仪器仪表学报

作者：陈丹，阴存翊，江灏，邱晓杰，陈静

单位：陈丹,福州大学电气工程与自动化学院福州350100,,阴存翊,福州大学电气工程与自动化学院福州350100,,江灏,福州大学电气工程与自动化学院福州350100,,邱晓杰,福州大学电气工程与自动化学院福州350100,,陈静,福州大学电气工程与自动化学院福州350100,

关键词：无线网络;人数统计;无需携带设备;深度学习

基金：国家自然科学基金青年科学基金（61703105，61703106）、福建省自然科学基金面上项目（2017J01500）、福建省教育厅青年科研项目（JAT170107）、福建省高校青年自然科学基金重点项目（JZ160415）、福州大学引进人才科研启动项目（XRC?1623，XRC?17011）、福建省高校杰出青年科研人才计划（601934）资助项目

针对现有室内人群数量检测方法存在适用场景范围受限、检测精度低等问题，提出一种基于深度神经网络的人群数量检测方法，无需被检测人员携带设备便可实现区域内人群数量检测。该方法采用多个WiFi传感节点覆盖室内区域，节点间通过相互探测信号获得交错WiFi链路数据；运用深度神经网络进行特征学习，提取人数变化对WiFi信号影响的关联特征，训练得到该区域人群数量感知模型；将实时采集的WiFi信号送入该模型即可获得人群数量的估计。采用所提方法在一个较为复杂的室内环境进行了实验测试，结果表明该方法能够准确实现室内人数检测，检测精度达到82?23%,平均误差仅为0?37人；与现有其他机器学习算法相比，该模型具备更高的检测精度，适用于多种应用场景。

来源：2019年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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