LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset|Wi-Fi定位数据集|人员识别数据集

LoFi Wi-Fi追踪与定位数据集是由深圳大数据研究院创建的，旨在解决室内Wi-Fi定位与追踪中的数据稀缺问题。该数据集包含210,000条记录，涵盖了CSI和RSSI信息，以及通过视觉辅助方法生成的精确人员坐标。数据集的创建过程结合了ESP32-S3设备和网络摄像头，通过对象检测技术从图像中提取人员位置，并将其转换为物理空间坐标。该数据集适用于Wi-Fi感知、人员识别和跨领域Wi-Fi研究，旨在提升数据驱动方法在室内定位与追踪任务中的性能。

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数据集介绍

构建方式

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset的构建方式独特且高效。该数据集通过结合视觉信息与Wi-Fi信号的通道状态信息（CSI）和接收信号强度信息（RSSI），利用摄像头捕捉人体在像素空间中的坐标，并通过透视变换将其转换为物理空间中的坐标。具体而言，数据集使用ESP32-S3设备采集Wi-Fi信号，同时使用摄像头同步捕捉图像，通过对象检测算法（如YOLO和RCNN）提取人体位置，并将其与CSI数据对齐，生成精确的标签。此方法不仅降低了数据采集的成本，还避免了传统方法中对预设位置和轨迹的依赖，使得数据更具多样性和实用性。

特点

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset的主要特点在于其多模态数据的融合与高精度标签的生成。该数据集不仅包含了传统的CSI和RSSI信息，还通过视觉辅助生成了精确的人体坐标标签，有效解决了传统Wi-Fi定位数据集中标签粗糙或数据量不足的问题。此外，数据集的采集过程允许人体在指定区域内自由移动，避免了预设轨迹的限制，从而提高了数据的多样性和泛化能力。数据集的有效数据量达到了约21万帧，且标签误差在可接受范围内，为Wi-Fi定位和跟踪研究提供了高质量的数据支持。

使用方法

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset可广泛应用于Wi-Fi定位、跟踪、人体识别及跨领域Wi-Fi感知等任务。用户可以通过该数据集训练卷积神经网络（CNN）或序列模型（如RNN、LSTM）来预测人体位置，或进行区域分类任务。数据集提供了CSI、RSSI、时间戳、人体坐标及人体ID等信息，用户可以根据需求选择不同的输入特征和模型架构。此外，数据集的标签生成方法也为其他多模态数据集的构建提供了参考，尤其是在需要高精度标签的场景中，该数据集的视觉辅助标签生成方法具有重要的借鉴意义。

背景与挑战

背景概述

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset是由Zijian Zhao等人于2024年提出的一项创新性数据集，旨在解决Wi-Fi定位与跟踪领域中数据驱动方法面临的挑战。该数据集的核心研究问题是如何在无需昂贵设备的情况下，通过视觉辅助生成精确的地面真实位置坐标，从而推动数据驱动方法的发展。研究团队来自深圳大数据研究院和中国香港中文大学（深圳），他们的工作不仅填补了现有Wi-Fi定位数据集在精细标注方面的空白，还为室内定位与跟踪任务提供了新的研究方向。该数据集的发布对Wi-Fi感知、多模态数据融合以及室内定位技术的发展具有重要意义。

当前挑战

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset在构建过程中面临多项挑战。首先，现有Wi-Fi定位数据集通常依赖于手动标注或昂贵的激光雷达设备，导致数据量有限且标注精度不足，限制了数据驱动方法的泛化能力。其次，Wi-Fi信号的低泛化性要求模型在使用新数据时进行微调，而传统的数据收集方法难以满足这一需求。此外，视觉辅助标注方法虽然降低了成本，但其精度与实时性仍需进一步优化。最后，数据集的多样性和覆盖范围也是一大挑战，如何在有限的实验环境中生成足够多样化的数据以支持复杂场景下的定位与跟踪任务，是该数据集未来需要解决的问题。

常用场景

经典使用场景

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset 的经典使用场景主要集中在室内定位与追踪任务中。该数据集通过结合Wi-Fi信号的信道状态信息（CSI）和接收信号强度信息（RSSI），以及通过摄像头捕捉的视觉信息，生成精确的人员位置坐标。这种多模态数据集特别适用于训练数据驱动的模型，以实现高精度的室内定位和追踪，尤其是在缺乏GPS信号的室内环境中。

实际应用

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset 在实际应用中具有广泛的前景。例如，在智能家居环境中，该数据集可用于追踪家庭成员的活动轨迹，优化室内导航系统；在商业场所，可用于顾客行为分析，提升服务质量；在医疗领域，可用于患者监护和紧急响应。此外，该数据集还可应用于安全监控、物流管理等多个领域，展示了其在多种场景下的实用价值。

衍生相关工作

LoFi Wi-Fi Tracking and Localization Dataset 的发布激发了大量相关研究工作。基于该数据集，研究者们开发了多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于Wi-Fi信号的特征提取和位置预测。此外，该数据集还促进了跨领域研究，如结合Wi-Fi与计算机视觉的多模态感知技术，进一步推动了室内定位与追踪技术的创新与发展。