CN113919402A - 基于rfid的密封液体识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及物体种类识别系统，具体为一种基于RFID的密封液体种类识别系统。该系统包括商用RFID标签、商用RFID阅读器和以计算机为基础的用户数据存储和处理的后台设备，系统感应设备通过网线与后台设备连接。将天线、目标液体、标签放置在支架上以减少多径干扰，将标签固定于距离天线15厘米处，将目标液体置于距离天线7厘米处进行数据采集。本发明提出一种基于RFID的密封液体种类识别系统和基于神经网络的图片识别方法。本系统通过从原始的RSSI和相位信号提取出固定时间序列内的能量系数系数和波长集合拟合特征图像，通过神经卷积网络训练识别，提高了识别速率和精度。

Description

基于RFID的密封液体识别系统
技术领域
本发明涉及物体种类识别系统，具体为基于RFID的密封液体识别系统。
背景技术
密封液体种类识别系统被广泛应用于安检领域，其通过识别密封液体种类，从而找出违禁物品。现有基于摄像头的密封液体种类识别系统依赖良好的照明条件会导致隐私泄露问题。而利用大型X射线和CT检测设备的液体识别系统，通过对目标材料进行透射，经过显像处理后识别目标材质，虽然精度较高，但由于设备体积较大，无法根据需求移动，并且产生的射线对人体有害，不能密集部署。因此，此类系统普适性较低，难以大规模应用于生活场景。
最新基于Wi-Fi设备的液体材料识别研究中，系统利用常见的COTS Wi-Fi设备，收集到穿过目标物体的相位和幅值变化进行分析。但受到硬件的制约和多径信号的干扰，收集到的目标信号嘈杂，并且Wi-Fi设备只能与接收器一对一匹配，同样无法被普及。
而现有基于RFID的液体材料识别研究中，研究人员对标签捕获的信号进行特征分析、提取特征值，从而识别液体种类。但实验未对密封液体进行探究，同时RFID信号敏感，微弱的干扰也影响特征值的提取。因此急需一种可大量部署、抗干扰性强、无隐私侵犯的液体识别技术。
发明内容
本发明为了解决现有液体材料识别系统侵犯隐私、移动不便、价格昂贵问题，在现有研究的基础上，利用图像深度学习，提出了一种基于RFID(Radio FrequencyIdentification，射频识别技术)的密封液体识别系统。
本发明是采用如下的技术方案实现的：基于RFID的密封液体识别系统，包括RFID标签、以RFID阅读器为基础的感应装置、天线和以计算机为基础的后台设备，感应装置和后台设备通过网线连接，感应装置还和天线连接；
该系统识别方法包括模型训练阶段和实际应用阶段，其中模型训练阶段包括以下步骤：
第一步：数据提取：固定RFID标签、RFID阅读器、天线后，阅读器对标签信号发射的信号进行收集；阅读器接收到信号后传输给后台设备，后台设备进行信号特征提取并储存；
第二步：数据预处理和特征因子提取：
(1)系统的预处理：对信号进行降噪处理；
(2)通过数学模型，计算出液体的能量吸收系数和穿过液体的波长，完成特征因子提取：利用
Figure BDA0003366740880000021
计算出信号通过空容器的波长和通过密封液体的波长，通过差分法得到信号透过液体的波长，其中k由λ决定的自然数，θ是阅读器接收到的信号相位值，λ表示波长，c则表示设备自身和环境的影响因子，d代表瓶子的宽度；
通过公式B＝μcontainerdcontainer+μldl，可分别测得密封液体与空容器的信号吸收强度，再通过差分法排除容器的干扰，得到液体的吸收系数μl，其中μcontainer代表容器的吸收系数；dcontainer为信号穿过容器距离；μl为液体的吸收系数；dl为信号穿过液体长度，l表示液体种类；以信号通过空容器的波长和空容器的信号吸收强度建立空容器特征库；
第三步：图像拟合：将液体能量吸收系数和信号穿过液体的波长基于时间关系拟合成三维图像，然后通过映射关系将三维图像压缩成二维特征图像，使液体特征更为明显；
第四步：液体种类识别：系统通过二维特征图像，用卷积神经网络框架训练识别，区分液体种类；
实际应用阶段包括以下步骤：实际应用识别密封液体时，安检人员目测空容器的种类，在电脑端空容器特征库中选择空容器种类，将信号通过空容器的波长和空容器的信号吸收强度与实际检测到的信号通过密封液体的波长和密封液体信号吸收强度做差分运算，得到实际检测的液体能量吸收系数和信号穿过液体的波长，由此得到基于时间序列得到二维特征图像，最后利用卷积神经网络识别出该液体类别。
本发明以单阅读器和单标签收集到原始的RSSI信号和相位信号，对所收集的原始数据集进行预处理。之后通过分析计算出RSSI信号和相位信号中的液体能量吸收系数和波长，提取出二者在固定时间序列内的特征变化集合，然后基于时间关系拟合成图像，同时再次对数据基于均值过滤，使图像趋于光滑。最后通过卷积神经网络进行训练，实现对液体材料的识别。
上述的基于RFID的密封液体识别系统，系统利用小波db5模型对信号进行降噪，从而减少外界环境的干扰，使目标物体的特征更加明显。
上述的基于RFID的密封液体识别系统，卷积神经网络框架为ResNet18框架。
上述的基于RFID的密封液体识别系统，在模型训练阶段，由于距容器底部13cm-17cm处液体类型识别准确率最高且该位置厚度均匀，故选取此处作为信号接收区域。
由上述可知，本发明提供了一种基于RFID无源的密封液体种类识别系统和基于神经网络的图片识别方法，本系统实现了利用RFID对密封容器内的液体进行识别的目的。本系统利用神经网络对特征图像进行识别，解决了前期特征寻找困难和耗时长的问题，提高了识别速率和识别精度。可精准区分密封容器内组成极为相似的两种液体，如百事可乐和可口可乐。本系统具有成本低、占地小、操作简易、准确率高，可适用于多种复杂环境的优点。
附图说明
为了使本发明的技术方案更为清晰，下面将对发明的系统所需要的附图进行简单介绍。
图1为本发明的系统流程图。
具体实施方式
基于RFID的密封液体识别系统，包括商用RFID标签、商以用RFID阅读器为基础的感应装置、天线和以计算机为基础的用户数据存储和处理的后台设备，系统感应装置通过网线与后台设备连接，感应装置和天线连接。商用RFID阅读器的型号为Impinj SpeedwayR420，商用RFID标签的型号为H47。
基于RFID的密封液体种类识别系统的识别方法，包括模型训练阶段和实际应用阶段，模型训练阶段包括以下步骤：
第一步：数据提取。本系统利用商用RFID阅读器，使用单天线和单标签的条件下，完成数据提取工作。信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)依据无线波在介质间传输时信号功率随距离的增加而减少。RFID阅读器以一定功率的信号发送给标签，标签充能后发送信号给天线。在信号的发射功率、接收功率和距离已知情况下，分别对可口可乐、百事可乐、纯净水、苏打水和酒精进行原始数据采集。同时将天线、目标液体、标签放置在支架上以减少多径干扰，将标签固定于距离天线15厘米处，将目标液体置于标签和天线中间处进行数据采集，以控制无关变量。阅读器接收到信号后传输给后台设备，后台设备进行特征提取并储存。
第二步：数据预处理和特征值提取。
(1)数据预处理。当标签的信号穿过液体时受到容器和障碍物对信号的吸收反射、折射，逸散的信号叠加使得多径干扰剧烈。在此环境中由于环境的反射和多径信号的叠加使阅读器所捕获的射频信号发生改变，导致所测的信号中掺杂着噪声信号。在此通过小波db5模型对所测的信号进行降噪过滤，减小多径信号的干扰，得到纯净的目标信号。小波降噪是通过将信号分解，分解后产生多个小波系数。由于纯净信号的小波系数较大，噪声信号的小波系数一般偏小，通过选取适当的阈值过滤，达到降噪的目的。本系统选取了时间序列上的一维小波降噪模型。其表达式如下所示
N(k)＝f(k)+b(k)k＝0,1,2,......,n-1 (1)
其中N(k)表示收集到的含有噪音的混杂信号；f(k)表示纯净信号；b(k)表示噪音信号。
对小波进行选择，为在最大程度去除噪音信号的同时保留所需的纯净信号。本系统在此选用Daubechies 5(多贝西极限相位小波)模型进行降噪处理。将信号分解为5层，在保证数据分解重构不失真的情况下，尽可能分离出高频小波系数和低频小波系数，得到优异的降噪效果。选择合适的阈值可以增加降噪的效果，为避免阈值设置将目标信号过滤，因此采用无偏风险估计阈值(rigrsure)。将混杂信号N(k)中每个元素的绝对值由小到大排列，在将每个绝对值取平方，得到新序列F(k)
F(k)＝(sort(|N|))2,k＝0,1,......,n-1 (2)
当取阈值为F(k)的k个元素的平方根，则
Figure BDA0003366740880000061
此阈值产生的风险为
Figure BDA0003366740880000062
根据Risk(k)，设其风险值最小点为Kmin，则无偏风险估计阈值为
Figure BDA0003366740880000071
系统采用了以上的离散小波变化的方法进行去噪。该方法具有两个优点：1.能够根据降噪的实际需要，灵活变化分解层数，达到最佳降噪效果；2.能够在细粒度多尺度分析中达到较高的精度。
(2)特征值提取。在对信号进行初步降噪后，通过建立的数学模型对过滤后的数据进行分解，排除容器对信号的干扰。由于距容器底部13cm-17cm处液体类型识别准确率最高且该位置厚度均匀，故选取此处作为信号接收区域。在排除距离、空气等外界因素的干扰后，将目标物体的信号吸收强度引用下公式表示
B＝μcontainerdcontainer+μldl (6)
B为信号吸收强度，μcontainer代表容器的吸收系数；dcontainer为信号穿过容器距离(也即容器的宽度)；μl为液体的吸收系数；dl为信号穿过液体长度，l表示液体种类。通过RFID阅读器可收集到未穿过目标物体的信号RSSI值和穿过目标物体的信号RSSI值，二者相减得到目标物体信号吸收强度B。由此可分别测得密封液体与空容器的信号吸收强度，再通过差分法排除容器的干扰，得到液体的吸收系数μl。
在对相位信号的分析中发现相位信号中提取的波长特征敏感。由于标签接收信号后发送信号的频率是固定的，而液体种类的密度不同，波长穿过液体后会产生衰弱，不同液体的波长衰变不同。通过计算一段时间内通过液体波长作为特征，以此识别出不同液体种类。
Figure BDA0003366740880000072
以上是相位与信号波长之间的关系，其中k由λ决定的自然数，θ是阅读器接收到的相位值，λ表示波长，c则表示设备自身和环境的影响因子，d代表瓶子的宽度。则信号透过空瓶子的波长为(8)，通过密封液体的波长为(9)，
Figure BDA0003366740880000081
Figure BDA0003366740880000082
通过公式(9)-(8)差分得到初步的信号透过液体的波长公式(10)，其中设备自身和环境的影响因子c相同，故二者相互抵消。
得到纯净的信号穿过液体波长
λ液体＝λ密封液体-λ瓶 (10)
第三步：图像拟合。对上所述提取的液体能量吸收系数和信号穿过液体波长进行分析。发现如果仅仅以此两种特征的比值作为区分，则与现有研究一样易受外界干扰。因此通过图像拟合，利用卷积神经网络分析物质特征。选取二者在固定时间内产生的波动集合作为特征向量，将时间序列作为Z轴，液体能量吸收系数为Y轴，穿过液体的波长作为X轴，进行三维图像拟合。其中再通过均值滤波，对图像进行平滑处理。然后通过3维图像在底层的映射，生成基于时间的液体能量吸收系数和信号穿过液体波长二维特征图像，使液体的特征更为明显。
第四步：液体种类识别。通过以上二维特征图像对5种密封液体进行区分，但通过肉眼观察无法分辨出这几种液体二维特征图像之间的区别。通过实验选取ResNet18框架并对其进行改进。
ResNet网络对后面的网络层使用恒等映射，即不是简单的堆积网络层数而是复制前面网络层的特征，使得模型简化为浅层模型。RestNet参考VGG19进行改进，通过短路机制引入残差单元(Basic Block)，将网络设置G(x)＝F(x)+x，使模型学习F(x)＝G(x)-x的残差函数，当F(x)＝0时，就构成G(x)＝x的映射。学习残差则比直接学习原始特征更为简单其定义为：
y＝G(x,Hi)+x (11)
X，y为输入和输出的向量。函数G(x，Hi)是学习的残差映射，其中G与x的大小必须是相同的。若二者不同，则通过Ws线性投影完成匹配，Ws则是卷积操作，通过其调整x通道的个数。
y＝G(x,Hi)+Wsx (12)
在ResNet结构中，网络层G通常有2层至多层。当网络层只有一层时则与线性层非常相似。
y＝Hix+x (13)
本发明改进的ResNet18框架，将原始输入的像素层设置为250*250*3。设置了32个卷积核，大小为8*8，步长为2，大于原始框架的7*7卷积核，提高了卷积速度。通过RELU激活，使映射的特征向下层网络传递。在池化层中，最大池化设置为2*2，在下面的残差网络中每个残差块中通过卷积层对图片特征进行提取，然后通过ReLU非线性激活函数，如果卷积后的值小于0就赋值为0，大于0则值不变。加以跳跃连接，每两层间增加一个捷径，构成一个残差块。通过8个残差块和初始的两层卷积，共十五层卷积进行特征提取。本框架中layer2采用5层卷积。第一层卷积中卷积核大小为3*3，34个filter。其他四层卷积为3*3，每层特征为64个filter。共290个特征。最后通过平均池化选取平均值进行输出。最后通过全链接层对5种物质进行分类输出。本框架比原始框架减少了四层卷积，减少了特征提取时间。

Claims (4)

1.基于RFID的密封液体识别系统，其特征在于包括RFID标签、以RFID阅读器为基础的感应装置、天线和以计算机为基础的后台设备，感应装置和后台设备通过网线连接，感应装置还和天线连接；
该系统识别方法包括模型训练阶段和实际应用阶段，其中模型训练阶段包括以下步骤：
第一步：数据提取：固定RFID标签、RFID阅读器、天线后，阅读器对标签信号发射的信号进行收集；阅读器接收到信号后传输给后台设备，后台设备进行信号特征提取并储存；
第二步：数据预处理和特征因子提取：
(1)系统的预处理：对信号进行降噪处理；
(2)通过数学模型，计算出液体的能量吸收系数和穿过液体的波长，完成特征因子提取：利用
Figure FDA0003366740870000011
计算出信号通过空容器的波长和通过密封液体的波长，通过差分法得到信号透过液体的波长，其中k由λ决定的自然数，θ是阅读器接收到的信号相位值，λ表示波长，c则表示设备自身和环境的影响因子，d代表瓶子的宽度；
通过公式B＝μcontainerdcontainer+μldl，可分别测得密封液体与空容器的信号吸收强度，再通过差分法排除容器的干扰，得到液体的吸收系数μl，其中μcontainer代表容器的吸收系数；dcontainer为信号穿过容器距离；μl为液体的吸收系数；dl为信号穿过液体长度，l表示液体种类；以信号通过空容器的波长和空容器的信号吸收强度建立空容器特征库；
第三步：图像拟合：将液体能量吸收系数和信号穿过液体的波长基于时间关系拟合成三维图像，然后通过映射关系将三维图像压缩成二维特征图像，使液体特征更为明显；
第四步：液体种类识别：系统通过二维特征图像，用卷积神经网络框架训练识别，区分液体种类；
实际应用阶段包括以下步骤：实际应用识别密封液体时，安检人员目测空容器的种类，在电脑端空容器特征库中选择空容器种类，将信号通过空容器的波长和空容器的信号吸收强度与实际检测到的信号通过密封液体的波长和密封液体信号吸收强度做差分运算，得到实际检测的液体能量吸收系数和信号穿过液体的波长，由此得到基于时间序列得到二维特征图像，最后利用卷积神经网络识别出该液体类别。
2.根据权利要求1所述的基于RFID的密封液体识别系统，其特征在于：系统利用小波db5模型对信号进行降噪，从而减少外界环境的干扰，使目标物体的特征更加明显。
3.根据权利要求1或2所述的基于RFID的密封液体识别系统，其特征在于：卷积神经网络框架为ResNet18框架。
4.根据权利要求1或2所述的基于RFID的密封液体识别系统，其特征在于：在模型训练阶段，由于距容器底部13cm-17cm处液体类型识别准确率最高且该位置厚度均匀，故选取此处作为信号接收区域。
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