基于无线感知和集成学习的人流量监测方法

摘要：

针对传统基于RSS信号进行人流量监测统计精度不高的问题,提出一种基于集成机器学习模型的人流量监测方法.采用部署在"门"型框架上的多个物联网节点组建的无线感知网络采集RSS信号,对其进行预处理提取特征值,基于"学习型"结合策略,构建由SVM、GBDT、XGBoost这3个初级学习器和逻辑回归算法作为次级学习器的集成学习算法模型来识别瞬时人数.实验结果表明,该方法能够大幅提升识别精度,达到了较高精度的人流量监测.

关键词：人流量监测、无线感知、集成学习、接收信号强度、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省自然科学基金

在线出版日期：2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3243-3249