CN111414982A - 一种rfid标签定位方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种RFID标签定位方法及装置，方法包括以下步骤：S10，获取指定RFID标签的状态数据；S20，对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集；S30，根据训练集训练定位模型；S40，当需要定位的标签出现在检测区域时，定位装置根据标签的状态数据计算标签位置。本发明多台RFID读写器同时获取指定RFID标签的状态数据，使用位置信息对采集到的数据进行标注，从而获取到训练数据；使用训练数据训练位置计算模型，当设备部署后，位置计算模型根据配置计算指定RFID标签的位置。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种RFID标签定位方法及装置。
背景技术
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。现在RFID标签已广泛应用在航空、服装、物流等领域，RFID可以实现对应货物的盘点、入库、出库等问题，节省了大量的人工。但是有很多场景，例如机场的行李标签在过安检时需要获取其位置信息并进行比对，如何获取RFID标签的位置是现有技术需要解决的问题。
现有技术中也可以计算RFID标签的位置，通过调节读写器的信号强度，判断标签所处的大概位置。
但是这种方法的定位精度比较低，并且由于RFID的多径效应信号受环境干扰较大，实际的实施效果无法保证。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种RFID标签定位方法和装置，包括以下步骤：
S10，获取指定RFID标签的状态数据；
S20，对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集；
S30，根据训练集训练定位模型；
S40，当需要定位的标签出现在检测区域时，定位装置根据标签的状态数据计算标签位置。
优选地，所述RFID标签的状态数据包括序列号、相位、信号强度、和时间戳。
优选地，将所述获取指定RFID标签的状态数据以矩阵的方式存入数据存储模块。
优选地，所述序列号采用EPC编码。
优选地，所述信号强度采用接收信号强度指示。
优选地，所述对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集中，先对采集到的的数据进行清洗处理，去除有缺失或者差值大的数据。
优选地，所述对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集中，在每组采集到的数据之后增加x,y值，其中，x,y是需要定位的空间坐标值。
优选地，所述根据训练集训练定位模型，为对采集到的数据构建循环神经网络使用循环神经网络算法。
基于上述目的，本发明还提供了一种上述方法中采用的RFID标签定位装置，其特征在于，包括依次连接的数据获取模块、数据存储模块、数据计算模块和数据输出模块，其中，
所述数据获取模块，用于获取指定RFID标签的状态数据；
所述数据存储模块，用于存储所述数据获取模块获取的所述指定RFID标签的状态数据；
所述数据计算模块，用于所述指定RFID标签的状态数据进行位置计算模型的训练以及训练后的结果的存储；
所述数据输出模块，用于所述位置计算模型针对指定RFID标签状态数据计算后的位置输出。
优选地，所述数据获取模块包括第一读取单元、第二读取单元、第三读取单元和第四读取单元，均用于通过无线通信协议读取指定标签的状态数据，位置均不同。
与现有技术相比，本发明公开的RFID标签定位装置及方法，相比于现有技术，本发明多台RFID读写器同时获取指定RFID标签的状态数据，使用位置信息对采集到的数据进行标注，从而获取到训练数据。使用机器学习技术使用训练数据训练位置计算模型，当设备部署后，位置计算模型根据配置计算指定RFID标签的位置，使用RFID标签的相位、信号强度和时间戳计算标签的位置信息，从而解决了RFID标签的室内定位问题。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明实施例RFID标签定位方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例RFID标签定位装置的结构框图；
图3为本发明实施例RFID标签定位方法中循环神经网络模型图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
方法实施例
参见图1，包括以下步骤：
S10，获取指定RFID标签的状态数据；
S20，对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集；
S30，根据训练集训练定位模型；
S40，当需要定位的标签出现在检测区域时，定位装置根据标签的状态数据计算标签位置。
具体实施例中
RFID标签的状态数据包括序列号、相位、信号强度、和时间戳。
S10中将所述获取指定RFID标签的状态数据以矩阵的方式存入数据存储模块。
通过RFID读写器采集数据，主要采集三相位、信号强度、时间戳、标签序列号，采集后数据以矩阵的方式存入存储设备，序列号采用EPC编码，信号强度采用接收信号强度指示（RSSI），相位用相位值表示，时间戳即当时的时间。
S20中，对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集中，先对采集到的的数据进行清洗处理，去除有缺失或者差值大的数据。
再进行标注：在每组采集到的数据之后增加x,y值，其中，x,y是需要定位的空间坐标值。
S30中，根据训练集训练定位模型，为对采集到的数据构建循环神经网络使用循环神经网络算法，循环神经网络模型参见图3，其中，输入层（Input Layer）负责接收输入及分发数据到隐藏层（Hidden Layer）。隐藏层负责所需的计算及输出结果给输出层（OutputLayer），而输出层给出最终结果。
现有技术多是针对一台读写器采集到的数据进行分析，本发明使用天线阵列对采集到的数据进行分析，首先数据分析量上会有很大提高，对系统计算性能要求比较高。
另外现有技术针对的是移动的RFID产生的相位值变化进行计算，而本发明分为两部分，一部分是对静态数据进行分析，另外一部分是针对每个读写器获取到的动态数据进行计算，最终计算出位置信息。
基于上述目的，本发明还提供了一种上述方法中采用的RFID标签定位装置，包括依次连接的数据获取模块10、数据存储模块20、数据计算模块30和数据输出模块40，其中，
数据获取模块10，用于获取指定RFID标签的状态数据；
数据存储模块20，用于存储所述数据获取模块10获取的所述指定RFID标签的状态数据；
数据计算模块30，用于所述指定RFID标签的状态数据进行位置计算模型的训练以及训练后的结果的存储；
数据输出模块40，用于所述位置计算模型针对指定RFID标签状态数据计算后的位置输出。
具体实施例中
数据获取模块10包括第一读取单元、第二读取单元、第三读取单元和第四读取单元，均用于通过无线通信协议读取指定标签的状态数据，位置均不同。
数据计算模块30，用于标注存储数据的位置信息；对标注后的存储数据进行计算生成合适的位置计算模型；生成的位置计算模型存储在数据存储模块20中。
数据输出模块40调用数据计算模块30，针对需要计算的标签状态数据进行计算，并输出标签位置信息。当有多个标签状态数据时，可以计算多个标签的相对位置并输出。
多台RFID读写器组成的天线阵列同时获取指定RFID标签的状态数据，使用位置信息对采集到的数据进行标注，从而获取到训练数据。使用机器学习技术使用训练数据训练位置计算模型，当设备部署后，位置计算模型根据配置计算指定RFID标签的位置。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种RFID标签定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10，获取指定RFID标签的状态数据；
S20，对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集；
S30，根据训练集训练定位模型；
S40，当需要定位的标签出现在检测区域时，定位装置根据标签的状态数据计算标签位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述RFID标签的状态数据包括序列号、相位、信号强度、和时间戳。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述获取指定RFID标签的状态数据以矩阵的方式存入数据存储模块。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述序列号采用EPC编码。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信号强度采用接收信号强度指示。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集中，先对采集到的的数据进行清洗处理，去除有缺失或者差值大的数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对每组采集到的数据进行位置信息标注作为训练集中，在每组采集到的数据之后增加x,y值，其中，x,y是需要定位的空间坐标值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据训练集训练定位模型，为对采集到的数据构建循环神经网络使用循环神经网络算法。
9.一种权利要求1-8之一所述方法中采用的RFID标签定位装置，其特征在于，包括依次连接的数据获取模块、数据存储模块、数据计算模块和数据输出模块，其中，
所述数据获取模块，用于获取指定RFID标签的状态数据；
所述数据存储模块，用于存储所述数据获取模块获取的所述指定RFID标签的状态数据；
所述数据计算模块，用于所述指定RFID标签的状态数据进行位置计算模型的训练以及训练后的结果的存储；
所述数据输出模块，用于所述位置计算模型针对指定RFID标签状态数据计算后的位置输出。
10.根据权利要求9所述的RFID标签定位装置，其特征在于，所述数据获取模块包括第一读取单元、第二读取单元、第三读取单元和第四读取单元，均用于通过无线通信协议读取指定标签的状态数据，位置均不同。
Priority Applications (1)
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| CN202010198742.5A CN111414982A (zh) | 2020-03-20 | 2020-03-20 | 一种rfid标签定位方法及装置 |
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Publications (1)
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202010198742.5A Pending CN111414982A (zh) | 2020-03-20 | 2020-03-20 | 一种rfid标签定位方法及装置 |
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| CN (1) | CN111414982A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112417911A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 广东中世发智能科技股份有限公司 | 基于rfid智能优化群检方法 |
| CN112800787A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-14 | 深圳市联新移动医疗科技有限公司 | 药品定位方法及装置、处理器、存储介质 |
| CN114139664A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-03-04 | 中国建设银行股份有限公司 | 基于rfid技术的室内定位方法及装置 |
| WO2022160293A1 (zh) * | 2021-01-29 | 2022-08-04 | 华为技术有限公司 | 标签定位方法及装置 |
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2020
- 2020-03-20 CN CN202010198742.5A patent/CN111414982A/zh active Pending
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