Khung Nhận Diện Hành Động Con Người Dựa Vào Tín Hiệu Sóng Wi-Fi và Các Mô Hình Học Máy

• Tác giả: Thái Hoàng Long
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Tan Hoàng Phước
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu
• Đề tài: Khung Nhận Diện Hành Động Con Người Dựa Trên Tín Hiệu Wi-Fi và Mô Hình Học Máy
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu bài toán
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Nhận diện hành động con người
• 3.1.1. Nhận diện hành động con người trong thực tiễn
• 3.1.2. Phương pháp nhận diện hành động con người
• 3.2. Công nghệ Wi-Fi
• 3.2.1. Tổng quan về công nghệ Wi-Fi
• 3.2.2. Các tiêu chuẩn Wi-Fi
• 3.3. Thông tin trạng thái kênh (Channel State Information)
• 3.4. Thiết bị vô tuyến khả lập trình (Software-defined Radio)
• 3.4.1. Các thành phần của SDR và các tham số hiệu năng
• 3.4.2. Thiết bị sử dụng trong khóa luận
• 3.5. Học máy và học sâu (Machine learning and deep learning)
• 3.5.1. Trí tuệ nhân tạo
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4.1. Bộ thu phát tín hiệu Wi-Fi
• 4.1.1. Bộ phát tín hiệu (Wi-Fi transmitter)
• 4.1.2. Bộ thu tín hiệu (Wi-Fi receiver)
• 4.2. Chuẩn bị môi trường
• 4.3. Bộ dữ liệu UIT_Flextension
• 4.4. Thuật toán tiền xử lý dữ liệu
• 4.4.1. Thuật toán trung bình trượt
• 4.4.2. Thuật toán đưa hành động về trung tâm
• 4.5. Mô hình học sâu đề xuất cho phân loại hành động
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 5.1. Triển khai và kết quả thực nghiệm
• 5.2. Xây dựng hệ thống phân loại hành động dựa trên thời gian thực
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Tổng kết
• 6.2. Thuận lợi và khó khăn
• 6.3. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về Khung Nhận Diện Hành Động Con Người Dựa Trên Tín Hiệu Wi Fi

Khung nhận diện hành động con người dựa trên tín hiệu Wi-Fi đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ hiện đại. Việc sử dụng tín hiệu Wi-Fi để nhận diện hành động không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Nghiên cứu này tập trung vào việc khai thác thông tin trạng thái kênh truyền (CSI) để phân tích và nhận diện các hành động của con người trong môi trường sống hàng ngày.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của nhận diện hành động

Nhận diện hành động là quá trình xác định các hành động của con người thông qua các tín hiệu thu thập được. Việc áp dụng công nghệ Wi-Fi trong lĩnh vực này mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong giám sát và an ninh.

1.2. Lịch sử phát triển của công nghệ nhận diện hành động

Công nghệ nhận diện hành động đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ việc sử dụng camera đến việc áp dụng mô hình học máy. Sự chuyển mình này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc nhận diện hành động.

II. Vấn đề và Thách thức trong Nhận Diện Hành Động Dựa Trên Tín Hiệu Wi Fi

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc nhận diện hành động dựa trên tín hiệu Wi-Fi cũng gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như nhiễu tín hiệu, phản xạ từ môi trường và độ chính xác của dữ liệu thu thập đều ảnh hưởng đến kết quả nhận diện.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của tín hiệu

Nhiễu và phản xạ từ các bề mặt trong môi trường có thể làm giảm chất lượng tín hiệu thu được. Điều này dẫn đến việc cần thiết phải có các phương pháp tiền xử lý dữ liệu hiệu quả.

2.2. Thách thức trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu từ tín hiệu Wi-Fi trong môi trường thực tế gặp nhiều khó khăn. Cần có các thiết bị và phương pháp phù hợp để đảm bảo dữ liệu thu thập được là chính xác và đáng tin cậy.

III. Phương Pháp Nhận Diện Hành Động Dựa Trên Tín Hiệu Wi Fi

Để nhận diện hành động, cần áp dụng các phương pháp học máy và học sâu. Việc sử dụng mô hình học sâu như CNN và MLP giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại hành động từ tín hiệu thu được.

3.1. Các mô hình học máy phổ biến trong nhận diện hành động

Các mô hình như CNN và MLP đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phân loại hành động. Chúng có khả năng học từ dữ liệu lớn và cải thiện độ chính xác của kết quả.

3.2. Quy trình tiền xử lý dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng để cải thiện chất lượng tín hiệu. Các thuật toán như trung bình trượt và đưa hành động về trung tâm được áp dụng để làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào mô hình.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Nhận Diện Hành Động Dựa Trên Tín Hiệu Wi Fi

Khung nhận diện hành động dựa trên tín hiệu Wi-Fi có nhiều ứng dụng thực tiễn. Từ việc giám sát an ninh đến theo dõi sức khỏe, công nghệ này đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các lĩnh vực khác nhau.

4.1. Ứng dụng trong giám sát an ninh

Việc nhận diện hành động có thể giúp phát hiện các hành vi bất thường trong khu vực an ninh. Điều này giúp nâng cao hiệu quả giám sát mà không cần sử dụng camera.

4.2. Ứng dụng trong theo dõi sức khỏe

Công nghệ này có thể được áp dụng để theo dõi các hoạt động hàng ngày của người dùng, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho việc chăm sóc sức khỏe.

V. Kết Luận và Tương Lai của Nhận Diện Hành Động Dựa Trên Tín Hiệu Wi Fi

Khung nhận diện hành động dựa trên tín hiệu Wi-Fi đang phát triển mạnh mẽ và hứa hẹn sẽ có nhiều ứng dụng trong tương lai. Việc cải thiện các mô hình học máy và xử lý dữ liệu sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của công nghệ này.

5.1. Tương lai của công nghệ nhận diện hành động

Công nghệ nhận diện hành động dựa trên tín hiệu Wi-Fi có tiềm năng lớn trong việc phát triển các ứng dụng thông minh, từ nhà thông minh đến các hệ thống giám sát an ninh.

5.2. Các hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của mô hình và phát triển các thuật toán mới để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.