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

Khóa luận trình bày phương pháp nhận diện hành động con người qua tín hiệu sóng Wi-Fi và ứng dụng các mô hình học máy trong truyền thông mạng.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2023

82
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

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

Tóm tắt

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.

10/07/2025
Khóa luận tốt nghiệp truyền thông và mạng máy tính phương pháp nhận diện hành động của con người dựa vào tín hiệu sóng wi fi và các mô hình học máy

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUÓC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA MẠNG MÁY TÍNH VÀ TRUYÈN THÔNG THÁI HOÀNG LONG - 18521056 KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP PHƯƠNG PHAP NHAN DIEN HANH ĐỘNG CUA CON NGƯỜI DỰA VÀO TIN HIEU SONG WI-FI VA CAC MO HÌNH HỌC MAY A FRAMEWORK FOR HUMAN ACTIVITY RECOGNITION USING WI-FI SIGNAL AND MACHINE LEARNING MODELS KY SƯ NGÀNH MẠNG MAY TÍNH VA TRUYEN THONG DU LIEU TP. HO CHi MINH, 2023 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA MẠNG MAY TÍNH VÀ TRUYEN THONG THAI HOANG LONG- 18521056 KHOA LUAN TOT NGHIEP PHƯƠNG PHAP NHAN DIỆN HANH DONG CUA CON NGƯỜI DUA VÀO TÍN HIEU SONG WI-FI VA CAC MO HÌNH HỌC MAY A FRAMEWORK FOR HUMAN ACTIVITY RECOGNITION USING WI-FI SIGNAL AND MACHINE LEARNING MODELS KY SƯ NGÀNH MẠNG MAY TÍNH VA TRUYEN THONG DU LIEU GIANG VIEN HUONG DAN TS.

NGUYEN TAN HOANG PHUOC TP. HO CHi MINH, 2023 DANH SÁCH HỘI ĐÒNG BẢO VỆ KHÓA LUẬN Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số. của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin.ẼẼằẼ ỀšẼšẼ Ằă& — Chủ tịch. PA ETE E ESTE ESTO TTS OESOTIOSTESSSTSOIIOS — Thu ky.

Boece ——— — Ủy viên. een eneee — Ủy viên. HÒ CHÍ MINH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập — Tự Do - Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP. HCM, ngày tháng năm 2023 NHAN XÉT KHÓA LUẬN TOT NGHIỆP (CUA CAN BO HUONG DAN) Tên khóa luận: PHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN HÀNH ĐỘNG CỦA CON NGƯỜI DỰA VÀO TÍN HIỆU SÓNG WI-FI VÀ CÁC MÔ HÌNH HỌC MÁY Nhóm SV thực hiện: Cán bộ hướng dẫn: Thái Hoàng Long - 18521056 TS.

Nguyễn Tan Hoàng Phước Đánh giá Khóa luận 1. Về cuôn báo cáo: Số trang Số chương Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm 4. Về thái độ làm việc của sinh viên: Đánh giá chung: Điểm từng sinh viên: Thái Hoàng Long: /10 Người nhận xét (Ký tên và ghi rõ họ tên) ĐHQG TP. HÒ CHÍ MINH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập — Tự Do — Hạnh Phúc CÔNG NGHE THONG TIN TP.

HCM, ngay tháng năm 2023 NHAN XET KHOA LUAN TOT NGHIEP (CUA CAN BO PHAN BIEN) Tên khóa luận: PHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN HÀNH ĐỘNG CỦA CON NGƯỜI DỰA VÀO TÍN HIỆU SÓNG WI-FI VÀ CÁC MÔ HÌNH HỌC MÁY Nhóm SV thực hiện: Cán bộ phản biện: Thái Hoàng Long - 18521056 Đánh giá Khóa luận 1. Về cuốn báo cáo: Số trang Số chương Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm 4. Về thái độ làm việc của sinh viên: Đánh giá chung: Điểm từng sinh viên: Thái Hoàng Long : /10 Người nhận xét (Ký tên và ghi rõ họ tên) ĐHQG TP. HO CHÍMINH CONG HOA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập — Tự Do - Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP.

HCM, ngày tháng năm 2023 ĐÈ CƯƠNG ĐÈ TÀI LUẬN VĂN KỸ SƯ 1. Tên dé tài hoặc hướng NC Tên tiếng Việt: Phương pháp nhận diện hành động của con người dựa vào tín hiệu sóng Wi-Fi và các mô hình học máy Tên tiếng Anh: A framework for human activity recognition using Wi-Fi signal and machine learning models 2. Ngành và mã ngành dao tao Ngành: Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu (CLC) Mã ngành: 7480102_CLCA 3. Họ tên học viên thực hiện đề tài, khóa - đợt học Họ tên sinh viên: Thái Hoàng Long MSSV: 18521056 Người hướng dẫn: TS.

Nguyễn Tan Hoàng Phước Dia chỉ email: phuocnth @uit.vn Điện thoại: 0905111500 4. Tổng quan tình hình NC Các nghiên cứu trong những năm gần đây đã cho thấy sóng vô tuyến có thể áp dụng vào bài toán nhận diện hành vi con người. Trong đó, các nghiên cứu đã khám phá ra được việc sử dụng thông tin trạng thái kênh truyền (Channel State Information — CSI có thể nhận diện được các hoạt động của con người [1]. Bằng việc trích xuất CSI từ tín hiệu Wi-Fi khi người thực hiện các hành động giữa thiết bị thu và phát tin hiệu, các dao động thu được trong chính là đặc trưng cho hành động con người.

Hiện nay, với sự phô biến rộng rãi của các thiết bị Wi-Fi thương mại, việc nghiên cứu phương pháp nhận diện hành động con người dựa trên tín hiệu sóng Wi-Fi là tiền đề để phát triển các ứng dụng nhận diện bằng sóng thay cho các thiết bị camera giám sát hiện nay. Với các ưu điểm riêng khi dùng sóng vô tuyến và khả năng tận dụng các cơ sở hạ tầng sẵn có, việc này giúp tiết kiệm cho vấn đề về chỉ phí xây dựng hệ thống. Bên cạnh đó, các khó khăn trong việc sử dụng sóng Wi-fi để nhận diện hành vi con người van tồn tại như: tín hiệu gặp các tác động trong quá trình thu thập mẫu dữ liệu bao gồm nhiễu hay phản xạ từ tường, trần nhà đối với môi trường trong nhà cũng như các vật thé xung quanh nơi thu thập dữ liệu. Đề giải quyết các vấn đề đó, cần đề xuất thuật toán tiền xử lý (pre-processing), sau đó đưa dữ liệu vào các mô hình học máy/ học sâu để đánh giá và phân loại dữ liệu và chọn ra thuật toán tối ưu phù hợp nhất.

Nghiên cứu cũng hướng đến việc triển khai mô hình dé nhận diện hành động con người dựa trên thời gian thực, nhằm tạo tiền đề để tạo ra các ứng dụng áp dụng được vào thực tiễn. Các ứng dụng có thê ké đến: điều khiển thiết bị ở các hộ gia đình, cơ sở vật chất nơi công cộng: nhận diện hành vi nhằm giám sát, phát hiện các hành vi hoặc hành động xâm nhập ở các khu an ninh; theo dõi sức khỏe con người. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu 5. Mục tiêu Trong khóa luận nay, các mục tiêu hướng tới bao gồm: - Nghiên cứu phương pháp nhận diện hành vi con người dựa trên tín hiệu Wi- Fi và lựa chọn các mô hình học sâu để đánh giá và đưa ra kết quả với độ chính xác cao trong việc phân loại hành động.

- _ Tìm ra phương pháp tối ưu và phù hợp nhất dé phát triển và xây dựng mô hình dùng để phân loại hành động theo thời gian thực. Đối tượng nghiên cứu Dựa vào các mục tiêu trên, dé tài sẽ nghiên cứu chủ yếu về các đối tượng như sau: -_ Nghiên cứu về những mô hình học sâu có khả năng phân loại hành động. - Nghiên cứu về thiết bi Software Define Radio dé tạo ra bộ thu phat tín hiệu Wi-Fi. - Tim hiểu về Python, Google Colab và phan mềm như GNURadio dé xây dựng bộ dữ liệu phục vụ cho việc xây dựng bộ dữ liệu và đánh giá kết quả nhận diện hành động con người.

Phạm vi nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu còn bao gồm: - Các kỹ thuật học sâu: Áp dụng cho việc phân tích hành động con người nhằm nâng cao độ chính xác trong việc phân loại hành động. - Tập dataset nghiên cứu: WiAR [1] và UIT_Flextension tự xây dựng trong khóa luận. Nội dung, phương pháp Nội dung 1: Tìm hiểu và làm quen với các khái niệm liên quan đến đề tài.

© Mục tiêu: Xác định các dé tài đã và dang được triển khai liên quan đến đề tài nghiên cứu, nhằm xác định ưu điểm, nhược điểm của các nghiên cứu và rút ra kinh nghiệm cho đề tài khóa luận của bản thân. e Phuong pháp: - Đọc các tài liệu, bài báo liên quan đến dé tài dang hướng đến. - Phan tích các công nghệ, giải pháp sử dụng trong các đề tài đó dé nắm được các đặc điểm thông qua các tài liệu đã tìm hiểu. Nội dung 2: Tìm hiểu thiết bị sử dụng trong đề tài và các phần mềm liên quan.

e Mục tiêu: Xác định thiết bị và cách sử dụng trong đề tài (USRP, Anten Wi-Fi) Tìm hiểu về các phần mềm sử dụng trong đề tài và cách hoạt động (GNURadio, Matlab) ¢ Phuong pháp: Tìm hiểu và tham khảo các nghiên cứu đã thực hiện được công bé trước đây và các nghiên cứu đang thực hiện có liên quan đến dé tài 10 về nhận diện hành vi con người dựa trên sóng Wi-Fi, sau đó nhận định các thành phần đề xây dựng bộ dữ liệu bao gồm: - _ Thiết bị SDR (USRPB200) và anten Wi-Fi dùng dé thu phát tín hiệu. - Máy tính được triển khai phần mềm GNURadio với các gói cai đặt gr- ieee802.11 theo chuẩn a/g/p và gr-foo bao gồm các block hỗ trợ xây dựng bộ thu phát tín hiệu. Thực hiện hệ thống: - _ Xây dựng hệ thống thu phát tín hiệu bao gồm cách bó trí hệ thống, vi trí đặt thiết bị thu phát, sử dụng loại anten nào, phát ở tần số nào. - Tìm hiểu về GNURadio, cách vận hành, xây dựng mô hình thu phát tín hiệu Wi-Fi trên GNURadio dé thực hiện xây dựng bộ dit liệu.

Nội dung 3: Nghiên cứu và đề xuất mô hình học sâu và các phương pháp xử lý đữ liệu. e Muc tiêu: Cải thiện hiệu năng hệ thống bằng việc nghiên cứu và đề xuất mô hình học sâu phù hợp (CNN, MLP) và các phương pháp xử lý tín hiệu đề tăng độ chính xác trong việc phân loại hành động. e Phuong pháp: - Tim hiểu các mô hình học sâu và cách xây dựng model học sâu. - _ Xây dựng bộ dữ liệu: nghiên cứu va thu thập dataset dùng cho việc train và test model.

- _ Nghiên cứu thuộc tính của bộ dữ liệu sau đó đề xuất thuật toán tiền xử lý. - Dán nhãn dữ liệu và đưa ra lựa chọn model phù hợp tối ưu nhất với độ chính Xác cao. Nội dung 4: Xây dựng mô hình thực hiện nhận diện hành vi con người bằng sóng Wi-Fi dựa trên thời gian thực trên Cloud Computing. © Muc tiêu: Xây dựng một hệ thống dé đánh giá kết quả của đữ liệu thu được và hiển thị loại hành động tương ứng của con người bằng sóng Wi-Fi dựa trên thời gian thực với Ngrok.

11 se Phương pháp: - _ Tìm hiểu về Ngrok - Day đữ liệu từ local lên server, dữ liệu đã đưa vào các mô hình học sâu, sau đó đánh giá và server sẽ trả về kết quả phân loại hành động với thời gian và độ trễ không quá lệch so với thời gian thực. Kết quả mong đợi - Kết quả phân loại hành động đạt độ chính xác cao. - Hệ thống có thé đưa ra kết quả dựa trên thời gian thực với độ trễ thấp, từ đó có thể phát triển thành ứng dụng cho phương pháp nhận diện hành vi con người dựa trên sóng Wi-Fi 8.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề Khung Nhận Diện Hành Động Con Người Dựa Trên Tín Hiệu Wi-Fi và Mô Hình Học Máy trình bày một phương pháp mới để nhận diện hành động của con người thông qua tín hiệu Wi-Fi, kết hợp với các mô hình học máy tiên tiến. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ không dây trong việc theo dõi và phân tích hành vi con người, mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như an ninh, chăm sóc sức khỏe và tự động hóa.

Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng khung này, bao gồm khả năng cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện hành động và giảm thiểu chi phí so với các phương pháp truyền thống. Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng của mô hình học máy trong các lĩnh vực khác, bạn có thể tham khảo tài liệu Khóa luận tốt nghiệp khoa học dữ liệu dự báo luồng giao thông với mô hình chuỗi thời gian đa biến sử dụng bigdl. Tài liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách mà các mô hình học máy có thể được áp dụng để dự đoán và phân tích dữ liệu trong các tình huống thực tế.