CN114676739A - 一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法 - Google Patents

一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于Faster‑RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，将视觉领域的Faster‑RCNN框架引入到无线感知领域，根据无线WiFi数据的特点，设计适用于无线信号时序序列的网络框架，同步实现动作检测和分类任务，保障无源感知的效率和精度，为基于WiFi的感知问题，提供了新的研究思路。

Description

一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别 方法
技术领域
本发明涉及无线信号行为感知技术领域，具体是涉及一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法。
背景技术
随着无线通信技术的迅速发展，无线网络在全球范围内广泛普及，利用泛在无线信号（如WiFi信号）进行环境的人员感知成为一个研究热点。
基于WiFi信号的感知往往需要首先从整个时间序列中提取动作区域，进而完成基于动作区域的行为识别任务。针对无线信号的动作检测，现有的工作大多采用滑窗方式，利用固定大小的窗口在通道状态信息（CSI）时序数据序列上滑动，比较窗口内序列累计变化值和预设的阈值，判断动作的起始点和结束点；进一步利用机器学习算法，完成动作区域的类别识别。对于无线感知领域而言，目前这些方法虽然能够实现无线感知，但其主要基于阈值检测和进一步识别，检测的结果依赖于阈值的设定，而阈值很难设定准确，不同的数据集需要根据数据特点设定不同的阈值；往往初步检测完，还需要进一步调整，没有一个可推广的适用于所有数据集的普适性方法；并且检测和识别任务分离，现有技术中还没有一个同时可实现CSI数据样本级检测和识别的框架，现有方法中的感知模型存在可靠性差、效率低的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，该方法将视觉领域的Faster-RCNN框架引入到无线感知领域，设计适用于无线信号时序序列的网络框架，同步实现动作检测和分类任务，不依赖于人为设定的经验值，有效保证检测识别的效率和精度。
本发明所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，包括如下步骤：
步骤1、在室内场景中采集不同动作的WiFi信号并提取通道信号状态信息CSI数据作为样本，对每个样本打上类别标签并标记动作的起点、终点时刻，并将样本划分为训练集合测试集；
步骤2、将训练集的数据输入到主干特征提取网络中，生成一维特征向量；
步骤3、将所述一维特征向量输入到候选区域网络中，生成候选动作区域；
步骤4、将候选动作区域输入到池化层，池化为统一大小特征；
步骤5、利用个预测网络判断池化特征对应区域的动作类别及修正动作框；
步骤6、训练网络模型，并将测试样本输入到训练好的模型中，直接输出测试样本的动作类别和起止点，实现同步的动作识别和检测。
进一步的，步骤1具体为，利用无线路由器作为WiFi发射器，配有Intel 5300的PC机作为接收器，采集无线信号的CSI数据，并采用巴特沃斯低通滤波预处理数据；同时采集视频数据，利用视频数据观察动作起始和结束时间，进而作为CSI数据的起止动作时间点标签；对CSI样本打上类别标签，将采集的无线数据按照一定的比例划分为训练集和测试集。
进一步的，步骤2具体为，将CSI时序序列的通道作为特征通道，设计主干特征提取网络，并将训练数据输入该网络中，将原始的CSI数据变换成一维特征图。
进一步的，步骤3中，所述候选区域网络为全卷积神经网络，输入一维特征向量后，生成一批候选动作区域。
进一步的，步骤4中，采用池化方法将不同长度的候选框内特征转化成相同维度的特征向量。
进一步的，步骤5中，所述预测网络包含分类层和回归层，输出候选动作框类别及偏移量，并利用偏移量对候选动作框进行修正。
进一步的，将样本数据、类别标签、起止点位置分别输入到上述网络中，进行模型训练；将测试集中的样本输入到训练好的模型中，直接输出测试样本的动作类别和起止点，实现同步的动作识别和检测。
本发明所述的有益效果为：本发明将视觉领域的Faster RCNN框架引入到无线感知领域，因视频是三维信息，而CSI数据是二维信息，二者数据维度、内容等特性不同，CSI无法像视频数据那样用关键帧来刻画样本；因此本发明以Faster RCNN为基础，根据无线WiFi数据的特点，针对检测和识别任务，设计多层网络结构，重新设计主干特征提取网络，生成沿着时间维度的1D特征向量，逐点扫描该特征图，并以该点为中心，设计长短不同的一维锚框，同时构建损失函数即分类层和回归层，端对端同步实现CSI的动作检测和识别，保障无源感知的效率和精度。此外，本发明还为基于WiFi的感知问题，提供了新的研究思路。
附图说明
图1为本发明实施例中基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法基本框架图；
图2为本发明实施例中基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法的流程图；
图3为本发明实施例中主干特征提取网络的结构图；
图4为本发明实施例中候选框网络的结构图；
图5为本发明实施例中预测网络的结构图；
图6为本发明所述的检测和识别方案效果图。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，包括如下步骤：
步骤1、在室内场景中采集不同动作的WiFi信号并提取通道信号状态信息CSI，对每个样本打上类别标签并标记动作的起点、终点时刻，同时划分训练集和测试集；
步骤2、将训练集的数据输入到主干特征提取网络中，生成一维特征向量；
步骤3、将一维特征向量输入到候选区域网络中，生成候选动作区域；
步骤4、将候选动作区域输入到池化层，池化为统一大小的特征；
步骤5、利用预测网络判断池化特征对应区域区域的动作类别及修正预测动作框。
步骤6、训练网络模型，并将测试样本输入到训练好的模型中，直接输出测试样本的动作类别和起止点，实现同步的动作识别和检测。
如图2所示，其为本发明实施例基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法的流程图。
在步骤1中，利用无线路由器作为WiFi发射器，配有Intel 5300的PC机作为接收器，采集无线信号的CSI数据，并采用巴特沃斯低通滤波预处理数据，巴特沃斯低通滤波器的表示如下：
Figure 969299DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 403822DEST_PATH_IMAGE002
代表滤波器的阶数；
Figure 116563DEST_PATH_IMAGE003
代表截止频率或者振幅下降为-3分贝时的频率；
Figure 40657DEST_PATH_IMAGE004
代表通频带边缘频率；
Figure 347004DEST_PATH_IMAGE005
代表在通频带边缘的数值；
同时采集视频数据，利用视频数据观察动作起始和结束时间，进而作为CSI数据的动作时间点标签；此外，对CSI样本打上类别标签。将采集的无线数据按照一定的比例划分为训练集和测试集。
在步骤2中，原始的CSI数据表示为
Figure 444273DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure 415116DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 306849DEST_PATH_IMAGE008
分别表示为CSI信道的通道数和时间维度。由于两个维度的语义不一致，且为了进一步提取时间维度动作区域，将原始数据的形状变换为
Figure 428388DEST_PATH_IMAGE009
，将
Figure 204715DEST_PATH_IMAGE007
视为特征通道数，沿着时间轴方向设计多层1D卷积神经网络用于提取主干特征，主干特征提取网络遵循如图3所示AlexNet的整体结构。其中第一个卷积层具有尺寸为11*1的卷积核，stride设置为(4,1)，padding尺寸为(2,0)，随后使用MaxPooling层，其重叠大小为3*1，stride设置为(2,1)；第二个卷积层具有尺寸为5*1的卷积核，stride均为1，padding尺寸为(2,0)；第三个卷积层具有尺寸为3*1的卷积核，stride设置为1，padding尺寸为(1,0)。
在步骤3中，将一维特征向量的所有特征点全部作为锚点，以锚点为中心，设置多组长短不同的一维锚框。利用如图4所示的候选区域网络生成候选框为动作区域的置信度以及锚框偏移量，根据偏移量修正锚框，作为候选动作框。图4第一个卷积层head采用3*3的内核，步长和零填充均为1。随后是两个同级的卷积层，分类层cls和回归层reg，分别用于分类任务和回归任务，其卷积核和步长都为1。
假设每个锚框的偏移系数为
Figure 892048DEST_PATH_IMAGE010
，其中
Figure 95627DEST_PATH_IMAGE011
表示锚框中心点的线性偏移量，
Figure 438884DEST_PATH_IMAGE012
表示锚框宽度的非线性缩放量；根据锚框和偏移系数
Figure 143535DEST_PATH_IMAGE010
，分别对候选框中心和长度分别进行尺度不变的变换和对数空间变换，生成修正后的锚框。假设锚框
Figure 826320DEST_PATH_IMAGE013
表示锚框中心的坐标和宽度，候选动作框
Figure 325434DEST_PATH_IMAGE014
的生成可由以下公式表示：
Figure 828091DEST_PATH_IMAGE015
。
在步骤4中，为了统一候选动作框的特征维度，利用RoI对齐池化方法将各候选动作框变化成统一长度，以便后续批次处理。
在步骤5中，将池化后的特征输入到如图5所示的预测网络中，获取候选建议框中动作类别和建议框偏移量，实现动作分类和检测。图5包含一个平滑层、两个全连接层和两个同级的全连接层，输入到预测网络中的特征图首先经过Flatten层平铺为一维特征向量；接着是两个输出通道数为512的全连接层，其后都使用ReLU激活函数；最后两个同级的全连接层分别进行动作分类和动作框位置回归。
在步骤6中，将样本数据、类别标签、起止点位置分别输入到上述网络中，进行模型训练。将测试样本输入到训练好的模型中，直接输出测试样本的动作类别和起止点，实现同步的动作识别和检测。检测和识别效果举例如图6所示，示例图上方显示预测的动作标签prediction、真实的动作标签groudtruth；图6中的(a)、(b)、(c)、(d)四个小图分别为动作box、checkWatch、clap和pick的效果图，其中白色框为真实动作框，黑色框为模型预测的动作框。
以上所述仅为本发明的优选方案，并非作为对本发明的进一步限定，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的各种等效变化均在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1、在室内场景中采集不同动作的WiFi信号并提取通道信号状态信息CSI数据作为样本，对每个样本打上类别标签并标记动作的起点、终点时刻，并将样本划分为训练集合测试集；
步骤2、将训练集的数据输入到主干特征提取网络中，生成一维特征向量；
步骤3、将所述一维特征向量输入到候选区域网络中，生成候选动作区域；
步骤4、将候选动作区域输入到池化层，池化为统一大小特征；
步骤5、利用预测网络判断池化特征对应区域的动作类别及修正动作框；
步骤6、训练网络模型，并将测试样本输入到训练好的模型中，直接输出测试样本的动作类别和起止点，实现同步的动作识别和检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，步骤1具体为，采集无线信号的CSI数据，并采用巴特沃斯低通滤波预处理数据；同时采集视频数据，利用视频数据观察动作起始和结束时间，进而作为CSI数据的起止动作时间点标签；对CSI样本打上类别标签，将采集的无线数据按照一定的比例划分为训练集和测试集。
3.根据权利要求1所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，步骤2具体为，将CSI时序序列的通道作为特征通道，设计主干特征提取网络，并将训练数据输入该网络中，将原始的CSI数据变换成一维特征图。
4.根据权利要求1所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，步骤3中，所述候选区域网络为全卷积神经网络，输入一维特征向量后，生成一批候选动作区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，步骤4中，采用池化方法将不同长度的候选框内特征转化成相同维度的特征向量。
6.根据权利要求1所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，步骤5中，所述预测网络包含分类层和回归层，输出候选动作框类别及偏移量，并利用偏移量对候选动作框进行修正。
7.根据权利要求1所述的一种基于Faster-RCNN的无线信号的时序动作检测和识别方法，其特征在于，将样本数据、类别标签、起止点位置分别输入到上述网络中，进行模型训练；将测试集中的样本输入到训练好的模型中，直接输出测试样本的动作类别和起止点，实现同步的动作识别和检测。
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