人体活动识别是人机交互、智能家居等领域中最重要的感知问题之一，我院智能物联团队持续在基于Wi-Fi信号的人体活动识别技术发力，提出了一种使用智能手机采集Wi-Fi信号以识别不同尺度的人类活动的技术方案，该成果公开发表后，引起OPPO公司的关注并于近日达成合作意向。
团队基于定制化的提取Wi-Fi信道状态信息固件，在安卓系统下开发了一款APP，能够实时采集Wi-Fi信道状态信息。通过分析不同活动对信道状态信息产生的不同影响，提取相关特征，训练机器学习模型，从而进行活动的分类。智能物联团队召集60名学生进行了20种不同动作的对比实验，共采集140小时的数据，形成了相关数据集，实验结果表明，团队设计的系统能够达到97.25%的识别精度，特别是对类似手指动作的小动作而言。该项成果论文题目为“Human Activity Recognition Using Smartphones with WiFi Signals”，我院硕士生林桂平为第一作者，何昕副教授为通讯作者；安徽师范大学和智能物联团队为第一完成单位，2022年6月发表于CCF B推荐期刊IEEE THMS。基于该项成果，团队与OPPO公司签订横向合作协议，旨在进一步优化该技术，并部署在OPPO智能手机终端，服务下游应用。
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