Time-Selective RNN for Device-Free Multi-Room Human Presence Detection Using WiFi CSI

要約

タイトル: WiFi CSIを用いたデバイスフリーマルチルーム人物存在検出のためのTime-Selective RNN

要約:
– ホームオートメーション、セキュリティ、ヘルスケアなど、様々な分野において人物存在検出は重要な技術である。
– カメラを用いたシステムはプライバシーの懸念があるため、近年は商用WiFiアクセスポイントから抽出されるチャネルステート情報(CSI)の利用が模索されている。
– 本論文では、Time-Selective Conditional Dual Feature Extract Recurrent Network(TCD-FERN)を用いた、マルチルーム環境でのデバイスフリーの人物存在検出システムを提案する。
– TCD-FERNは、ダイナミックとスタティックのデータ前処理技術を用いて、人物の動きや位置情報を抽出し、直線視界の遮蔽と非遮蔽の場合を区別する。
– 部屋の仕切りによる特徴量減衰問題を軽減するために、投票方式を採用する。
– 実験結果から、提案されたTCD-FERNシステムは、商用WiFi APをより少なく使い、マルチルーム環境での人物存在検出を達成できることが示された。

要約(オリジナル)

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.

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arxiv.jp, OpenAI