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基于图像和WiFi信号的智能手机多模态位置感知研究

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基于图像和WiFi信号的智能手机多模态位置感知研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 研究来源与意义第15页
    1.3 研究现状第15-16页
    1.4 研究目标及内容第16-17页
    1.5 论文的组织结构第17-19页
第二章 相关技术第19-29页
    2.1 基于WiFi的室内位置感知第19-21页
        2.1.1 原理阐述第19-20页
        2.1.2 相关工作第20-21页
    2.2 基于视觉的室内位置感知第21-23页
        2.2.1 原理阐述第21-22页
        2.2.2 相关工作第22-23页
    2.3 基于惯性测量的室内位置感知第23-25页
        2.3.1 原理阐述第23-24页
        2.3.2 相关工作第24-25页
    2.4 基于模式融合的室内位置感知第25-27页
        2.4.1 原理阐述第25-26页
        2.4.2 相关工作第26-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第三章 多模态位置感知建模第29-37页
    3.1 模型概述第29-30页
    3.2 模型的算法设计第30-34页
        3.2.1 人类活动对IMU传感的影响第31-32页
        3.2.2 人类活动对WiFi信号的影响第32-33页
        3.2.3 距离和角度信息的获取第33-34页
    3.3 多模态位置模型计算第34-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 单人位置感知系统设计及实现第37-55页
    4.1 系统框架总览第37-38页
    4.2 多模态数据采集第38-39页
    4.3 基于视觉线索的目标检测方案第39-42页
    4.4 基于WiFi和传感器数据的运动信息提取第42-49页
        4.4.1 基于传感器的粗略估算第42-44页
        4.4.2 基于WiFi CSI的补充测量第44-46页
        4.4.3 数据融合第46-47页
        4.4.4 多模态传感进行位置感知第47-49页
    4.5 实验验证第49-54页
        4.5.1 实验环境部署第49页
        4.5.2 评估指标设置第49-50页
        4.5.3 实验结果及其分析第50-54页
    4.6 本章小结第51-55页
第五章 多人环境下的位置感知实现第55-66页
    5.1 思路概述第55-56页
    5.2 数据采集及处理第56-57页
    5.3 活动频率提取第57-58页
        5.3.1 用户动作模型建立第57-58页
        5.3.2 主频率提取第58页
    5.4 动作识别及用户定位第58-61页
        5.4.1 动作分割第58-60页
        5.4.2 动作组合选择第60页
        5.4.3 虚拟动作样本生成第60页
        5.4.4 多人的位置感知第60-61页
    5.5 实验验证第61-64页
        5.5.1 实验设置第61-62页
        5.5.2 实验结果及其分析第62-64页
    5.6 本章小结第64-66页
第六章 总结与展望第66-69页
    6.1 总结第66-67页
    6.2 展望第67-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
在学期间的研究成果及发表的论文第75页

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