論文の概要: CRONOS: Colorization and Contrastive Learning Enhanced NLoS Human
Presence Detection using Wi-Fi CSI Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10354v1
- Date: Mon, 7 Nov 2022 16:18:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 13:35:57.940411
- Title: CRONOS: Colorization and Contrastive Learning Enhanced NLoS Human
Presence Detection using Wi-Fi CSI Signals
- Title（参考訳）: CRONOS: Wi-Fi CSI信号を用いたNLoSヒトプレゼンス検出のカラー化とコントラスト学習
- Authors: Li-Hsiang Shen, Chia-Che Hsieh, An-Hung Hsiao, Kai-Ten Feng
- Abstract要約: センサーやカメラによるデバイスなしの人間検出は広く採用されているが、プライバシーの問題や、無動者に対する誤検知は多い。
これらの欠陥を解決するため、商用Wi-Fiデバイスから取得したチャネル状態情報(CSI)は、正確な検出のための豊富な信号特性を提供することができる。
我々は,NLoSヒト存在検出システム(CRONOS)のカラー化とコントラスト学習を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.301276597844756
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, demands of pervasive smart services and applications
increase explosively. Device-free human detection through sensors or cameras
has been widely adopted but with privacy issues as well as misdetection for
motionless people. To resolve these defects, channel state information (CSI)
captured from commercialized Wi-Fi devices is capable of providing plentiful
signal features for accurate detection. The existing systems has inaccurate
classification under a non-line-of-sight (NLoS) and stationery scenario of a
person standing still at corner in a room. In this work, we have proposed a
colorization and contrastive learning enhanced NLoS human presence detection
(CRONOS) system. CRONOS is capable of generating dynamic recurrence plots (RPs)
and coloring CSI ratios to distinguish mobile people and vacancy of a room,
respectively. Furthermore, supervised contrastive learning is conceived to
retrieve substantial representations, where consultation loss is formulated to
differentiate the representative distances between dynamic and stationery
cases. Furthermore, a self-switched static feature enhanced classifier (S3FEC)
is proposed to determine the utilization of either RPs or coloring CSI ratio.
Finally, comprehensive experimental results have revealed that our proposed
CRONOS outperforms the existing systems applying machine learning, non-learning
based methods as well as non-CSI based features in open literature, which
achieves the highest presence detection accuracy and moderate computational
complexity in vacancy, mobility, LoS and NLoS scenarios.
- Abstract（参考訳）: 近年、普及するスマートサービスやアプリケーションの需要は爆発的に増加している。
センサーやカメラによるデバイスなしの人間検出は広く採用されているが、プライバシーの問題や、無動者に対する誤検知は多い。
これらの欠陥を解決するために、商用Wi-Fiデバイスから取得したチャネル状態情報(CSI)は、正確な検出のための豊富な信号特性を提供することができる。
既存のシステムは、部屋の隅に立っている人の非視線 (non-line-of-sight, nlos) と静止シナリオ (stationery scenario) の下の不正確な分類を持っている。
そこで本研究では,NLoSヒト存在検出システム(CRONOS)のカラー化とコントラスト学習を提案する。
CRONOSは動的反復プロット(RP)を生成し、CSI比を色付けすることで、それぞれが移動人と部屋の空きを区別することができる。
さらに、教師付きコントラスト学習を考案し、コンサルテーション損失を定式化し、動的ケースと定常ケースの代表的な距離を区別する。
さらに,自己スイッチング静的特徴強化分類器 (S3FEC) を提案した。
最後に,提案するcronosは,空白,移動性,ロス,nlosのシナリオにおいて,最も高い存在検出精度と適度な計算複雑性を達成するオープン文献において,機械学習や非学習に基づく手法,非csiに基づく特徴を応用した既存システムよりも優れることを明らかにした。
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