WiFi-CSI-Sensing-Benchmark 开源项目教程

WiFi-CSI-Sensing-Benchmark 开源项目教程

WiFi-CSI-Sensing-Benchmark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark

项目介绍

WiFi-CSI-Sensing-Benchmark 是一个用于 WiFi 信道状态信息（CSI）感知的高级开源库和基准测试工具。该项目由 PyTorch 实现，旨在评估和比较不同深度学习网络（如 MLP、CNN、RNN、Transformers 等）在多个公共 CSI 数据集上的性能。通过这个项目，研究人员和开发者可以快速部署和测试各种深度学习模型，以实现高效的人体行为识别。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你的系统环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu）
• Python 版本：3.x
• 安装 PyTorch 和 torchvision（推荐版本：pytorch==1.12.0 和 torchvision==0.13.0）

pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0

克隆项目

使用以下命令克隆项目到本地：

git clone https://github.com/xyanchen/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark.git
cd WiFi-CSI-Sensing-Benchmark

安装依赖

安装项目所需的其他依赖：

pip install -r requirements.txt

运行示例

以下是一个简单的运行示例，加载并测试预处理的数据集：

import torch
from dataset import CSIDataset
from model import CSIModel

# 加载数据集
dataset = CSIDataset('path_to_processed_data')
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 初始化模型
model = CSIModel()

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for data, labels in dataloader:
        outputs = model(data)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

应用案例和最佳实践

人体行为识别

该项目的一个主要应用是人体行为识别，通过分析 WiFi CSI 数据，可以识别出多种行为，如行走、站立、跌倒等。以下是一个最佳实践示例：

1. 数据收集：使用 WiFi 设备收集 CSI 数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去噪、标准化等。
3. 模型训练：使用预处理后的数据训练深度学习模型。
4. 行为识别：部署训练好的模型进行实时行为识别。

安全监控

另一个应用场景是安全监控，通过识别异常行为（如跌倒）来及时响应紧急情况。最佳实践包括：

1. 异常检测：训练模型识别异常行为。
2. 实时监控：部署模型进行实时监控。
3. 报警系统：当检测到异常行为时，触发报警系统。

典型生态项目

SenseFi

SenseFi 是一个与 WiFi-CSI-Sensing-Benchmark 紧密相关的项目，它提供了一个开源的基准测试和库，用于 WiFi CSI 人体感知。SenseFi 支持多种深度学习网络，并提供了多个公共数据集的评估。

Widar3.0

Widar3.0 是一个零努力跨域手势识别项目，通过 WiFi 信号实现手势识别。该项目与 WiFi-CSI-Sensing-Benchmark 结合，可以进一步扩展 WiFi 感知的应用范围。

通过这些生态项目，开发者可以构建更复杂和高效的 WiFi 感知系统，应用于智能家居、安全监控等多个领域。

WiFi-CSI-Sensing-Benchmark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark