[发明专利]一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法有效
| 申请号： | 201811206321.1 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109284799B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 徐鹤;张卿云;沈磊贤;庞佳逸;李鹏;朱枫 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K17/00 | 分类号： | G06K17/00;G01S5/02;G01S11/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，所述方法包括步骤：S1、将一系列RFID标签按随机顺序均匀水平排列，保持一RFID天线平行所述RFID标签运动，使用所述RFID天线持续读取所述RFID标签相互之间的相位信息数据和信号强度信息数据；S2、设定一数据整理结构，基于所述数据整理结构将所述相位信息数据和信号强度信息数据制成训练数据，并采用深度神经网络对所述训练数据进行训练，初步得到所有所述RFID标签相互之间的相对位置关系；S3、采用指定的排序算法对所述RFID标签相互之间的相对位置关系进行进一步排序，确定所有所述RFID标签相互之间的最终相对位置关系；本发明的方法可以准确地分析出一系列密集排列的RFID标签的排列顺序。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 rfid 标签 相对 位置 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、将一系列RFID标签按随机顺序均匀水平排列，保持一RFID天线平行所述RFID标签运动，使用所述RFID天线持续读取所述RFID标签相互之间的相位信息数据和信号强度信息数据；S2、设定一数据整理结构，基于所述数据整理结构将所述相位信息数据和信号强度信息数据制成训练数据，并采用深度神经网络对所述训练数据进行训练，初步得到所有所述RFID标签相互之间的相对位置关系；S3、采用指定的排序算法对所述RFID标签相互之间的相对位置关系进行进一步排序，确定所有所述RFID标签的排列顺序。
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