基于无线信号的行为识别关键技术研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-23页 |
| 1.1.1 无线行为识别 | 第11-17页 |
| 1.1.2 无线行为质量识别 | 第17-20页 |
| 1.1.3 疲劳驾驶 | 第20-23页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第23-24页 |
| 1.3 文章结构 | 第24-25页 |
| 第二章 相关工作 | 第25-39页 |
| 2.1 无线行为识别发展概述 | 第25-26页 |
| 2.2 无线行为识别技术分类 | 第26-28页 |
| 2.3 基于指纹的映射 | 第28-34页 |
| 2.3.1 能量特征 | 第28-30页 |
| 2.3.2 状态特征 | 第30-32页 |
| 2.3.3 频率特征 | 第32页 |
| 2.3.4 其他特征 | 第32-34页 |
| 2.4 基于几何的映射 | 第34-37页 |
| 2.4.1 时间特征 | 第34-36页 |
| 2.4.2 角度特征 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于深度学习的行为识别技术 | 第39-55页 |
| 3.1 基本思想 | 第39-42页 |
| 3.2 基于梯度的边界检测算法 | 第42-45页 |
| 3.3 原始特征分析与提取 | 第45-49页 |
| 3.4 卷积神经网络设计 | 第49-51页 |
| 3.4.1 CNN网络拓扑结构 | 第49-50页 |
| 3.4.2 CNN输入 | 第50页 |
| 3.4.3 CNN输出 | 第50-51页 |
| 3.5 基于动作关联图模型的优化机制 | 第51-55页 |
| 第四章 基于动作质量模型的行为识别技术 | 第55-65页 |
| 4.1 基本思想 | 第55-56页 |
| 4.2 动作质量模型构建 | 第56-61页 |
| 4.2.1 运动时间 | 第56-58页 |
| 4.2.2 运动速度 | 第58-59页 |
| 4.2.3 运动距离 | 第59-61页 |
| 4.3 行为质量识别 | 第61-62页 |
| 4.4 基于动作质量模型的行为融合策略 | 第62-65页 |
| 第五章 WiQ系统设计与验证 | 第65-77页 |
| 5.1 WiQ基本框架 | 第65-66页 |
| 5.2 测试环境 | 第66-67页 |
| 5.3 行为识别性能评估 | 第67-69页 |
| 5.4 行为质量识别性能评估 | 第69-72页 |
| 5.4.1 行为质量识别能力评估 | 第69-70页 |
| 5.4.2 行为质量识别应用 | 第70-72页 |
| 5.5 识别系统的部署策略 | 第72-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-81页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第77-78页 |
| 6.2 课题研究展望 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第87页 |
