[發明專利]一種基于Flood-Fill和SVM的RFID多標簽三維最優分布檢測方法

有效

• 申請號: 201611076284.8
• 申請日: 2016-11-23
• 公開（公告）號: CN106778951B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 俞曉磊;于銀山;汪東華;錢坤;莊笑;周昱軍;孫耀東;趙志敏
• 申請（專利權）人: 江蘇省質量和標準化研究院
• 主分類號: G06K17/00
• 分類號: G06K17/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于Flood-Fill和SVM的RFID多標簽三維最優分布檢測方法，包括以下步驟：

第一步驟：測試平臺搭建步驟，測試平臺由RFID讀寫器天線、RFID讀寫器、升降臺、RFID標簽、紙箱、相機、相機支架、托盤、控制計算機、導軌、電機構成，RFID讀寫器天線與RFID讀寫器相連，RFID讀寫器與控制計算機相連，相機安置在相機支架上并對準貼有RFID標簽的紙箱，RFID讀寫器天線安置在升降臺上方，調整升降臺，使RFID讀寫器天線的輻射方向正對RFID標簽；

第二步驟：紙箱輪廓提取步驟，托盤上放置紙箱，將RFID標簽隨機粘貼在紙箱四個側面，托盤在旋轉過程中，相機對托盤上的紙箱快速掃描，獲得四個側面含有背景噪聲的紙箱圖像，并利用Flood-Fill算法對含有背景噪聲的紙箱圖像進行填充，確定出紙箱四個側面輪廓；

第三步驟：RFID標簽位置提取步驟，對以上第二步驟中獲得的紙箱輪廓進行二值化處理得到二值化紙箱圖像，再在二值化紙箱圖像上計算圓形度找到RFID標簽，每一個RFID標簽對應一個節點，得到一組節點的三維坐標；

第四步驟：RFID標簽的RSSI值測量步驟，貼有RFID標簽的紙箱在導軌上由電機帶動向RFID讀寫器天線方向運動，隨著紙箱靠近RFID讀寫器天線，當托盤與RFID讀寫器天線的距離到達設定距離時，RFID讀寫器天線對RFID標簽進行讀取，得到RFID標簽的RSSI值，存儲于控制計算機中；

第五步驟：不同分布下RFID標簽的RSSI值測量步驟，重新隨機布置RFID標簽的位置，重復以上第二、三、四步驟，獲得不同分布下節點的三維坐標及其對應的RFID標簽的RSSI值，存儲于控制計算機中；

第六步驟：預測RFID標簽分布步驟，利用SVM神經網絡對以上第五步驟獲得的節點三維坐標和RFID標簽的RSSI值進行訓練，然后輸入任意RFID標簽的RSSI值，根據訓練的SVM神經網絡對節點的三維坐標進行預測，獲得RFID標簽的RSSI值對應的節點三維坐標。

2.根據權利要求1所述的一種基于Flood-Fill和SVM的RFID多標簽三維最優分布檢測方法，其中第二步驟所述的Flood-Fill算法，包含以下步驟：

步驟一：紙箱像素點確定步驟，用相機拍攝沒有背景噪聲的紙箱圖像，在獲得圖像中隨機選擇一個像素點的RGB顏色值作為標準RGB顏色值(r₀，g₀，b₀)；

步驟二：填充步驟，利用ω＝(r_i-r₀)²+(g_i-g₀)²+(b_i-b₀)²，i＝1，2，...，n依次計算含有背景噪聲的紙箱圖像中每個像素點與步驟一確定的(r₀，g₀，b₀)之間的方差，若方差小于等于m，則該像素點為紙箱中的像素點，m為顏色閾值，n為含有背景噪聲的紙箱圖像的像素點個數；

步驟三：紙箱輪廓確定步驟，利用步驟二中確定的紙箱中的所有像素點組成紙箱輪廓。

3.根據權利要求1所述的一種基于Flood-Fill和SVM的RFID多標簽三維最優分布檢測方法，其中第三步驟所述的圓形度η＝P²/A，P為權利要求1第三步驟中獲得的二值化紙箱圖像上像素為0的區域的周長，A為權利要求1第三步驟中獲得的二值化紙箱圖像上像素為0的區域的面積。

4.根據權利要求1所述的一種基于Flood-Fill和SVM的RFID多標簽三維最優分布檢測方法，其中第六步驟所述的SVM神經網絡訓練，包含以下步驟：

步驟一：Lagrange因子計算步驟，利用SVM神經網絡的優化問題

確定Lagrange因子a_i與其中，ε為擬合精度，x_i為第i組分布的三維坐標向量，y_i為第i組分布下RFID標簽的RSSI值，K(x_i，x_j)為核函數||·||為范數，k為標簽分布組數，σ為寬度參數，C為懲罰參數；

步驟二：RFID標簽的RSSI值計算步驟，利用判別函數計算RFID標簽的RSSI值，x為節點的三維坐標向量，b為最佳分類平面的閾值。