本文關(guān)鍵詞：視覺(jué)-WiFi聯(lián)合無(wú)線終端用戶識(shí)別算法研究

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【摘要】：近年來(lái),如何結(jié)合無(wú)線終端和視頻監(jiān)控兩種技術(shù)改進(jìn)目標(biāo)定位與跟蹤性能成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。為了解決在只擁有少量可用的定位數(shù)據(jù)下的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)和識(shí)別問(wèn)題,本文提出了一個(gè)基于移動(dòng)軌跡匹配的用戶識(shí)別系統(tǒng)�，F(xiàn)有的用戶發(fā)現(xiàn)與識(shí)別方法如人臉識(shí)別或電子標(biāo)記等,存在著成本高、識(shí)別能力與范圍有限、定制硬件等缺陷。因此,將計(jì)算機(jī)視覺(jué)和無(wú)線技術(shù)相結(jié)合,使得新的用戶發(fā)現(xiàn)與識(shí)別方法可以同時(shí)兼具電子標(biāo)記易于識(shí)別以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)精度高的優(yōu)點(diǎn)。本文從定位的角度出發(fā),先分別對(duì)用戶和其攜帶的無(wú)線終端進(jìn)行視頻定位和無(wú)線定位,并得到用戶的運(yùn)動(dòng)軌跡和無(wú)線終端的信號(hào)特征,然后通過(guò)信號(hào)特征與軌跡匹配的方法,完成用戶的識(shí)別。從以下幾個(gè)方面解決用戶識(shí)別的問(wèn)題。首先,提出了兩種無(wú)線終端定位算法。利用智能手機(jī)的普及性,將其作為用戶的電子標(biāo)簽。利用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)無(wú)線終端,并分析其接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indication, RSSI)完成設(shè)備的定位與跟蹤。算法充分考慮了RSSI的波動(dòng)性,利用持續(xù)的定位獲得設(shè)備的信號(hào)特征,并與事先訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)路徑(Path)進(jìn)行匹配。結(jié)果表明,無(wú)線終端的匹配成功率達(dá)到了71%,且定位算法解決了設(shè)備差異性、電磁環(huán)境復(fù)雜等實(shí)際問(wèn)題。其次,提出了基于視覺(jué)發(fā)現(xiàn)的用戶移動(dòng)軌跡和Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)下的無(wú)線終端的信號(hào)特征匹配算法。根據(jù)測(cè)試場(chǎng)地的情況,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)經(jīng)典的基于顏色特征的粒子濾波目標(biāo)跟蹤技術(shù)。通過(guò)跟蹤算法獲得用戶的移動(dòng)軌跡后,使用與電子設(shè)備匹配相同的統(tǒng)一的預(yù)設(shè)路徑(Path)進(jìn)行分類,這樣既完成了用戶的定位同時(shí)也完成了與無(wú)線終端的數(shù)據(jù)融合。匹配算法利用時(shí)間匹配和統(tǒng)一的預(yù)設(shè)路徑(Path)匹配實(shí)現(xiàn)手機(jī)與用戶的綁定。我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)最小的原型系統(tǒng)來(lái)驗(yàn)證匹配算法的性能,結(jié)果表明,系統(tǒng)的用戶識(shí)別率可以達(dá)到65%,證明我們的系統(tǒng)是可行的,并可以滿足一些應(yīng)用的需要。最后,我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)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(yù)設(shè)路徑的限制,同時(shí)提升了系統(tǒng)的用戶識(shí)別率。在引入了支持向量機(jī)與隨機(jī)森林兩種分類器后,最終的性能分析表明,系統(tǒng)的識(shí)別率分別提升到了87%。完全可以滿足離線狀態(tài)的用戶識(shí)別需要。
【關(guān)鍵詞】：用戶識(shí)別 運(yùn)動(dòng)軌跡 Wi-Fi定位 攝像頭定位 綁定算法 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN948.6;TN92
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-20
• 1.1 無(wú)線定位技術(shù)概述11-14
• 1.1.1 三角測(cè)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(jué)信號(hào)目標(biāo)跟蹤方法概述14-17
• 1.2.1 目標(biāo)表示15
• 1.2.2 跟蹤目標(biāo)特征選擇15-16
• 1.2.3 目標(biāo)跟蹤算法16-17
• 1.3 視覺(jué)信號(hào)和電子信號(hào)的聯(lián)合跟蹤技術(shù)概述17-18
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)18-19
• 1.5 本文的主要結(jié)構(gòu)19-20
• 2 搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)20-30
• 2.1 基于IEEE 802.11協(xié)議的WI-FI無(wú)線網(wǎng)絡(luò)測(cè)量平臺(tái)20-26
• 2.1.1 IEEE 802.11協(xié)議及探測(cè)請(qǐng)求幀Probe Request21-23
• 2.1.2 獲取RSSI23
• 2.1.3 使用擴(kuò)展網(wǎng)卡的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)23-24
• 2.1.4 使用筆記本電腦的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)24-26
• 2.2 聯(lián)合攝像頭的WI-FI無(wú)線測(cè)量平臺(tái)26-27
• 2.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的部署27-29
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景構(gòu)造27-28
• 2.3.2 預(yù)設(shè)路徑28
• 2.3.3 主要面臨的問(wèn)題28-29
• 2.4 小結(jié)29-30
• 3 信號(hào)特征與軌跡匹配的WI-FI定位方法30-40
• 3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(shì)判斷法(Sequence Trend Determine,STD)36-37
• 3.2.4 STD算法性能37-39
• 3.3 小結(jié)39-40
• 4 視覺(jué)-WIFI聯(lián)合無(wú)線終端用戶識(shí)別算法40-52
• 4.1 聯(lián)合系統(tǒng)設(shè)計(jì)40-41
• 4.2 視覺(jué)信號(hào)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(shù)42-45
• 4.2.2 用戶移動(dòng)軌跡與預(yù)設(shè)路徑的匹配45-47
• 4.2.3 VC性能評(píng)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(jié)51-52
• 5. 識(shí)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(wú)線終端樣本特征52-53
• 5.1.2 訓(xùn)練樣本軌跡53
• 5.2 識(shí)別系統(tǒng)的性能優(yōu)化53-57
• 5.2.1 隨機(jī)森林分類算法54-55
• 5.2.2 SVM分類算法55-56
• 5.2.3 分類結(jié)果分析56-57
• 5.4 小結(jié)57-59
• 6 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果65-67
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集67

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