的问题，挖掘了在复杂环境下更多的应用潜力。

著录项

公开/公告号CN112270276A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-26

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN202011203253.0
发明设计人杨小龙;曹若愚;周牧;谢良波;何维;王嘉诚;
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申请日2020-11-02
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 400065 重庆市南岸区崇文路2号
入库时间 2023-06-19 09:41:38

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-05-06

授权

发明专利权授予

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