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关键词： 生产线应用   RFID   控制器   STM32  

摘要： 阐述从产线应用出发,设计一种基于STM32处理器的通用型RFID控制器,既能兼容多个频段RFID读写器,又能保证接线的简便化和系统的稳定性,以满足更多场景对RFID电子标签的海量需求。

关键词： 物资管理系统   BIM   RFID   DFSA算法   物资吞吐量   成本控制  

摘要： 采用动态帧时隙(DFSA)类算法解决RFID标签信息碰撞的问题,并设计了一种BIM和RFID集成的物资管理系统。通过仿真实验对提出的物资管理系统进行测试,结果表明,BIM和RFID集成的物资管理系统的物资吞吐量在高峰期可达200万件,远大于传统物资管理系统的物资吞吐量,不仅可以实现大流量的仓储物资吞吐,并且单件物资管理成本低于传统的物资管理成本,实现了物资出厂、运输、仓储、使用及转运等数据的信息化管理与数据模型化管理。

关键词： 物联网   系统总线   视频处理   物流管理系统   架构设计   微控制器   硬件加速器  

摘要： 1.硬件设计1.1ARM11处理器。ARM11处理器是ARM企业近些年发布的新一代处理器,都是基于ARMV6的指令架构设计研发的,ARM11具有很高的解决性能与相对较低的功能损耗。基于RFID电子标签的物联网物流管理系统就采用了ARM11处理器,并且还采用了ARM11处理器中的MCU芯片。是一款16/32位微处理器,它的工作质量稳定,这是一款功能损耗低、特性强的微控制器。S3C6410采用了32/64位内部结构系统总线架构设计,另外还具备非常强的硬件加速器,能够很好地适用于视频处理、实际操作及其缩小放大。

关键词： Radio Frequency Identification (RFID)   Radio frequency sensing   Foreign material recognition   Localization  

摘要： In the early stage of harvesting, transportation, and storage, the grain could be mingled with clods from the field, metal pieces from aging machines, and other objects of foreign material, which will greatly influence the grain quality and food security. In this paper, we propose a novel radio frequency (RF) sensing system termed TagSee, which utilizes passive RFID tag arrays to sense the objects buried in wheat. The goal is to simultaneously sense the presence of foreign materials, locate their locations in the 3D space and sense their types, to automatically monitor the stored grain. Specifically, we use RFID received signal strength (RSS) and phase as features for foreign material detection. To design the TagSee system, we first introduce a sensing space division method. Then, an Euclidean Distance Ratio (EDR) algorithm and a heuristic method are proposed to achieve high localization success accuracy. A multi-class SVM method is used to sense different materials properties based on the impact of different foreign materials on signal features. Experimental results show that TagSee can effectively detect foreign materials in stored grain and achieve a centimeter-level localization success accuracy, and can recognize four types of objects in grain.

关键词： RFID标签   RFID技术   集成能力   产品形态   物联网技术   产品附加价值   拓展阅读   下游客户  

摘要： 随着物联网技术的迅猛发展,RFID技术正不断创新应用于各行各业。而RFID标签以集成能力更强、产品附加价值更高等优势,被越来越多的下游客户所青,也促使标签印刷企业尝试开拓RFID标签领域。目前,RFID标签又有哪些创新产品形态呢?让我们一起来了解下!

关键词： 案例教学法   RFID射频识别技术课程   教学设计与实施  

摘要： RFID射频识别技术作为应用电子技术与物联网领域的核心课程,致力于培养物联网应用、电气自动化等专业领域的高级应用型技术人才。文章基于案例教学法,设计了一套系统完整的课程教学方案,以Mifare射频卡为典型案例,通过任务引领的项目活动,使学生在实际操作中深入理解RFID射频识别技术的原理与应用。通过详细介绍课程的设计和实施步骤,为教师提供教学范例,以激发学生对RFID技术的浓厚兴趣。

关键词： AGV   S7-1200PLC   驱动轮差速控制   磁导航传感器   RFID标签传感器  

摘要： 该项目利用S7-1200PLC作为AGV主控制器,采取驱动轮差速进行转向控制,采用磁导航传感器和RFID标签传感器实现循迹和定位功能,实现AGV小车在立体仓库、VMC850数控加工中心、CK40S数控车床、RB20工业机器人、装配单元之间产品的搬运功能。

关键词： RFID   电容传感器   边缘计算   智能货架  

摘要： 当前,电网公司的仓储管理存在着管理模式粗放、流程冗长、作业效率低下及人工成本高等诸多问题,因此迫切需要提高仓储管理效率、保障物资供应质量、降低管理成本。为了提高电网公司物资仓库的管理效率,提出了一种基于RFID识别技术的全新智能货架,该货架将嵌入式平台和边缘计算主机相结合,以实现智能化管理。该嵌入式边缘计算主机采用电容传感器和RFID传感器进行货物识别,并结合多种传感器进行综合应用,适用于不同的应用场景。该方法在一定程度上提高了传统普通货架的工作效率,降低了人工劳动强度,为企业节约大量成本。最终,经过测试验证,充分证明了智能货架系统设计的有效性。

关键词： Human activity recognition   RFID   Transformer  

摘要： RFID-based human activity recognition(HAR)attracts attention due to its convenience,noninvasiveness,and privacy *** RFID-based HAR methods use modeling,CNN,or LSTM to extract features ***,they have shortcomings:1)requiring complex hand-crafted data cleaning processes and 2)only addressing single-person activity recognition based on specific RF *** solve these problems,this paper proposes a novel device-free method based on Time-streaming Multiscale Transformer called *** model leverages the Transformer's powerful data fitting capabilities to take raw RFID RSSI data as input without ***,we propose a multiscale convolutional hybrid Transformer to capture behavioral features that recognizes singlehuman activities and human-to-human *** with existing CNN-and LSTM-based methods,the Transformer-based method has more data fitting power,generalization,and ***,using RF signals,our method achieves an excellent classification effect on human behaviorbased classification *** results on the actual RFID datasets show that this model achieves a high average recognition accuracy(99.1%).The dataset we collected for detecting RFID-based indoor human activities will be published.