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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于商用WiFi信号的多人身份识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115310473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210144592.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于商用WiFi信号的多人身份识别方法是由吴哲夫;肖新宇;施汉银;林超设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于商用WiFi信号的多人身份识别方法在说明书摘要公布了：一种基于商用WiFi信号的多人身份识别方法，首先利用收发设备搭建信道状态信息采集平台，数据经过预处理并进行增强，然后通过一个反卷积网络输出一个大小类似视觉图片的张量，并输入深度卷积神经网络提取出具有判别性的身份特征，最后利用特征来识别出人体身份。本发明能够以较低成本对多人进行身份识别，可以取得理想的识别准确率。本发明在多人情况下的智能门禁、安防等领域具有一定的应用价值。

本发明授权一种基于商用WiFi信号的多人身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于商用WiFi信号的多人身份识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：搭建信道状态信息CSI数据采集平台；步骤2：通过离线训练阶段来构建人体特征库，人体静止站立在收发设备之间，利用人体对电磁波所产生的影响生成不同CSI特征数据；每对天线对生成30个子载波CSI数据，共有RxN对数据，其中R为发射天线数，N为接收天线数；步骤3：取其中一对天线对上的CSI数据进行预处理，过程为：步骤3-1：用巴特沃斯低通滤波器对原始数据进行滤波；步骤3-2：进行CSI数据增强；步骤3-3：采用PCA主成分分析法对数据进行降维处理；步骤4：将上述处理后数据通过输入生成模块进行尺寸修改；步骤5：数据输入特征提取网络进行身份特征提取；步骤6：对提取到的特征送入深度卷积神经网络中进行身份识别训练；步骤7：取其它天线对数据，重复步骤3～步骤6；步骤8：由上述步骤提取的身份特征作为每个人的指纹信息，完成人体特征库的建立；步骤9：通过在线测试阶段进行人体身份识别，同样采集测试数据包；步骤10：对测试数据处理，具体为步骤3～步骤7；步骤11：对测试数据的每个数据样本进行卷积神经网络身份识别并测试；步骤12：输出身份识别结果；所述步骤3-2中，对CSI数据增强方法如下：记原始CSI数据样本集为：T＝{t1,t2,…,tn}，其中tj为样本元素，j∈{1,n}，n为样本总数；加入的增强片段CSI用如下公式生成： 式中将整个数据集每k个元素分为一组，那么一共有[Nk]组，tj是在每组中的单个元素数据，再对第i组计算算数平均值最后，数据增强后的CSI数据集所述步骤6中，经过卷积神经网络进行特征提取后的特征图再输入到自适应均值池化层，池化后的一维张量经过全连接神经网络预测出每个身份的可能性，其身份识别计算如下： 其中是身份识别号，K是所有用户的数量，argmax计算输出身份向量预测值p1,p2,…,pK中最高预测值的下标。

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