基于CSI数据实现Suspicious object detection

1、介绍
Detection of Suspicious Objects Concealed by Walking Pedestrians Using WiFi提出了一种基于WiFi信道状态信息（CSI）的无设备检测方法。通过分析不同材料引起的子载波幅度的不同变化，该方法能够检测出行人通过WiFi发送器和接收器的传输链路时隐藏的金属和液体等可疑物体。该方法利用卷积神经网络（CNN）对可疑目标进行分类，并利用多数投票对最终结果进行投票，以提高步行行人的检测精度。评价结果表明，该方法对行人隐蔽的金属和液体的检测准确率为93.3%，对行人携带的金属和液体的检测准确率为95.6%，对站立行人携带的金属和液体的检测准确率为100%。

2、主要技术
2.1该方法利用卷积神经网络（CNN）对可疑目标进行分类
2.2利用多数投票计算出携带异常物品的概率

投票机制：

基于CSI数据实现Suspicious object detection相关推荐

文献翻译1：Oriented R-CNN for Object Detection
文献翻译1:Oriented R-CNN for Object Detection Oriented R-CNN for Object Detection Abstract Introduction ...
AI_综述：3D目标检测于RGB-D（Object detection in RGB-D images）
转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34887948 基于深度学习的图像目标检测(上) 基于深度学习的图像目标检测(下) 大牛讲堂 | 基于DenesBox的目标检测在自 ...
如何在Windows系统上使用Object Detection API训练自己的数据？
前言之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API?(点击跳转) 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型.动手之前 ...
基于WiFi的CSI数据做呼吸频率检测-python版(含代码和数据)
一.概述本Demo无需机器学习模型,Demo功能涉及的理论主要参考了硕士学位论文<基于WiFi的人体行为感知技术研究>,作者是南京邮电大学的朱XX,本人用python复现了论文中呼吸频率 ...
【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器
这是机器未来的第1篇文章原文首发地址:https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/124745966 CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址 ...
点云 3D 天气数据增强 - LiDAR Snowfall Simulation for Robust 3D Object Detection (CVPR 2022)
点云 3D 天气数据增强 - LiDAR Snowfall Simulation for Robust 3D Object Detection - 用于鲁棒3D目标检测的激光雷达降雪模拟(CVPR 2 ...
点云 3D 天气数据增强 - Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in ... (ICCV 2021)
Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in Adverse Weather - 恶劣天气下用于3D目标检测 ...
ssd目标检测训练自己的数据_目标检测Tensorflow object detection API之训练自己的数据集...
构建自己的模型之前,推荐先跑一下Tensorflow object detection API的demo JustDoIT:目标检测Tensorflow object detection APIzh ...
关于使用tensorflow object detection API训练自己的模型-补充部分（代码，数据标注工具，训练数据，测试数据）
之前分享过关于tensorflow object detection API训练自己的模型的几篇博客,后面有人陆续碰到一些问题,问到了我解决方法.所以在这里补充点大家可能用到的东西.声明一下,本人专业 ...

基于CSI数据实现Suspicious object detection

基于CSI数据实现Suspicious object detection相关推荐

最新文章

热门文章