CN113184647A - 基于rfid的无接触电梯*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于RFID的无接触电梯***,包括:RFID电子标签、阅读器及与阅读器通讯连接的识别单元;RFID电子标签设于电梯按钮上,形成垂直的标签阵列,通过天线发射无线射频信号;阅读器读取各RFID电子标签发射的射频信号,并发送至识别单元,识别单元基于射频信号的信号强度值及相位值识别触发按键,控制电梯运行至触发按键对应的楼层;本发明利用RSSI数据判断按键动作的起始(按键动作分割),且识别时同时考虑RSSI值和相位值,利用更灵敏的相位值特性实现不同按键动作的细粒度识别,实现细粒度识别,在识别准确度上有了大幅度提升。
Description
技术领域
本发明属于射频识别技术领域,更具体地,本发明涉及一种基于RFID的无接触电梯***。
背景技术
随着新型冠状病毒的迅速蔓延,引发了人们对于间接接触感染的持续担忧,全球各个国家提出了限制人员聚集,场所活动人数规模等预防措施。但人们在日常生活中不可避免的进出公共场所如电梯、公共交通工具、商场等等。尽管人们尽量避免相互之间直接接触,但不可避免的要接触公共场所中的物体,而这种间接的接触会导致病毒感染源很难被排查到。增加了疫情防控的难度。
发明内容
本发明提供一种基于RFID的无接触电梯***,旨在改善上述问题。
本发明是这样实现的,一种基于RFID的无接触电梯***,所述***包括:
RFID电子标签、阅读器及与阅读器通讯连接的识别单元;
RFID电子标签设于电梯按钮上,形成垂直的标签阵列,通过天线发射无线射频信号;
阅读器读取各RFID电子标签发射的射频信号,并发送至识别单元,识别单元基于射频信号的信号强度值及相位值识别触发按键,控制电梯运行至触发按键对应的楼层。
进一步的,识别单元包括:按键动作提取模块,数据处理模块及楼层识别模块;
按键动作提取模块,用于提取按键动作的起始时刻k;
数据处理模块,用于计算信号的强度基值Rave和相位基值Pave,基于强度基值Rave和相位基值Pave对起始时刻k后的信号强度值和相位值进行滤波,对滤波后的信号强度值和相位值进行归一化处理,输出至楼层识别模块;
楼层识别模块,采用网络模型来识别信号强度值及相位值对应的触发按键;
网络模型包括:LSTM长短时记忆网络,输入端与数据处理模块的输出端连接,输出端与全连接神经网络的输入端连接,全连接神经网络的输出端与SoftMax分类器的输入端连接。
进一步的,按键动作提取模块包括:编码子模块及起始时刻提取子模块;
编码子模块对标签矩阵中的标签进行编码,获取指定编码在标签矩阵中形成的连通区域,统计最大连通区域内指定编码的数量,若数量大于数量阈值,则触发起始时刻提取子模块提取按键动作的起始时刻k。
进一步的,编码子模块中电子标签ti的编码方法具体如下:
进一步的,数据处理模块包括:基值计算子模块及归一化子模块;
基值计算子模块,连续采集起始时刻k之前的m组信号强度值及信号相位值,基于时间顺序形成信号强度序列及相位序列,分别记作R{r1,r2,...,rm}和P{p1,p2,...,pm},强度基值Rave和相位基值Pave的计算公式如下:
归一化子模块,基于强度基值Rave和相位基值Pave对起始时刻k后的信号强度值和相位值进行滤波,对滤波后的信号强度值和相位值分别进行归一化处理;
滤波是指将按键动作过程中的信号强度值和相位值减去信号强度基值和相位基值。
本发明提供的基于RFID的无接触电梯***具有如下有益技术效果:
1)本发明利用RSSI数据判断按键动作的起始(按键动作分割),且识别时同时考虑RSSI值和相位值,利用更灵敏的相位值特性实现不同按键动作的细粒度识别,实现细粒度识别,在识别准确度上有了大幅度提升;
2)本发明在按键特征提取方面使用了非对称左右延展法,它能够有效地过滤环境噪声,且在实时的识别上有效地避免按键时长差异引起的误差;
3)通过特殊的矩阵编码方式识别出当前的触发是否为按键动作触发。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于RFID的无接触电梯***结构示意图。
具体实施方式
下面对照附图,通过对实施例的描述,对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明,以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
图1为本发明实施例提供的基于RFID的无接触电梯***结构示意图,为了便于说明,仅示出与本发明实施例相关的部分,该***包括:
RFID电子标签、阅读器及与阅读器通讯连接的识别单元,
RFID电子标签设于电梯按钮上,形成垂直的标签阵列,通过天线发射无线射频信号;
阅读器读取各RFID电子标签(又简称为电子标签)发射的射频信号,并发送至识别单元,识别单元基于射频信号的信号强度值及相位值识别触发按键,控制电梯运行至触发按键对应的楼层。
在本发明实施例中,若选用的RFID电子标签为有源电子标签,则RFID电子标签通过天线直接发射射频信号,若选用的RFID电子标签无源电子标签,在阅读器通过与之相连的天线发送无线射频信号,RFID电子标签接收信号获得能量后激活,通过RFID电子标签内置的天线发射自身的射频信号。
为了完成对特定按键数据的采集,本发明对每个按键上粘附标签形成标签矩阵。感应耦合引起的相位值变化比标签之间的多径效应引起的变化更大,以至于不解决标签间感应耦合引起的干扰就无法采集到正常的相位值信号。通过使电磁干扰垂直于每个标签,可以最大限度地减少相邻标签之间的干扰。基于此,本发明采用了垂直的标签阵列,即阵列中标签相互垂直。
在本发明实施例中,识别单元包括:按键动作提取模块,数据处理模块及楼层识别模块,其中,按键动作提取模块,用于提取按键动作的起始时刻k;数据处理模块,用于计算信号的强度基值Rave和相位基值Pave,基于强度基值Rave和相位基值Pave对起始时刻k后信号的强度值和相位值进行滤波,对滤波后的信号的强度值和相位值进行归一化处理,输出至楼层识别模块;楼层识别模块,采用网络模型来识别信号强度值及相位值对应的触发按键。
每个按键动作数据的长度相等,记作len,视为一个由时间和标签号共同标记元素位置的矩阵,元素值为0<k<len,0<i<Tagnum,其中分别表示标签号为ti时序值为k时的信号强度值和相位值,Tagnum表示矩阵中标签的数量。
在本发明实施例中,按键动作提取模块包括:编码子模块及起始时刻提取子模块,其中,编码子模块对标签矩阵中的标签进行编码,获取指定编码在标签矩阵中形成的连通区域,统计最大连通区域内指定编码的数量,若数量大于数量阈值,则触发起始时刻提取子模块提取按键动作的起始时刻k。
在本发明实施例中,标签ti的信号强度值序列为统计满足的次数T,若连续次数T达到所设阈值ψ,则在标签矩阵中将标签ti编码为指定编码1,否则编码为0,在编码为1的最大连通区域内统计编码1的数量,若编码1的数量大于数量阈值,则将满足的最早时刻作为按键动作的起始时刻k,假定标签ti的信号强度值序列若|r3-r2|≥1、|r4-r3|≥1、|r5-r4|≥1,且数量阈值设为3,则满足的最早时刻为r2,即k=r2。
不同用户执行按键动作时长不同,虽然上述方法可以判断手势的开始和结束,但会影响训练模型的特征提取,致使识别细粒度过低。现实中,用户执行按键动作通常会保持动作不变直到成功才会放下,所以本发明采用非对称左右延展法实现按键动作的特征提取,以触发起始时刻k为中心,取其左侧l数据(即时刻k之前的数据,一般≥3个)作为手势未开始前的稳定阶段,基于稳定阶段的数据获取信号强度基值及相位基值,其右侧s数据(时刻k之后的数据,大于左侧l数据个数)则为按键动作阶段,基于信号强度基值及相位基值对按键动作阶段进行基值过滤,按键动作阶段的数据中s是根据大多数用户按键速度确定的阈值,并基于过滤后的数据来完成触发按键的提取。
在本发明实施例中,数据处理模块包括:基值计算子模块及归一化子模块,其中,基值计算子模块,连续采集起始时刻k之前的m组信号强度值及信号相位值,基于时间顺序形成信号强度序列及相位序列,分别记作R{r1,r2,...,rm}和P{p1,p2,...,pm},强度基值Rave和相位基值Pave的计算公式如下:
归一化子模块,基于强度基值Rave和相位基值Pave对起始时刻k后信号的强度值和相位值进行滤波,即将按键动作过程中的信号强度值和相位值减去静态环境下的信号强度基值和相位基值,对滤波后的信号强度值和相位值分别进行归一化处理。
本发明的实施例中,结合具体实施例对归一化方法进行说明,假定电梯共4层,其按键对应的电子标签为2*2的矩阵,假定按键动序列存在5个不同的按键动作,其形成的最大信号强度矩阵Rmax为:
该矩阵中的每个元素均为5按键动作中最大值,为标签t1在时刻1中5个按键动作对应的信号强度最大值,最小信号强度矩阵Rmin、最大相位矩阵Pmax及最小相位矩阵Pmin的形成方法与最大信号强度矩阵Rmax的原理相同。
归一化后的矩阵元素表示为以下公式:
在本发明实施例中,网络模型包括:LSTM长短时记忆网络,输入端与数据处理模块的输出端连接,输出端与全连接神经网络的输入端连接,全连接神经网络的输出端与SoftMax分类器的输入端连接;
LSTM长短时记忆网络来提取输入信号的强度值及相位值的特征,将提取到的特征输出至全连接神经网络,全连接神经网络对LSTM长短时记忆网络输出的特征进行一步进行的特征提取,将提取到的特征输出到SoftMax分类器,SoftMax分类器基于特征来进行对应的触发楼层。
在本发明实施例中,该网络模型在使用前,需要采集大量的训练样本,标注各训练样本的信号强度值、信号相位值及其对应的触发楼层,基于训练样本对搭建的网络模型进行训练,直至网络模型的识别精准度到预设的要求,则基于该网络模型进行触发楼层的识别。假定使用2×4的标签矩阵,8个标签分量共同构成一个按键动作。由于每个时刻标签都返回RSSI值和相位值,因此LSTM输入层大小为16,每个时刻都视为一个独立的节点,节点之间相互关联。节点个数为非对称左右延展长度(本发明设为18),依次将节点输入至LSTM层,LSTM层由64个隐藏神经元组成,隐藏层数量为1,LSTM层产生64输出值至全连接网络。全连接网络的输入神经元个数为64,输出神经元为8个。最后,通过SoftMax分类器识别出当前具体的按键动作。
本发明提供的基于RFID的无接触电梯***具有如下有益技术效果:
1)本发明利用RSSI数据判断按键动作的起始(按键动作分割),且识别时同时考虑RSSI值和相位值,利用更灵敏的相位值特性实现不同按键动作的细粒度识别,实现细粒度识别,在识别准确度上有了大幅度提升;
2)本发明在按键特征提取方面使用了非对称左右延展法,它能够有效地过滤环境噪声,且在实时的识别上有效地避免按键时长差异引起的误差;
3)通过特殊的矩阵编码方式识别出当前的触发是否为按键动作触发。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述,显然本发明具体实现并不受上述方式的限制,只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进,或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的,均在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于RFID的无接触电梯***,其特征在于,所述***包括:
RFID电子标签、阅读器及与阅读器通讯连接的识别单元;
RFID电子标签设于电梯按钮上,形成垂直的标签阵列,通过天线发射无线射频信号;
阅读器读取各RFID电子标签发射的射频信号,并发送至识别单元,识别单元基于射频信号的信号强度值及相位值识别触发按键,控制电梯运行至触发按键对应的楼层。
2.如权利要求1所述基于RFID的无接触电梯***,其特征在于,识别单元包括:按键动作提取模块,数据处理模块及楼层识别模块;
按键动作提取模块,用于提取按键动作的起始时刻k;
数据处理模块,用于计算信号的强度基值Rave和相位基值Pave,基于强度基值Rave和相位基值Pave对起始时刻k后的信号强度值和相位值进行滤波,对滤波后的信号强度值和相位值进行归一化处理,输出至楼层识别模块;
楼层识别模块,采用网络模型来识别信号强度值及相位值对应的触发按键;
网络模型包括:LSTM长短时记忆网络,输入端与数据处理模块的输出端连接,输出端与全连接神经网络的输入端连接,全连接神经网络的输出端与SoftMax分类器的输入端连接。
3.如权利要求2所述基于RFID的无接触电梯***,其特征在于,按键动作提取模块包括:编码子模块及起始时刻提取子模块;
编码子模块对标签矩阵中的标签进行编码,获取指定编码在标签矩阵中形成的连通区域,统计最大连通区域内指定编码的数量,若数量大于数量阈值,则触发起始时刻提取子模块提取按键动作的起始时刻k。
6.如权利要求2所述基于RFID的无接触电梯***,其特征在于,数据处理模块包括:基值计算子模块及归一化子模块;
基值计算子模块,连续采集起始时刻k之前的m组信号强度值及信号相位值,基于时间顺序形成信号强度序列及相位序列,分别记作R{r1,r2,...,rm}和P{p1,p2,...,pm},强度基值Rave和相位基值Pave的计算公式如下:
归一化子模块,基于强度基值Rave和相位基值Pave对起始时刻k后的信号强度值和相位值进行滤波,对滤波后的信号强度值和相位值分别进行归一化处理;
滤波是指将按键动作过程中的信号强度值和相位值减去信号强度基值和相位基值。
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