論文の概要: CRONOS: Colorization and Contrastive Learning for Device-Free NLoS Human
Presence Detection using Wi-Fi CSI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10354v3
- Date: Mon, 5 Jun 2023 21:55:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 20:08:43.926625
- Title: CRONOS: Colorization and Contrastive Learning for Device-Free NLoS Human
Presence Detection using Wi-Fi CSI
- Title（参考訳）: CRONOS:Wi-Fi CSIを用いたデバイスフリーNLoS人間プレゼンス検出のため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、動きのない人の誤検知が伴っている。
我々は,動的反復プロット(RP)とカラーコードCSI比を生成するCRONOSというシステムを提案する。
- 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, the demand for pervasive smart services and applications has
increased rapidly. Device-free human detection through sensors or cameras has
been widely adopted, but it comes with privacy issues as well as misdetection
for motionless people. To address these drawbacks, channel state information
(CSI) captured from commercialized Wi-Fi devices provides rich signal features
for accurate detection. However, existing systems suffer from inaccurate
classification under a non-line-of-sight (NLoS) and stationary scenario, such
as when a person is standing still in a room corner. In this work, we propose a
system called CRONOS (Colorization and Contrastive Learning Enhanced NLoS Human
Presence Detection), which generates dynamic recurrence plots (RPs) and
color-coded CSI ratios to distinguish mobile and stationary people from vacancy
in a room, respectively. We also incorporate supervised contrastive learning to
retrieve substantial representations, where consultation loss is formulated to
differentiate the representative distances between dynamic and stationary
cases. Furthermore, we propose a self-switched static feature enhanced
classifier (S3FEC) to determine the utilization of either RPs or color-coded
CSI ratios. Our comprehensive experimental results show that CRONOS outperforms
existing systems that either apply machine learning or non-learning based
methods, as well as non-CSI based features in open literature. CRONOS achieves
the highest human presence detection accuracy in vacancy, mobility,
line-of-sight (LoS), and NLoS scenarios.
- Abstract（参考訳）: 近年、広く普及するスマートサービスやアプリケーションに対する需要は急速に増加している。
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、動きのない人の誤検知が伴っている。
これらの欠点に対処するため、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機能を提供する。
しかしながら、既存のシステムは、非視線(NLoS)の下での不正確な分類と、部屋の隅に立っているときのような固定的なシナリオに悩まされている。
そこで本研究では,動的再帰プロット(rps)とカラーコードcsi比(csi比)を生成するcronos(colorization and contrastive learning enhanced nlos human presence detection)というシステムを提案する。
また、教師付きコントラスト学習を取り入れて実質的な表現を抽出し、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,rssとカラーコードcsi比のどちらを利用するかを決定するために,自己切り替え型静的特徴拡張分類器(s3fec)を提案する。
包括的実験の結果,cronosは,機械学習や非学習ベースの手法を応用した既存のシステムよりも優れており,またオープン文学における非csiベースの機能よりも優れていることがわかった。
CRONOSは、空白、移動性、視線(LoS)、NLoSシナリオにおける人間の存在検出精度が最も高い。
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