人工智能物联网 (AIoT) 结合了人工智能和物联网技术的优势，近年来广受欢迎。与典型的物联网设置（其中设备收集并传输数据以在其他位置进行处理）不同，AIoT 设备在本地实时获取数据，从而能够做出更加明智的决策。因此，AIoT技术已在智能制造、智能家居安全和医疗监控领域得到广泛应用。
在智能家居AIoT技术中，准确的人体活动识别至关重要。它可以帮助智能设备识别各种任务，例如烹饪和锻炼。基于这些信息，AIoT系统可以自动调整灯光或切换音乐，从而在确保能源效率的同时改善用户体验。在这种情况下，基于 WiFi 的运动识别非常有前景：WiFi 设备无处不在，确保隐私，并且往往具有成本效益。
随着物联网（IoT）技术的迅速发展，智能家居系统已经逐渐成为日常生活的重要组成部分。这些系统通过无线设备互联，实现了家居环境的自动化控制，极大地提升了居住体验。然而，伴随物联网技术的普及，智能家居的安全性与隐私问题也愈加受到关注。传统的安全监控手段，如摄像头和运动传感器，存在隐私泄露、误报率高和响应速度慢等问题。为了提升智能家居系统的安全性和智能化水平，人工智能物联网（AIoT）作为AI和IoT的融合技术，正日益成为智能家居安全的关键技术。
近期，在一篇新颖的研究文章中，由韩国仁川国立大学信息技术学院的 Gwanggil Jeon 教授领导的研究团队提出了一种称为多频谱图融合网络 （MSF-Net）的新AIoT框架，用于基于WiFi的人类活动识别。 研究表明，MSF-Net通过优化WiFi信号处理技术，显著提升了活动识别的精度和鲁棒性，为智能家居系统的安全性、便捷性和能源效率提供了新的技术支持。
Jeon教授解释了他们研究背后的动机。“作为典型的 AIoT 应用，基于 WiFi 的人体活动识别在智能家居中越来越受欢迎。然而，由于环境干扰，基于 WiFi 的识别通常性能不稳定。我们的目标是克服这个问题。”目前，这项研究结果发表在IEEE Internet of Things Journal上。
接下，我们来探讨Jeon教授团队提出的多频谱图融合网络（MSF-Net）框架，探讨了AIoT技术在智能家居安全领域中的创新应用，特别是在活动识别和隐私保护方面的优势。
AIoT在智能家居安全中的作用
AIoT的核心目标是使智能设备具备实时感知和智能决策的能力。与传统的设备不同，AIoT设备不仅能够收集数据，还能通过内置的智能算法进行数据分析，做出即时决策。AIoT的应用可以显著提高智能家居的安全性，具体体现在以下几个方面：
人类活动识别
在人类活动识别（HAR）中，AIoT系统能够识别并分析居住者的日常行为，提升智能家居的响应能力。例如，当系统检测到不寻常的行为，如跌倒或陌生人进入，能够自动触发警报或采取其他安全措施。这种智能响应不仅提高了家居安全性，也改善了用户的居住体验。
提高安全性和降低误报率
与传统的基于运动传感器的安全系统不同，AIoT系统通过结合图像识别、声音识别和活动识别等多模态数据，能够更加精确地判断是否存在安全威胁。这种精确识别有效减少了误报，并提高了响应的速度和效率。
增强隐私保护
WiFi基础的活动识别技术相比传统摄像头监控系统具有显著的隐私优势。WiFi信号通过分析信道状态信息（CSI），能够在不侵犯用户隐私的情况下，识别出居住者的活动。这种方法无需用户佩戴额外设备或在私人区域安装摄像头，从而减少了隐私泄露的风险。
基于WiFi的活动识别技术
WiFi基础的人类活动识别技术作为AIoT应用的重要组成部分，通过分析WiFi信号来推测家庭成员的行为。与传统的传感器和摄像头技术相比，WiFi信号不仅能更好地保护隐私，还具备较低的成本和较高的适用性。大多数家庭已经配备了WiFi路由器，因此，可以无缝地将WiFi信号集成进现有的智能家居系统进行活动监测。
该技术的核心在于信道状态信息（CSI），即WiFi信号传播过程中，由人体运动及环境变化引起的信号波动。通过对CSI数据的分析，AIoT系统能够识别出各种活动，如走动、坐下、做饭甚至跌倒等。这一过程不需要额外的硬件设备，提升了使用的便捷性与隐私保护。
然而，WiFi信号受环境因素（如墙壁、家具等障碍物）和其他设备的干扰，这些因素可能影响活动识别的准确性。因此，开发一种鲁棒的系统以克服这些干扰，提供稳定、准确的识别结果，成为当前技术研究的重点。
MSF-Net框架的创新与优势
为了克服WiFi基础活动识别中的挑战，Jeon教授及其团队提出了多频谱图融合网络（MSF-Net）框架，旨在提高WiFi基础活动识别的精度和鲁棒性。MSF-Net结合了先进的信号处理技术和深度学习模型，尤其是通过融合短时傅里叶变换（STFT）和离散小波变换（DWT）等多种信号处理方法，以增强对环境干扰的适应性。
MSF-Net的组成
MSF-Net框架由以下三个主要组成部分构成：
双流结构（短时傅里叶变换和离散小波变换）
双流结构将短时傅里叶变换（STFT）和离散小波变换（DWT）结合使用，分别提取频域和时域的特征。STFT擅长捕捉频域信息，DWT则可以处理不同时间尺度上的特征。通过这种方式，MSF-Net能够同时识别高层次的活动模式和细微的运动变化。
Transformer架构
Transformer 作为深度学习模型，在自然语言处理等领域取得了显著成功，并被成功应用于活动识别中。MSF-Net中的 Transformer 通过自注意力机制高效地提取高层次特征，从而提高了识别的精度和效率。
基于注意力的融合分支
融合分支通过注意力机制，将不同流（频域和时域）提取的特征进行融合，增强了最终识别的效果。系统可以集中关注最具代表性的特征，从而提升活动识别的准确性。
MSF-Net的性能评估
为验证MSF-Net的性能，研究团队在多个公开数据集（如SignFi、Widar3.0、UT-HAR和NTU-HAR）上进行了测试。实验结果表明，MSF-Net在这些数据集上的表现十分出色，Cohen's Kappa得分分别为91.82%、69.76%、85.91%和75.66%。这些得分表明，MSF-Net在WiFi基础的粗粒度和细粒度活动识别中，尤其在复杂环境干扰下，依然保持较高的准确度。
MSF-Net在智能家居安全中的应用
MSF-Net框架和WiFi基础的活动识别技术在智能家居安全领域的应用前景非常广泛，主要表现在以下几个方面：
增强入侵检测
通过实时监测不寻常的活动，WiFi基础的活动识别系统能够及时发现潜在的入侵行为。例如，系统可以检测到家中有陌生人进入并触发警报，提前通知住户或安全人员。
跌倒检测与紧急响应
WiFi基础的活动识别技术尤其适用于老年人护理。当系统监测到老年人发生跌倒等紧急情况时，能够第一时间触发警报并通知护理人员或紧急服务，提高老年人的居家安全。
非侵入式监测与隐私保护
WiFi基础活动识别系统不依赖传统摄像头，避免了对用户隐私的侵害。通过现有的WiFi网络进行活动监测，不仅确保了安全性，还能有效保护用户隐私。
能源效率与自动化
AIoT系统能够根据居住者的活动自动调节家居环境，例如在家中无人时自动关闭灯光、调节空调等，从而提升安全性并节约能源。
总结
AIoT技术正在深刻改变智能家居安全系统的设计与应用。通过将人工智能与物联网技术结合，智能家居不仅变得更加智能化和自动化，还显著提高了安全性。Jeon教授团队提出的MSF-Net框架，通过多频谱融合技术在WiFi基础的活动识别领域取得了显著进展，为智能家居安全提供了新的技术支持。随着技术的不断发展，未来的AIoT系统有望为我们的生活带来更多便捷、安全和智能的解决方案。
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