| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 射频传感网络概述 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 研究现状 | 第13-19页 |
| 2.1 基于机器视觉的人流量统计方法 | 第13-14页 |
| 2.2 基于传感器的人流量统计方法 | 第14-16页 |
| 2.3 基于WiFi的人数统计方法 | 第16页 |
| 2.4 基于移动通信网信令处理平台的人流量监测方法 | 第16-17页 |
| 2.5 基于通道闸机的人流量统计方法 | 第17页 |
| 2.6 本章小结 | 第17-19页 |
| 第3章 RSS识别人体的可行性研究 | 第19-28页 |
| 3.1 CC2530模块 | 第19-20页 |
| 3.2 RSS研究现状及应用 | 第20-24页 |
| 3.3 RSS识别人体的可行性说明 | 第24-27页 |
| 3.4 本章总结 | 第27-28页 |
| 第4章 人流量监测HMM分类识别方法 | 第28-41页 |
| 4.1 HMM应用背景 | 第28-30页 |
| 4.1.1 HMM简介 | 第28-29页 |
| 4.1.2 HMM的数理基础 | 第29-30页 |
| 4.2 HMM基本原理 | 第30-32页 |
| 4.3 GMM-HMM建立人流量监测模型 | 第32-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验结果分析与评价 | 第41-53页 |
| 5.1 人体行走物理特点 | 第41-42页 |
| 5.2 实验和数据采集 | 第42-47页 |
| 5.2.1 实验场景设施部署 | 第42-44页 |
| 5.2.2 实验环节 | 第44-46页 |
| 5.2.3 数据采集 | 第46-47页 |
| 5.3 数据预处理及人数的分类识别 | 第47-52页 |
| 5.3.1 数据预处理 | 第47-50页 |
| 5.3.2 分类与识别 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第53页 |
| 6.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间参与课题情况 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间发表论文、软件著作权、专利及获奖情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |