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行业动态
智能家居防盗:利用WiFi信号监测室内动静变化
发布日期:2020-01-15   浏览次数:42

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。

 

智能家居

 

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。

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