CN110718003A

CN110718003A - 基于rfid的入口进出检测方法

Info

Publication number: CN110718003A
Application number: CN201910820414.1A
Authority: CN
Inventors: 李克秋; 崔剑; 刘秀龙
Original assignee: Tianjin University
Current assignee: Tianjin University
Priority date: 2019-09-01
Filing date: 2019-09-01
Publication date: 2020-01-21
Anticipated expiration: 2039-09-01
Also published as: CN110718003B

Abstract

本发明属于射频识别技术领域，为提出一种低成本的，高鲁棒性的区域性进出检测方法，能够识别出进出区域的人员，并同时识别出该人员的行进方向，本发明，基于RFID的入口进出检测方法，步骤如下：一、数据采集步骤；二、数据预处理步骤,包括滤波、特征选择和参考标签峰值提取、测试者标签数据处理和特征提取；三、峰值匹配，使用两个参考标签得到测试者通过、行进的方向。本发明主要应用于区域进出控制设备的设计制造场合。

Description

基于RFID的入口进出检测方法

技术领域

本发明属于RFID(射频识别技术)领域，涉及传感器网络技术，是一种基于RFID的进出检测方法。

背景技术

目前的相关技术中，进出检测技术主要有以下几种：

一是专门的闸机系统。这些闸机系统一般使用刷卡、刷指纹和人脸识别甚至虹膜识别等方式来识别进出人员，这种机制能够对进出的人员起到很好的识别作用，尤其是人脸识别，识别度很高。而且，同时也能起到对一定的安全防护作用，以免未知人员进入敏感区域。但是这类闸机系统也有其先天不足的缺陷，基于刷卡和刷指纹的检测方式很大程度上限制了闸机的通过效率，而且人员再通过的时候还得进行额外的操作。基于人脸识别的检测方式可以在一定程度上避免这些问题，但是，却受光线强度和遮挡的影响很大。

二是基于传感器的无障碍的人员计数系统。这种方法是在人员进出的通道口布置红外线闸机，但是并不对人员的进出造成阻碍。该方法通过闸机的红外线的遮挡顺序判断人员的进出方向，从而，对进出该建筑物的情况进行计数。该方法功能单一，并不能对进出建筑物的人员进行有效识别。

三是基于RFID的进出检测系统。该技术可以很好的识别通过检测区域的人员，而且是一种全天候的检测方法。现有的RFID定位技术的精度可以达到厘米级别，这对于人员的进出方向检测精度要求来说是足够的。该方法的部署成本较低，每个人仅需一个或者若干个标签即可，而一个标签的成本一般也就是几毛钱。但是现有的方法不能有效的避免环境中存在的干扰。部分系统为了实现定位和方向检测，部署多个阅读器和天线，造成很大的部署成本，甚至有些系统在高成本的情况下仅仅实现了计数功能。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提出一种低成本的，高鲁棒性的区域性进出检测方法，能够识别出进出区域的人员，并同时识别出该人员的行进方向。为此，本发明采取的技术方案是，基于RFID的入口进出检测方法，步骤如下：

一、数据采集步骤

利用RFID阅读器、RFID天线和RFID标签实现采集，其中标签分为两种，一种是参考标签，另外一种是部署在测试者身上的标签，RFID天线不断的收集检测到的RFID标签的信息，并由RFID阅读器通过路由器传递给计算机进行下一步处理；

二、数据预处理步骤

具体步骤如下：

1、滤波：使用4层的Daubechies小波的基函数Daubechies4小波对原始数据进行滤波，消除数据噪声；

2、特征选择和参考标签峰值提取：采用信号强度RSSI值进行处理，在距离不变和无人通过的情况下，经过滤波和平滑的RSSI数据为一个常数，当有人通过的时候，RSSI信号突变，这些信号变化的时间代表出测试者通过该标签时候的时间，当测试者位于信号传播的直接路径上时，对信号的干扰程度达到最大，使用基于多尺度的自动峰值检测方法AMPD提取参考标签信号中的峰值，提取出的峰值中，使用一个经验阈值排除掉干扰信号，就获得了参考标签中有用的峰值信息；

3、测试者标签数据处理和特征提取

将标签部署于测试者的头部，在测试者通过的情况下，采集到的RSSI数据会先增加，后下降，中间会形成一个波形，使用四阶多项式对所述波形进行拟合，然后获取该四阶多项式的顶点作为峰值，这个峰值代表测试者离天线最近的距离，而且该峰值的横坐标与参考标签的峰值的横坐标的差很小，这里使用一个经验阈值进行判断，如果满足经验阈值的条件，那么说明该测试者进入到了测试区域即参考标签的范围内，否则就是在参考标签的范围外；

三、峰值匹配

接收到数据预处理模块传输过来的数据，包括参考标签数据中的峰值信息和测试者佩戴的标签的峰值信息；使用两个参考标签得到测试者通过、行进的方向。

峰值匹配中，对多人判断具体步骤如下：

对于多个测试者同时通过的情况，第一个参考标签的峰值是由第一个通过天线中垂线的测试者造成的，在此基础上：

(1)、判断某一个测试者是否正常通过测试区域，即在判断出有多个测试者进入测试区域之后，对参考标签峰值集进行划分，如果参考标签之间的时间间隔过长，则认为这不是在一个行为范围内发生的，把它们分割开来进行判断，如果在同一个参考标签峰值集内，如果存在一个测试者身上的标签的峰值位于参考标签某一个峰值的主要区域范围内，则认为这个对应的标签是没有通过测试区域而是仅仅在通过一个参考标签的时候返回，如果两个测试者身上标签的峰值都在参考标签某一个峰值的主要区域范围内，这时正常通过的测试者的RSSI数据变化平缓，而非正常通过的测试者身上标签的RSSI数据在峰值附近区域的变化会无规律而且会存在较大的波动，此时结合另外一个参考标签的数据，很容易得出那一个测试中没有通过测试，还有另外一种情况是测试者通过两个参考标签后又折回，这个时候测试者身上的标签会出现两个峰值，也可以很轻易的排除掉，剩下的为进入测试区域的有效标签；

(3)、如果存在测试者通过第一个参考标签后返回的情况，那么删除掉包含测试者身上标签峰值的参考标签峰值，剩下的峰值直接用按照单人通过的场景进行判断，如果存在部分测试者通过两个参考标签又折回的现象，如果是刚刚到达第二个参考标签后就折回，那么折回的测试者的标签的数据中两个峰值之间的谷底会被包含于对应的参考标签峰值之中，删除掉该峰值，之后根据剩余峰值的时间情况确定正常通过的那个测试者对参考标签造成的信号峰值，从而确定两名测试者的通过情况；同理，如果测试者通过一段时间之后返回，该测试者的标签数据会存在两个峰值，同时如果该测试者的标签数据的两个峰值之间时间差距很大，而且存在大片的数据间断，那么使用一个数据间断的经验阈值来判断是否属于两种行为情况，如果该测试者身上标签的数据连续性很好，说明该测试者在刚刚通过第二个参考标签后立马折回，这个时候对应的参考标签的两个峰值区域连接紧密或者有部分重叠，而波谷区域位于两峰值区域的重叠处或连接处，结合剩下的参考标签峰值的时间情况，就可以判断出这种模式下两个测试者的通过情况；如果上一步的检测结果是所有的测试者都是正常通过的，当所有测试者都是正常通过的时候，各个参考标签的峰值个数是不会多于有效测试者标签的数量；如果各个参考标签的峰值个数等于测试者标签的个数，那么直接根据参考标签峰值集中的时间关系得出测试者通过的场景；如果某一个参考标签的峰值比另一个少，说明测试者是同时对这个参考标签造成影响的，那么根据另外一个参考标签峰值的情况，判断出测试者是同向通过的还是异向通过的，以及二者通过的方向，如果每个参考标签的峰值都是一个，说明这两个测试者是肩并肩同步通过的，这个时候我们时候单人通过时的判断方法得出两人的通过方向；通过以上的步骤，对双人通过时的进出情况作出判断，两人以上以此类推。

获滤波之后的参考标签的峰值序列为：

R＝{RSSI1,RSSI2,…,RSSI_N}

σ为用于峰值提取的指标，当σ_i＝0时，相应的峰值被提取出来，其中i∈[1,N]：

其中γ是局部最大值所处的最大区间，m_k,i就是RSSI的局部最大值的相关波形数据区间，在此之后，获得了原始数据中的一系列峰值，通过设置一些经验阈值来从这些峰值中筛选需要的峰值。

本发明的特点及有益效果是：

本发明采用RFID技术，使用商用阅读器对通过人员身上的标签进行检测，从而达到检测相关人员通过情况的效果。具体有益效果如下：

(1)本发明仅仅使用一个阅读器天线和两个参考标签的部署方式，实现了多人复杂情况下高于90％检测精确度，节约了大量资金，尤其是在大规模部署的情况下是十分有利于节约成本。

(2)本发明实现的是一种无障碍通过检测机制，不依赖于闸机等对通过者造成障碍的识别方式，避免了通过人员进行额外的刷卡或刷指纹的操作，大大提高了通过效率。

(3)通过不断的测试，我们将测试人员相关的标签部署在一个安全帽上，有测试人员佩戴通过测试区域，这个帽子可以很好的模拟很多场景下工作人员头部的一些佩戴物。而且，这样的部署方式很好的减少了通道环境下复杂的多径环境对实验结果的影响。

(4)本发明环境适应性强，不受天气和视线限制，可以全天候工作，即使光线很暗，参考标签和RFID天线之间存在一些物体的遮挡也可以正常工作，达到不错的检测精度。

附图说明：

图1整体示意图；

图2测试场景示意俯视图；

图3系统结构图，如图中所示，本发明分为三层,数据收集层、数据处理层和用户层。在数据收集层中，通过RFID天线和标签进行数据交互，收集测试人员的身份信息和通过测试区域时的原始数据，同时也收集参考标签的原始数据。二者不断交互，同时把数据传递给下一层,数据处理层。数据处理层通过AMPD算法处理参考标签的RSSI数据，获得不同的峰值。同时,数据处理层处理测试者身上的标签的RSSI信息。最后，匹配同一时间段的参考标签的处理结果，判断该测试者相应的通过情况。在此之后，数据处理层把处理结果传递给用户层，从而通知管理员知晓相应信息；

图4参考标签在没有人通过的时候的原始数据图,包括Phase(相位)信息和RSSI信息。在该图中，所有的数据的值几乎是相同的，我们直接用平行于X轴的直线对这些图进行拟合；

图5测试者佩戴的标签的原始数据图。在测试的时候，标签是放置在测试者头部佩戴的帽子上的。在图4中，对测试人员通过测试区域时他们身上的RSSI信号和Phase(相位)信息绘制了散点图并做了比较。如(a)图所示，RSSI数据流比较有规律。经过4次多项式拟合之后，可以很好的反映出测试者离天线的距离，而Phase信息比较散乱，而且由于样本数量的不足，没有办法做进一步的处理，所以我们选择使用RSSI信息来对测试者身上的标签信息进行处理；

图6四种经典测试模式下各种标签的RSSI数据。根据具体实验，我们把通过情况分为四大类。单人独自通过(SP),双人肩并肩通过(MP-SS),双人一前一后以很小的间距通过(MP-SD),双人一前一后以很大的间距通过(MP-LD)。这四幅子图中的所有数据都是经过滤波之后的。(a)图表示的是SP模式下各个标签的数据。(b)表示的是MP-SS的模式下的各个标签的数据。(c)图是MP-SD模式下各个标签的数据。(d)图是MP-LD模式下各个标签的数据；

图7标签位于测试者身上不同位置时的数据图。在图7的四幅子图中，各组数据都经过了一定程度的滤波。(a)图表示的是把标签放置在测试者胸部的时候获取到的RSSI数据。从图中可见，我们仅仅采集到了一半的数据，因为当测试者通过天线中心束的时候，由于背对着天线，阻挡了天线和标签的信息交互，导致阅读器这个时候接收不到数据。(b)图表示的是把标签放在在测试者头部佩戴的帽子上的时候获取到的RSSI数据。从图中可以看到，我们获得了不错的数据流。(c)图表示的是把标签放在测试者鞋子上的时候获取到的RSSI数据。从图中可见，信号断断续续，而且波动比较大。这是由于人们走路时鞋子的不断运动造成的结果。(d)图表示的是把标签放在测试者手臂上的时候获取到的RSSI数据。从图中可以看到，数据流存在很大的波动，因为人体在运动的过程中手臂也会存在运动。而且，我们发现当标签位于远离天线的那条手臂的时候，收集到的数据很少，不能够提供有效通过的信息；

图8性能评估图。根据前文所述，我们把通过情况分为四大类。单人独自通过(SP),双人肩并肩通过(MP-SS),双人一前一后以很小的间距通过(MP-SD),双人一前一后以很大的间距通过(MP-LD)。(a)图所示的是在这四种模式下的精度情况。由图中可以看出四种模式下都实现了很高的检测精度(大于90％)。(b)图表示的是参考标签之间在不同的距离下四种通过模式的检测精度。从图中可以看出，在参考标签之间的距离超过50cm的时候，四种通过模式下的检测精度都很高(大于90％)。但是参考标签之间的距离如果过大，实际意义不大，因此我们一般设置参考标签之间的距离在50cm-70cm之间。(c)图表示的是测试者在不同方向连续通过测试区域的时候的测试精度。通过图中我们可以看到，四种通过模式在这种测试情况下都取得了很高的测试精度(大于90％)。(d)图表示的是存在部分没有佩戴标签的测试者通过的精度(蓝色部分)和有测试者在测试区域中折回(红色部分)的时候的测试精度。从图中可以看出，在这两种测试下，四种通过模式都取得了很高的测试精度(大于90％)；

图9实物部署场景。在该图中，我们可以看到，我们把设备部署在一个通道口，在门口一侧部署RFID阅读器，另一侧部署参考标签。测试者佩戴的标签部署在安全帽上，在测试的时候戴着通过测试区域。这是一个典型的、普遍存在的通道环境。

具体实施方式

为实现目的，本发明提出一种基于RFID的无障碍通过人员检测方法，包含三个模块，即由数据采集模块、数据预处理模块和峰值匹配模块组成。

模块一：数据采集模块。

本模块主要用于采集原始数据。本发明的硬件主要有三种，包括RFID阅读器、RFID天线和RFID标签。其中标签分为两种，一种是参考标签，另外一种是部署在测试者身上的标签。RFID天线不断的收集检测到的RFID标签的信息，并由RFID阅读器通过路由器传递给计算机进行下一步处理。

模块二：数据预处理模块。

本模块主要针对RFID接收到的原始数据进行处理。由于部署场所是在门口或者走廊甚至矿井口等狭窄场所，因此在环境中会存在强烈的多径效应和环境噪声。因此，我们所收集到的原始信号，可能存在很多噪声波动，这样的数据是不能直接使用的。在该模块中，我们按照以下步骤对数据进行处理。

1、滤波。我们使用4层的Daubechies4小波对原始数据进行滤波，消除数据噪声。实验结果表明，经过这样的处理之后，数据会变得好很多，而且可以使用这些数据进行下一步处理。

2、特征选择和参考标签峰值提取。在实验环境中，RFID天线和参考标签的位置是固定的。由于RFID数据中的RSSI(信号强度)值和Phase(相位)值是和距离有关的，但是如图5所示，Phase由于在数据点较少的情况下不能进行进一步处理，因此，本实验采用RSSI值进行处理。在距离不变和无人通过的情况下，经过滤波和平滑的RSSI数据可以认为是一个波动微小的值，可以理想化为一个常数，如图4所示。当有人通过的时候，由于从参考标签到阅读器的直接路径被人体遮挡，信号传播的距离变长，会造成接收到的信号的突变。这些信号变化的时间可以代表出测试者通过该标签时候的时间。当测试者位于信号传播的直接路径上时，对信号的干扰程度达到最大。我们也因此使用信号波动的峰值作为测试者通过该标签时的时间。本发明中，我们使用AMPD算法提取参考标签信号中的峰值。提取出的峰值中，也会存在这一些干扰，这是我们使用一个经验阈值排除掉他们，之后，我们就获得了参考标签中对我们有用的峰值信息。

3、测试者标签数据处理和特征提取。我们将标签部署于测试者的头部，为了便于部署，我们把标签部署在帽子上，然后有测试者佩戴在头上。在测试者正常通过的情况下，采集到的RSSI数据会先增加，后下降，中间也会形成一个波形。在实验中，我们使用四阶多项式进行拟合，然后获取该四阶多项式的顶点作为峰值。这个峰值可以代表测试者离天线最近的距离。而且该峰值的横坐标与参考标签的峰值的横坐标的差很小，这里我们也使用一个经验阈值进行判断。如果满足经验阈值的条件，那么说明该测试者进入到了正常测试区域(即参考标签的范围内)，否则就是在测试区域外。

在此基础上，我们把上面获得的两种数据传递到下一个模块，峰值匹配模块。

模块三：峰值匹配模块。

本模块接收到数据预处理模块传输过来的数据，包括参考标签数据中的峰值信息和测试者佩戴的标签的峰值信息。

如同前文所述，参考标签的峰值是由于测试者阻挡参考标签和RFID天线的电磁波传输路径造成的。而当我们仅仅采用一个RFID阅读器和一个RFID天线采集数据的时候，所有标签的数据都是在同一个时间维度上的。因此，参考标签峰值的横坐标轴的顺序就足以代表测试者通过相应标签的顺序。我们使用两个参考标签就足够得到测试者通过检测区域的方向。同时，考虑到真实的应用场景，比如矿井、车间门口等，很少会出现三个人并排通过的情况，因此本发明只考虑单人和双人通过的情况，然后如有需要，以此类推即可。

1、只有一个测试者通过的时候，正常通过的情况下，两个参考标签波峰的数量是相同的。在这种情况下，我们不需要依赖测试者佩戴的标签信息做下一步判断，仅仅依赖参考标签的数据信息即可准确判断出该测试者是否正常通过测试区域以及从什么方向通过测试区域的情况。

2、当有多个测试者通过测试区域的时候，情况就会变得很复杂。参考标签的峰值都有可能是其中任何一个通过的测试者造成的。在这种情况下，我们结合测试者佩戴的标签的峰值信息辅助判断。在实验过程中，两个参考标签之间的距离约为70cm。RFID天线的中垂线与其中一个标签的垂直距离为30cm，而与另外一个标签的距离为40cm。这个距离相对人体和人通过的速度来说，是很小的，也就是当测试者身体对参考标签的影响达到最大的时候，他自身所佩戴的标签也接近与RFID天线之间的最小距离。这是我们经过数百次实验之后得到的结论。因此，我们认为第一个参考标签的峰值是由第一个通过天线的中垂线的测试者造成的。

在此基础上，逐步介绍两个测试者通过时的处理步骤。

(1)、判断某一个测试者是否正常进入测试区域。如果参考标签不存在峰值，那么及时检测到测试者身上佩戴的标签信息，也认为这些测试者是没有到达测试区域的。如果参考标签存在峰值，而且测试者身上的标签的数据存在完整峰值且该峰值在参考标签的峰值集的时间区域内，那么，我们认为测试者是正常通过测试区域的。我们使用一个经验阈值判断测试者的通过时间是否隶属于参考标签峰值集的范围。如果测试者标签峰值在参考标签峰值集之外，我们认为该测试者是没有进入到测试区域内的。

(2)、判断某一个测试者是否正常通过测试区域。在我们判断出有多个测试者正常进入测试区域之后，我们对参考标签峰值集进行划分，如果参考标签之间的时间间隔过长，我们认为这不是在一个行为范围内发生的，我们把它们分割开来进行判断。那么如果在同一个参考标签峰值集内，如果只存在一个测试者身上的标签的峰值位于参考标签某一个峰值的主要区域范围内，我们认为这个对应的标签是没有正常通过测试区域的，因为就实验布置场景和实验效果来看，参考标签离RFID天线的距离至少是30cm，测试者正常通过的时候，测试者的身体在RFID天线中心束处对RFID天线到参考标签的直接距离会变得很小。基于这个原因，我们认为如果仅仅存在一个测试者身上的标签的峰值位于参考标签某一个峰值的主要区域范围内的时候，该测试者在仅仅在通过一个参考标签的时候返回。如果两个测试者身上标签的峰值都在参考标签某一个峰值的主要区域范围内，这时正常通过的测试者的RSSI数据变化比较平缓，峰值附近区域起伏不会很大，而非正常通过的测试者身上标签的RSSI数据在峰值附近区域的变化会比较无规律而且会存在较大的波动，此时结合另外一个参考标签的数据，我们很容易得出那一个测试中没有正常通过测试区域。还有另外一种情况是测试者通过两个参考标签后又折回，这个时候测试者身上的标签会出现两个峰值，也可以很轻易的排除掉。剩下的正常进入测试区域的有效标签，我们都认为是正常通过的。

(3)、如果存在测试者通过第一个参考标签后返回的情况，那么删除掉包含在测试者身上标签峰值的参考标签峰值，剩下的峰值直接用按照单人通过的场景进行判断。如果存在部分测试者通过两个参考标签又折回的现象，如果是刚刚到达第二个参考标签后就折回，那么折回的测试者的标签的数据中两个峰值之间的谷底会被包含于对应的参考标签峰值之中，删除掉该峰值，之后根据剩余峰值的时间情况可以很方便确定正常通过的那个测试者对参考标签造成的信号峰值，从而可以确定两名测试者的通过情况。同理，如果测试者通过一段时间之后返回，该测试者的标签数据会存在两个峰值，同时如果该测试者的标签数据的两个峰值之间时间差距很大，而且存在大片的数据间断，我们认为这属于两种行为产生的，在发明中，我们使用一个经验阈值判断。如果该测试者身上标签的数据连续性很好，根据实际实验效果，说明该测试者在刚刚通过第二个参考标签后立马折回，这个时候对应的参考标签的两个峰值区域连接紧密或者有部分重叠，而波谷区域位于两峰值区域的重叠处或连接处，我们结合剩下的参考标签峰值的时间情况，很方便的就可以判断出这种模式下两个测试者的通过情况。如果上一步的检测结果是所有的测试者都是正常通过的，当所有测试者都是正常通过的时候，各个参考标签的峰值个数是不会多于有效测试者标签的数量。如果各个参考标签的峰值个数等于测试者标签的个数，那么我们直接根据参考标签峰值集中的时间关系可以得出测试者通过的场景。如果某一个参考标签的峰值比另一个少，说明测试者是同时对这个参考标签造成影响的，那么根据另外一个参考标签峰值的情况，我们可以判断出测试者是同向通过的还是异向通过的，以及二者通过的方向。如果每个参考标签的峰值都是一个，说明这两个测试者是肩并肩同步通过的，这个时候我们选择单人通过时的判断方法就可以得出两人的通过方向。通过以上的步骤，我们可以对双人通过时的进出情况作出很好的判断。

下面结合附图和具体实施方式，进一步详细说明本发明。

本发明实现了一种基于RFID的无障碍的人员通过检测方法。如图1所示，为本发明的具体实施整体示意图。接下来，将从部署到数据处理详细介绍本发明的最佳实施方式。

1、实际部署：

根据图2布置场景。如图2所示，我们选择一个房间的出入口或者通道布置我们的设备。固定设备包括一个英频杰Speedway R420型号的阅读器，相应的一个KL900B0860K天线，两个AZ-9610型号的标签以及一台笔记本电脑(作为总控主机使用)。移动设备主要是佩戴在测试者身上的各个标签，用于收集测试者的行为信息，我们把这些标签部署在一个安全帽上，然后由测试者佩戴，这是一种方便部署这些标签的方式。我们把阅读器、天线和笔记本连接好之后，把天线用固定架固定在测试区域的一侧，以天线中心为对称轴，在另一侧非对称布置两个参考标签，两个参考标签之间的距离设置到50-70cm，这么做是为了防止在对称的布置下产生对称的特征值，难以判断行进方向和行进模式。以上，即为本发明的场景的布置。

2、数据预处理：

设备部署完毕后，打开程序收集测试区域中的各种标签数据。对比有效标签ID(标签的一种唯一性编号)的数据库，剥离出参考标签数据的RFID RSSI值和通过人员身上佩戴的标签的RFID RSSI值。

使用4阶的Daubechies4小波对参考标签中剥离出来的数据进行处理。达到滤波和平滑的目的。

使用线性插值增加通过人员身上标签的数据个数，因为他们的通过行为一般是在2S之内完成，所以收集到的点的数量不足，所以使用线性插值法进行补充。之后使用四阶多项式对插值以后的数据进行拟合。然后找出拟合之后的曲线峰值作为通过人员在天线中心射线时的位置的时间。

使用AMPD算法提取参考标签数据中的有效峰值信息，经过大量实验验证，这是一种很有效的峰值提取方式。

假定获滤波之后的参考标签的峰值序列为：

R＝{RSSI1,RSSI2,…,RSSI_N}

在该方法中有一个用于峰值提取的指标σ，即当σ_i＝0时，相应的峰值会被提取出来，其中i∈[1,N]：

其中γ是局部最大值所处的最大区间，m_k,i就是RSSI的局部最大值的相关波形数据区间。在此之后，我们获得了原始数据中的一系列峰值，但是这些峰值内有些是人体遮挡直接路径造成的峰值，有些是环境中多径效应造成的峰值。我们通过设置一些经验阈值来从这些峰值中筛选我们需要的峰值。

3、数据匹配：

(1)、单人通过:

如果RFID天线仅仅检测到一个有效的标签，同时判断出这个标签进入测试区域内(根据前面所述的方法)，我们认为这个时候仅仅有一个人进入测试区域。这种模式下，仅仅需要依赖参考标签的峰值进行判断。

(2)、多人通过：

如果RFID天线检测到多个有效的标签，而且判断出这些标签进入到了测试区域(根据前面所述的方法)，我们认为这种情况下有多个人进入了测试区域。接下来，就是判断正常进入测试区域的相关人员有没有正常通过测试区域，我们根据第五部分叙述的方法进行判断。之后，判断正常通过测试区域的人员的通过测试区域的方向。判断完这三种情况之后，我们就获得了通过测试区域的人员的通过情况。

本发明所述的是一种基于RFID的无障碍的通过人员的检测方法，从而可以为工程车间、企事业单位提供了一种新的签到、打卡、安防思路。本发明的关键在于判断出该人员是否有通过测试区域的意愿，以及该人员是从什么方向通过测试区域的。这种无障碍的通过检测方式极大的提高了人员的通过效率，同时也能够减少相关人员的一些繁琐操作，如果与一些闸机设备连接使用还能起到很好的安防效果。相比现存的一些类似的方法，本发明有很大的可移植性和健壮性。所以具有比较大的社会价值。

Claims

1.一种基于RFID的入口进出检测方法，其特征是，步骤如下：

一、数据采集步骤

二、数据预处理步骤

具体步骤如下：

3、测试者标签数据处理和特征提取

三、峰值匹配

2.如权利要求1所述的基于RFID的入口进出检测方法，其特征是，峰值匹配中，对多人判断具体步骤如下：

3.如权利要求1所述的基于RFID的入口进出检测方法，其特征是，获滤波之后的参考标签的峰值序列为：

R＝{RSSI1,RSSI2,…,RSSI_N}