一种基于Lora的公共安全区域步态识别方法

本发明涉及公共安全监控领域，具体为一种基于Lora的公共安全区域步态识别方法，包括以下步骤：步骤1：删除LoRa信号中的空值，并将复数形式的LoRa信号转换为实数域的时序信号，再利用差分信号处理方法对信号进行处理，突出步态引起的信号变化；步骤2：将差分信号重塑并转换为图像格式，以适应模型训练需求，将转换后的图像和相应标签输入卷积神经网络进行训练，实现步态信号的有效分类；步骤3：自适应半监督深度聚类算法：卷积神经网络采用自适应半监督深度聚类算法进行训练，训练完成后的卷积神经网络用于步态识别。本发明可以巧妙地利用LoRa信号来采集并分析步态特征，不仅显著提升了识别的精准度，还大大增强了抗干扰能力。