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内容简介：本书首先深入分析了RFID系统的底层通信协议，设计了标签响应信号特性数据采集方法，为基于RFID的人体活动感知奠定了技术基础。其次，研究团队创新性地将16个RFID标签部署于人体骨架关键节点，构建了首个基于RFID骨架的人体活动数据集，涵盖21种动态、静态及过渡活动。针对活动建模问题，本书提出了RFID骨架活动图生成算法，将人体活动表示为兼具时空特征的拓扑结构图。在此基础上，本书系统性地研究了图卷积网络(GCN)在活动识别中的应用，提出了基础骨架活动图卷积网络(FSCN)，并通过引入残差连接和并行卷积机制进一步优化，形成R-FSCN和PR-FSCN模型。实验表明，PR-FSCN在21类活动识别中准确率达92.16%，显著优于现有方法。此外，本书还探讨了自适应全局时空图卷积网络(GA-FSTC)的优化策略，通过多头自注意力机制和双向LSTM增强模型对复杂活动的时空特征捕捉能力。