【技术实现步骤摘要】
检测RFID商品运动趋势的方法和装置
[0001]本公开涉及商业物联网
，尤其涉及一种检测RFID商品运动趋势的方法和装置。
技术介绍
[0002]随着RFID标签价格的降低，基于RFID技术的应用越来越多，在众多项目应用中，对于RFID的应用基本上可以分为如下几类：
[0003]1)通过能否读取到物品所绑定的标签，判断物品是否存在；
[0004]2)通过在一定时间区间内通过能否读取到物品对物品进行记录次数；
[0005]3)通过读取到RFID标签的特征进行一些高级别的应用。
[0006]采用上述应用方法，使用RFID技术进行门通道形式的检测使用普通，读到标签就进行提醒动作。实际中，发现：因为标签的反射及折射，存在提醒范围不稳定的情况；所以在实际应用场景中，需要划定较大的应用范围才能使用，这导致了在门通道很多应用场景中使用受限；同时也可能为商场带来财产安全问题。
[0007]此外，在某些应用场景中，需要通过在物品经过的路径上设置多个监测点来检测物品是如何先后通过监测点的，标签数量...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种检测RFID商品运动趋势的方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、预设时间周期，采集一个RFID标签在所述时间周期内的RFID标签元数据；S200、将所述时间周期按照预设划分规则，划分为若干时间片，依次计算RFID标签在每个时间片内的RSSI平均值；S300、构建N阶特征值算法矩阵，并将所有时间片的所述RSSI平均值写入所述N阶特征值算法矩阵，进行定时计算；S400、依次获得所述时间周期内不同时间段的商品特征矩阵值，并基于所述商品特征矩阵值计算获得相对特征值，将所述相对特征值与预设特征值进行对比，根据对比结果检测RFID商品运动趋势。2.根据权利要求1所述的检测RFID商品运动趋势的方法，其特征在于，在步骤S200中，在计算每个时间片内的RFID标签的RSSI平均值后，还需要对所述RFID标签元数据进行降噪处理，包括：S201、从所述RFID标签元数据中，筛选出超过预设信号强度的偶发性数据；S202、根据所计算的每个时间片内的RFID标签的RSSI平均值，对所述偶发性数据进行平峰降噪处理；S203、获取平峰降噪处理后的所述RSSI平均值，记录并保存为RFID标签降噪数据。3.根据权利要求1所述的检测RFID商品运动趋势的方法，其特征在于，在步骤S200中，所述将所述时间周期按照预设划分规则，划分为N个时间片，依次计算RFID标签在每个时间片内的RSSI平均值，包括：S210、将所述时间周期划分为N个时间片；S220、按照时间从后到前的顺序，依次排列所述N个时间片，采集并保存每个时间片的RSSI信号值集合；S230、根据所述RSSI信号值集合，分别计算RFID标签在每个时间片内的RSSI平均值。4.根据权利要求1或2或3所述的检测RFID商品运动趋势的方法，其特征在于，在步骤S300中，所述构建N阶特征值算法矩阵，并将所有时间片的所述RSSI平均值写入所述N阶特征值算法矩阵，进行定时计算，包括：S301、设定矩阵构建条件，并根据所述矩阵构建条件，构建与时间片数量相匹配的N阶特征值算法矩阵；S302、将获得的每个时间片内的RSSI平均值，按照排序写入所述N阶特征值算法矩阵，获得特征值定时算法矩阵；S303、根据所述特征值定时算法矩阵，定时获得不同时间点的矩阵特征值。5.根据权利要求4所述的检测RFID商品运动趋势的方法，其特征在于，在步骤S400中，所述依次获得所述时间周期内不同时间段的商品特征矩阵值，并基于所述商品特征矩阵值计算获得相对特征值，将所述相对特征值与预设特征值进行对比，根据对比结果检测RFID商品运动趋势，包括：S401、将所述时间周期，依次划分为不同的时间段；S402、基于所述特征值定时算法矩阵，依次分别计算每个时间段首末两个时间点的矩阵特征值并进行差值计算，获得每个时间段的商品特征矩阵值；S403、将每个时间段的所述商品特征矩阵值代入一阶矩阵，计算获得相对特征值，并将
所述相对特征值作为RFID标签移动距离。6.根据权利要求1或5所述的检测RFID商品运动趋势的方法，其特征在于，在步骤S400中，所述依...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱萃士，陈立，
申请(专利权)人：伊泰特伦射频技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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