自动识别技术论文范文

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篇1

随着数字航道建设的有序推进，我国内河航运信息化管控初显成效，但是信息资源未得到充分有效利用，业务应用系统的功能未能完全发挥。据现有的船舶过闸流程显示，船舶过闸涉及登记、缴费、调度、过闸等环节。船舶过闸完全由人工管控，手续繁琐，极度耗费船员的通行时间，同时造成大量船舶处于等待状态，航道拥堵加剧。

上海市船闸计算机收费系统，迈出了计算机票据逐渐取代手工票据坚实的一步，但是过闸调度的信息化未能完全实现。江苏省交通运输厅在口岸船闸展开“船舶便捷过闸系统（水上ETC）”的试点研究。通过创新船闸收费管理机制并融合RFID技术，优化收费管理模式和流程，减少船舶过闸等候时间，提高船闸调度效率。

船载电子标签只能储存船舶的静态信息，且局限于地方船舶使用。为了达到航运数字化管理的先进水平，论文将物联网技术成功运用于船舶过闸智能调度系统。

1物联网技术

随着物联网技术在智能交通领域应用的深入，船联网已具备相应的条件。2004年以来，国际海事组织和中国海事局分别要求达到一定吨位的船舶必须安装自动识别系统[4]。在内河航行且不满足强制安装AIS条件的船只可通过地方海事局安装RFID。为此，可利用AIS与船载RFID互补融合而构成船联网。

1.1 AIS技术

船舶自动识别系统由岸基（基站）设施和船载设备共同组成，通过VHF频段自动广播或接收船舶的静态信息（人工输入）、动态信息（自动更新）、航次信息（人工输入）、安全消息。AIS信息报告时间间隔为2S～3min，具体时间由船舶航行状态确定[5]。船载AIS与安装在过闸指挥部的AIS基站能够顺利进行信息传递，实现船联网。

1.2 RFID技术

射频识别技术是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。射频识别主要由船载电子标签与待闸区RFID阅读器组成。船载RFID选用2.45GHz卡片式有源RFID标签，其有效识别距离接近100米，可存储船舶名称、代码、船型、吨位、吃水及货物种类等信息。由于RFID只能存储船舶的静态信息，每次出航前均需到航道管理部门重新写入吃水及货物等信息。

2 船舶过闸智能调度系统总体设计

2.1 系统功能分析

船舶一般的过闸程序分为的上岸、登记、缴费、调度、过闸等环节，需要船员按照顺序走完所有环节办理手续。船舶过闸智能调度系统旨在借助信息技术优化船舶过闸程序，该系统应具备船舶信息自动获取、过闸调度、收费结算、过闸及水文信息等功能。

2.2 智能调度系统结构

根据船舶过闸智能调度系统的功能分析，可将各功能分模块并按照一定的逻辑关系整合在系统中。船舶过闸智能调度系统的结构如图1所示。

3 智能调度系统实现

3.1 软件数据库选择

船舶过闸智能调度系统选用SQL Server 2008作为系统数据库，用于存储船舶的动静态信息、过闸调度信息、收费数据、过闸日志等。系统数据库可同时存储通过AIS或船载RFID获取的船舶信息，并以识别设备类型进行区别。

3.2 船舶过闸智能调度管理软件设计

待闸船舶驶入待闸区域后，过闸智能调度系统会自动识别船舶的静态和动态信息，系统根据船舶类型及进入待闸区的顺序进行调度，在水文条件符合的情况下对普通船舶与特殊船舶进行统一调度。具体调度管理流程如图3所示。

在船舶过闸费用扣取前要判断船主账户余额，如果余额不足，系统会将差额费用数据存入本地数据库，并与船舶管理系统进行数据共享，以便及时扣费。

4 结束语

在船舶物联网技术的基础上，论文设计的船舶过闸智能调度系统能够取代传统的人工调度管理，极大地节约人力物力，提高通航效率。管理系统融合调度、扣费、日志记录等功能，为数字航道的建设起着推动作用。

参考文献

[1]金鹏飞，何斌，等.船闸计算机收费系统应用研究[J].水利规划与设计，2007， （5）.

[2]袁学忠.江苏内河船舶便捷过闸系统的试点应用[J].中国水运，2013（6）44：45.

[3]Lei Zhou， Hu Liu， etc. Application Research of Internet of Things in Ship Lockage Management System[C]. Computer Science & Service System， 2012.

[4]国内航行船舶船载电子海图系统和自动识别系统设备管理规定[EB]. 中国海事局， 2010-4-12.

篇2

一、绪论

高校是教学和科学研究的重要基地，无论是教学还是科学研究都需要完整的实验及试验设备。在高校，教学可分为基础课、专业基础课及专业课，因此配合教学的实验设备及仪表是非常完整并系统的。在高校，设备经费投入很有限，各学校在长期的教学积累过程，使设备及仪表得到完整及系统。当学校资源包括图书及查阅相关资料内容时，高校具备非常好的科学研究条件。高校设备按用途可分为教学使用设备和科学研究用设备，它们之间是相互依赖又相互促进发展，完备的教学实验设备是实现科学研究的前提，高水平科学试验又研究推动教学水平的提升。而高水平的科学过程研究需要高精的设备，许多高精的设备它具备在不同学科的通用性。

提出将射频识别技术应用于高校自动化物资管理，解决自动化立体仓库信息管理与控制调度的自动化、智能化、信息化。提出了以计算机控制为核心，以射频识别为信息采集手段、以AGV和堆垛机为执行单元的集成系统。基于射频识别的立体仓库信息管理系统设计的目的是实现物品出入库控制、物品存放位置及数量统计、信息查询过程的自动化，方便管理人员进行统计、查询和掌握物资流动情况，以达到方便、快捷、安全、高效等要求。

而这类设备购置要花费大量的资金，在高校多学科并存的环境下，当把高精的设备统一购置及管理后，可避免高校多学科这类设备重复购置，又使这类设备达不到到较高性能的现象。这就是提出对高精设备统一购置及管理的目的，使有限的资金发挥更大的作用。本论文提出的设想其前提是把这类高精的设备在无线射频识别技术管理条件下，有效解决制约学校物资管理的资金利用率和管理手段的瓶颈问题。利用校园资源共享，建立起集中式高性能公共服务设备平台，搭建环境，它会大大提高这类高精设备的利用率及管理的科学性。

二、无线射频识别技术研究

1.自动识别技术的应用背景

在现实生活中，各种各样的活动或者事件都会产生这样或者那样的数据，这些数据包括人的、物质的、财务的，也包括采购的、生产的和销售的，这些数据的采集与分析对于我们的生产或者生活决策来讲是十分重要的。如果没有这些实际工况的数据支援，生产和决策就将成为一句空话，将缺乏现实基础。在计算机信息处理系统中，数据的采集是信息系统的基础，这些数据通过数据系统的分析和过滤，最终成为影响我们决策的信息。在信息系统早期，相当部分数据处理都是通过人工手工录入，这样，不仅数据量十分庞大，劳动强度大，而且数据误码率较高，也失去了实时的意义。为了解决这些问题，人们就研究和发展了各种各样的自动识别技术，将人们从繁沉的重复的但又十分不精确的手工劳动中解放出来，提高了系统信息的实时性和准确性，从而为生产的实时调整，财务的及时总结，以及决策的正确制定提供正确的参考依据。

例如，在当前比较流行的物流研究中，基础数据的自动识别与实时采集更是物流信息系统的存在基础，因为，物流过程比其他任何环节更接近于现实的“物”，物流产生的实时数据比其他任何工况都要密集，数据量都要大。

无线射频识别技术(简称RFDI)，融合了无线定位、产品电子编码(EPC)和互联网技术，近年得到快速发展，被广泛用于社会、经济、国防等领域，成为新一轮技术变革的催化剂，得到发达国家的普遍关注，RFID产业与应用正加速发展。

随着芯片技术和无线通信技术的快速发展，电子标签芯片日趋微型化，天线多样化，并能以多种介质作为载体，封装成各种形式以适应不同的应用。电子标签具有防水、防磁、使用寿命长、可以在一定距离内读取数据等优点，标签上存储的数据安全、可靠、具有可重复改写等特点。

2.国内研究现状

(1)物流管理领域:生产线自动化、仓储管理、铁路运输监控、民航行李或速递包裹管理、图书或文档管理、强制检验的产品(如压力容器)管理。

(2)防伪领域:商品防伪、证件防伪。

(3)金融收费领域:公路(不停车)自动收费、电子票证及小额支付门票等。

(4)其他领域:汽车防盗、物品跟踪等。

3.射频识别技术原理及系统组成

射频识别技术(RFID)是从20世纪80年代走向成熟的一项自动识别技术。自动识别技术主要功能是能提供关于个人、动物、货物和商品的区别于它物的信息。在当今的服务领域，商品销售、后勤分配、材料流通等领域已得到了快速的普及和应用。RFDI系统是C1卡技术的延伸和发展，它具有非接触、无污染、识别率高、保密性强等优点。射频识别系统的数据存储在电子数据载体之中。应答器的能量供应，以及应答器与阅读器之间的数据交换不是通过电流的触点接通而是通过磁场或电磁场，并采用了无线电和雷达技术。射频识别是无线电频率识别的简称，通过无线电波进行识别。同其他识别系统相比，射频识别系统具有许多优点。射频识别系统组成图如下：

4.功能

(1)存储设备标识信息。

(2)借还信息(包括开启密码)。

(3)状态记录。

(4)与读头之间的通信(合法性验证、信息交换)。

5.举例

全世界的许多大型图书馆都已经使用了射频识别技术，以加快资料的检入、检出、书架库存,以及安全应用。低成本的弹性智能标签可以插入书籍内部，让顾客无法看到。柜台人员可在几秒钟内检入或检出十几本书，无需对每件物品进行人工拿取和对准方向的操作。这种签条还可以用于防盗，与当前零售商使用的防店内行窃技术很相似。图书馆人员可以使用带有射频识别读取器的便携计算机来查看库存，只要沿着书架通廊走过即可发现归档错误的资料，读取器可以自动探测丢失的材料并警告操作员。图书馆的无线射频识别应用属于库存管理应用，这种方式同样适用于其他许多行业。

无线射频识别(RFID)是当今自动识别数据收集行业发展最快的板块之一，在实际应用中，采用无线射频识别技术极大地改善了信息管理的能力。射频识别技术实际上克服了条形码应用当中所发现的某些限制，因为它不属于条形码之类的光学技术，在读取器与贴有标签的射频识别目标之间无需直视线。此外，射频识别以无线方式发送数据，属可读写技术，因此它可以在跟踪周期内更新或改变编制在标签内的数据。

三、总结及展望

1.总结

学校高精设备管理需要应用大量的先进技术和加强信息化管理手段，射频识别技术的使用可以提高信息采集效率和准确性有效加强了高精设备管理及使用者、设备之间相互联系，降低了信息交换成本，可大大提高了采购设备要求的高精度，为节省资金提高设备利用率得到保障。

2.展望

无线射频识别技术(RFID)利用无线射频方式进行非接触式双向通信交换数据以达到自动识别目的，具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、标签上数据可以加密、存储数据容量更大、存储信息更改自如、可识别高速同时识别多个标签等优点，操作快捷方便，因此更适合于实现全校物资系统的自动化管理。解决数据融合的各种瓶颈问题。

本论文讨论的内容是RFID系统与各学校物资管理系统进行集成时的关键技术。随着各校物资管理的加强，可以实现资源即时掌握、设备状态实时可控等目标。在这个过程中，不断完善RFID技术的应用研究，应用RFID技术实现各学校物资管理的思路和想法，将使各校在物资管理领域实现节约、设备高效利用、科学物资管理、资产共享的创新。

参考文献:

[1]周之等:SQLServer参考大全.北京:清华大学出版社，2002年5月第一版，P227～282

[2]康立忠 杨 江 李锋华:浅谈军事仓储高新技术发展的对策.仓储管理与技术2001年，第五期P13～15

[3]郎为民:射频识别(RFID)技术原理与应用[M].北京:机械工业出版社，2006

[4]游战清 李苏剑等:无线射频识别技术(RFID)理论与应用[M].北京:电子工业出版社，2004

篇3

传统的标签防碰撞算法可分为ALOHA算法[2-3]和树形算法[4-5]2类。ALOHA算法是1种完全随机接入的多址接入协议算法，比如：PALOHA算法（随机推迟算法）、时隙ALOHA算法（SA算法）、帧时隙ALOHA算法（FSA算法）、动态帧时隙ALOHA算法（DFSA算法）和分组ALOHA算法等。该类算法在标签试图发送数据时，并不考虑信道当前的忙闲状态，一旦产生数据，就立刻决定将其发送至信道，这种发送控制策略有严重的盲目性。随着用户数量或发送信息量的增加，这种完全随机接入的算法将使信道重叠现象加剧，碰撞概率增大，传输性能下降。

近几年，有学者提出了采用CDMA技术进行防碰撞的方法，其性能有明显改善。文献[6]提出在标签识别过程中，使用码分多址技术，实现一个时隙可以同时传输多个标签。文献[7]提出了一种基于码分多址思想的时隙ALOHA算法，来解决射频识别中的防碰撞问题，此算法的系统稳定范围要大于时隙ALOHA系统，并且当选用的扩频码组阶数为N时，此算法的最大吞吐量可达原时隙ALOHA的N倍。上述2个文献所提到的算法，当标签数量很多时，数据碰撞的概率明显增加，使系统的吞吐量急剧下降，影响了系统的整体性能。基于以上原因，本论文提出了1种改进的基于CDMA技术的防碰撞算法，能够适应大量标签的识别应用，减少了识别碰撞的发生，使系统吞吐量得到明显改善。

1基于CDMA技术的新型防碰撞算法

n×1-1Nn-1（2）由于传统的基于ALOHA的防碰撞算法中一个时隙最多只能正确识别一个标签的信息，所以当标签数目过大时，系统的吞吐率，即正确识别标签数目所占的百分比将会大幅度的降低，所以对于过量的标签，本算法将会采取对所有标签进行分组识别，当标签需要分成2组时（系统识别帧最大时隙数N为256）：nN×1-1Nn-1=n2N×1-1Nn2-1 （3）用上述公式可知n=354，所以当标签数量大于354时，系统将会对标签分组识别。

本文提出的新型算法如下：依据分组帧时隙ALOHA算法，通过此算法的分组规则，完成识别的所有标签的分组。分组帧时隙ALOHA算法的分组规则如下：当标签数量≤354时，无论帧长选择8个时隙还是256个时隙，标签都不分组，按照一个大组来进行识别；当标签数量>354时，帧长选择256个时隙比较适合读写器的识别；当标签数量在355707时，标签分为2组；当标签数量在708～1 416时，标签分成4组更适合信息的传输识别。当标签数量更多时，按照这个规律分成合适的组数再进行识别，详细过程如图1所示。标签分组工作完成后，在每个分组中分别采用码分多址技术，利用其技术的保密性、抗干扰性和多址通信能力，对标签中的数据进行扩频处理并传输。然后读写器端利用码组的自相关特性对不同标签所发的数据进行解调，从而达到防碰撞的目的，进而完成对全部标签的识别，也实现了同一时隙可以传输多个信息的情况。本论文中提到的新型防碰撞算法需要预先在待识别的标签中植入扩频性良好的正交码组，以防止接收端没有办法正确解扩接收，本文选用Walsh序列。该算法可以有效减少图1算法执行过程示意图标签识别过程中的碰撞次数，从而减少了识别时间并且降低了功耗。本论文将分组帧时隙ALOHA算法和码分多址技术相结合，实现在每个分组内可以有多个标签同时进行扩频传输，并且在接收端采用并行接收技术进行多个标签的同时接收。本发明在识别标签过程中，每个组内均为一个独立的识别过程，在分组帧长不改变的前提下，提高了标签数量庞大时的系统性能。有效地减小标签之间的碰撞概率，缩短读写器操作时间，提高吞吐率， 很适合应用于具有较大数量标签的RFID系统中。

2仿真结果

本论文提出了采用码分多址技术的新型防碰撞算法，并仿真了固定时隙数下ALOHA算法的系统吞吐率和本文所提出的算法改进后的系统吞吐量。

RFID系统中时隙ALOHA算法的帧长取值从16个时隙到256个时隙变化，根据公式2，系统吞吐率如图2所示。其中，系统仿真设定的信息帧长F即时隙数设定按2的幂次方递增，即F取值从16个时隙变化到256个时隙，横坐标为标签数N从1变化到500，纵坐标为吞吐率。当帧长设定为256个时隙，标签数量少于256个时，系统吞吐量随着标签数量的增加而增加，直到标签数量达到256时系统的吞吐量达到最大值。随着标签数量的逐渐增多，系统的吞吐量又呈现下降趋势。从图2可以得出2点结论：一、当标签个数接近信息帧长时，系统的吞吐率比较高；二、随着帧长取值的增加，系统对标签的识别性能有明显改善。

本论文提出的基于码分多址技术的新型防碰撞算法选用Walsh序列码，其在对标签的ID号进行扩频处理后，即可实现在同一时刻有2个以上的标签同时进入读写器的识别区域，它们同时发送各自的ID号后，读写器在接收到这些在空间叠加后的信号时也能完整地分离出不同标签的ID号，突破了时隙ALOHA算法在同一时刻不能有2个以上标签到达的限制。此时，系统的吞吐量为（Walsh序列的阶数为r）esucc=∑t=2rt=1N×P（N，n，t）（4）固定时隙数的ALOHA算法的系统吞吐量仿真图和其与基于码分多址技术的新型防碰撞算法的比较仿真结果如图3所示。仿真条件为标签的到达情况符合泊松过程。仿真图3给出了RFID系统的读写器阅读100个标签的识别结果，其中新型算法选用的是Walsh序列，其阶数r取值从2变化到3，固定时隙数的ALOHA算法的信息帧长F取值从32变化到64，横坐标为标签数N从1变化到100，纵坐标为吞吐量。从仿真结果看，在同样的到达率的条件下，阶数越大，算法的吞吐量越高，系统的识别性能有明显改善。并且随着到达率的增加，新型 算法的吞吐量也随着增加，当标签到达量与阶数相等时，系统吞吐量达到最大，但到达量大于阶数时，吞吐量随着到达率的增加而呈下降趋势。这是由于当在同一时隙内到达的标签数量增加到一定程度后，基于Walsh序列阶数r的有限性，选用相同的Walsh序列作为扩频码的标签数量将会增加，此时必然导致碰撞的增加。当选用的Walsh序列阶数为3时，基于码分多址技术的新型防碰撞算法的系统吞吐量可高达3.2，远高于时隙ALOHA的0.368。而且随着Walsh序列阶数的提高，吞吐量的最大值还可以提高，但这会以增加读写器和标签的硬件复杂度为代价，在实际使用中必须根据需求在吞吐量和Walsh序列阶数中作出折中选择。

3结束语

本论文在标签的到达情况符合泊松过程的情况下，利用码分多址技术的多址通信能力，结合分组帧时隙ALOHA算法的优势，创新地提出了一种RFID系统中基于码分多址技术的新型防碰撞算法。理论和仿真实验表明：同已有的标签防碰撞算法相比，本论文提出的新型算法提高了标签数量庞大时的系统性能，能有效地减小标签之间的碰撞概率，缩短读写器操作时间，提高吞吐率， 很适合应用于具有较大数量标签的RFID系统中。

篇4

中图分类号：G353.1

基于二维图像上两个物体的不同空间位置关系特征与描述语句中的词汇进行对齐，具体来说是要在描述语句中提取两个范畴的词汇，形状和方位词，再把这两个范畴的词与图像的底层特征进行对应。人工标注语料经过切分后会产生许多“分词碎片”，这是因为描述词的多样化，如何从“分词碎片”中将丰富的未登录方位描述词和形状描述词识别出来，是本文研究的重点。

1 数据准备

本文的语料库是由两部分组成：人工标注语料和图像语料。

图像语料是系统自动生成的1000幅图片，图片上有两个基本图形，用不同的灰度值进行区分，两个物体的位置不相交，有一定的方位关系。如图1所示：

图1 图像语料示例

标注语料是对每幅图片的人工标注，本文采用了开放的不限定维度的语言对图像进行了人工标注。对600幅图像的标注经过切分、词性标注并去掉表示句式的词后的结果如下所示：

0000/m 三角形/n 正/d 五边形/n 左边/f

2 基于构词模式自动识别未登录描述词的方法

2.1 标注预处理：先将描述语句进行一次切分，然后标注词性，因为本方法对于词性标注的准确性有很高的要求，所以这里选用了中科院研究的分词工具ICTCLAS进行切分，经检测此切分和词性标注工具准确率达到98.5%，然后将表示句式的词去掉，因为这些词只是为了表达句式特点。

2.2 模式初选：因为不同的人有不同描述习惯，为了使模式覆盖面更广泛，在600条语句中，从每100条中抽取10条，总结这60条描述语句中“分词碎片”的词性的构词模式，构成构词模式的初选集。

2.3 模式识别[1]：根据初选集中的模式去识别剩下语料中的“分词碎片”，在识别的同时，统计出每种模式可以识别出的词语数目。识别时，如果连续的“分词碎片”中满足初选集中的一种或几种模式，以满足的最长模式为最后结果。例如：左方/f偏/d上/f一点/m，既满足模式fd，又满足模式fdfm，选择fdfm即词语为左方偏上一点为结果。

2.4 模式筛选：去掉一些识别出词语比较少的模式，因为这些模式往往只是某个分词碎片组成的特例，不能称之为一个模式。

2.5 用筛选后的模式，对测试集中的“分词碎片”进行识别：筛选后的模式就是可用于对“分词碎片”进行识别的模式。

3 实验结果

实验中从60条语句中总结出的“分词碎片”的词性成词模式共18种如下所示：

"mq"，"fd"，"ff"，"fvf"，"df"，"fdfm"，"dn"，"dfdfm"，"fn"，"ffn"，"fdam"，"ffnn"，"nn"，"nfv"，"bnf"，"fda"，"vf"，"mnn"

实验准备的测试集为200条分词碎片语料，用这几种模式去识别这200条测试集中的语料，实验结果如表1所示：

表1 实验结果

构词模式 mq fd ff fvf df fdfm dn dfdfm

出现频次 31 39 40 0 25 9 116 2

构词模式 fn fdam ffnn nn fda vf mnn

出现频次 0 9 0 0 1 0 1

据统计，该方法识别出的词语的正确率为97.5%，召回率为94.7%。

4 结束语

本文介绍了一种基于构词模式的自动识别未登录描述词的方法，并提出把该方法用于特征-描述词的对齐中，极大地增强了对齐语料中的词语丰富性。

附录

计算所汉语词性标记集

Version 5.0

制订人：刘群 张华平 张浩

n 名词；t 时间词；s 处所词；f 方位词；v 动词；a 形容词；b 区别词；

z 状态词；r 代词；m 数词；q 量词；d 副词；p 介词；c 连词；u 助词；

e 叹词；y 语气词；o 拟声词；h 前缀；k 后缀；w 标点符号；

参考文献：

[1]Richard O.模式分类[M].北京：机械工业出版社，2005.