1. 毕业设计（论文）的内容和要求

一、研究的意义 目前，人体行为识别在科技、生活中有着广泛的应用，如视频监控、人机交互、虚拟现实和视频检索等，因此智能的人体识别技术具有很高的研究价值和应用前景。

而且当前物联网（iot）技术快速发展，以zigbee为代表的物联网终端在极速发展应用中，使用zigbee系统，能够在物联网情景下，结合人体行为识别算法，实现人体动作的机器识别，进而把识别结果传递给其他应用终端，使各终端更好地为人提供服务。

二、研究目的 此次课题采用深度学习和zigbee网络来进行人体行为识别研究。

2. 参考文献

[1]黄友文,万超伦.基于深度学习的人体行为识别算法[J].电子技术应用,2018,44(10):1-5 10. [2]杨成. 基于RSSI的人体行为识别的研究[D].南京大学,2016. [3]田建文. 基于信道状态信息的行为无源感知研究[D].合肥工业大学,2017. [4]刘佳林. 基于CSI的复杂场景下人体运动检测研究[D].大连理工大学,2017. [5]谭焰文. 基于无线感知的人体行为识别研究[D].电子科技大学,2017. [6]宿通通,孙华志,马春梅,姜丽芬.基于循环神经网络的人体行为识别[J].天津师范大学学报(自然科学版),2018,38(06):58-62 76. [7]张潇. 基于无线网络的被动定位和行为识别研究[D].大连理工大学,2017. [8]郑国军,谷雨.基于无线背景信号的人体行为识别研究[J].蚌埠学院学报,2015,4(02):16-21. [9]岳国玉. 基于WiFi信号的室内人体动作检测研究及应用[D].郑州大学,2018.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2019-01-10~2019-03-01 查找阅读相关论文和研究资料，理解课题研究内容和方向。

2019-03-01~2019-03-15 学习论文撰写方法，根据要求，结合资料内容撰写开题报告。

2019-03-15~2019-04-01 学习深度学习模型和算法，搭建一个可用模型。