Ce livre blanc évalue des architectures de réseaux de neurones convolutifs entraînées sur des spectrogrammes d'amplitude CSI pour la classification sans dispositif des activités humaines, en comparant précision et latence avec des références classiques d'apprentissage automatique.
Décrit le pipeline de transformée de Fourier à court terme convertissant les séries temporelles CSI brutes en spectrogrammes Doppler, et le jeu de données d'activités étiquetées utilisé pour l'entraînement supervisé sur les classes marche, assis, chute et inactif.
Présente une architecture CNN compacte réalisant une inférence en temps réel sur du matériel embarqué, rapportant la précision de classification, les matrices de confusion et la comparaison avec des références SVM et Random Forest sur des sujets de test réservés.