本发明涉及人工智能，特别涉及一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备以及一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置。
背景技术：
1、相关技术中，随着社会不断进步，生活和工作节奏不断加快，大部分人工作学习，休闲娱乐，社交等活动都在座位上度过，人们日常花在座位上的时间越来越长。其中，不正确的坐姿产生了许多健康问题，对于每天长期坐在椅子上的人来说，不正确的坐姿会对其视力和脊椎造成不良影响；所以人体的坐姿分析对人们生活习惯、身体健康的改善十分有意义；但是，由于坐姿变化幅度小，目前采用rfid的人体坐姿识别方式一般需要将标签贴在人体，且识别效果不够好。
技术实现思路
1、本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，通过双向知识蒸馏对rfid采集数据进行人体坐姿识别，不仅无需将标签贴在人体，且识别效果好。
2、本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
3、本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
4、本发明的第四个目的在于提出一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置。
5、为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，包括获取不同目标在不同类别的人体坐姿状态下的多组相位数据；对所述相位数据进行预处理，以得到对应的频谱图数据，并将所述对应的频谱图数据作为训练数据集；将所述训练数据集输入到教师模型以得到第一输出结果，以及将所述训练数据集输入到学生模型以得到第二输出结果，其中，将所述训练数据集输入到所述教师模型后对所述训练数据集进行分割处理以得到多个补丁序列，对每个补丁序列进行平坦化处理以得到对应的补丁嵌入，在每个补丁嵌入中添加可训练的位置嵌入后输入到transformer的编码器，以得到第一输出结果；根据所述第一输出结果和所述第二输出结果得到所述学生模型的损失函数，并以最小化学生模型的损失函数为目标，迭代训练学生模型，以得到人体坐姿识别模型；获取待识别目标对应的相位数据，并将所述待识别目标对应的相位数据输入至所述人体坐姿识别模型中进行人体坐姿识别，以得到人体坐姿判别结果。
6、根据本发明实施例的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，首先，获取不同目标在不同类别的人体坐姿状态下的多组相位数据；接着，对相位数据进行预处理，以得到对应的频谱图数据，并将对应的频谱图数据作为训练数据集；然后，将训练数据集输入到教师模型以得到第一输出结果，以及将训练数据集输入到学生模型以得到第二输出结果，其中，将训练数据集输入到教师模型后对训练数据集进行分割处理以得到多个补丁序列，对每个补丁序列进行平坦化处理以得到对应的补丁嵌入，在每个补丁嵌入中添加可训练的位置嵌入后输入到transformer的编码器，以得到第一输出结果；再然后，根据第一输出结果和第二输出结果得到学生模型的损失函数，并以最小化学生模型的损失函数为目标，迭代训练学生模型，以得到人体坐姿识别模型；最后，获取待识别目标对应的相位数据，并将待识别目标对应的相位数据输入至人体坐姿识别模型中进行人体坐姿识别，以得到人体坐姿判别结果；由此，通过双向知识蒸馏对rfid采集数据进行人体坐姿识别，不仅无需将标签贴在人体，且识别效果好。
7、另外，根据本发明上述实施例提出的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法还可以具有如下附加的技术特征：
8、可选地，在获取多组相位数据时，通过阅读器与天线通信连接，其中，所述天线用以接收环境中设置的标签阵列传输的多组相位数据。
9、可选地，对所述相位数据进行预处理，以得到对应的频谱图数据，包括：对所述相位数据进行一维线性插值处理；对所述阅读器获取的原始相位进行相位解缠绕处理；采用savitzky-golay滤波器滤除环境引起的噪声；将相位的时间序列数据通过短时傅里叶变化转换成频谱图，并对频谱图做归一化处理，以得到频谱图数据。
10、可选地，根据以下损失函数对所述学生模型进行训练：
11、loss＝λlossg(ψ(zs),y)+(1-λ)lossd(ψ(zs),ψ(zt/τ))
12、其中，λ表示平衡系数；lossg和lossd分别表示基础真值和蒸馏损失；ψ表示激活函数；zs和zt分别表示学生和教师模型的对数；τ表示温度；其中，教师模型在学生模型训练期间被冻结，使用kullback-leibler散度作为lossd。
13、为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别程序，该基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别程序被处理器执行时实现如上述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法。
14、为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法。
15、为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置，包括获取模块，用于获取不同目标在不同类别的人体坐姿状态下的多组相位数据；预处理模块，用于对所述相位数据进行预处理，以得到对应的频谱图数据，并将所述对应的频谱图数据作为训练数据集；训练模块，用于将所述训练数据集输入到教师模型以得到第一输出结果，以及将所述训练数据集输入到学生模型以得到第二输出结果，其中，将所述训练数据集输入到所述教师模型后对所述训练数据集进行分割处理以得到多个补丁序列，对每个补丁序列进行平坦化处理以得到对应的补丁嵌入，在每个补丁嵌入中添加可训练的位置嵌入后输入到transformer的编码器，以得到第一输出结果；根据所述第一输出结果和所述第二输出结果得到所述学生模型的损失函数，并以最小化学生模型的损失函数为目标，迭代训练学生模型，以得到人体坐姿识别模型；人体坐姿识别模块，用于获取待识别目标对应的相位数据，并将所述待识别目标对应的相位数据输入至所述人体坐姿识别模型中进行人体坐姿识别，以得到人体坐姿判别结果。
16、根据本发明实施例的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置，通过获取模块获取不同目标在不同类别的人体坐姿状态下的多组相位数据；预处理模块对相位数据进行预处理，以得到对应的频谱图数据，并将对应的频谱图数据作为训练数据集；训练模块将训练数据集输入到教师模型以得到第一输出结果，以及将训练数据集输入到学生模型以得到第二输出结果，其中，将训练数据集输入到教师模型后对训练数据集进行分割处理以得到多个补丁序列，对每个补丁序列进行平坦化处理以得到对应的补丁嵌入，在每个补丁嵌入中添加可训练的位置嵌入后输入到transformer的编码器，以得到第一输出结果；根据第一输出结果和第二输出结果得到学生模型的损失函数，并以最小化学生模型的损失函数为目标，迭代训练学生模型，以得到人体坐姿识别模型；人体坐姿识别模块获取待识别目标对应的相位数据，并将待识别目标对应的相位数据输入至人体坐姿识别模型中进行人体坐姿识别，以得到人体坐姿判别结果；由此，通过双向知识蒸馏对rfid采集数据进行人体坐姿识别，不仅无需将标签贴在人体，且识别效果好。
17、另外，根据本发明上述实施例提出的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置还可以具有如下附加的技术特征：
18、可选地，在获取多组相位数据时，通过阅读器与天线通信连接，其中，所述天线用以接收环境中设置的标签阵列传输的多组相位数据。
19、可选地，所述预处理模块还用于，对所述相位数据进行一维线性插值处理；对所述阅读器获取的原始相位进行相位解缠绕处理；采用savitzky-golay滤波器滤除环境引起的噪声；将相位的时间序列数据通过短时傅里叶变化转换成频谱图，并对频谱图做归一化处理，以得到频谱图数据。
20、可选地，根据以下损失函数对所述学生模型进行训练：
21、loss＝λlossg(ψ(zs),y)+(1-λ)lossd(ψ(zs),ψ(zt/τ))
22、其中，λ表示平衡系数；lossg和lossd分别表示基础真值和蒸馏损失；ψ表示激活函数；zs和zt分别表示学生和教师模型的对数；τ表示温度；其中，教师模型在学生模型训练期间被冻结，使用kullback-leibler散度作为lossd。
1.一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，其特征在于，在获取多组相位数据时，通过阅读器与天线通信连接，其中，所述天线用以接收环境中设置的标签阵列传输的多组相位数据。
3.如权利要求2所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，其特征在于，对所述相位数据进行预处理，以得到对应的频谱图数据，包括：
4.如权利要求1所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法，其特征在于，根据以下损失函数对所述学生模型进行训练：
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别程序，该基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-4中任一项所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别方法。
7.一种基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置，其特征在于，包括
8.如权利要求7所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置，其特征在于，在获取多组相位数据时，通过阅读器与天线通信连接，其中，所述天线用以接收环境中设置的标签阵列传输的多组相位数据。
9.如权利要求8所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置，其特征在于，所述预处理模块还用于，
10.如权利要求7所述的基于知识蒸馏的rfid人体坐姿识别装置，其特征在于，根据以下损失函数对所述学生模型进行训练：
