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WiFi-CSI人体行为识别终极指南：从入门到精通

【免费下载链接】WiFi-CSI-Sensing-Benchmark项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wif/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark

SenseFi（WiFi-CSI-Sensing-Benchmark）是首个基于PyTorch的WiFi信道状态信息人体感知开源基准库，让普通开发者也能轻松掌握无线信号识别技术。无论你想实现跌倒检测、手势识别还是身份验证，这里都有完整的解决方案。

🎯 为什么选择WiFi CSI技术？

传统摄像头存在隐私泄露问题，而WiFi CSI技术利用日常的WiFi信号就能感知人体行为，完全保护用户隐私。通过分析信号在人体反射后的细微变化，可以准确识别各种日常活动。

四种典型人体行为（拳击、画圈、跌倒、行走）对应的WiFi CSI热图，不同颜色代表信号强度变化

🚀 快速开始：5分钟搭建环境

环境配置步骤

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wif/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark cd WiFi-CSI-Sensing-Benchmark pip install -r requirements.txt

就是这么简单！三行命令就能完成环境搭建，不需要复杂的配置过程。

🧠 深度学习模型全家福

SenseFi集成了10+种主流深度学习架构，满足不同场景需求：

基础网络模型

• MLP：简单快速，适合入门学习
• CNN系列：LeNet、ResNet18/50/101，擅长提取空间特征

时序处理专家

• RNN/LSTM/GRU：专门处理时间序列数据
• BiLSTM：双向学习，捕捉更完整的时间信息

前沿技术代表

• ViT（视觉Transformer）：最新注意力机制，性能卓越

四种主流模型处理WiFi CSI数据的完整流程，从输入到分类预测

📊 四大权威数据集详解

UT-HAR日常行为识别

包含7种常见行为：躺下、摔倒、行走、拾取、跑步、坐下、站起。特别适合家庭安防和老人监护场景。

NTU-Fi系列双任务

• 行为识别：6种动态活动识别
• 身份验证：14人步态识别，实现无接触门禁

Widar3.0精细手势库

22种手部动作识别，从简单的推拉到复杂的数字绘制：

22种精细手势动作的完整分类，红色轨迹标注动作方向

⚡ 实战演练：从训练到部署

监督学习模式

python run.py --model ResNet18 --dataset NTU-Fi_HAR

自监督学习创新

无需标注数据就能训练模型，大大降低使用门槛：

python self_supervised.py --model MLP

💡 应用场景全解析

智能家居

• 跌倒检测：实时监控老人安全
• 手势控制：挥手开关灯、调节音量

安防监控

• 入侵检测：无接触式人员识别
• 行为分析：异常行为自动报警

健康管理

• 睡眠监测：无接触呼吸检测
• 活动追踪：日常运动量统计

🎉 项目亮点总结

1. 全面覆盖：4个数据集×10+模型标准化评估
2. 简单易用：统一API，一行命令完成训练
3. 技术先进：支持自监督学习，减少数据依赖
4. 开箱即用：预训练权重+详细配置，立即可用

📝 使用技巧与最佳实践

模型选择建议

• 新手入门：从MLP开始，理解基本原理
• 性能优先：选择ResNet或Transformer
• 实时应用：考虑LSTM等轻量模型

数据预处理要点

CSI数据需要经过标准化、去噪等处理，项目已内置完整的数据处理流程。

🔮 未来展望

WiFi CSI技术正在快速发展，未来将在更多领域发挥作用：

• 医疗健康远程监测
• 智能办公人机交互
• 工业安全行为识别

立即开始你的WiFi感知之旅，探索无线信号的无限可能！🌟

【免费下载链接】WiFi-CSI-Sensing-Benchmark项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wif/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark