我校计算机学院(软件学院)黄宝琦教授课题组在无线人群感知领域取得系列重要研究成果

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创作日期
2023-10-24
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近日,我校计算机学院(软件学院)黄宝琦教授课题组在无线人群感知领域取得重要研究进展,相关成果发表在中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊、计算机网络和移动计算领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Mobile Computing上,题为“On the Fine-Grained Crowd Analysis via Passive WiFi Sensing”(论文链接https://ieeexplore.ieee.org/document/10285068)。

随着智能设备的不断普及,人们已经习惯携带具有WiFi功能的智能手机出行,使得利用WiFi嗅探技术感知行人乃至人群状态成为了可能。然而,由于受感知行为随机性、MAC地址随机化、环境动态性等因素的影响,使得准确感知人群真实状态面临挑战。

为此,该项工作提出一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析方案。在从理论视角深入分析感知局限性、引入计算机视觉领域富信息化密度图以精准刻画人群密度分布的基础上,设计一种基于注意力机制的深度卷积自编码器,通过图像重构的方式从感知数据恢复出真实人群密度分布;设计一种基于密度聚类与双向卷积长短期记忆网络相结合的方法,利用原态无关的局部密度时空变化特征推断高密度人群的运动速度;设计一种概率模型嵌入的分治算法,通过在行人追踪数据上泛化真实感知行为关键规律生成半合成数据集,以充分训练、有效评估和跨域迁移该方案。

为验证该成果,在我校覆盖面积约1万平米、有效监控区域超4000平米的校园路网环境中,部署了离线感知数据采集系统用于采集人群感知数据。实验结果表明,该方案的输出与人群真实状态具有一致性,能够提供实时、连续、准确和可视化的人群分析结果,满足了日益增长的智能人群监控应用需求,为构建智慧城市、平安城市提供了技术和方法支撑。

该成果由我校黄宝琦教授课题组与西安电子科技大学毛国强教授(IEEE Fellow,智慧交通研究院院长)课题组合作完成。黄宝琦教授为通讯作者,2019级博士研究生郝利飞为第一作者,贾冰副教授为第三作者,内蒙古大学为第一完成单位。该研究受到国家自然科学基金(62262046,42161070,U21A20446)、自治区自然科学基金(2021ZD13)等项目的支持。

此外,该系列研究近期还取得以下重要成果。

2023年8月,提出一种基于被动式WiFi感知的大范围人群规模估计方法,相关成果发表在智能交通系统国际顶级期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems(CCF推荐B类期刊、中科院SCI一区)上,题为“Toward Accurate Crowd Counting in Large Surveillance Areas based on Passive WiFi Sensing”(论文链接https://ieeexplore.ieee.org/document/10225447)。该成果由我校黄宝琦教授课题组与西安电子科技大学毛国强教授合作完成。黄宝琦教授为通讯作者,2019级博士研究生郝利飞为第一作者,内蒙古大学为第一完成单位。

2023年3月,提出一种基于被动式WiFi感知的在线公交客流量估计方法,相关成果发表在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上,题为“Online Public Transit Ridership Monitoring through Passive WiFi Sensing”(论文链接https://ieeexplore.ieee.org/document/10078725)。该成果由我校黄宝琦教授课题组独立完成。黄宝琦教授为通讯作者,2022级博士研究生常文波为第一作者,内蒙古大学为第一完成单位。

通讯作者简介:黄宝琦,我校计算机学院(软件学院)教授,博士生导师。2011年9月毕业于澳大利亚国立大学工程与计算机学院;2013年-2014年在新加坡南洋理工大学从事科研工作,任Research Fellow。2018年7月-2019年7月在澳大利亚悉尼科技大学访学,任访问教授。近年来主要从事物联网智能感知与计算研究与应用、面向领域的大数据分析方法与应用、无线网络定位算法研究与应用开发等方面的研究工作。主持国家自然科学基金面上项目等4项国家级项目和内蒙古自治区自然科学基金重大、杰青等6项省级项目。在本领域IEEE TMC、IEEE TWC、IEEE TITS、IEEE TVT等国际著名期刊以及ACM UbiComp、IEEE GLOBECOM等国际著名学术会议上发表高水平学术论文80余篇。授权中国发明专利5项。

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图1 细粒度人群分析方案

图2 在我校路网环境中开展的验证实验

  • 图1 细粒度人群分析方案

  • 图2 在我校路网环境中开展的验证实验

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