一种基于Wi-FiCSI信号的居家看护感知路由器的制作方法

一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器
技术领域
1.本发明涉及监控设备领域，具体为一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器。


背景技术：

2.当前市场上针对老年人居家异常报警的产品种类繁多且逐渐成熟，非接触式传感器，尤其是以wi-fi csi技术为主导的研究也逐渐展兴起，但目前市场上的还是少见wi-fi csi的真正产品，更多是以研究为主。原因是wi-fi信号的容易收到环境的影响，导致wi-fi信号变化较为频繁且缺少规律性；加之各个厂商对wi-fi协议的支持完整度不同，增加了产品的不稳定，经常发生误报和漏报，给用户的使用上造成困扰，为此我们提出了一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器。


技术实现要素：

3.(一)解决的技术问题
4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，解决了上述的问题。
5.(二)技术方案
6.为实现上述所述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，包括csi感知算法模块、云端看护模块和云端报警模块；
7.csi感知算法模块用于实时检测家居的日常活动，包括活动、静止和无人；
8.云端看护模块用于侦测和记录室内活动时长，当室内出现长时间无人活动时，则发出报警命令传递给云端报警模块；
9.所述云端报警模块在收到报警指令后负责进行报警。
10.优选的，所述csi感知算法模块中的算法处理流程：
11.s1：两次fft获取噪音数据；
12.s2：建立噪音训练数据集；
13.s3：使用svm训练人体活动识别模型；
14.s4：集成svm模型到路由器中。
15.优选的，所述s1中的两次fft获取噪音数据包括以下步骤：
16.六、将时域csi数据经过fft后，得到频域数据；
17.七、去除高频，即设备或环境产生的随机高频噪音；
18.八、逆序后，再次进行fft；
19.九、此时，即是所需的降噪后数据；
20.十、降噪后数据和原始数据的差值，作为噪音数据保留；
21.六、标注化噪音数据，并使用z-score方法进行标准化。
22.优选的，所述s2中的建立噪音训练数据集包括以下内容：
23.三、采集不同环境下多种品牌路由器的噪音数据，并进行保存；
24.四、对数据进行标注，标记出无人数据和有人数据；
25.五、求出噪音数据的特征向量，特征向量包括：平均数、标准差、偏-峰值：(偏度/峰度)以及异常值数量。
26.优选的，所述异常值数量为3倍标准差之外的csi的个数。
27.优选的，所述云端居家看护模块报警处理流程：
28.s1：感知路由器定周期上报室内人体活动的侦测结果；
29.s2：云端居家看护模块根据最后一次上报无人活动的结果开始计时；
30.s3：如超过设定时长，云端看护模块则会发出报警指令给报警模块；
31.s4：如在计时过程中，有人体活动消息上报，则云端看护模块则停止计时，并清零累计时间；
32.s5：云端报警模块收到报警指令后，以短信、电话等方式发送提醒消息到紧急联络人；
33.s6：云端报警推送消息后，向云端居家看护模块发送回执，表明已完成该次通知。
34.(三)有益效果
35.与现有技术相比，本发明提供了一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，具备以下有益效果：
36.1、该基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，区别于其他方法中使用去除噪音后的csi进行建模的方法，本方法使用了以前方法所舍弃的csi的噪音来进行识别人体活动，具有更高的稳定性；同时提出一个csi噪音的计算方法用于建模。
37.2、该基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，增加了实际场景下的便利性和可用性。
附图说明
38.图1为基于wi-fi csi噪音的人体移动识别模型示意图；
39.图2为基于感知路由器的居家看护系统示意图；
40.图3为24小时的室内活动侦测报告示意图；
41.图4为安装示意图；
42.图5为从设备端读取的原始csi数据包含了大量的噪音示意图；
43.图6为原始csi矩阵示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
45.请参阅图1-6，一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，包括csi感知算法模块、云端看护模块和云端报警模块；
46.csi感知算法模块用于实时检测家居的日常活动，包括活动、静止和无人；
47.云端看护模块用于侦测和记录室内活动时长，当室内出现长时间无人活动时，则发出报警命令传递给云端报警模块；
48.所述云端报警模块在收到报警指令后负责进行报警；
49.参阅图5以及图6：
50.从设备中读取的csi数据收到环境的影响，波形会发生较大的变化；图5中的数据来自同一台路由器的不同时间的采集，且均为室内无人活动时的数据。从图中曲线可知,与使用csi进行活动识别需对csi进行预处理。
51.csi感知算法模块中的算法处理流程：
52.不同于其他方法直接使用csi进行建模，本方法提出通过人体产生的噪音和设备/环境噪音的不同，而提出基于csi噪音的识别人体活动的方法，具有更高的稳定性；
53.1.两次fft获取噪音数据：
54.将时域csi数据经过fft后，得到频域数据；
55.去除高频，即设备或环境产生的随机高频噪音；
56.逆序后，再次进行fft；
57.此时，即是所需的降噪后数据；
58.降噪后数据和原始数据的差值，作为噪音数据保留；
59.标注化噪音数据，并使用z-score方法进行标准化；
60.2.建立噪音训练数据集
61.a.采集不同环境下多种品牌路由器的噪音数据，并进行保存；
62.b.对数据进行标注，标记出无人数据和有人数据；
63.c.求出噪音数据的4个特征向量：
64.1.平均数
65.2.标准差
66.3.偏-峰值：(偏度/峰度)
67.4.异常值数量：3倍标准差之外的csi的个数
68.3.使用svm训练人体活动识别模型
69.4.集成svm模型到路由器中，实现人体活动识别功能
70.云端居家看护模块报警处理流程：
71.s1：感知路由器定周期上报室内人体活动的侦测结果；
72.s2：云端居家看护模块根据最后一次上报无人活动的结果开始计时；
73.s3：如超过设定时长，云端看护模块则会发出报警指令给报警模块；
74.s4：如在计时过程中，有人体活动消息上报，则云端看护模块则停止计时，并清零累计时间。
75.云端报警模块
76.s5：云端报警模块收到报警指令后，以短信、电话等方式发送提醒消息到紧急联络人；
77.s6：云端报警推送消息后，向云端居家看护模块发送回执，表明已完成该次通知。
78.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，其特征在于，包括csi感知算法模块、云端看护模块和云端报警模块；csi感知算法模块用于实时检测家居的日常活动，包括活动、静止和无人；云端看护模块用于侦测和记录室内活动时长，当室内出现长时间无人活动时，则发出报警命令传递给云端报警模块；所述云端报警模块在收到报警指令后负责进行报警。2.根据权利要求1所述的一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，其特征在于：所述csi感知算法模块中的算法处理流程：s1：两次fft获取噪音数据；s2：建立噪音训练数据集；s3：使用svm训练人体活动识别模型；s4：集成svm模型到路由器中。3.根据权利要求2所述的一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，其特征在于：所述s1中的两次fft获取噪音数据包括以下步骤：一、将时域csi数据经过fft后，得到频域数据；二、去除高频，即设备或环境产生的随机高频噪音；三、逆序后，再次进行fft；四、此时，即是所需的降噪后数据；五、降噪后数据和原始数据的差值，作为噪音数据保留；六、标注化噪音数据，并使用z-score方法进行标准化。4.根据权利要求2所述的一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，其特征在于：所述s2中的建立噪音训练数据集包括以下内容：一、采集不同环境下多种品牌路由器的噪音数据，并进行保存；二、对数据进行标注，标记出无人数据和有人数据；三、求出噪音数据的特征向量，特征向量包括：平均数、标准差、偏-峰值：(偏度/峰度)以及异常值数量。5.根据权利要求4所述的一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，其特征在于：所述异常值数量为3倍标准差之外的csi的个数。6.根据权利要求1所述的一种基于wi-fi csi信号的居家看护感知路由器，其特征在于：所述云端居家看护模块报警处理流程：s1：感知路由器定周期上报室内人体活动的侦测结果；s2：云端居家看护模块根据最后一次上报无人活动的结果开始计时；s3：如超过设定时长，云端看护模块则会发出报警指令给报警模块；s4：如在计时过程中，有人体活动消息上报，则云端看护模块则停止计时，并清零累计时间；s5：云端报警模块收到报警指令后，以短信、电话等方式发送提醒消息到紧急联络人；s6：云端报警推送消息后，向云端居家看护模块发送回执，表明已完成该次通知。

技术总结
本发明涉及监控设备领域，且公开了一种基于Wi-Fi CSI信号的居家看护感知路由器，包括CSI感知算法模块、云端看护模块和云端报警模块；CSI感知算法模块用于实时检测家居的日常活动，包括活动、静止和无人；云端看护模块用于侦测和记录室内活动时长，当室内出现长时间无人活动时，则发出报警命令传递给云端报警模块；所述云端报警模块在收到报警指令后负责进行报警，该基于Wi-Fi CSI信号的居家看护感知路由器，区别于其他方法中使用去除噪音后的CSI进行建模的方法，本方法使用了以前方法所舍弃的CSI的噪音来进行识别人体活动，具有更高的稳定性；同时提出一个CSI噪音的计算方法用于建模。用于建模。用于建模。


技术研发人员：朱楠 李龙 谢必兵 吴彬
受保护的技术使用者：上海镭达晶元智能科技有限公司
技术研发日：2023.03.03
技术公布日：2023/7/6