| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2021-03-22 |
| タイトル |
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タイトル |
Learning Human Activities through Wi-Fi Channel State Information with Multiple Access Points |
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言語 |
en |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Wi-Fi Channel State Information (CSI) |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Deep Learning |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Human Activity Recognition |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 著者 |
李, 鶴
太田, 香
董, 冕雄
GUO, Minyi
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| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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李 鶴（LI He） |
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http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/200000181_ja.html |
| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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太田 香（OTA Kaoru） |
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http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000140_ja.html |
| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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董 冕雄（DONG Mianxiong） |
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http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000145_ja.html |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Wi-Fi channel state information (CSI) provides adequate information for recognizing and analyzing human activities. Because of the short distance and low transmit power of Wi-Fi communications, people usually deploy multiple access points (APs) in a small area. Traditional Wi-Fi CSI based human activity recognition methods adopt Wi-Fi CSI from a single AP, which is not so appropriate for a high-density Wi-Fi environment. In this paper, we propose a learning method that analyzes the CSI of multiple APs in a small area to detect and recognize human activities. We introduce a deep learning model to process complex and large CSI information from multiple APs. From extensive experiment results, our method performs better than other solutions in a given environment where multiple Wi-Fi APs exist. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
ja : 室蘭工業大学紀要
en : Memoirs of the Muroran Institute of Technology
巻 70,
p. 65-72,
発行日 2021-03-22
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| 注記 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
特集 |
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言語 |
ja |
| 出版者 |
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出版者 |
室蘭工業大学 |
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言語 |
ja |
| 日本十進分類法 |
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主題Scheme |
NDC |
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主題 |
007 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
13442708 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11912609 |
| 権利 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
© copyright 2021 室蘭工業大学 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
70_65 (1.1 MB)
