發(fā)布時間：2017-09-19 16:00

  本文關鍵詞：視覺-WiFi聯(lián)合無線終端用戶識別算法研究

  更多相關文章： 用戶識別 運動軌跡 Wi-Fi定位 攝像頭定位 綁定算法 機器學習

【摘要】：近年來,如何結合無線終端和視頻監(jiān)控兩種技術改進目標定位與跟蹤性能成為研究的熱點問題。為了解決在只擁有少量可用的定位數(shù)據(jù)下的目標發(fā)現(xiàn)和識別問題,本文提出了一個基于移動軌跡匹配的用戶識別系統(tǒng)�，F(xiàn)有的用戶發(fā)現(xiàn)與識別方法如人臉識別或電子標記等,存在著成本高、識別能力與范圍有限、定制硬件等缺陷。因此,將計算機視覺和無線技術相結合,使得新的用戶發(fā)現(xiàn)與識別方法可以同時兼具電子標記易于識別以及計算機視覺精度高的優(yōu)點。本文從定位的角度出發(fā),先分別對用戶和其攜帶的無線終端進行視頻定位和無線定位,并得到用戶的運動軌跡和無線終端的信號特征,然后通過信號特征與軌跡匹配的方法,完成用戶的識別。從以下幾個方面解決用戶識別的問題。首先,提出了兩種無線終端定位算法。利用智能手機的普及性,將其作為用戶的電子標簽。利用Wi-Fi網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)無線終端,并分析其接收信號強度(Received Signal Strength Indication, RSSI)完成設備的定位與跟蹤。算法充分考慮了RSSI的波動性,利用持續(xù)的定位獲得設備的信號特征,并與事先訓練好的預設路徑(Path)進行匹配。結果表明,無線終端的匹配成功率達到了71%,且定位算法解決了設備差異性、電磁環(huán)境復雜等實際問題。其次,提出了基于視覺發(fā)現(xiàn)的用戶移動軌跡和Wi-Fi網(wǎng)絡下的無線終端的信號特征匹配算法。根據(jù)測試場地的情況,實現(xiàn)了一個經(jīng)典的基于顏色特征的粒子濾波目標跟蹤技術。通過跟蹤算法獲得用戶的移動軌跡后,使用與電子設備匹配相同的統(tǒng)一的預設路徑(Path)進行分類,這樣既完成了用戶的定位同時也完成了與無線終端的數(shù)據(jù)融合。匹配算法利用時間匹配和統(tǒng)一的預設路徑(Path)匹配實現(xiàn)手機與用戶的綁定。我們實現(xiàn)了一個最小的原型系統(tǒng)來驗證匹配算法的性能,結果表明,系統(tǒng)的用戶識別率可以達到65%,證明我們的系統(tǒng)是可行的,并可以滿足一些應用的需要。最后,我們使用機器學習算法訓練我們的樣本軌跡分類模型,使用分類模型方法不僅擺脫了預設路徑的限制,同時提升了系統(tǒng)的用戶識別率。在引入了支持向量機與隨機森林兩種分類器后,最終的性能分析表明,系統(tǒng)的識別率分別提升到了87%。完全可以滿足離線狀態(tài)的用戶識別需要。
【關鍵詞】：用戶識別 運動軌跡 Wi-Fi定位 攝像頭定位 綁定算法 機器學習
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN948.6;TN92
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-20
• 1.1 無線定位技術概述11-14
• 1.1.1 三角測量(Triangulation)12-14
• 1.1.2 射頻指紋定位(RF fingerprinting)方法14
• 1.2 基于攝像頭的視覺信號目標跟蹤方法概述14-17
• 1.2.1 目標表示15
• 1.2.2 跟蹤目標特征選擇15-16
• 1.2.3 目標跟蹤算法16-17
• 1.3 視覺信號和電子信號的聯(lián)合跟蹤技術概述17-18
• 1.4 本文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點18-19
• 1.5 本文的主要結構19-20
• 2 搭建實驗平臺20-30
• 2.1 基于IEEE 802.11協(xié)議的WI-FI無線網(wǎng)絡測量平臺20-26
• 2.1.1 IEEE 802.11協(xié)議及探測請求幀Probe Request21-23
• 2.1.2 獲取RSSI23
• 2.1.3 使用擴展網(wǎng)卡的網(wǎng)絡平臺23-24
• 2.1.4 使用筆記本電腦的網(wǎng)絡平臺24-26
• 2.2 聯(lián)合攝像頭的WI-FI無線測量平臺26-27
• 2.3 實驗平臺的部署27-29
• 2.3.1 實驗場景構造27-28
• 2.3.2 預設路徑28
• 2.3.3 主要面臨的問題28-29
• 2.4 小結29-30
• 3 信號特征與軌跡匹配的WI-FI定位方法30-40
• 3.1 系統(tǒng)設計30-31
• 3.2 電子軌跡匹配方法31-39
• 3.2.1 區(qū)域選擇法(Area Selection,AS)32-34
• 3.2.2 AS算法的性能34-36
• 3.2.3 序列趨勢判斷法(Sequence Trend Determine,STD)36-37
• 3.2.4 STD算法性能37-39
• 3.3 小結39-40
• 4 視覺-WIFI聯(lián)合無線終端用戶識別算法40-52
• 4.1 聯(lián)合系統(tǒng)設計40-41
• 4.2 視覺信號采集(VIDEO CAPTURE,VC)模塊功能41-47
• 4.2.1 基于顏色直方圖的粒子濾波圖像跟蹤技術42-45
• 4.2.2 用戶移動軌跡與預設路徑的匹配45-47
• 4.2.3 VC性能評估47
• 4.3 軌跡融合的綁定算法47-49
• 4.4 綁定算法性能分析49-50
• 4.5 系統(tǒng)限制與討論50-51
• 4.6 小結51-52
• 5. 識別系統(tǒng)性能優(yōu)化52-59
• 5.1 聯(lián)合軌跡序列52-53
• 5.1.1 無線終端樣本特征52-53
• 5.1.2 訓練樣本軌跡53
• 5.2 識別系統(tǒng)的性能優(yōu)化53-57
• 5.2.1 隨機森林分類算法54-55
• 5.2.2 SVM分類算法55-56
• 5.2.3 分類結果分析56-57
• 5.4 小結57-59
• 6 結論59-61
• 參考文獻61-65
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果65-67
• 學位論文數(shù)據(jù)集67

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本文編號：882542