【广州智能家居展览会】智能家居防盗：利用WiFi信号监测室内动静变化

2020广州国际建筑电气技术及智能家居展览会即将在2020年6月9-12日在广州·中国进出口商品交易会展馆举行，邀您关注广州智能家居展览会今日新资讯：

       随着社会经济的快速发展，人们对家居环境的安全性、舒适度要求不断提高，智能家居系统应运而生。传统的家居防盗方法，如防盗门和防盗网已经不能满足人们的需求。同时，随着人员无序流动与日俱增，社会不安定因素随之增加，刑事案件特别是入室盗窃高发，因此智能化的防盗系统已成为研究热点。

       目前，比较成熟的智能家居防盗监测方法主要有两大类：一类是基于传感器的方法，具有安装不方便的缺点；另一类是基于视频图像的方法，涉及人们隐私且无法解决遮挡的问题。同时，以上两种方法都需要为每个被监测的门窗配备相应的设备，成本和工作量都相当大。

       信息技术的高速发展对人们的生活方式产生了深刻影响，与蓝牙技术一样，同属于短距离无线技术的WiFi（WirelessFidelity）已得到普遍应用，并给人们的工作生活带来了极大便利，如上班族们在麦当劳、肯德基、星巴克中浏览网页、新闻工作者们在会议现场发回稿件、普通人在家中随心所欲地用手机或笔记本电脑无线上网，WiFi早已无处不在。

       基于当前WiFi普及率高，低成本、不受墙体家具遮挡影响、不涉及人们隐私等优点，福州大学物理与信息工程学院学者郭阿英、许志猛、余向阳提出了一种基于WiFi信道状态信息（channel state information，CSI）的智能家居防盗监测方法，通过采集WiFi信号的信道状态信息，利用卡尔曼滤波实现数据的去噪，采用K最邻近算法进行分类，最终实现静态、开门、开窗3种室内环境的监测，达到智能家居防盗监测的目的。

       CSI的收集由两台配备有无线网卡的计算机实现，由天线进行数据的发射和接收，如系统框图（图1所示）所示。室内环境的改变会引起信号CSI的改变，由接收端获取到CSI。WiFi信号的CSI数据带有很多噪声，为了提高环境监测的准确率，该团队通过卡尔曼滤波去噪（一种去除噪声还原真实数据的数据处理技术），基于信号的幅度进行特征矩阵提取，再将特征矩阵输入至KNN（K-nearest neighbor）分类器，实现家居防盗监测。

文章来源：电气技术

2020广州国际建筑电气技术及智能家居展览会汇聚亚洲智能家居行业闻名供应商，展品涵盖智能建筑，电气设备，建筑电气，楼宇自控，电气自动化设备，智慧社区，智能建筑电气技术等，为共享全球建筑电气市场信息提供互动商贸平台,是备受工业制造业推崇的行业盛会。2020年6月9-12日，与您相约中国进出口商品交易会展馆！广州智能家居展览会更多资讯，详情请登陆官网 https://gebt.gymf.com.cn