突破传统界限：SenseFi WiFi感知基准库如何重塑人体行为识别技术
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wif/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark SenseFi是首个开源的WiFi CSI（信道状态信息）人体感知基准库，基于PyTorch实现，为深度学习和WiFi信号处理领域提供了革命性的解决方案。这个创新项目在四大公开数据集上评估了包括MLP、CNN、RNN和Transformer在内的最先进网络架构，相关研究成果已被Cell Press的《Patterns》期刊正式接受发表。
传统感知技术的瓶颈与SenseFi的突破 🎯
传统的人体行为识别技术通常依赖摄像头、传感器或可穿戴设备，这些方案存在隐私泄露、设备依赖性强和部署成本高等问题。WiFi CSI信号处理技术虽然具有非侵入性和设备无关性的优势，但缺乏标准化评估框架和深度学习基准。
SenseFi通过建立统一的WiFi感知深度学习基准，解决了以下核心问题：
- 不同模型架构缺乏公平比较标准
- WiFi CSI数据处理流程不统一
- 自监督学习在WiFi感知中的应用空白
- 跨数据集性能评估体系缺失
WiFi CSI信号样本可视化 - 展示不同人体动作对应的信道状态信息模式
技术架构：多层次深度学习模型集成
SenseFi集成了从传统到前沿的完整深度学习模型体系，为研究人员提供全方位的技术选择：
基础网络架构
- MLP（多层感知机）：3个全连接层构成的基础分类器
- LeNet：3个卷积层加2个全连接层的经典架构
- ResNet系列：包含ResNet18、ResNet50、ResNet101，支持残差连接
时序建模网络
- RNN：单层循环神经网络，隐藏维度64
- GRU/LSTM：门控循环单元和长短期记忆网络
- BiLSTM：双向LSTM，捕获前后时序依赖
- CNN+GRU：卷积特征提取结合时序建模
前沿Transformer架构
- ViT（Vision Transformer）：将CSI信号视为图像序列处理
- 自注意力机制：多头部注意力块实现全局特征关联
Transformer编码器块结构 - 包含多头注意力、残差连接和前馈网络
四大数据集全面覆盖实际应用场景
SenseFi在四个权威WiFi感知数据集上进行全面评估：
UT-HAR数据集
- 数据规格：1×250×90 CSI矩阵
- 动作类别：躺下、摔倒、行走、拾取、跑步、坐下、站起（7类）
- 样本规模：训练集3977个，测试集996个
NTU-Fi系列数据集
- NTU-Fi HAR：6类动作识别（拳击、画圈、清扫、摔倒、跑步、行走）
- NTU-Fi HumanID：14个受试者身份识别
- 数据规格：3×114×500 CSI张量
Widar手势识别数据集
- 数据规格：22×20×20 BVP矩阵
- 手势类别：推拉、挥扫、拍手、滑动等22种精细手势
- 样本规模：训练集34926个，测试集8726个
Widar数据集22种手势类别可视化 - 涵盖从基本动作到复杂绘图形状
自监督学习：AutoFi几何自监督框架
SenseFi创新性地引入了AutoFi自监督学习框架，通过几何自监督学习实现无需标注数据的WiFi人体感知：
# 自监督学习训练示例
python self_supervised.py --model MLP
该框架支持：
- 无监督特征学习
- 跨域迁移学习
- 少样本学习场景
- 自动特征表示学习
五大核心应用场景落地价值
1. 智能家居行为识别
通过WiFi信号无感识别家庭成员日常活动，实现真正的智能环境适应。
2. 健康监测与老人看护
实时监测摔倒、异常行为，为独居老人提供安全保障。
3. 身份验证与安防
基于步态特征的免接触身份验证，提升安全性的同时保护隐私。
4. 工业环境监控
在摄像头受限的工业场景中实现人员行为监控和安全预警。
5. 人机交互创新
通过手势识别实现自然的空间交互体验。
快速体验：五分钟上手SenseFi
环境准备
# 安装依赖
pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0
pip install -r requirements.txt
数据准备
下载处理好的数据集并按照指定目录结构组织：
Benchmark/
├── Data/
├── NTU-Fi_HAR/
├── NTU-Fi-HumanID/
├── UT_HAR/
└── Widardata/
模型训练与评估
# 监督学习示例
python run.py --model ResNet18 --dataset NTU-Fi_HAR
# 自监督学习示例
python self_supervised.py --model MLP
预训练模型使用
SenseFi提供所有模型的预训练权重，研究人员可以快速进行迁移学习和性能比较。
技术优势与创新价值
SenseFi项目的核心价值在于：
- 标准化基准：首次建立WiFi感知领域的统一评估标准
- 全面性覆盖：支持11种主流深度学习模型和4大数据集
- 开源开放性：完整代码、数据和预训练模型全部开源
- 前沿技术集成：包含最新的Transformer和自监督学习技术
- 实际应用导向：所有模型都经过实际数据集验证
SenseFi支持的多模型架构概览 - 从传统MLP到前沿Transformer完整覆盖
未来展望与研究方向
SenseFi为WiFi感知研究奠定了坚实基础，未来发展方向包括：
- 多模态融合（WiFi+声音+环境传感器）
- 实时在线学习算法
- 边缘设备部署优化
- 隐私保护增强技术
- 跨设备跨环境泛化能力
通过SenseFi，开发者和研究人员可以快速进入WiFi感知领域，基于成熟的基准体系开展创新研究，共同推动无线感知技术的发展。
立即开始您的WiFi感知之旅：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wif/WiFi-CSI-Sensing-Benchmark
cd WiFi-CSI-Sensing-Benchmark
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
