摘要
随着我国的信息化社会的发展，物联网技术受到工业界和学术界的广泛关注。物联网技术实现了物与物、物与人的泛在连接，并为无线器传感网络中的底层感知实现提供了技术支撑。射频识别技术(Radio Frequency IDentification，RFID)作为物联网的架构基础在人体感知领域发挥了重要作用。现有的人体感知技术通常是通过视频或者图像的方式，但这些传统的感知方式局限性较大，容易受到光照、遮挡物等条件的影响。利用RFID技术对人体特征进行测量不仅可以以上克服传统的问题而且大大减少了隐私泄露的风险。在无人商店中，为了更好的服务顾客，通常需要采集用户信息，而身高作为顾客的体征之一，能够帮助商家为顾客提供专属的服务。本文对无源环境下人体体征中的身体高度进行了模式分析和实验检测。具体内容将围绕以下几点进行研究： 首先，针对购物环境下的信号遮挡进行理论模式。根据信号在室内环境下的传播特性，分析室内无线信号的衰落与距离的关系。通过对购物环境的模拟，设计了一种线性的标签阵列对人体身高进行检测，并验设计验证性实验对当前的信号排列的可行性进行了充分的论证。另外在静态环境下，本文总结动态人体对应的信号变化模式，运用基于人体遮挡信号的信号强度信息变化来推断人体运动的几种情况。 其次，针对无源感知的身高识别问题，本文探索建立身高识别理论系统，对信号进行预处理，并创新性的提出了自动阈值的方法进行特征的提取。本文通过图像转化的方式根据人体部位对于信号的影响程度进行分类。在信号分类完成后，提出身高识别分类算法实现了人体身高的判定。 最后，本文从多个角度对身高识别系统进行实验，分析了本文中所提方法的准确性。实验结果表明，在RFID人体识别领域，本文的方法适用性强、识别精度高，能够在实验场景中应用。
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