CN105264552B - 使用无线传感器网络的零售物品管理 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于识别物品的操纵事件的系统，系统包括至少一个可与物品相关联的无线传感器节点WSN标签，WSN标签包括收发器和至少一个传感器。所述至少一个传感器被配置为至少部分地基于无线传感器节点的运动生成传感器数据。WSN标签还包括存储器，所述存储器被配置为存储至少一个事件过滤器以及传感器数据。WSN标签还包括标签处理器，所述标签处理器被配置为基于所述至少一个事件过滤器对传感器数据进行过滤。标签处理器还被配置为基于传感器数据的所述过滤判断是否发生了事件并响应于判断发生了事件而生成事件数据。标签处理器被配置为使所述收发器发送所述事件数据。

Description

使用无线传感器网络的零售物品管理
相关申请的交叉引用
本申请涉及2012年3月20日提交的发明名称为INVENTORY MANAGEMENT SYSTEMUSING EVENT FILTERS FOR WIRELESS SENSOR NETWORK DATA的美国临时申请No.61/613,048以及2012年3月20日提交的发明名称为RETAIL ITEM MANAGEMENT USING WIRELESSSENSOR NETWORKS的美国临时申请No.61/613,333，并要求它们的优先权，通过引用将两者全文并入本文。
技术领域
本发明总体上涉及零售物品管理，更具体而言涉及用于零售物品管理的基于无线传感器节点标签的方法和系统。
背景技术
在零售店中，经常采用在零售店内具有良好的视见度的特殊位置上的陈列对高价值、高流行度的物品进行促销。这些特殊位置往往包括通道末端或处于特定分区的台面上，在这些地方消费者有可能与特殊物品进行互动。出于各种原因，零售商对围绕特殊物品的人类活动(尤其是对这些物品的实际操纵的程度和性质)尤其感兴趣。零售商的一个兴趣根源在于担心物品有可能被盗。零售商的另一个兴趣方面涉及对物品的操纵与所述物品的呈现和提供存在怎样的关联。例如，零售商可能想知道物品的价格和放置，连同所有的影响因素，例如，广告、店内照明和全店范围的促销使得所述零售示范物品赢得的实际关注度的量发生了净增长还是净下降。对于某些具有高价值或者高利润的物品而言，或者对于与总店面绩效或特定店面分区的销售额相关的促销物品而言尤其是这样。
一些零售商采用附着到所陈列的零售物品上的系绳，例如，导线或电缆，从而对特殊陈列的物品加以保护以及收集运动数据。例如，可以将安全装置系缚到所陈列的零售物品上，其中，通过一根或一组导线将物品的运动数据传送至隐藏在陈列固定设施表面之下或之内的计算机。但是，系绳往往不太好看，而且会给对受到系缚的物品的操纵带来麻烦。
尽管零售商可以容易地获得销售点(POS)数据，但是却难以采用POS数据判断物品在店内的摆放是好是坏。例如，回顾POS数据往往不是物品摆放的良好指标，因为价格对于对购买决定存在显著影响。查看决定和购买决定是截然不同的，即，这些决定取决于不同的因素。换言之，很难衡量出物品在零售店内正在经受怎样的操纵，因为这一信息与POS数据无关。尽管在一些情况下能够采用视频监控监视顾客行为，但是其实施方式难以做到对具体的顾客行为(例如对既定零售物品的操纵)进行自动判定。一般而言，对这样的视频监控技术的实施既费人工，又复杂、昂贵。
在能够对零售物品进行直接的实际操作的情况下，零售商可能具有的另一兴趣点将与销售助手的部署有关。例如，零售商想让他们的销售员花费相对较大的时间量面对面地接待对所述得到了陈列的引人注目的零售物品最感兴趣的购买者。但是，目前，零售商必须依赖于大量的人工才能确保购物者有机会在做购买决定时面对面地与店员交流。尽管在销售层(sale floor)采用大量的店员可以提高店员面对购物者的时间量，但是高员工水平具有劳动力成本和培训成本高的缺点。
发明内容
本发明有利地提供了一种采用无线传感器节点用于零售物品管理的方法和系统。
根据一个实施例，提供了一种用于识别物品的操纵事件的系统，所述系统包括至少一个可与物品相关联的无线传感器节点WSN标签，所述WSN标签包括：收发器和至少一个传感器。所述至少一个传感器被配置为至少部分地基于所述无线传感器节点的运动生成传感器数据。所述WSN标签还包括存储器，所述存储器被配置为存储至少一个事件过滤器以及所述传感器数据。所述WSN标签还包括标签处理器，所述标签处理器被配置为基于所述至少一个事件过滤器对所述传感器数据进行过滤。所述标签处理器还被配置为基于所述传感器数据的所述过滤判断是否发生了事件并响应于判断发生了事件而生成事件数据。所述标签处理器还被配置为使所述收发器发送所述事件数据。
根据另一实施例，提供了一种用于零售物品管理的分析装置，所述分析装置包括分析处理器，所述分析处理器被配置为至少部分地基于标签状态变化数据跟踪无线传感器节点WSN标签状态的变化。所述标签状态变化数据对应于WSN标签状态的变化。所述分析处理器还被配置为如果所述标签状态变化数据满足报告阈值那么生成警报。所述报告阈值至少部分地基于由所述标签状态变化数据指示的WSN标签运动
根据又一实施例，提供了一种用于识别物品的操纵的方法。至少部分地基于可与所述物品相关联的无线传感器节点的运动生成传感器数据。存储至少一个事件过滤器以及所述传感器数据。基于所述至少一个事件过滤器对所述传感器数据进行过滤。基于所述传感器数据的所述过滤判断是否发生了事件。响应于判断发生了所述事件而生成事件数据。发送所述事件数据。
附图说明
结合附图，通过参考下述详细说明将获得对本发明的更加全面的理解，并且将更易于理解本发明的附带优点和特征，其中：
图1是根据本发明的原理使用或构建的示范性物品管理系统的图示；
图2是根据本发明的原理构件的示范性物品管理系统的框图；
图3是根据本发明的原理构建的示范性无线传感器节点标签的框图；
图4是根据本发明的原理的示范性事件确定过程的流程图；
图5是根据本发明原理的示范性标签事件过程的流程图；
图6是根据本发明原理的示范性分析过程的流程图；
图7是根据本发明原理的示范性报告过程的流程图；以及
图8是根据本发明的原理的值得报告的和不值得报告的无线传感器节点(WSN)标签状态变化的列表。
具体实施方式
在详细描述根据本发明的示范性实施例之前，应当指出，所述实施例主要存在于设备部件和处理步骤的组合当中，这些设备部件和步骤与零售物品管理系统和方法的实施有关。相应地，在附图当中适当地通过惯用符号对所述的系统和方法部件给出了表示，其仅示出了与本发明的实施例的理解有关的具体细节，因为有些细节对于得益于文中的描述的本领域技术人员而言将是显而易见的，将其去除将避免对本公开造成模糊。尽管文中的一个或多个实施例提出使各个设备共同位于同一房屋、系统或场地内，但是本发明不限于此。实际部署可能涉及使部件和功能围绕不同的实际装置且在其间进行分布，所述实际装置中的一些是可以进行远程访问的，例如，通过Internet或内部网或者这些网络的组合。尽管出于清晰起见对文中描述的一个或多个实施例进行了简化，但是本发明可以包括具有更高的分布性的实施例，这样的实施例将涉及相同的一般部件和功能。
文中采用的关系术语，例如，“第一”和“第二”、“顶部”和“底部”等等只是用于将一个实体或元件与另一实体或元件区分开，其未必要求或暗示在这样的实体或元件之间存在任何物理或逻辑关系或顺序。
现在参考采用类似的附图标记表示类似元件的附图，在图1中示出了根据本发明的原理构建的示范性无线传感器节点(WSN)标签系统，并将其总地标示为“10”。系统10包括一个或多个物品12a到12n(统称为“物品12”)、一个或多个WSN标签14a到14n(统称为“WSN标签14”)以及一个或多个用户装置16(统称为“用户装置16”)。具体而言，示出了消费者与物品12a进行互动，其中，WSN标签14a感测运动并判断是否应当报告所述运动，将结合图4对此予以详细描述。此外，WSN标签14n可以感测物品12n掉落到地上的运动，但是其并不报告所述运动，因为所述运动不满足事件过滤器，将结合图4对此予以详细描述。换言之，WSN标签被编程为基于过滤器参数报告那些对于零售商而言很重要的预定运动事件，即指示消费者对物品12感兴趣的运动事件。此外，可以基于WSN标签14a感测到的运动向用户装置16发送通知，使得雇员能够增加与对物品12a表现出实际兴趣的顾客的面对面时间。
图2是系统10的框图。系统10包括物品12、WSN标签14、用户装置16、一个或多个WSN接入点18(统称为“WSN接入点18”)、一个或多个Wi-Fi接入点20(统称为“Wi-Fi接入点”)、一个或多个网络22(统称为“网络22”)以及一个或多个分析装置24(统称为“分析装置24”)。物品12可以是零售物品或制品。在一个实施例中，WSN标签14大约是标准商业卡片的尺寸的三分之一，其附着至正在陈列并受到监测的物品12。具体而言，WSN标签14通过本领域已知的方法(例如，通过销/锁)可拆卸地附着至物品12。在图3中更加详细地描述了WSN标签14。
用户装置16可以是供雇员使用的移动装置，其中，所述移动装置将接收系统10生成的警报和/或报告。例如，用户装置16可以是智能电话、平板电脑或个人数字助理(PDA)还有其他能够接收并显示由分析装置24和/或WSN接入点18生成的警报和/或报告的移动装置。具体而言，用户装置16包括用于与Wi-Fi接入点20还有系统10内的其他装置通信的收发器26。用户装置16还包括用于向对用户装置16进行操作的雇员显示所接收到的警报或报告的显示器28。
WSN接入点18包括用于提供往来于WSN标签14的通信的收发器30，其中，WSN接入点18与WSN标签14一同位于零售店内，例如，其间隔开的距离不超过几百英尺，以支持短距离无线电通信。WSN标签14形成了能够访问WSN接入点18并且能够被WSN接入点18所访问的子网络，其中，WSN标签14可以受多层通信协议的支配，例如，采用Zigbee或6LoWPAN进行网络管理和消息路由的IEEE 802.15.4媒体存取控制还有其他被设计为实现与上文引述的标准层相同的功能的通信协议。WSN接入点18可以在“短路径”上直接向Wi-Fi接入点20进行发送，将结合图5对此予以详细描述。收发器30可以是单独的发射器和接收器，但是文中出于效率和便于理解的原因将其描述为“收发器”。系统10可以包括额外的WSN网络元件，例如，重发器节点(未示出)，所述元件被设计为扩展网络通信的物理范围，以及在WSN标签14或其他网络节点处于睡眠状态，不能实时地接收和发送消息的情况下存储和转发消息。
WSN接入点18包括处理器32，其可以是一个或多个用于运行存储器34内存储的计算机程序指令的中央处理单元(CPU)。WSN接入点18包括存储器34，其存储用于跟踪和报告标签状态变化的标签事件模块36以及存储基于接收自WSN标签14的事件数据67的标签状态变化数据38。具体而言，WSN接入点18存储并更新标签状态变化数据38，以跟踪哪些WSN标签14处于新的状态。例如，标签状态变化数据38可以包括系统10中的WSN标签14的链接表以及链接表内的每个WSN标签14的“状态改变”标志，还有与WSN标签14的变化状态相关的其他信息。例如，标签状态变化数据38可以包括使得WSN标签14改变状态的事件的日期/时间、状态类型以及标签ID，将结合图8对此予以更加详细的描述。在WSN标签14向WSN接入点18发送指示WSN标签14处于新状态的新状态报告时，WSN接入点18在链接表中记录WSN标签14的新的或改变后的状态的细节，并将状态改变标志设为“1”。在来自分析装置24的对于新WSN 14标签14状态的下一次请求时，WSN接入点18采用所述状态改变标志来判断自分析装置24的上一轮询请求开始哪些WSN标签14经历了状态变化。
在将具有新状态的WSN标签14的报告发送至分析装置24之后，WSN接入点18将状态改变标志复位至“0”。因此，WSN接入点18跟踪WSN标签14状态变化。如果不只一个分析装置24对WSN接入点18进行轮询，那么WSN接入点18可以为每个订阅分析装置24分配服务请求者识别(ID)号码，并且为每个订阅分析装置24保存单独的状态改变标志。WSN标签14采用WSN内的WSN接入点18对状态信息进行更新以及WSN接入点18采用诸如分析装置24的外部装置(基于LAN或WAN的)对状态信息进行更新的方式可以由基于web服务的出版者/订阅者技术来决定。更具体而言，可以采用利用超级文本传输协议(HTTP)或约束应用协议(CoAP)消息传送功能的RESTful web服务，还有其他应用以及web服务实施技术。存储器34可以包括非易失性或易失性存储器。例如，非易失性存储器可以包括硬盘驱动器、存储棒、闪速存储器以及本领域已知的其他存储器。而易失性存储器则可以包括随机存取存储器以及本领域已知的其他存储器。Wi-Fi接入点20提供往来于用户装置16的通信。
分析装置24对接入点18进行标签状态变化数据的轮询，并基于接收到的标签状态变化数据38生成报告。分析装置24包括收发器40、处理器42和存储器44。收发器40提供往返于分析装置24的通信。例如，收发器40通过网络22向WSN接入点16发送轮询命令，并接收来自WSN接入点16的标签状态变化数据38。处理器42可以是一个或多个用于执行存储在存储器44内的计算机程序指令的中央处理单元(CPU)。存储器44的作用可以基本上与对应的存储器30相同，只是基于设计需要而进行了尺寸和性能上的调整。存储器44包括报告模块46、分析模块48和运动数据库44。报告模块46包括在被处理器42运行时使得处理器42执行将结合图7详细讨论的报告过程的指令。分析模块48包括在被处理器42运行时使处理器42执行将结合图6详细讨论的分析过程的指令。运动数据库50存储标签状态变化数据38以及与WSN标签14状态变化相关的报告，还有其他与WSN标签14相关的信息。网络22可以是诸如Internet的广域网(WAN)、局域网(LAN)、以太网LAN、蜂窝通信网络、公用交换电话网(PSTN)、Wi-Fi网络或者这些网络类型中的任何类型的组合，还有其他基于协议的网络。
图3示出了WSN标签14的示范性框图。WSN标签14包括天线52、射频(RF)匹配子电路54、收发器56、运动传感器58、电源60、处理器62和存储器63。收发器56、处理器62和存储器63所起的作用可以基本上与对应的分析装置24部件相同，只是基于设计需求对尺寸和性能进行了调整。具体而言，处理器62，即标签处理器可以运行管理软件或固件，该管理软件或固件被配置有过滤器固件，从而基于至少一个事件过滤器来对传感器数据进行过滤。
收发器56、RF匹配子电路54(其可以包括平衡-不平衡转换器芯片)和天线52提供与WSN接入点18的通信，从而(例如)向WSN接入点18发送事件数据67。运动传感器58可以是接触传感器或三轴加速度计，还有其他运动感测装置。
存储器63存储事件模块64和事件过滤器66。事件模块64包括在被处理器62运行时使得处理器62执行结合图4详细讨论的事件过程的指令。事件过滤器66包括对应于被用于判断事件是否发生的一个或多个滤波器的一个或多个滤波器参数。具体而言，事件过滤器66包括固件指令(例如，存储在存储器63内的可执行编程代码指令)以及至少一个过滤器参数，例如，公式系数、指数和/或其他公式需要值。事件滤波器64还可以包括被设计为促进数据集的处理和通信的专用数据结构或数据元素组。换言之，事件过滤器66采取原始传感器数据作为输入，以处理器作为输出，以该输出作为是否发生了具体事件的“判断”或声明，其中，事件具有通过事件过滤器66中的细节进行了数学定义的特殊意义。
可以通过WSN接入点18从分析装置24下载事件过滤器66，这样能够对WSN标签14的事件过滤器66进行动态更新或替换。具体而言，WSN标签14可以具有不同的事件过滤器66。存储器63还可以存储与标志事件相关的事件数据67。电源60可以是电池，例如，纽扣太阳能电池和电源子电路。或者，电源60可以是能量收集模块。WSN标签14还可以包括发光二极管(LED)和/或压电谐振器(未示出)以生成可听音频信号。存储器63和处理器62可以共同位于单微控制器(MCU)芯片上。在一个实施例中，可以直接对传感器数据进行处理，而无需将传感器数据存储到存储器63内。或者，可以将传感器数据存储到存储器63内。
WSN标签14可以周期性地唤醒以发送标签事件，或者可以在低功率模式下运行，在所述模式下只有无线电和其他控制电路是有效的，以检测来自WSN接入点18的轮询命令。此外，WSN标签14的处理器62可以因运动传感器58感测到的运动而唤醒。换言之，WSN标签14可以“睡眠”以节省功率，直到发生了唤醒WSN标签14的状况为止。
或者，WSN标签14可以是“哑”标签，其报告运动传感器58感测到的所有运动，从而使得WSN标签14不执行过滤或者执行最少的过滤，即，报告处于预定阈值以上的运动。分析装置24将对接收自WSN标签14的传感器数据执行过滤(结合图4详细描述的)，即，将事件模块64和事件过滤器66存储到存储器44内。WSN标签14将向分析装置24报告原始数据以供过滤。换言之，这一集中式过滤方案有助于简化WSN标签14的设计，由此降低WSN标签14的成本。但是，这一集中式过滤方案还可能提高网络流量，因为WSN内的大量WSN标签14可能生成大量的原始数据，从而使得在这一方案中可以部署的WSN标签14的实际数量是有限的。
图4示出了WSN标签14处的事件判定过程的示范性流程图，其中，WSN标签14与物品12的物品ID相关。具体而言，处理器62可以采用空中传输固件更新或重新编程技术通过无线消息来接收事件过滤器或过滤器参数。具体而言，事件过滤器和/或过滤器参数的下载可能要求或者可能不要求对WSN标签14，即处理器62重新初始化或重新引导，具体取决于在处理器62上运行的操作系统软件的性质。在一个实施例中，WSN标签14可以在处理器62受到初始化并开始正常工作之后从分析装置24接收事件过滤器，其中，WSN标签14的处理器的操作系统采用接收到的过滤器参数更新事件过滤器66。由于接收到的过滤器参数、过滤器固件和更新事件过滤器66的相关命令的原因，基本上可以在任何时候动态地更新或者替换WSN标签14的过滤器参数或事件过滤器，即，处理原始传感器数据并声明标签事件的公式和/或功能。处理器62至少部分地基于接收自运动传感器58的数据判断是否发生了标签运动(块S100)。例如，处理器62在满足预定义阈值的情况下判断发生了标签运动。所述阈值可以是基于3D的阈值，从而采用X、Y和/或Z方向内的3D加速度计数据判断运动的发生，即，所述阈值是最小加速度值，加速度计将加速度数据报告给处理器62，能够将所述加速度计数据与所述阈值进行比较。如果处理器62判断未发生标签运动，那么处理器62重复块S100的判定。
如果处理器62判断发生了标签运动或者当前仍在发生标签运动，那么处理器62判断是否满足至少一个事件过滤器66(块S102)。每个事件过滤器包括一定数量的必须满足才能判断发生了事件的过滤器参数或阈值，并由所述一定数量的过滤器参数或阈值来定义。将所述事件过滤器或过滤器参数设计为在具有小存储器存储容量的WSN标签14内实施，但是其仍然具有足够的复杂度来俘获对物品12的操纵的突出特征。WSN标签14实施的事件过滤器的类型至少分为两个大致的类别：稀疏过滤过滤器和密集过滤过滤器。稀疏过滤器是WSN标签14处的比密集过滤器更频繁地报告简单事件的事件过滤器。密集过滤器是报告较低数量的复杂事件的事件过滤器。
一种类型的事件过滤器是对应于具体过滤器参数的第一事件过滤器，其中，所述第一事件过滤器是具有最低的计算复杂性的过滤器。在处理器62应用第一事件过滤器时，处理器62在预定义事件Y内对处于预定义阈值以上的运动X(例如，处于某一加速度阈值以上的加速度值)的数量进行计数，其中，X和Y是正值。在加速器传感器自身采用其自己的内部过滤器的情况下，运动X可能对应于运动传感器14感测到的一个或多个数量的不同类型的运动，例如，轻敲、处于X、Y、Z平移加速度阈值以上的平移、倾斜和扭转，还有运动传感器14可以感测到的其他运动。在传感器58没有内部过滤器因而在传感器58将原始传感器数据报告给处理器62之后才对原始传感器数据执行过滤的更受限制的情况下，原始传感器数据仅涉及有限的数据，例如，X、Y、Z平移加速度。在针对维度X内的运动进行平移加速度阈值过滤时，如果X的值，例如，0.1重力(g)作用力处于预定义阈值以上，那么处理器62判断发生了运动X。可以通过方程形式将第一事件过滤器表达为：F1＝[∑X→θ]Y，其中，∑X是具有超过了加速度阈值θ的加速度值的运动X的和，Y是阈值时间。例如，如果加速度阈值为0.2g的加速度，并且在五秒内有五次力大于0.2g的运动X，此外时间阈值Y等于六秒，那么过滤器结果为“真”，即，过滤器声明所述事件，即，满足过滤器的事件。
在一个实施例中，运动X可以对应于上面列举的不同类型的运动中的一种或多种的复杂组合。例如，运动X可以是倾斜运动，即，X＝T，其中，可以将第一事件过滤器表达为：F1＝[∑T→θ]Y，其中，∑T是任何平面内的倾斜运动之和，θ是对于∑T而言相对于某一取向平面的以(例如)度表示的阈值，Y是阈值时间。第一事件过滤器的一个可能的过滤参数的集合可以是θ＝5、T＝30度、Y＝60秒，其中，必须在六十秒内发生五次超过30度的运动才能满足所述事件过滤器。
一种更加明确的表达这一过滤器F1的方式是表现出计算在所述和内的所有倾斜运动都处于预定义的倾斜阈值Tm，即倾斜角以上。可以将具有预定义倾斜阈值Tm的第一事件过滤器表达为：F1＝[∑T(T>Tm)→θ]Y。如果X小和/或θ小，并且Y大，那么第一事件过滤器是稀疏过滤器。
另一种类型的事件过滤器是至少部分地在WSN标签14报告给WSN接入点18的事件的数量，即，WSN标签14激发的次数的基础上自动改变过滤器参数的第二事件过滤器，即，所述过滤器是自适应的。将第二事件过滤器表达为：F2＝[∑T→θ]Y和θ＝θ(∑F)＝m*∑F，其中，∑F是过滤器激发的总次数(自过滤器重置开始)，m是常数。换言之，第二事件过滤器的激发与第一事件过滤器类似，但是不会为相同强度的操作事件再次激发(在重置之前)，而是在每次激发之后需要提高的操作强度，即，θ在每次激发之后增大。第二事件过滤器有利地允许系统10俘获第一主要事件或激发，之后，俘获物品12的操作强度的任何增加，而不采用对初始强度的持续操作的冗余报告淹没传感器网络通信信道，例如，网络22。
另一种类型的自适应事件过滤器是至少部分地基于WSN标签14报告的激发或事件自动改变过滤器参数的第三事件过滤器。将第三事件过滤器表达为：F3＝[∑T→θ]Y；Y＝Y(∑F)＝Yo*[1+∑F]k，其中，Yo是时间阈值的初始值，k是常数。如果k是小的正值(处于0和1之间，更接近0)，那么Y随着每个过滤器激发缓慢增大。但是，如果k是大值(k>2)，那么Y随着每个过滤器激发快速增大。如果k是负的，那么在每个过滤器激发事件之后根据k的幅值缓慢或快速地缩短时间限制Y。在零售商为第一激发事件赋予的重要性高于正在随着时间的推移而发生的运动时可以采用第三事件过滤器。例如，如果了解第一次发生的超出阈值的运动是非常重要的，而了解随着时间的推移正在发生的运动虽然不能说不重要，但是其重要性更低一些，那么零售商可以实施第三事件过滤器。就零售物品管理而言，一旦对零售物品的操作超出了某一阈值，例如，25秒内3次倾斜，那么将立即通知分析装置24。如果在接下来的25秒内发生了另外的3次倾斜，那么第二事件就不再象第一事件那样值得注意，因为分析装置24已经了解到物品正在受到操作。但是，零售商可能想知道在接下来的10秒内，而不是25秒内是否发生了3次倾斜，其中，可以适当地选择常数m，从而使得第二过滤器将因高强度操作事件而激发。
另一事件过滤器是逐渐减弱过滤器的“关闭”从而与物品12的现实世界操作相匹配的第四事件过滤器。例如，第四事件过滤器包括从0开始的过滤器计数器，如果发生了高于阈值θ的运动，该计数器递增(+1)。任何时候，只要计数器大于0，计时器t就运行。如果计时器t在另一超出阈值的运动之前达到了预定义时间限制Y，那么计数器递减(-1)，并对计时器重置。如果计数器抵达0，那么计时器重置但在出现另一超出阈值的运动之前不会重新开始。但是，如果过滤器计数器在任何时候抵达了某一阈值θ，那么满足过滤器，即，报告事件触发过滤器激发和所述事件。
另一事件过滤器是复合事件过滤器，其包括至少两个相同和/或不同过滤器类型的过滤器。所述复合事件过滤器的一种变型是串联复合过滤器，其中，第一过滤器的激发将对第一滤波器禁用并启用串联的第二过滤器。第二滤波器的激发将禁用第二过滤器，并启用串联的第三过滤器，依此类推，直到最后的过滤器激发为止。在最后的过滤器激发之后，对最后的过滤器禁用，并启用第一滤波器，以重复所述过程。例如，第一事件过滤器(F1)的激发启用第二事件过滤器(F2)与此同时还对所述第一事件过滤器(F1)禁用。例如，消费者可以拿起物品并对其操作，从而在10秒内引起至少5次运动X，其使得第一事件过滤器激发，即，受到触发，继而被禁用。消费者可以继续操作物品，但是可能开始有意检查物品，从而在下一10秒内引起更高强度的激发，由此使得第二过滤器激发，引起标签事件的报告。
所述复合事件过滤器的第二变型是并联复合过滤器。在并联复合过滤器中，将至少两个事件过滤器组合到一起成为一组，该组内的事件过滤器之一的激发将构成该组的激发。例如，可以将第一事件过滤器(F1)和第二事件过滤器(F2)并联组合到一起，其中，任一过滤器的激发将构成该组的激发。例如，可以在X秒的运动检测之后触发过滤器F1，而第二过滤器则可以在自初始运动开始检测到X+Y秒的运动之后受到触发。消费者可以拿起物品12并开始对物品12进行强烈地操作，即，从各个角度检查所述物品，因而在具有10秒的时间阈值的第一事件过滤器之后触发具有30秒的时间阈值的第二事件过滤器，两时间阈值都以相同的时间起点为基础。之后报告所述标签事件。
所述复合事件过滤器的第三种变型是串并联复合过滤器，其包括至少三个处于串联/并联配置当中的事件过滤器。例如，所述第一事件过滤器F1可以与一组并联过滤器(F2，F3，F4)串联，其中，该组过滤器是非活动的，直到第一事件过滤器激发为止。在第一事件过滤器激发之后，激活该组过滤器(F2，F3，F4)，并对第一事件过滤器停用。F2，F3或F4的激发将使得报告或事件数据67被发送至WSN接入点18。例如，消费者可以拿起物品12，检查物品，并放下物品12，由此触发第一事件过滤器，其将禁用第一事件过滤器并启用该组并联过滤器。之后，消费者可能第二次拿起物品12，就像仍在尝试做出是否购买物品12的决定一样，其中，围绕第二次对物品12所做的操作可能更加强烈，即，消费者抬高所述物品，从物品12的下面检查。所述检查使得第二事件过滤器在第三和第四事件过滤器之前触发，从而对所述事件予以报告，并禁用该组并联事件过滤器，启用第一事件过滤器。所述串联/并联过滤器组方案适于定义复杂的物品运动，所述运动涉及交替的加速度以及物品翻转/倾斜。例如，后面跟随着一系列倾斜变化的初始平移加速度可以是“拿起物品并检查”的表征，而一系列重复的(周期性的)平移和倾斜则可能指示一群人(两个或更多)在检查物品。此外，在X和Y方向内的不频繁但是明显较大的加速度以及Z方向内的非常频繁的较小的加速度的基础上，过滤器的串联/并联布置可以指示人正在持有物品行走。
尽管参考单个WSN标签14描述了并联、串联和复合事件过滤器，但是本发明不限于此。可以设想，WSN接入点18或分析装置24能够利用这些装置内的过滤器在多个WSN标签14提供的传感器数据的基础上或者在单个WSN标签14中的一组过滤器的激发的基础上做出并联、串联和复合触发的决定。此外，在采用一组WSN标签14(每者具有其相应的内部串联/并联过滤器组)监测许多零售物品12时，来自一个标签的过滤器事件可能影响其他(相邻)WSN标签14中的过滤器或过滤器子集的启用和停用。这样的发生在相邻WSN标签14中的过滤器启用和停用在零售店的特定部分内的活动监测当中提供了附加的实用性，其中，在零售物品12的数量大于预定义的小数量的情况下，超过某一强度的WSN标签14活动没有大的商业意义，因为店员的响应不受额外的事件报告的影响。换言之，这一“超过滤器”可以包括若干来自多个WSN标签14的过滤器组，并由此可以通过所述WSN接入点或分析装置使单个“事件声明”与之相关。
另一事件过滤器是学习模式事件过滤器。所述学习模式事件过滤器对运动事件和时间间隔计数，并采取具有回归分析或规则的预编程函数的形式，以确定其自身的参数或者从预编程参数选项的列表中进行选择(例如，最佳拟合Y和θ值)。一旦选择或者确定了过滤器参数，就在将WSN标签14置于正常活动模式时采用所述过滤器参数。所述学习模式方案的一种变型是WSN接入点18或分析装置24指示WSN标签14之一发送原始运动传感器数据58，即，停止所有的过滤的时候。具体而言，WSN标签14可以接收命令，以报告每个轻微移动(对于小m值而言X>Xm)，其中，分析装置24或其他网络实体采用所述原始数据选择事件过滤器和与原始数据最佳拟合的对应过滤器参数。
例如，所述WSN标签集合可以包括处于沿墙、柱、搁板支架的各个固定位置上的以及处于沿零售店内的普通走道的其他固定点上的各个WSN标签14。这些WSN标签14可以包括检测人何时走过或者靠近到某一距离以内接近传感器(未示出)。在传感器网络训练周期内，指示标签将所有可检测的传感器读数，即处于噪声水平以上的读数通过无线网络发送至WSN接入点18。在相同的时间周期内，派雇员对来往于每个通道的人的数量进行计数，其可以采取尽数方式，也可以根据某一基于统计学的抽样公式。尔后，将来自WSN标签14的网络的原始接近传感器数据与目击数据进行比较，以判断哪些过滤器和过滤器参数值能够与实际店铺客流量数据最佳地拟合。接下来能够信任拟合的过滤器，并采用其得出准确的店铺客流量报告，而不再需要现场派雇员进行观察。对于上文所述的基于加速度计的过滤器而言，可以采用类似的例子判断哪些过滤器和过滤器参数组与“有意义的类型的物品操作”最佳地拟合。
之后，分析装置24和/或WSN接入点18可以向WSN标签14发送选定的事件过滤器和过滤器参数，并指示WSN标签14实施选定的事件过滤器并离开学习模式，即，采用选定的事件过滤器进入正常活动模式。WSN标签14还可以随着原始数据的发送或流传输而对原始数据做出标记或标志，从而在预定义参数的基础上指示触发所述流传输的对物品12的操作是否是零售商感兴趣的。或者，可以通过回顾销售楼层的视频/闭路电视(CCT)记录并查看对物品12的操作而事后给出所述标记或标志。使这些感兴趣的事件的时间戳或时间间隔与所述运动数据的时间戳/间隔以及所识别和标记的WSN标签14原始数据流匹配。
在模型过于复杂WSN标签14处理不了的时候，学习模式过滤器允许WSN标签14将复杂的模型下载(off-load)到具有更高的计算能力的装置上，即，分析装置24上。还可以对学习模式过滤器进行修改，使之包括将随着事件的推移而抽样的来自不只一个WSN标签14的原始数据存储到基于云或本地服务器的数据库内以供分析。可以使具有原始数据的运动数据库50服从若干不同的“学习机”技术中的一种或多种，例如，模糊逻辑模型开发引擎、神经网络分析以及各种类型的回归分析。
此外，WSN标签14可以在网络活跃度的基础上选择其自身的过滤器参数。例如，如果WSN标签14尝试提交来自前一事件或激发的消息，并发现在网络上存在很多活动(采用冲突避免算法，例如，采用载波侦听多路存取冲突避免(CSMA-CA)算法确定)，那么WSN标签14可以修改其自身的过滤器参数，从而更具选择性地或者以较低的频繁度激发过滤器，即，可以切换事件过滤器类型或者可以修改具体的过滤器参数。可以通过在WSN接入点18或分析装置24中运行的外部应用，即外部施加的报告标准引导具体类型的自我审查。例如，可以指示WSN标签14在任何十分钟周期内报告其“五次最极端”运动事件，之后让WSN标签14反复修改其自身的过滤器参数，直到平均起来WSN标签14的过滤器报告满足外部施加的报告频率标准为止。
重新来看块S102，如果处理器62判断未满足事件过滤器，那么处理器62重复块S100的判断。如果处理器62判断满足事件过滤器，那么处理器62使得与所述事件相关的事件数据67被报告至WSN接入点18，即，事件过滤器激发(块S104)。在报告所述事件之后，处理器62执行块S100的判定。
将参考图5描述一种示范性标签事件过程。处理器32判断是否从WSN标签14接收到了与标签事件相关的事件数据67(块S106)。事件数据67可以包括事件的日期/时间、标签ID、事件类型以及其他与事件相关的信息。例如，WSN接入点18可以接收指示WSN标签14检测到了标签事件70(其指示“操作256”事件)的消息(图8)，将联系图8对此予以详细讨论。如果处理器32判断没有从WSN标签14接收到事件数据67，那么处理器32重复块S106的判断。如果处理器32判断从WSN标签14接收到了与标签事件相关的事件数据67，那么处理器32使标签状态变化数据38更新，并将其存储在存储器34内(块S108)。例如，标签状态变化数据38可以包括WSN标签14的连接表，其跟踪哪些WSN标签14处于新的状态以及WSN标签14报告的操作事件的细节。
处理器32判断是否执行短路径报告(块S110)。短路径报告包括采用任何用户装置16在Wi-Fi网络上直接发送报告消息，而无需转到网络18或分析装置18，即，不必将所述报告消息发送至作为中介的云计算环境或非现场(off-site)软件应用。是否执行短路径报告至少部分地基于报告消息的性质、报告消息等待时间的容许性以及其他因素。例如，一些用于长期分析的报告不需要短路径报告，例如，有些报告用于理解顾客怎样与物品12交互，从而达到理解产品摆放、价格、包装以及其他推销考量的效果的目的。在一个实施例中，软报告可以包含在长期分析类型报告中，因此不需要短路径报告。将联系图7详细讨论软报告。
可以采用短路径报告报告其他紧急的、对诸如硬报告事件的实时标签事件做出响应的这种需求所推动的报告。例如，物品12被移到了预定区域以外因而可能被盗的情况就可以要求通过短路径报告进行报告，由于装置中间环节较少，因而短路径报告具有更小的报告延迟。将联系图7详细描述硬报告事件。如果处理器32判定需要短路径报告，那么处理器32使收发器30通过Wi-Fi接入点20向用户装置16发送短路径消息。为了使WSN接入点18能够向Wi-Fi接入点20进行发送，WSN接入点18可以支持至少两个无线协议，并且可以包括两个实际无线电，例如，超高频(UHF)无线电，例如，工业、科学和医疗(ISM)波段或868/915MHz，以实施传感器网络通信，并且可以包括一个2.4GHz无线电，以实施通过Wi-Fi网络的通信。或者，WSN接入点18可以采用公共无线电及协议实施系统10内的通信，或者用户装置16可以是WSN网络的部分，并且适于接收短路径消息。在一些实施例中，用户装置16本身可以充当WSN接入点18。在一个范例中，在持有用户装置16的零售雇员进入具有一组WSN标签14的实际区域时，这些WSN标签14可以检测用户装置16提供的新到来的接入点所建立的WSN网络并与之关联。这一实施例提供了附加的实用性，因为用户装置16可以与大体处于零售雇员附近的所有WSN标签14直接通信，从而能够最佳地(就实际有效率和反应时间而言)对本地标签过滤器事件做出响应。
参考用户装置16和WSN接入点18是通过Wi-Fi网络相互通信的独立装置的实施例，在发送短路径消息之后，处理器32判断是否从分析装置24接收到了轮询消息(块S114)。如果未接收到轮询消息，那么处理器执行块S106的判断。此外，WSN接入点18可以更新标签状态变化数据38中的标志。如果处理器32判定接收到了轮询消息，那么处理器32使收发器将事件数据67发送至分析装置24(块S116)。在将事件数据67发送至分析装置24之后，处理器32执行块S106的判定。再参考块S110，如果不需要短路径报告，那么处理器执行块S114的判定。或者，可以在设计需要的基础上跳过或省略块S110和S112。如上所述，可以采用某些技术，例如，RESTful web服务、基于CoAP的消息传送以及其他被设计为支持鲁棒的RESTful(链路－无状态)出版者/订阅者通信的基于开放标准的技术来实施轮询及响应消息的管理的具体细节。
将参考图6描述用于跟踪WSN标签14状态并生成报告的示范性分析过程。处理器42使WSN接入点18受到轮询(块S118)。例如，分析装置24可以向WSN接入点18发送轮询命令，从而请求标签状态变化数据，即，从上一次发出轮询命令开始发生了状态变化的WSN标签14。处理器42响应于轮询命令判断WSN接入点18是否报告了任何WSN标签14状态变化(块S120)。如果处理器42判断没有发生了状态变化的WSN标签14，那么处理器42返回至块S118，即，分析装置24可以周期性地对WSN接入点18进行针对WSN标签14状态变化的轮询。
如果处理器42在接收到的标签状态变化数据38的基础上判断至少一个WSN标签14发生了状态变化，那么处理器42生成处于新状态的，即，状态发生了改变的标签14的至少两个列表(块S122)。具体而言，一个列表包括值得报告的WSN标签14，而另一列表包括不值得报告的WSN标签14状态。例如，不值得报告的WSN标签14状态需要录入到运动数据库50内，以确定WSN标签14的存在并做进一步跟踪，WSN标签14的存在本身不需要生成报告或警报，这是由零售商和/或系统10的管理员预定义的。在这些情况下，WSN标签14状态变化不显著，或者未提供与物品12的消费者操作有关的新的有用数据。值得报告的WSN标签14状态变化是由零售商和/或系统10的管理员预定义的，其中，所述状态变化将生成报告或警报，即，向雇员的用户接口装置16发送警报。处理器42使接收到的WSN标签14状态变化存储到运动数据库50内(块S124)。处理器42生成报告(块S126)。例如，处理器42执行如图7中所述的报告过程。
将参考图7描述用于生成报告或警报的示范性报告过程。处理器42在报告参数的基础上确定与值得报告的WSN标签14事件的列表上的每个事件相关的至少一个接收者(块S128)。例如，所述报告参数可以包括报告的性质、报告历史和/或关联的逐步升级规则、工作人员ID、店员的可得性，还有其他因素。在一个实施例中，处理器42在店员是否在预定时间内接收到了前一报告、店员是否确认对前一报告采取了行动和/或与用户/雇员相关的用户装置16相对于生成了所述事件的WSN标签14的空间位置的基础上判断哪一接收者，即，店员将接收报告/警报并采取行动。例如，由于用户装置16是WSN的部分，因而可以在空间位置方法的基础上确定用户装置16和WSN标签14的为止，从而使处理器42确定第一雇员比第二雇员更加接近WSN标签14。在这种情况下，第一雇员从分析装置24接收报告/警报。
WSN标签14可以位于店内或者预定位置上，其中，WSN接入点18可以采用WSN标签14发送的消息的信号强度确定WSN标签的位置。换言之，采用WSN接入点处的接收信号强度指示(RSSI)确定WSN标签14位置。在一个实施例中，接收信号强度可以是随着时间推移的平均值，以提高位置确定准确度。此外，之后可以采用基于Fri定律的三角测量和曲线拟合技术或者Fri定律的经验调适确定发送WSN标签14的位置。
可以生成的一种类型的报告/警报是硬报告，其中，生成硬报告并将其发送给人或接收系统，所述的人或接收系统将做出及时的关注和响应，例如，紧急/关键事件报告。例如，硬报告可以包括通过零售店扩音器或其他可听警报做出的音频通告。硬报告的另一例子可以包括发送给用户装置16或其他装置的电子邮件和/或文本消息，其将提醒雇员做出响应。
可以生成的另一类型的报告/警报是软报告，其中，在报告的接收者，例如，雇员在有兴趣考虑具体类型或性质的事件时，其可以在方便的时间检查所述报告。就零售物品管理而言，如果雇员处于能够对报告做出响应的位置，即，有空而不是已经在帮助另一顾客，那么软报告可以通过用户装置16提醒雇员发起与顾客的面对面顾客服务。在处理器42确定每个报告的接收者之后，处理器42使收发器40向相应的接收者发送报告(块S130)。例如，可以通过扩音器、用户装置16和/或零售店内的台式计算机(例如，处于客服处的)向接收者传达报告，还有向能够接收并显示和/或宣布所述报告的其他装置传达所述报告。处理器42使所述报告事件存储到运动数据库50内(块S132)。
图8示出了既包括值得报告的WSN标签14状态变化又包括不值得报告的WSN标签14状态变化的标签状态变化数据38的示范性列表。具体而言，列表68可以包括与发送所述事件的WSN标签14相关的标签ID、与改变后的状态相关的标签状态、事件的日期/时间以及事件值得报告与否。例如，WSN标签事件70与“操作256”相关，其指示WSN标签14在先前受到顾客操作之后已经静止下来。WSN标签事件72与“操作7”相关，其指示有意检查物品12的购物者的强烈操作特征。WSN标签事件74对应于“电池电量低”事件，其指示WSN标签14的电池电压掉到了临界值以下。WSN标签事件76对应于“外部区域”事件，其指示WSN标签14已经移到了指定或容许区域以外，由此指示物品12可能被窃。WSN标签事件70-76是值得报告的标签事件。WSN标签事件78和80可以对应于其他需要记录但是不准许报告或警报的事件。WSN标签事件82-86对应于“MIA”事件，其指示未在预定时间量内向WSN接入点18报告状态或“心搏”的WSN标签14不准许报告。根据本发明可以采用其他操作事件。
可以通过硬件、软件或者硬件和软件的组合实现本发明。任何种类的计算系统或者其他适于执行文中描述的方法的设备都适于执行文中描述的功能。此外，本发明可以采用一种或多种无线电技术、调制类型、无线协议、报告平台(电话、表格、寻呼机等)实现，并且可以结合一种或多种类型的消息传送方案(用于定义WSN标签14和WSN接入点18之间的或者接入点18/20与现场的或云计算环境中的其他网络装置或实体之间的消息的代码或代码系统)。此外，可以在具有WSN接入点18的零售店店内服务器上实施分析装置24的功能，或者可以将所述功能包含为WSN接入点18的部分。
一种典型的硬件和软件的组合可以是具有一个或多个处理元件和存储在存储介质上的计算机程序的专用或通用计算机系统，所述计算机程序在装载并运行时对所述计算机系统加以控制从而使其执行文中描述的方法。还可以将本发明植入到计算机程序产品当中，所述计算机程序产品包括能够实现文中描述的方法的所有特征，其在被加载到计算系统当中时能够执行这些方法。存储介质是指任何易失性或非易失性存储装置。此外，系统10不限于零售物品管理，因为文中描述的WSN基础设施或软件模块可以用于实现其他应用，例如，雇员事件管理、客服请求和响应、自动化价格更新和管理、资产跟踪、店铺客流量监测和区域/分区安全，还有其他应用。
当前语境下的计算机程序或应用是指通过任何语言、代码或符号对一组指令所做的任何表达，所述指令旨在使具有信息处理能力的系统直接地或者在经过a)向另一种语言、代码或符号的转换或b)以一种不同的材料形式再现或两者之后执行特定功能。
此外，除非做出相反的提及，否则应当指出，所有的附图都不是按比例绘制的。值得注意的是，在不背离本发明的精神或实质属性的情况下可以通过其他的具体形式体现本发明，因此必须参考下述权利要求而不是上述说明来界定本发明的范围。

Claims (7)

1.一种用于识别物品的操纵事件的系统，所述系统包括：
至少一个可与物品相关联的无线传感器节点WSN标签，所述WSN标签包括：
收发器；
至少一个传感器，所述至少一个传感器被配置为至少部分地基于所述WSN标签的运动生成传感器数据；
存储器，所述存储器被配置为存储至少一个事件过滤器以及所述传感器数据；
标签处理器，所述标签处理器被配置为：
基于所述至少一个事件过滤器中的一个事件过滤器对所述传感器数据进行过滤，所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器限定多个运动和阈值，针对待满足的所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器，所述多个运动中的每个运动必须满足所述阈值；
基于所述传感器数据的所述过滤判断是否发生了事件；
响应于判断发生了事件而生成事件数据；以及
使所述收发器发送所述事件数据。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器包括多个过滤器参数，所述过滤器参数指示使得所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器发出事件指示所需的在预定时间量内必须发生的最低力度的一系列运动。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述收发器被进一步配置为接收过滤器参数；并且
所述标签处理器被进一步配置为基于所接收到的过滤器参数更新所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器，传感器数据的所述过滤是以更新的所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器为基础的。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述事件指示至少下述之一：某人正在检查与所述WSN标签相关联的零售物品以及与所述WSN标签相关联的所述零售物品在被操纵之后静止下来。
5.一种用于识别物品的操纵的方法，所述方法包括：
通过无线传感器节点WSN标签，至少部分地基于可与所述物品相关联的无线传感器节点的运动生成传感器数据；
通过所述WSN标签，存储至少一个事件过滤器以及所述传感器数据；
通过所述WSN标签，基于所述至少一个事件过滤器中的一个事件过滤器对所述传感器数据进行过滤，所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器限定多个运动和阈值，针对待满足的所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器，所述多个运动中的每个运动必须满足所述阈值；
通过所述WSN标签，基于所述传感器数据的所述过滤判断是否发生了事件；
通过所述WSN标签，响应于判断发生了所述事件而生成事件数据；以及
发送所述事件数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述至少一个事件过滤器中的所述一个事件过滤器包括多个过滤器参数，所述过滤器参数指示使得所述事件过滤器发出事件指示所需的在预定时间量内必须发生的一系列运动。
7.根据权利要求5所述的方法，还包括：
接收过滤器参数；以及
基于所接收到的过滤器参数更新所述至少一个事件过滤器，传感器数据的所述过滤是以更新的所述至少一个事件过滤器为基础的。
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