CN107704905A - 一种基于rfid的种鸡个体行为追踪系统及其追踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RFID的种鸡个体行为追踪系统，包括无线通讯连接的读写器和电子标签；读写器包括第一射频模块，第一射频模块分别与电源模块、时钟模块和第一天线模块相连接，第一射频模块通过读写模块与计算机通讯网络通讯连接；电子标签包括第二射频模块和电池模块，第二射频模块分别与第二天线模块和控制模块通讯连接，控制模块连接有存储器；读写器和电子标签通过第一天线模块和第二天线模块实现无线通讯连接。本发明能够准确获取种鸡个体位置、以及运动的轨迹追踪信息，有效提高种鸡的受精率、出雏率和福利水平。
Description
技术领域
本发明涉及农业种鸡饲养监控技术领域，尤其是一种基于RFID的种鸡个体行为追踪系统及其追踪方法。
背景技术
在畜禽舍内，目前常用的笼养模式追求高密度养殖，虽然能够有效减少占地空间和节省造价，但由于饲养密度过大，鸡的活动空间减少、运动不足，造成鸡的体质减弱，使骨骼发育受到影响，脚、翅易折断和脚趾外伤，当舍内卫生条件差时，常被葡萄球菌、大肠杆菌感染，同时会降低鸡只受精率，影响鸡的生长发育。为了克服现有笼养模式的不足、提高鸡只的福利化水平，急需设计一套基于超高频RFID技术的本交笼种鸡个体行为追踪系统，进行活动量监测，量化种鸡个体行为和生产性能指标。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于RFID的种鸡个体行为追踪系统及其追踪方法，能够解决现有技术的不足，准确获取种鸡个体位置、以及运动的轨迹追踪信息，有效提高种鸡的受精率、出雏率和福利水平。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种基于RFID的种鸡个体行为追踪系统，包括无线通讯连接的读写器和电子标签；
读写器包括第一射频模块，第一射频模块分别与电源模块、时钟模块和第一天线模块相连接，第一射频模块通过读写模块与计算机通讯网络通讯连接；
电子标签包括第二射频模块和电池模块，第二射频模块分别与第二天线模块和控制模块通讯连接，控制模块连接有存储器；
读写器和电子标签通过第一天线模块和第二天线模块实现无线通讯连接。
作为优选，所述第一天线模块设置在鸡笼顶部，共设置四个第一天线模块，第一天线模块呈矩形分布，四个第一天线模块组成矩形区域的中心点设置有一个电子标签，用来测量环境因子。
一种上述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，包括以下步骤：
读写器通过第一射频模块发射出射频信号，如果在读写器的有效工作区域内有电子标签存在时，电子标签获得能量，从而被激活；电子标签将其内部所储存的信息通过第二天线模块发给读写器；读写器接收到电子标签发送过来的信号后，经过处理，将有效的信息通过计算机通讯网络传送给后台的主机进行相关的处理；计算出待测目标在各个方向的移动距离，利用曲线拟合、大数据处理得出对种鸡饲养情况评估报告。
作为优选，曲线拟合包括以下步骤，
给定数据点pi(xi,yi)，其中i＝1,2,…,m；求近似曲线y＝φ(x)，并且使得近似曲线与y＝f(x)的偏差最小，近似曲线在点pi处的偏差δi＝φ(xi)-y，i＝1,2,...,m；使偏差绝对值最大的方法进行曲线拟合，公式为
作为优选，大数据处理包括以下步骤，
用R语言进行大数据处理分析，spark作为大规模数据计算框架，采用内存计算，实现短时间完成大量的数据的处理和计算模型，R语言的sparkly提供了R语言和Spark的接口，实现了在数据量大的情况下，应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能。
作为优选，对待测目标利用到达时间差进行定位，包括以下步骤，
统一待测目标上的电子标签信号到达不同的两个第一天线模块的时间不同，根据电磁波在空气中的传播速度,计算出目标标签距离他们的距离差R21，待测目标位于以两个第一天线模块为焦点、R21为标差的双曲线上；然后保留一个初始选择的第一天线模块，再选取一个新的第一天线模块，计算待测目标与这两个第一天线模块的距离差R31，待测目标位于以两个第一天线模块为焦点、R31为标差的双曲线上，从而待测目标位于两个双曲线的交点上，实现待测目标的定位。
作为优选，对待测目标利用信号强度进行定位，包括以下步骤，
根据待测目标上电子标签到达第一天线模块的电波功率，计算出待测目标到三个第一天线模块的距离为D1、D2和D3，待测目标位于以三个第一天线模块为圆心，以D1、D2、D3为半径的圆的交点处，计算模型为其中P0表示第一天线模块接收到的功率，P表示第一天线模块发射的功率，r0表示电子标签距离第一天线模块的距离，r表示待测目标到第一天线模块的距离。
作为优选，对待测目标利用拓扑方法进行定位，包括以下步骤，
建立状态检测向量，向量表示如下，
<TagID,T,aderID,RSSI>，
标签识别号Tag ID:标签识别号是定位向量中的第一个参数，也就是标识该标签身份的全球唯一的存储在标签内部芯片中的号码；目标标签在移动中可以被第一天线模块读到，并由目标标签传送到读写器中；移动的标签信息在读写器拓扑网络中传输，并被传送到后台系统；后台系统依靠定位向量中的标签识别号，将每个标签所产生的定位向量分成一组，然后分别对每个目标标签的路径进行计算，从而实现对目标标签定位监控；
读取时刻T:读取时刻是定位向量中的第二个参数，也就是目标标签被第一天线模块感知到的时间；当一个目标标签进入到了一个第一天线模块的读取区域之后，第一天线模块对标签只读取一次并产生一个定位向量；定位向量只是以标签进入第一天线模块读取区域时刻产生；
阅读器识别号Reader ID:阅读器识别号是定位向量的第三个参数；当一个目标标签的信息被一个第一天线模块读取之后读写器拓扑网络中就会产生一个定位向量并发送到后台计算机系统中，后台计算机系统会根据定位向量中的读写器识别号来判断目标标签在网络中所处的大体位置；在读写器拓扑网络中，相邻时刻产生的两个定位向量中，读写器都在空间上都是相邻的；
信号强度RSSI：当移动目标标签进入第一天线模块的工作区域时，第一天线模块能够读取标签的信号强度，第一天线模块读取到的标签信号强度与部署在它周围的参考标签和虚拟标签的信号强度进行对比，找出更能确切反映目标标签的位置坐标；
所有的参考标签被规则的放置成一个平面网格,目标标签在这个网格内；而这个网格又进一步分割成许多小网格,将每一个被四个参考标签覆盖的小网格分成N×N个大小相同的虚拟网格单元,而每个虚拟网格单元被四个分布在单元格角上的虚拟参考标签覆盖,由于参考标签的坐标是已知的,虚拟参考标签的坐标也是已知的；第一天线模块工作区覆盖整个定位区域,并且也被划分为很多小区域,其中每个区域的中心对应着一个虚拟参考标签；每一个第一天线模块都有一个工作区域,如果第一天线模块读到的某些区域的RSSI与读到的待定位标签的RSSI值差的绝对值在某个阈值之内,则将这些区域标记；
设有K个第一天线模块,则在获得K个第一天线模块工作区域之后,通过取交集可以得到待定位标签最可能在的区域；若最后得到的区域数为n,则可以通过式:
算出待定位标签的坐标，其中权重wi＝w1i*w2i,其中w1i表示虚拟参考标签和被定位标签偏差,w2i是最后所得区域密度的相关函数，(xi,yi)是在可能区域的参考坐标，其中N＝30,阈值取1。
作为优选，在第一天线模块对电子标签进行阅读时，会出现漏读的情况，解决这一情况的步骤包括，
当一个电子标签沿着一个第一天线模块的读取范围的边界线反反复复地移动时，这个第一天线模块会在不同的时刻多次读取到这个目标标签，从而后台系统会收到多个定位向量；这些定位向量的总特征是：相同的第一天线模块标识号、不同的时间戳、相同的标签识别号；但是多数向量是冗余的通过过滤算法进行冗余数据的过滤，具体的过滤方法如下：
依据上式所给出的计算方法，过滤出2个定位向量，过程如下：
其中t1<t2<t3<t4<t5<t6。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明通过对种鸡个体轨迹信息采集、分析系统，获得对运动鸡只不间断的连续描述，从而得到种鸡个体位置、以及运动的轨迹追踪信息。可以为本交笼养模式的配套设备和工艺的推广提供参考，有效提高种鸡的受精率、出雏率和福利水平。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的硬件结构图。
图2是本发明一个具体实施方式中信号强度定位方式的原理图。
具体实施方式
本发明中使用到的标准零件均可以从市场上购买，异形件根据说明书的和附图的记载均可以进行订制，各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊接、粘贴等常规手段，在此不再详述。
参照图1-2，本发明一个具体实施方式包括无线通讯连接的读写器1和电子标签2；
读写器1包括第一射频模块11，第一射频模块11分别与电源模块12、时钟模块13和第一天线模块15相连接，第一射频模块11通过读写模块14与计算机通讯网络3通讯连接；
电子标签2包括第二射频模块21和电池模块22，第二射频模块21分别与第二天线模块23和控制模块24通讯连接，控制模块24连接有存储器25；
读写器1和电子标签2通过第一天线模块15和第二天线模块23实现无线通讯连接。
所述第一天线模块15设置在鸡笼顶部，共设置四个第一天线模块15，第一天线模块15呈矩形分布，四个第一天线模块15组成矩形区域的中心点设置有一个电子标签2，用来测量环境因子。
一种上述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，包括以下步骤：读写器1通过第一射频模块11发射出射频信号，如果在读写器1的有效工作区域内有电子标签2存在时，电子标签2获得能量，从而被激活；电子标签2将其内部所储存的信息通过第二天线模块23发给读写器1；读写器1接收到电子标签2发送过来的信号后，经过处理，将有效的信息通过计算机通讯网络3传送给后台的主机进行相关的处理；计算出待测目标在各个方向的移动距离，利用曲线拟合、大数据处理得出对种鸡饲养情况评估报告。
曲线拟合包括以下步骤，
给定数据点pi(xi,yi)，其中i＝1,2,…,m；求近似曲线y＝φ(x)，并且使得近似曲线与y＝f(x)的偏差最小，近似曲线在点pi处的偏差δi＝φ(xi)-y，i＝1,2,...,m；使偏差绝对值最大的方法进行曲线拟合，公式为
大数据处理包括以下步骤，
用R语言进行大数据处理分析，spark作为大规模数据计算框架，采用内存计算，实现短时间完成大量的数据的处理和计算模型，R语言的sparkly提供了R语言和Spark的接口，实现了在数据量大的情况下，应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能。
对待测目标利用到达时间差进行定位，包括以下步骤，
统一待测目标上的电子标签信号到达不同的两个第一天线模块15的时间不同，根据电磁波在空气中的传播速度，计算出目标标签距离他们的距离差R21，待测目标位于以两个第一天线模块15为焦点、R21为标差的双曲线上；然后保留一个初始选择的第一天线模块15，再选取一个新的第一天线模块15，计算待测目标与这两个第一天线模块15的距离差R31，待测目标位于以两个第一天线模块15为焦点、R31为标差的双曲线上，从而待测目标位于两个双曲线的交点上，实现待测目标的定位。
对待测目标利用信号强度进行定位，包括以下步骤，
根据待测目标上电子标签2到达第一天线模块15的电波功率，计算出待测目标到三个第一天线模块15的距离为D1、D2和D3，待测目标位于以三个第一天线模块(15)为圆心，以D1、D2、D3为半径的圆的交点处，计算模型为其中P0表示第一天线模块15接收到的功率，P表示第一天线模块15发射的功率，r0表示电子标签2距离第一天线模块15的距离，r表示待测目标到第一天线模块15的距离。
对待测目标利用拓扑方法进行定位，包括以下步骤，
建立状态检测向量，向量表示如下，
<TagID，T，aderID，RSSI>，
标签识别号Tag ID:标签识别号是定位向量中的第一个参数，也就是标识该标签身份的全球唯一的存储在标签内部芯片中的号码；目标标签在移动中可以被第一天线模块15读到，并由目标标签传送到读写器1中；移动的标签信息在读写器1拓扑网络中传输，并被传送到后台系统；后台系统依靠定位向量中的标签识别号，将每个标签所产生的定位向量分成一组，然后分别对每个目标标签的路径进行计算，从而实现对目标标签定位监控；
读取时刻T:读取时刻是定位向量中的第二个参数，也就是目标标签被第一天线模块15感知到的时间；当一个目标标签进入到了一个第一天线模块15的读取区域之后，第一天线模块15对标签只读取一次并产生一个定位向量；定位向量只是以标签进入第一天线模块15读取区域时刻产生；
阅读器识别号Reader ID:阅读器识别号是定位向量的第三个参数；当一个目标标签的信息被一个第一天线模块15读取之后读写器1拓扑网络中就会产生一个定位向量并发送到后台计算机系统中，后台计算机系统会根据定位向量中的读写器1识别号来判断目标标签在网络中所处的大体位置；在读写器1拓扑网络中，相邻时刻产生的两个定位向量中，读写器1都在空间上都是相邻的；
信号强度RSSI：当移动目标标签进入第一天线模块15的工作区域时，第一天线模块15能够读取标签的信号强度，第一天线模块15读取到的标签信号强度与部署在它周围的参考标签和虚拟标签的信号强度进行对比，找出更能确切反映目标标签的位置坐标；
所有的参考标签被规则的放置成一个平面网格,目标标签在这个网格内；而这个网格又进一步分割成许多小网格,将每一个被四个参考标签覆盖的小网格分成N×N个大小相同的虚拟网格单元,而每个虚拟网格单元被四个分布在单元格角上的虚拟参考标签覆盖,由于参考标签的坐标是已知的,虚拟参考标签的坐标也是已知的；第一天线模块15工作区覆盖整个定位区域,并且也被划分为很多小区域,其中每个区域的中心对应着一个虚拟参考标签；每一个第一天线模块15都有一个工作区域,如果第一天线模块15读到的某些区域的RSSI与读到的待定位标签的RSSI值差的绝对值在某个阈值之内,则将这些区域标记；
设有K个第一天线模块15,则在获得K个第一天线模块15工作区域之后,通过取交集可以得到待定位标签最可能在的区域；若最后得到的区域数为n,则可以通过式:
算出待定位标签的坐标，其中权重wi＝w1i*w2i,其中w1i表示虚拟参考标签和被定位标签偏差,w2i是最后所得区域密度的相关函数，(xi,yi)是在可能区域的参考坐标，其中N＝30,阈值取1。
在第一天线模块15对电子标签2进行阅读时，会出现漏读的情况，解决这一情况的步骤包括，
当一个电子标签2沿着一个第一天线模块15的读取范围的边界线反反复复地移动时，这个第一天线模块15会在不同的时刻多次读取到这个目标标签，从而后台系统会收到多个定位向量；这些定位向量的总特征是：相同的第一天线模块15标识号、不同的时间戳、相同的标签识别号；但是多数向量是冗余的通过过滤算法进行冗余数据的过滤，具体的过滤方法如下：
依据上式所给出的计算方法，过滤出2个定位向量，过程如下：
其中t1<t2<t3<t4<t5<t6。
读写器1采用Thingmagic-M6E读写器，电子标签2采用RI-R3120超高频鸡脚环，第一天线模块15采用微带陶瓷天线。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种基于RFID的种鸡个体行为追踪系统，其特征在于：包括无线通讯连接的读写器(1)和电子标签(2)；
读写器(1)包括第一射频模块(11)，第一射频模块(11)分别与电源模块(12)、时钟模块(13)和第一天线模块(15)相连接，第一射频模块(11)通过读写模块(14)与计算机通讯网络(3)通讯连接；
电子标签(2)包括第二射频模块(21)和电池模块(22)，第二射频模块(21)分别与第二天线模块(23)和控制模块(24)通讯连接，控制模块(24)连接有存储器(25)；
读写器(1)和电子标签(2)通过第一天线模块(15)和第二天线模块(23)实现无线通讯连接。
2.根据权利要求1所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统，其特征在于：所述第一天线模块(15)设置在鸡笼顶部，共设置四个第一天线模块(15)，第一天线模块(15)呈矩形分布，四个第一天线模块(15)组成矩形区域的中心点设置有一个电子标签(2)，用来测量环境因子。
3.一种权利要求1或2任意一项所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于包括以下步骤：读写器(1)通过第一射频模块(11)发射出射频信号，如果在读写器(1)的有效工作区域内有电子标签(2)存在时，电子标签(2)获得能量，从而被激活；电子标签(2)将其内部所储存的信息通过第二天线模块(23)发给读写器(1)；读写器(1)接收到电子标签(2)发送过来的信号后，经过处理，将有效的信息通过计算机通讯网络(3)传送给后台的主机进行相关的处理；计算出待测目标在各个方向的移动距离，利用曲线拟合、大数据处理得出对种鸡饲养情况评估报告。
4.根据权利要求3所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于：曲线拟合包括以下步骤，
给定数据点pi(xi,yi)，其中i＝1,2,…,m；求近似曲线y＝φ(x)，并且使得近似曲线与y＝f(x)的偏差最小，近似曲线在点pi处的偏差δi＝φ(xi)-y，i＝1,2,...,m；使偏差绝对值最大的方法进行曲线拟合，公式为
5.根据权利要求3所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于：大数据处理包括以下步骤，
用R语言进行大数据处理分析，spark作为大规模数据计算框架，采用内存计算，实现短时间完成大量的数据的处理和计算模型，R语言的sparkly提供了R语言和Spark的接口，实现了在数据量大的情况下，应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能。
6.根据权利要求3所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于：对待测目标利用到达时间差进行定位，包括以下步骤，
统一待测目标上的电子标签信号到达不同的两个第一天线模块(15)的时间不同，根据电磁波在空气中的传播速度,计算出目标标签距离他们的距离差R21，待测目标位于以两个第一天线模块(15)为焦点、R21为标差的双曲线上；然后保留一个初始选择的第一天线模块(15)，再选取一个新的第一天线模块(15)，计算待测目标与这两个第一天线模块(15)的距离差R31，待测目标位于以两个第一天线模块(15)为焦点、R31为标差的双曲线上，从而待测目标位于两个双曲线的交点上，实现待测目标的定位。
7.根据权利要求3所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于：对待测目标利用信号强度进行定位，包括以下步骤，
根据待测目标上电子标签(2)到达第一天线模块(15)的电波功率，计算出待测目标到三个第一天线模块(15)的距离为D1、D2和D3，待测目标位于以三个第一天线模块(15)为圆心，以D1、D2、D3为半径的圆的交点处，计算模型为其中P0表示第一天线模块(15)接收到的功率，P表示第一天线模块(15)发射的功率，r0表示电子标签(2)距离第一天线模块(15)的距离，r表示待测目标到第一天线模块(15)的距离。
8.根据权利要求3所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于：对待测目标利用拓扑方法进行定位，包括以下步骤，
建立状态检测向量，向量表示如下，
<TagID,T,aderID,RSSI>，
标签识别号Tag ID:标签识别号是定位向量中的第一个参数，也就是标识该标签身份的全球唯一的存储在标签内部芯片中的号码；目标标签在移动中可以被第一天线模块(15)读到，并由目标标签传送到读写器(1)中；移动的标签信息在读写器(1)拓扑网络中传输，并被传送到后台系统；后台系统依靠定位向量中的标签识别号，将每个标签所产生的定位向量分成一组，然后分别对每个目标标签的路径进行计算，从而实现对目标标签定位监控；
读取时刻T:读取时刻是定位向量中的第二个参数，也就是目标标签被第一天线模块(15)感知到的时间；当一个目标标签进入到了一个第一天线模块(15)的读取区域之后，第一天线模块(15)对标签只读取一次并产生一个定位向量；定位向量只是以标签进入第一天线模块(15)读取区域时刻产生；
阅读器识别号Reader ID:阅读器识别号是定位向量的第三个参数；当一个目标标签的信息被一个第一天线模块(15)读取之后读写器(1)拓扑网络中就会产生一个定位向量并发送到后台计算机系统中，后台计算机系统会根据定位向量中的读写器(1)识别号来判断目标标签在网络中所处的大体位置；在读写器(1)拓扑网络中，相邻时刻产生的两个定位向量中，读写器(1)都在空间上都是相邻的；
信号强度RSSI：当移动目标标签进入第一天线模块(15)的工作区域时，第一天线模块(15)能够读取标签的信号强度，第一天线模块(15)读取到的标签信号强度与部署在它周围的参考标签和虚拟标签的信号强度进行对比，找出更能确切反映目标标签的位置坐标；
所有的参考标签被规则的放置成一个平面网格,目标标签在这个网格内；而这个网格又进一步分割成许多小网格,将每一个被四个参考标签覆盖的小网格分成N×N个大小相同的虚拟网格单元,而每个虚拟网格单元被四个分布在单元格角上的虚拟参考标签覆盖,由于参考标签的坐标是已知的,虚拟参考标签的坐标也是已知的；第一天线模块(15)工作区覆盖整个定位区域,并且也被划分为很多小区域,其中每个区域的中心对应着一个虚拟参考标签；每一个第一天线模块(15)都有一个工作区域,如果第一天线模块(15)读到的某些区域的RSSI与读到的待定位标签的RSSI值差的绝对值在某个阈值之内,则将这些区域标记；
设有K个第一天线模块(15),则在获得K个第一天线模块(15)工作区域之后,通过取交集可以得到待定位标签最可能在的区域；若最后得到的区域数为n,则可以通过式:
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算出待定位标签的坐标，其中权重wi＝w1i*w2i,其中w1i表示虚拟参考标签和被定位标签偏差,w2i是最后所得区域密度的相关函数，(xi,yi)是在可能区域的参考坐标，其中N＝30,阈值取1。
9.根据权利要求8所述的基于RFID的种鸡个体行为追踪系统的追踪方法，其特征在于：在第一天线模块(15)对电子标签(2)进行阅读时，会出现漏读的情况，解决这一情况的步骤包括，
当一个电子标签(2)沿着一个第一天线模块(15)的读取范围的边界线反反复复地移动时，这个第一天线模块(15)会在不同的时刻多次读取到这个目标标签，从而后台系统会收到多个定位向量；这些定位向量的总特征是：相同的第一天线模块(15)标识号、不同的时间戳、相同的标签识别号；但是多数向量是冗余的通过过滤算法进行冗余数据的过滤，具体的过滤方法如下：
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依据上式所给出的计算方法，过滤出2个定位向量，过程如下：
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其中t1<t2<t3<t4<t5<t6。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109254264A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-22 | 河北农业大学 | 一种改进的uhf-rfid定位方法 |
| CN113343729A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-03 | 河北农业大学 | 一种笼内鸡只多目标定位系统及其定位方法 |
| CN114282671A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 河北农业大学 | 一种基于加速度传感器行为识别的种鸡群序确定方法 |
| CN116976381A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-10-31 | 深圳市国芯物联科技有限公司 | 一种射频识别系统中的位置定位与跟踪方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104064031A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-24 | 丁宏飞 | 一种应用电子车牌的车辆违章监控和追踪定位系统 |
| US20160139238A1 (en) * | 2013-06-20 | 2016-05-19 | Qatar University Qstp-B | System and method for rfid indoor localization |
| CN105759238A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-07-13 | 福州市佳璞电子商务有限公司 | 基于rfid定位的智能养殖舍 |
| CN106469319A (zh) * | 2015-08-14 | 2017-03-01 | 阜阳师范学院 | 一种基于定位与运动轨痕可视化的智能化监控系统 |
| CN106932752A (zh) * | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 常州浅湾电子科技有限公司 | 一种基于射频相位监测的实时室内定位方法 |
| CN207529404U (zh) * | 2017-10-13 | 2018-06-22 | 河北农业大学 | 一种基于rfid的种鸡个体行为追踪系统 |
-
2017
- 2017-10-13 CN CN201710950289.7A patent/CN107704905A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160139238A1 (en) * | 2013-06-20 | 2016-05-19 | Qatar University Qstp-B | System and method for rfid indoor localization |
| CN104064031A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-24 | 丁宏飞 | 一种应用电子车牌的车辆违章监控和追踪定位系统 |
| CN106469319A (zh) * | 2015-08-14 | 2017-03-01 | 阜阳师范学院 | 一种基于定位与运动轨痕可视化的智能化监控系统 |
| CN106932752A (zh) * | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 常州浅湾电子科技有限公司 | 一种基于射频相位监测的实时室内定位方法 |
| CN105759238A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-07-13 | 福州市佳璞电子商务有限公司 | 基于rfid定位的智能养殖舍 |
| CN207529404U (zh) * | 2017-10-13 | 2018-06-22 | 河北农业大学 | 一种基于rfid的种鸡个体行为追踪系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 闫卓: "基于有源RFID牧场定位系统的研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 农业科技辑》, no. 02, 15 February 2015 (2015-02-15), pages 1 - 8 * |
| 陈增强 等: "加入虚拟标签的射频识别室内定位算法", 《吉林大学学报(工学版)》, vol. 45, no. 06, 30 November 2015 (2015-11-30), pages 1887 - 1894 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109254264A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-22 | 河北农业大学 | 一种改进的uhf-rfid定位方法 |
| CN113343729A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-03 | 河北农业大学 | 一种笼内鸡只多目标定位系统及其定位方法 |
| CN114282671A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 河北农业大学 | 一种基于加速度传感器行为识别的种鸡群序确定方法 |
| CN116976381A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-10-31 | 深圳市国芯物联科技有限公司 | 一种射频识别系统中的位置定位与跟踪方法 |
| CN116976381B (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-01 | 深圳市国芯物联科技有限公司 | 一种射频识别系统中的位置定位与跟踪方法 |
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