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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明涉及姿态识别技术领域，具体涉及一种基于多层次多尺度表示学习的鲁棒姿态识别方法，通过获取部署在环境中的WiFi设备采集的原始CSI数据，对CSI数据进行预处理，得到预处理后的CSI数据集；获取所述CSI数据集，进行分解，得到高频和低频子序列；搭建多尺度残差网络，将所述高频和低频子序列，输入到多尺度残差网络中，通过多个卷积层来提取空间和频率特征，通过特征融合模块进行融合与分类；输出预测活动结果。结合了多级别波形分解和多尺度卷积特征提取的优势，通过深度学习技术实现了对不同个体活动的有效识别，大大提高了模型的适用性和准确性。
主权项：1.基于多层次多尺度表示学习的鲁棒姿态识别方法，其特征在于，所述基于多层次多尺度表示学习的鲁棒姿态识别方法包括以下步骤：获取部署在环境中的WiFi设备采集的原始CSI数据，对CSI数据进行预处理，得到预处理后的CSI数据集；获取所述CSI数据集，进行分解，得到高频和低频子序列；搭建多尺度残差网络，将所述高频和低频子序列，输入到多尺度残差网络中，通过多个卷积层来提取空间和频率特征，通过特征融合模块进行融合与分类；输出预测活动结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于多层次多尺度表示学习的鲁棒姿态识别方法
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