一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法技术

本发明专利技术公开的一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，通过获取物体的多频率标签反射信号、图像以及设计物品的类别，根据获取的参数进行构建数据集，并构建物品识别网络模型，采用构建的数据集对物品识别网络模型进行训练，进而实现物品的形状和材料的识别，考虑信号传播特性的影响，使用多频率数据，设计的信号特征提取方法可靠性高，同时区别于卷积神经网络在图像领域的应用，本发明专利技术将无线信号与深度学习结合，自定义真实场景下的多标签数据集，采用多分支网络多尺度卷积核实现物品形状和材质识别的高精度识别。该方法能够覆盖视距与非视距路径的感知需求，不需要额外的特殊硬件支持，易于部署和推广。

A method of non binding object identification based on the characteristics of radio frequency signal

【技术实现步骤摘要】
一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法
本专利技术属于无线射频识别(RFID)领域，具体涉及一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法。
技术介绍
随着信息技术的蓬勃发展，物品识别在现今的物流仓储、安全检查、智慧家居等领域有相当丰富的应用，其中的目标成像与材料识别尤为重要。近几年相关需求还在不断增长。例如对仓储物品进行无损识别与质量控制；在公共场所如机场、车站、港口识别违禁物品；能够针对日常家庭场景进行便利的食品安全识别。物品识别的技术和方法也呈现出多元化的发展趋势。目前现有的目标成像与材料识别方法大致分为基于设备的物品识别方法、基于可见光/红外线的物品识别方法、和基于无线射频信号的物品识别方法三类。基于设备的物品识别技术，诸多识别工作依赖于已有的专用设备如X射线，CT/MRI和B扫描等。上述设备识别精度较高，但是通常尺寸较大，需要特殊硬件，并且价格昂贵。部分设备使用过程中会产生对人体有害的高频信号与辐射剂量。针对一些家庭日常应用带来诸多不便，开销巨大，造成实际负担。上述问题使得此方法的应用领域大大受限。基于可见光的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、获取多频率标签反射信号在通过不同物品后产生的信号参数，以及每个标签的最小工作功率；/n步骤2、对信号参数进行滤波处理，对滤波修正后的信号参数进行特征提取，得到信号特征，根据信号特征计算得到统计量特征；/n步骤3、根据统计量特征、最小工作功率和步骤1的信号参数构建特征数据集；/n根据物品类别标签构建物品类别标签集，根据物品图像构建图像掩膜标签集；/n步骤4、构建物品识别网络模型并训练，利用训练好的物品识别网络模型对物体的形状和材料进行识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取多频率标签反射信号在通过不同物品后产生的信号参数，以及每个标签的最小工作功率；
步骤2、对信号参数进行滤波处理，对滤波修正后的信号参数进行特征提取，得到信号特征，根据信号特征计算得到统计量特征；
步骤3、根据统计量特征、最小工作功率和步骤1的信号参数构建特征数据集；
根据物品类别标签构建物品类别标签集，根据物品图像构建图像掩膜标签集；
步骤4、构建物品识别网络模型并训练，利用训练好的物品识别网络模型对物体的形状和材料进行识别。


2.根据权利要求1所述的一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，其特征在于，步骤1中获取信号参数的具体方法如下：
将物体设置在二维标签阵列和信号收发机之间，信号收发机发射射频信号，射频信号穿过物体后被二维标签阵列反射，信号收发机接收二维标签阵列的反射信号。


3.根据权利要求1所述的一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，其特征在于，所述信号收发机的工作频率范围是920Mhz～926MHz，划分为16个独立信道，其工作模式为跳频模式，采集多个信道信号。


4.根据权利要求1所述的一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，其特征在于，步骤1中所述信号参数包括RSS和相位信号，对修正后的RSS和相位信号的短时信号序列进行特征提取，得到特征信号。


5.根据权利要求1所述的一种基于射频信号特征的非绑定式物品识别方法，其特征在于，标签的最小工作功率的获取方法如下：
所述信号收发机在发射功率内不同的功率点上，从0dBm开始，以设定的步进为间隔，依次发射信号，直至激活第一个标签后，然后缩小设定的步进，再次发射信...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁菡，李筱，郭蕾，赵衰，王鸽，惠维，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61