【摘 要】
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针对当前高校实验室突发情况下人员流量监测困难的问题,设计了一种高精度、无感知探测的被动式实验室人流密度监测系统。该系统采用多个Wi-Fi传感器对人员携带的移动设备信号
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,厦门大学嘉庚学院艺术设计系
【基金项目】
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福建省自然科学基金面上项目(2017J01500),福建省高校青年自然科学基金重点项目(JZ160415),福州大学引进人才科研启动项目(XRC-17011),福建省高校杰出青年科研人才计划项目(601934)。
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针对当前高校实验室突发情况下人员流量监测困难的问题,设计了一种高精度、无感知探测的被动式实验室人流密度监测系统。该系统采用多个Wi-Fi传感器对人员携带的移动设备信号进行被动式Wi-Fi探测,运用长短时神经网络进行特征学习,提取不同实验室环境中不同位置与移动设备对应Wi-Fi信号特征,生成人员定位模型;将实时采集到的Wi-Fi信号输入模型中输出对应的人员位置信息,生成实时人员流量热点图,实验测试说明该系统具备较高的定位精度,能够有效地实现实验室人员流量密度的监测。
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