論文の概要: Time-Selective RNN for Device-Free Multi-Room Human Presence Detection Using WiFi CSI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13107v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 19:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 16:43:27.706079
• Title: Time-Selective RNN for Device-Free Multi-Room Human Presence Detection Using WiFi CSI
• Title（参考訳）: WiFi CSIを用いたデバイスレスマルチルーム人間プレゼンス検出のための時間選択型RNN
• Authors: Fang-Yu Chu, Li-Hsiang Shen, An-Hung Hsiao, Kai-Ten Feng
• Abstract要約: 条件付き二重特徴抽出型リカレントネットワーク(TCD-FERN)を用いたマルチルームシナリオのためのデバイスフリー人間の存在検知システムを提案する。 我々のシステムは、現在の人間の特徴を条件に、重要な時間的特徴を捉えるように設計されている。 提案するTD-FERNシステムは,コモディティなWiFi APの少ないマルチルームシナリオに対して,人間の存在検出を実現することができることを示すため,評価および実時間実験を行った。
• 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: Human presence detection is a crucial technology for various applications, including home automation, security, and healthcare. While camera-based systems have traditionally been used for this purpose, they raise privacy concerns. To address this issue, recent research has explored the use of channel state information (CSI) approaches that can be extracted from commercial WiFi access points (APs) and provide detailed channel characteristics. In this thesis, we propose a device-free human presence detection system for multi-room scenarios using a time-selective conditional dual feature extract recurrent Network (TCD-FERN). Our system is designed to capture significant time features with the condition on current human features using a dynamic and static (DaS) data preprocessing technique to extract moving and spatial features of people and differentiate between line-of-sight (LoS) path blocking and non-blocking cases. To mitigate the feature attenuation problem caused by room partitions, we employ a voting scheme. We conduct evaluation and real-time experiments to demonstrate that our proposed TCD-FERN system can achieve human presence detection for multi-room scenarios using fewer commodity WiFi APs.
• Abstract（参考訳）: 人間の存在検出は、ホームオートメーション、セキュリティ、医療など、さまざまなアプリケーションにとって重要な技術である。 カメラベースのシステムは伝統的にこの目的で使われてきたが、プライバシーの懸念が高まる。 この問題に対処するため、最近の研究では、商用WiFiアクセスポイント(AP)から抽出し、詳細なチャネル特性を提供するチャネル状態情報(CSI)アプローチについて検討している。 本稿では,tcd-fern(time-selective conditional dual feature extract recurrent network)を用いたマルチルームシナリオのためのデバイスフリーな人間存在検出システムを提案する。 本システムは、動的かつ静的なデータ前処理技術を用いて、現在の人間の特徴を条件付きで有意な時間的特徴を捉え、人の移動や空間的特徴を抽出し、視線遮断(LoS)経路とノンブロッキングケースを区別するように設計されている。 部屋分割による特徴減衰問題を緩和するため,投票方式を採用した。 提案するTD-FERNシステムは,コモディティなWiFi APの少ないマルチルームシナリオに対して,人間の存在検出を実現することができることを示すため,評価および実時間実験を行った。

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