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射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术,俗称电子标签,是一种非接触式的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,整个过程无需人工干预,并不受恶劣环境的影响。最近几年,RFID技术已经在物流、商业零售、资产管理和身份识别等领域得到广泛的应用,本文提出一种基于RFID技术实时检测基础上的路段平均车速的运算方法。结果表明,通过此方法得到的路段平均速度和实际情况较为吻合。 相似文献
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RFID技术在我国汽车产业中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
RFID(Radio Frequency Identification,无线射频识别)技术是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预。作为条形码的无线版本,RFID技术具有条形码所不具备的防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、标签上数据可以加密、存储数据容量大、存储信息更改自如等优点。 相似文献
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射频识别技术(RFID)是一项自动识别技术。它利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据以达到识别目的。和传统的磁卡、IC卡相比,射频卡最大的优点就在于非接触,因此完成识别工作时无须人工干预,适合于实现系统的自动化且不易损坏,可识别高速运动物体并可同时识别多个射频卡,操作快捷方便。 相似文献
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射频识别技术在汽车行业中的应用浅析 总被引:1,自引:1,他引:0
射频识别技术是20世纪80年代出现,90年代后期进入实用化阶段的一种非接触式的自动识别技术。文章介绍了射频识别技术(RFID)的工作原理,并将RFID与传统的条形码识别技术进行了对比分析,着重对RFID在汽车工业上的运用,作了较详细的阐述,并对RFID在上汽集团应用前景作了初步的探讨。 相似文献
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提出利用射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术所获取的数据计算延误的方法,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,将交通实时信息和交通事件信息通过城市交通传感网、互联网传送到终端计算机,在分析交叉口范围划分的基础上,确定出交叉口延误的计算思路及计算公式。该方法具有无需人工干预、不受恶劣环境影响等优点。 相似文献
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射频(RadioFrequency,RF)技术被广泛应用于多种领域,如:电视、广播、移动电话、雷达、自动识别系统等。射频识别(RFID)即指应用射频识别信号对目标物进行识别。射频识别的应用领域包括:道路电子收费系统(ETC),集装箱、货物识别,出入门禁管理,铁路机车车辆识别与跟踪,商用车队管理等。它常用5.8G和915MHz两种频率工作。本论文通过两种频率的比较,衡量他们对ETC系统的利弊。并结合我国现阶段ETC系统的现状加以分析。 相似文献
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RFID(无线射频识别)技术是一种无线、非接触的自动识别技术,该技术在世界范围内正广泛应用于工业自动化、商业自动化和交通运输控制管理等众多领域.文中研究了高速公路雾区监控的必要性以及进行速度限制来预防交通事故的方法,介绍了RFID识别技术的基本原理,并应用此技术完成了交通信号的检测与雾区监控系统的概念设计. 相似文献
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以无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)为研究对象,概述该技术的基本定义、组成部件、基本工作原理,并详细阐述SICK品牌RFID在自动焊装生产线中的安装形式、参数设置方法、硬件网络组成原理、软件控制方法和信息解析方式。利用标签中刻制的车型信息实现了生产线上高低配车型的自动识别和混流生产工艺方案,具有安装形式简单、识别速度快、信息准确的特点。车型生产任务由上位机自动下发至线体,能够远程控制车型配比,具备了很高程度的数字化生产能力,极大提高了生产效率和自动化水平。 相似文献
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RFID是射频识别技术它是20世纪90年代开始兴起,至今已经成为应用最为广泛的一种自动识别技术,它是一项利用射频信号通过空间耦合(交变磁场或电磁场)实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。本文对该技术的发展概况、工作原理及相关应用进行了介绍。 相似文献
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射频识别技术RFID最早可以追溯到上世纪五十年代,至今已有超过七十年的历史,RFID兼具高效、实时、简易等特点被广泛应用于交通运输、零售业、物流、门禁安保等各领域,回首看去射频识别技术依然如火如荼,很多领域应用有待继续深究与开发。本文主要从汽车防盗技术角度,分射频识别技术、无钥匙进入及启动系统、故障分析三个维度进行简要阐述。 相似文献
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RFID技术是采用射频通信的非接触式自动识别技术,可广泛应用到各个行业。利用RFID技术管理车辆行驶能获得高速公路区间行驶速度,可用来判断车辆是否超速行驶,从而大大降低车辆超速行为的方式几率,进一步提升高速公路的行车安全。 相似文献
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为了解决交通路段不连续监控区域车辆目标的自动识别跟踪问题,提出了一种不连续空间车辆识别跟踪算法.该算法分为识别阶段和跟踪阶段,识别阶段利用高斯概率密度估计的方法建立前一场景中某个车辆目标的概率函数,再通过概率函数计算出出现在下一场景中的所有车辆的匹配概率,用概率阈值确定是否有车辆与前一场景的车辆目标匹配,匹配的车辆在下一场景中将被标记识别.而在跟踪阶段中车辆的跟踪基于无迹卡尔曼滤波(UKF),通过状态预测同时跟踪不同的车辆目标.该算法可以解决在不同路段的监控视频中自动识别并跟踪肇事潜逃车辆等实际问题.通过试验测试表明,该算法在车辆目标的识别上具有一定的精准性,且能够实现对车辆目标的实时跟踪. 相似文献
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公路和城市道路最主要的路面损坏类型是裂缝类病害。能否准确识别,尤其在众多路面信息图像中高效甄别各类表观病害,为路面技术状况评定、养护科学决策和路面病害处置提供基础数据,是当前领域研究的重难点。为此,对横向裂缝、纵向裂缝、斜裂缝长度类和龟裂、破损板面积类等典型裂缝类病害几何特征进行分析,确定了自动识别裂缝样本标注方法,构建了路面裂缝目标检测样本库,包含沥青裂缝长度类图像样本6 311个、龟裂面积类图像样本4 086个、水泥裂缝长度类图像样本37 945个、破碎板面积类图像样本7 310个。基于Faster-RCNN进行训练验证,开展路面裂缝目标检测并实现自动识别。利用北京市政道路2 000 km路面图像进行试验验证,并与路面裂缝Unet分割自动识别方法进行对比。试验结果表明,开展路面裂缝目标检测可通过提出的深度学习方法,有效提高召回率和准确率,其值高达85%以上,自动识别运行效率为12.3帧/s,与Unet分割自动识别方法对比更接近路面裂缝实际情况。 相似文献