一种环卫车智能RFID识别系统技术方案

本实用新型专利技术提供了一种环卫车智能RFID识别系统，该系统包括由感知层、电源部分、决策层和执行层；感知层包括图像采集模块11和RFID采集模块；图像采集模块将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析；RFID采集模块是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给决策层。本实用新型专利技术利用图像识别技术和RFID射频技术，对垃圾量分布进行数字化、定量化分析；合理有效的规划环卫车运行路线和出行次数。降低运营成本，提供运营效率。

【技术实现步骤摘要】
一种环卫车智能RFID识别系统
本技术涉及环卫运营管理
，尤其涉及一种车载智能RFID识别系统。
技术介绍
随着社会的发展，人民的消费需求越来越高，尤其是城乡一体化的推进，城镇区域产生的生活垃圾越来越多，垃圾清运车分布的密度越来越高。垃圾运营的成本越来越高。对垃圾清运进行智慧化管理是一种必然趋势。智能化垃圾清运车是社会发展的必然结果。传统环卫车仅仅用于运输、清理垃圾量。在当今生态化、智慧化的大环境下，这给环卫车的发展提出了更高的要求，人们越来越多的关注智能识别技术在环卫车上的发展和应用，在提高环卫车应用整体作业水平，提升复合功能，以保证环卫车基本动力运输功能的同时，追求更多的附加价值，为实现智能环卫车起到重要的支撑作用。
技术实现思路
本技术提出一种车载智能RFID识别系统，其运用智能RFID识别技术，实现环卫车对垃圾分布量管理、环卫车线路规划进行科学分配。本技术的技术方案是这样实现的：一种环卫车智能RFID识别系统，该系统包括由感知层、电源部分、决策层和执行层；所述决策层的控制处理器分别与感知层的像采集模块和RFID采集模块、执行层的通信模块通信连接；图像采集模块将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析；FID采集模块是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给决策层。进一步地，上述决策层的控制处理器为神经网络处理器NPU的VC0758。进一步地，上述执行层包括通信与定位系统，通信与定位系统由GPRS三网合一的通信部件和GPS/BD定位部件组成。本技术的有益效果是：1、利用图像识别技术和RFID射频技术，对垃圾量分布进行数字化、定量化分析；合理有效的规划环卫车运行路线和出行次数。降低运营成本，提供运营效率。利用图像识别技术和RFID射频技术相结合，提高环卫车应用整体作业。附图说明图1是本技术的一种环卫车智能RFID识别系统的结构示意图；图2是摄像头拍摄的灰度图；图3是图2的是二值化图像。图中：10--感知层；11--图像采集模块；12--RFID采集模块；20--电源电路模块；30--控制处理器；40--执行层；201—车载电源。具体实施方式以下结合附图对本技术的具体实施方式作进一步详细说明：如图1所示，电源电路模块20给整个产品系统分配电源；本技术主要由车载电源201提供电源。如图1所示，感知层10是通过分别图像采集模块11和RFID采集模块12分析，实现垃圾桶的定位、垃圾量分布进行数字化及定量化分析。图像采集模块11通过图像识别技术，即主要任务是将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析。摄像头能获取的信息容量大，算法简洁。实用性强。在垃圾量分析过程中，采用阀值分割的优化算法，较好的解决了垃圾量信息阶跃的问题。RFID采集模块12通过RFID读卡设备，主要是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给神经网络处理器。RFID读卡设备具有穿透性好，多标签远距离识别能力，可标识物品信息容量大，反复可读写，标识信息唯一的特点。如图1所示，控制处理器30主要是采用最先进的神经网络处理器NPU的VC0758。控制处理器的神经网络处理器(NPU)，支持AlexNet、GoogleNet等神经网络。同时集成了国家标准的音视频编解码器(SVACCodec)，为人工智能嵌入式控制提供了广阔的天空。神经网络处理器(NPU)采用了“数据驱动并行计算”的架构，彻底颠覆了传统的冯诺依曼架构。NPU是针对CNN的算法模型特性而专门设计的一款神经网络处理器。每个NPU处理器具有4个内核（NPUCore），每个内核有两个数据流处理器（DataflowProcessor）,每个数据流处理器具有8个长位宽或16个短位宽的SIMD（单指令多数据）运算单元。在一个时钟周期内可同时完成64个长位宽MAC运算或者128个短位宽MAC运算。每个NPU核具有38GOps的长位宽处理能力或者76GOps的短位宽处理能力。NPU的处理性能可以组成多核阵列来提升，也可以通过多芯片级联的方式进一步扩展，以满足更复杂的CNN网络运算的性能需求。如图1所示，执行层主要由通信与定位系统完成，通信与定位系统由GPRS三网合一的通信部件和GPS/BD定位部件组成。GPRS三网合一的通信部件主要完成与服务器的无线通信，其主要技术指标如下，工作电压：3.3–4.5V；最低休眠：1.0mA@休眠模式；外部连接SIM卡。数据性能：GPRS:Multi-slotclass10(4下行时隙，2上行时隙)；最大下行速率85.6Kbps；编码原则：CS1-CS4；ClassB；GSM07.10multiplexingprotocol。GPS/BD定位部件主要完成产品设备的定位，其主要技术指标如下：工作电压：2.7–3.6V。水平位置精度（RMS）：2.5m。速度精度（RMS）：0.1m/s。1PPS:秒脉冲频率：0.25Hz10MHz。精度：30ns。定位更新率：最大更新速率为10Hz。功耗（连续跟踪）：<90Mw。导航数据格式：NMEA0183。通道数56个通道。如图1所示，RFID读卡设备主要是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给神经网络处理器。RFID读卡设备具有穿透性好，多标签远距离识别能力，可标识物品信息容量大，反复可读写，标识信息唯一的特点。如图2所示，RFID读卡设备主要是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给神经网络处理器。RFID读卡设备具有穿透性好，多标签远距离识别能力，可标识物品信息容量大，反复可读写，标识信息唯一的特点。如图2所示，图像识别的任务主要是将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，图2利用摄像头与灰度公式Gray=(R*19595+G*38469+B*7472)>>16进行拍摄的图像；其中，摄像头可置于垃圾桶的侧面或顶端。图3是二值化图像，因为边沿所以导致在图像周围很多噪点。其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析。摄像头能获取的信息容量大，算法简洁。实用性强。在垃圾量分析过程中，采用阀值分割的优化算法，较好的解决了垃圾量信息阶跃的问题。以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种环卫车智能RFID识别系统，该系统包括由感知层、电源部分、决策层和执行层；其特征在于，所述决策层的控制处理器分别与感知层的图像采集模块和RFID采集模块、执行层的通信模块通信连接；所述图像采集模块将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析；所述RFID采集模块是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给决策层。

【技术特征摘要】
1.一种环卫车智能RFID识别系统，该系统包括由感知层、电源部分、决策层和执行层；其特征在于，所述决策层的控制处理器分别与感知层的图像采集模块和RFID采集模块、执行层的通信模块通信连接；所述图像采集模块将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析；所述RFID采集模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：程熙，刘鹏，付川鄂，王营光，
申请(专利权)人：合加新能源汽车有限公司，
类型：新型
国别省市：湖北,42