Abstract-Crowd räkning, som räknar eller exakt uppskattar antalet människor inom en region, är avgörande i många tillämpningar, såsom guidad tur, crowd control och marknadsföring forskning och analys. En crowd counting-lösning bör vara skalbar och vara minimalt påträngande (dvs. enhetsfri) för användarna. Bildbaserade lösningar är enhetsfria, men kan inte fungera bra i en dunkel eller mörk miljö. Icke-bildbaserade lösningar kräver vanligtvis varje människa bär anordning, och är felaktiga och opålitliga i praktiken. I detta dokument presenterar vi FCC, en enhet-fri Crowd Counting metod baserad på Channel State Information (CSI). Vår design motiveras av vår iakttagelse att CSI är mycket känslig för miljövariationer, som ett grodöga. Vi diskuterar teoretiskt förhållandet mellan antalet personer som flyttar och variationen i det trådlösa kanaltillståndet. En stor utmaning i vår design av FCC är att hitta en stabil monoton funktion för att karakterisera förhållandet mellan crowd number och olika funktioner i CSI. I detta syfte föreslår vi ett mått, procentandelen icke-nollelement (PEM), i den utvidgade CSI-matrisen. Den monotona relationen kan uttryckligen formuleras av den grå Verhulst-modellen, som används för crowd counting utan en arbetsintensiv platsundersökning. Vi implementerar FCC med hjälp av off-the-shelf IEEE 802.11n enheter och utvärdera dess prestanda genom omfattande experiment i typiska verkliga scenarier. Våra resultat visar att FCC överträffar den senaste tekniken med mycket bättre noggrannhet, skalbarhet och tillförlitlighet.
Nyligen, jämfört med RSSIs, kanal state information (CSI) är mer känslig för flytta objekt och används för att räkna människor i REF.