一种基于CSI的目标空间对象与空间状态感知方法和系统与流程

本发明属于目标空间对象与空间状态感知的，具体涉及一种基于csi的目标空间对象与空间状态感知方法和系统。

背景技术：

1、室内空间对象及空间状态感知广泛应用于智慧安防、智能家居、楼宇监测等场景，现有感知手段主要包含视觉摄像头感知与csi无线感知两类，均存在难以兼顾多场景稳定监测的技术缺陷。

2、基于摄像头的空间感知依靠光学成像完成空间监测，设备持续采集图像视频数据，存在严重隐私泄露隐患，不适用于私密室内区域；感知效果高度受制于环境光照，暗光、强光、逆光场景识别性能骤降，且家具、人体、杂物遮挡易形成感知盲区；同时硬件采购、布线运维成本高昂，大规模长期部署经济性较差。

3、现有csi室内被动感知相关方案如cn116168499b，多采用csi幅值平稳性判别或固定阈值检测逻辑，仅能粗略判定空间是否产生信号扰动，不具备精细化状态区分能力，无法有效甄别空置背景、目标对象低运动驻留、目标活动、温湿度等环境缓变干扰四类差异化空间状态，状态识别粒度粗、区分度不足。

4、现有csi被动感知或人体活动识别模型普遍采用单窗口独立输出机制，室内复杂无线环境下，无线信号随机波动、收发设备移位、采样参数调整、室内背景长期漂移等干扰因素，会造成模型输出结果频繁抖动，误检、漏检概率偏高，长期连续监测鲁棒性不足。

5、因此，现有技术尚未构建完整闭环感知体系，仅停留在单一扰动检测层面，无法同时解决隐私风险、环境鲁棒性差、状态细分能力弱、识别结果不稳定、部署成本高的多重行业痛点。

技术实现思路

1、本发明为解决上述背景技术中的技术问题，提供了一种基于csi的目标空间对象与空间状态感知方法和系统。

2、本发明采用以下技术方案：一种基于csi的目标空间对象与空间状态感知方法，包括以下步骤：

3、在目标空间内搭建无线链路，持续采集csi原始i/q数据；

4、对所述csi原始i/q数据预处理得到处理后csi帧序列，并同步提取无线质量元数据；按需求生成适配的时序窗口，并提取各时序窗口对应的多维度csi时序特征；

5、构建或更新空置环境无线指纹，基于无线质量元数据、目标空间空置确认信息以及时序窗口内的多维度csi时序特征进行判定，若满足稳定csi窗口判定条件，则执行空置环境无线指纹的构建或更新流程；

6、计算当前时序窗口的多维度csi时序特征与空置环境无线指纹之间的差值，得到信道量化指标；

7、将当前时序窗口的多维度csi时序特征输入至预先训练完成的csi学生时序模型，输出各类空间状态概率与模型置信度；

8、融合信道量化指标、各类空间状态概率、模型置信度和无线质量元数据，经时序平滑后输出与时序窗口时长匹配的标准化空间感知事件。

9、在进一步的实施例中，所述处理后csi帧序列的获取流程如下：

10、将csi原始i/q数据解析得到由若干个元数据组成的csi帧序列，基于所述若干个元数据提取生成无线质量元数据；

11、对解析得到的csi帧序列依次执行异常帧过滤、时间排序和采样质量检测，得到中间csi帧序列；

12、基于中间csi帧序列执行维度一致性检查，所述维度一致性检查为对中间csi帧序列的输入张量的检查；

13、若维度一致性检查不合格，则对中间csi帧序列执行信道分量适配，得到处理后csi帧序列。

14、在进一步的实施例中，所述时序窗口为固定窗口或自适应窗口，对应的时序窗口的选择方式为：

15、所述固定窗口或自适应窗口均可应用于实时识别目标空间内对象状态和空置环境无线指纹的构建或更新流程；

16、所述自适应窗口应用于数据采集或数据处理过程中出现采样率波动、帧缺失、目标空间对象状态切换的场景。

17、在进一步的实施例中，所述稳定csi窗口判定条件为：

18、在首次构建空置环境无线指纹时，时序窗口内无线质量元数据对应的有效帧率、最大断流时长、子载波维度与链路质量均满足对应的预设标准，且短时运动强度低于对应阈值；在已有空置环境无线指纹后，进一步要求所述时序窗口内目标对象存在概率、短时运动强度和背景残差值均低于对应的阈值；

19、对应的，所述空置环境无线指纹至少包括：空置信道形状、增益参考值、噪声尺度、残差分布或运动分布中的一种或多种。

20、在进一步的实施例中，所述信道量化指标还包括增益偏移指标；

21、所述信道量化指标至少包括：背景残差值、短时运动强度、基线漂移值、无线质量量化值与增益偏移指标中的一种或多种。

22、在进一步的实施例中，所述csi学生时序模型的训练流程如下：

23、获取空间标注信息，并将所述空间标注信息对齐至时序窗口；所述空间标注信息为教师模态标签或人工标注标签；

24、利用对齐后的空间标注信息，基于时序网络完成csi学生时序模型的训练；训练完成的csi学生时序模型采用时序多分类输出。

25、在进一步的实施例中，所述空间状态至少包括：空间空置状态、目标对象相对静态存在状态、目标对象动态活动状态；

26、基于各空间状态分别计算得到对应的空间状态概率，并整合全部空间状态概率以形成空间状态概率分布特征；

27、依据所述空间状态概率分布特征选取对应的模型置信度计算方式，得到模型置信度。

28、在进一步的实施例中，所述标准化空间感知事件的信息字段至少包括基础字段、感知结果、环境证据和输出用途；

29、所述基础字段至少包含空间标识、设备标识、时间戳、空间状态类型；

30、所述感知结果至少包含占用状态、活动类别、模型置信度、活动强度；

31、所述环境证据至少包含背景残差值、短时运动强度、空置基线状态、无线质量量化值。

32、在进一步的实施例中，所述空间标识由采集csi原始i/q数据时同步记录的目标空间编号信息生成；

33、所述活动强度、空置基线状态由信道量化指标计算得到，所述空置基线状态用于表征空置环境无线指纹的有效程度；

34、所述设备健康状态由无线质量元数据结合无线质量量化值综合判定。

35、一种基于csi的目标空间对象与空间状态感知系统，用于实现如上所述的目标空间对象与空间状态感知方法，包括：

36、至少一个无线信号发送端和至少一个无线信号接收端，按照预设要求布设在目标空间内形成无线链路，所述无线链路覆盖目标空间内的活动区域；

37、csi采集与质量评估模块，用于持续采集csi原始i/q数据，并同步记录生成无线质量元数据；

38、预处理与窗口化模块，被设置为对所述csi原始i/q数据预处理得到处理后csi帧序列，按需求生成适配的时序窗口，并提取各时序窗口对应的多维度csi时序特征；

39、空置环境指纹模块，基于无线质量元数据，对时序窗口内的多维度csi时序特征进行判定，若满足稳定csi窗口判定条件，则执行空置环境无线指纹的构建或更新流程；

40、信道量化模块，用于计算当前时序窗口的多维度csi时序特征与空置环境无线指纹之间的差值，得到信道量化指标；csi学生模型模块，用于将当前时序窗口的多维度csi时序特征输入至预先训练完成的csi学生时序模型，输出各类空间状态概率与模型置信度；

41、状态融合模块，用于信道量化指标、各类空间状态概率、模型置信度和无线质量元数据，结合时序稳定机制完成时序平滑处理；

42、事件接口模块，用于输出与时序窗口时长匹配的标准化空间感知事件至下游系统。

43、本发明的有益效果：本发明全程仅依托无线收发节点采集csi无线信号完成无接触感知，推理阶段可关闭摄像头等视觉采集设备，不存在图像、人脸等隐私数据采集泄露风险，适配病房、养老房间、居家卧室等强隐私敏感场景；无需额外布设高清摄像设备，仅复用常规无线通信硬件即可实现感知，降低硬件采购、布线与长期运维成本，适配家居、办公、仓储、工业产线、机器人作业区等多类空间规模化部署。同时不受光照、遮挡条件约束，暗光、杂物遮挡环境下仍可完成空间状态监测，克服视觉感知方案依赖环境光线、易形成监测盲区的缺陷。

44、本发明区别于传统csi方案仅依靠单一幅值阈值粗略判断有无扰动、仅支持二分类检测的局限，本发明通过空置环境无线指纹基线、时序csi学生多分类模型、多维度信道量化指标联合判定，区分空间空置状态、目标对象相对静态存在状态、目标对象动态活动状态三类差异化空间场景，能够甄别无目标、目标对象低运动驻留、目标对象动态活动、环境基线漂移等不同工况，解决现有技术无法区分相对静态驻留与空置背景、识别精度粗糙的问题，满足智能空间、工业安全、养老看护对精细化状态判读需求。

45、本发明设置稳定csi窗口校验机制，在目标空间经人工确认、安装流程确认或模型与无线证据共同确认处于空置或低扰动状态时，学习或更新空置环境无线指纹基线；在实时运行中，通过背景残差、基线漂移和增益偏移等指标量化环境缓慢变化，区分真实目标扰动与温湿度、家具移位等环境慢漂移干扰；同时配套完整csi预处理流程，依次完成异常帧过滤、维度统一、时序窗口自适应调整，过滤丢包、断流、采样异常、设备幅值饱和等无效数据，减少无线随机波动、设备迁移、采样率不稳定带来的识别干扰，长时间连续监测下误检、漏检概率降低。

46、本发明融合信道量化指标、空间状态概率、模型置信度、无线质量多类互补证据，并增加时序平滑防抖机制，消除单窗口独立推理带来的状态频繁跳变问题；最终输出携带标准化字段的空间感知事件，统一包含空间标识、空间状态类型、活动类别、活动强度、空置基线状态、设备健康状态完整信息，输出格式标准化，可直接对接智能家居、安防系统、机器人控制平台、工业监测平台等下游系统，数据对接便捷、拓展性强。