隨著我國(guó)老齡化進(jìn)程的加快,老齡人口的規(guī)模逐漸擴(kuò)大,由于年齡增長(zhǎng)導(dǎo)致機(jī)能減退以及長(zhǎng)期缺乏親人陪伴,使得獨(dú)居老人在居家養(yǎng)老的過程中面臨很大的安全風(fēng)險(xiǎn)。一旦發(fā)生跌倒或突發(fā)疾病等因素導(dǎo)致的意外事件,老人往往難以在第一時(shí)間主動(dòng)呼救,進(jìn)而危及生命。老人室內(nèi)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)可以在意外事件發(fā)生后及時(shí)發(fā)出報(bào)警提醒,避免傷害進(jìn)一步擴(kuò)大,具有較高的理論研究?jī)r(jià)值及應(yīng)用前景。本文提出一種WiFi與雙目視覺相結(jié)合的室內(nèi)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)方案,通過WiFi指紋匹配算法實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位,根據(jù)雙目視覺基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成行為識(shí)別,并將室內(nèi)定位和行為識(shí)別進(jìn)行多特征融合,實(shí)現(xiàn)全方位的室內(nèi)監(jiān)護(hù)。具體地,主要工作內(nèi)容如下:(1)提出一種K-Means與WKNN相結(jié)合的室內(nèi)定位算法。首先通過K-Means聚類分析將WiFi位置指紋特征庫(kù)劃分為不同的簇集,然后根據(jù)最近鄰算法計(jì)算距離在線采集的WiFi數(shù)據(jù)最近的簇心,最后在包裹該簇心的簇集內(nèi)通過WKNN算法計(jì)算位置坐標(biāo)。(2)提出一種基于三維人體骨架模型的行為識(shí)別算法。首先通過MobileNet優(yōu)化的CMU_Pose網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)二維人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè),然后根據(jù)雙目視覺將二維人體關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)建為...

【文章頁(yè)數(shù)】：101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1幾何測(cè)量法Fig1.1Geometricmeasurement

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文立統(tǒng)一的衰減模型，此外室內(nèi)家居布局的稍微變動(dòng)都對(duì)衰減公式造成很，不具備很好的應(yīng)用條件。A法通過定制的基站可以測(cè)量接收信號(hào)到達(dá)的角度，如圖1.1（b）所示建三角形，利用幾何知識(shí)計(jì)算目標(biāo)所在的位置，因此被稱做三角測(cè)量法對(duì)終端接收天線的精度要求較高、同樣對(duì)多徑干....

圖2.1系統(tǒng)整體框架圖

件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、算法運(yùn)算和結(jié)果展示，具體地：室內(nèi)定位部分：選取智能手機(jī)作為終端，完成WiFi數(shù)據(jù)的采集和上傳，離線首先刪除離群數(shù)據(jù)，依照無用AP的篩選規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步篩選，然后提取i數(shù)據(jù)有效特征，最后與位置信息相結(jié)合構(gòu)建WiFi指紋特征庫(kù)；在線階段根據(jù)手機(jī)上傳的實(shí)....

圖3.2RSSI隨距離衰減圖

圖3.2RSSI隨距離衰減圖Fig3.2RSSIattenuationmapwithdistance環(huán)境下RSSI隨時(shí)間的變化曲線（圖中三種不同顏色的曲線表示間的信號(hào)強(qiáng)度變化）RSSIcurveovertimeinanindoorenviron....

圖3.3室內(nèi)環(huán)境下RSSI隨時(shí)間的變化曲線（圖中三種不同顏色的曲線表示不同AP隨時(shí)間的信號(hào)強(qiáng)度變化）

19.3室內(nèi)環(huán)境下RSSI隨時(shí)間的變化曲線（圖中三種不同顏色的曲線表示不同A間的信號(hào)強(qiáng)度變化）3.3TheRSSIcurveovertimeinanindoorenvironment(thethreedifferentcolorcurthef....

本文編號(hào)：3982679