Sammanfattning: En AI-modellalgoritm + UHF RFID + fasstyrd array-teknik, en ny generation av avancerat intelligent åtkomstkontrollsystem
Nyckelord: Smart åtkomstkontroll
Fasstyrd antenndetekteringsteknik är en avancerad trådlös kommunikationsteknik som uppnår exakt riktad överföring och mottagning av strålar genom att elektroniskt styra fas och amplitud hos antennelementen. Denna teknik har egenskaper som hög precision, hög effektivitet, stark flexibilitet och anti-interferens, och kan spåra flera mål. Denna teknik används huvudsakligen inom militär radar, civil kommunikation, flyg- och rymdfart och trafikövervakning för att förbättra målpositionering, kommunikationsöverföring och övervakningseffektivitet. Idag ska vi prata om andra generationens RFID smarta åtkomstkontroll som utvecklats oberoende av SCO. Den är baserad på ultrahögfrekvent RFID-teknik, tillämpar fasstyrd antennteknik och kombinerar AI-självlärande algoritmer. Det är en innovativ produkt som är epoköverskridande inom Internet of Things RFID-industrin, vilket ger användarna en oöverträffad åtkomstkontrollhanteringsupplevelse.
Tekniska funktioner
1. Detekteringsteknik för fasstyrda antennsystem
Exakt riktad överföring och mottagning för att uppnå hög precision och högeffektiv måldetektering.
Stark flexibilitet, spårning av flera mål och anpassningsförmåga till komplexa miljöer.
Stark anti-interferensförmåga för att säkerställa stabil drift av systemet.
2. Ultrahögfrekvent RFID-teknik
Läs RFID-taggar på långt avstånd och med hög hastighet för att förbättra effektiviteten i åtkomstkontrollen.
Stöder samtidig bearbetning av flera taggar för att möta högsta efterfrågan.
Kombinerat med fasstyrd anordningsteknik för att uppnå noggrann identifiering och spårning.
3. AI-modellalgoritm
Baserat på stordataanalys och bearbetning optimeras igenkänningsnoggrannheten och stabiliteten kontinuerligt.
Autonomt lärande och tillväxt, anpassning till olika miljöer och förbättring av intelligensnivån.
Djupinlärning och analys av RFID-taggdata för att förbättra noggrannheten i åtkomstkontrollsystemet.
Produktfunktioner
1. Intelligent spårning och dynamisk identifiering
Spårning av objekt eller personer i realtid med RFID-taggar, vilket noggrant bedömer in- och utfartsstatus.
Dynamisk identifiering av rörliga taggar och statiska taggar för att undvika falsklarm och missade larm.
2. Samtidig bearbetning av flera taggar
Stöder samtidig läsning och bearbetning av flera RFID-taggar för att förbättra effektiviteten i åtkomstkontrollen.
Tillämplig i scenarier där flera personer passerar genom åtkomstkontrollen under rusningstid eller samtidigt.
3. Riktningsdetektering och banregistrering
Identifiera automatiskt taggens rörelseriktning och registrera dess rörelsebana.
Hjälper till att snabbt hitta borttappade föremål eller personer och förbättra hämtningseffektiviteten.
4. Flexibelt utlösningsområde
Inbyggd rumslig sensor, definiera fritt utlösningsområdet enligt scenkrav och anpassa till olika säkerhetsbehov.
Förbättra flexibiliteten och användbarheten hos åtkomstkontrollsystemet.
5. Dynamisk bedömning och borttagning av statiska taggar
Gör noggrant skillnad mellan rörliga taggar och statiska taggar och ta bort statisk tagginformation.
Bibehåll stabiliteten och tillförlitligheten hos åtkomstkontrollsystemet i komplexa miljöer.
6. Ljud- och ljuslarm och helautomatisk hantering
Utlös ljud- och ljuslarmanordningen när en onormal situation upptäcks för att förbättra säkerhetseffektiviteten.
Registrera och ladda automatiskt upp onormal information till molnet eller den lokala konsolen för enkel hantering.
Praktiskt tillämpningstest
För att verifiera effektiviteten hos den föreslagna lösningen utformade vi tre scenarier för testning: ny avveckling av butiker, hantering av personalin- och utpassering samt hantering av varor in och ut. Detta kan mer intuitivt demonstrera prestandan hos den nya tekniken i komplexa scenarier. Klicka på videon nedan för att se resultaten av scentestet!
1. Nytt scenariolösning för detaljhandelsavveckling
(1) Beskrivning av den aktuella situationen:
I den nya avvecklingsmiljön för detaljhandeln, på grund av det täta personalflödet och komplexa avvecklingsområden, leder traditionell avvecklingsutrustning ofta till felaktig avveckling på grund av felbedömningar. Särskilt under rusningstid matas flera produkter in och ut samtidigt, vilket ökar risken för felavläsning och missad avläsning, vilket påverkar kundens shoppingupplevelse och handlarens driftseffektivitet.
(2) Svårighetsanalys:
Flödet av människor och varor är blandat, vilket gör det svårt att särskilja dem korrekt.
När flera produkter matas in och ut samtidigt begränsas utrustningens bearbetningskapacitet.
I komplexa miljöer är det lätt att störa utrustningen, vilket leder till felbedömningar.
(3) Efterfrågelösning:
För det nya scenariot för detaljhandelsavveckling introducerade vi en kombinerad tillämpning av teknik för detektering av fasstyrda antennsystem, AI-modellalgoritm och ultrahögfrekvent RFID. Systemet kan exakt ta bort förbjudna taggar och läsbara mobila taggar, vilket löser problemet med felbedömningar av traditionell avvecklingsutrustning i komplexa miljöer. Genom realtidsspårning och dynamisk identifiering kan systemet exakt fastställa varors in- och utfartsstatus och förbättra noggrannheten och effektiviteten i avvecklingen.
(4) Testscenario:
Testinnehåll 1: Genomför 10 tester av taggrörelser i bosättningsområdet (testning in och ut i samma riktning) och placera ut 10 förbjudna taggar runtomkring för att verifiera systemets förmåga att korrekt identifiera mobila taggar.
Testinnehåll 2: Genomför ett blandat test med 5 taggar in och 5 taggar ut, och placera även 10 förbjudna taggar runtomkring för att ytterligare verifiera systemets stabilitet och noggrannhet när flera varor kommer in och ut samtidigt.
Testresultat: Systemet identifierade och registrerade framgångsrikt in- och utmatning av 10 mobila taggar, tog bort förbjudna taggar korrekt och läste inte av fel eller missade information. Dessutom, när ett blandat test med 5 taggar in och 5 taggar ut utfördes, kunde systemet fortfarande läsa och bearbeta informationen från alla mobila taggar korrekt, utan några felbedömningar eller missar, och bearbetningshastigheten var stabil och effektiv.
2. Lösning för hantering av personalåtkomst
(1) Beskrivning av den aktuella situationen:
I scenariot med hantering av personalåtkomst leder traditionella åtkomstkontrollsystem ofta till felbedömningar på grund av faktorer som komplext personalflöde och miljöpåverkan, vilket påverkar noggrannheten och säkerheten i personalstatistik.
(2) Svårighetsanalys:
Täta personalflöden gör det svårt att göra korrekt beräkningar i realtid.
Miljöstörningar gör att utrustning rapporterar falsklarm eller missar rapporter.
Det traditionella åtkomstkontrollsystemet har låg intelligensnivå och är svårt att anpassa till komplexa scenarier.
(3) Efterfrågelösning:
För hantering av personalåtkomst använder vi även en kombination av teknik för detektering av fasstyrda antenner, AI-modellalgoritm och ultrahögfrekvent RFID. Systemet kan exakt ta bort statiska taggar och endast läsa mobila taggar, vilket löser problemet med felbedömningar av traditionella åtkomstkontrollsystem i komplexa miljöer. Genom realtidsspårning och dynamisk identifiering kan systemet exakt räkna personalens in- och utpassering och förbättra noggrannheten och säkerheten i hanteringen av åtkomstkontroll.
(4) Testscenario:
Testinnehåll: Utför ett test av taggrörelser (in- och utfart i samma riktning) i åtkomstkontrollområdet och placera ut 10 förbjudna taggar runtomkring för att verifiera systemets förmåga att korrekt identifiera mobila taggar och säkerställa att personers in- och utfart kan räknas korrekt i komplexa miljöer.
Testresultat: Systemet identifierade och registrerade framgångsrikt in- och utpassering av mobila taggar, och eliminerade korrekt statiska taggar och förbjudna taggar. I komplexa miljöer kan systemet fortfarande upprätthålla effektiv och stabil drift, räkna korrekt in- och utpassering av personer, och det finns inga felbedömningar eller utelämnanden.
3. Lösning för hantering av in- och utgående varor
(1) Beskrivning av den aktuella situationen
I hanteringen av varor in och ut står traditionella hanteringsmetoder inför många utmaningar. På grund av det komplexa flödet av varor, den stora variationen av varor och de olika störningarna i miljön, har traditionella hanteringsmetoder ofta svårt att spåra in- och utgående varor i realtid och noggrant, vilket påverkar noggrannheten och effektiviteten i lagerhanteringen.
(2) Svårighetsanalys
Komplext artikelflöde: Traditionella hanteringsmetoder har svårt att effektivt spåra vars plats och flöde i realtid.
Allvarlig miljöstörning: Externa faktorer som elektromagnetisk störning kan göra att utrustning rapporterar falsklarm eller missar larm, vilket minskar noggrannheten i hanteringen.
Låg intelligensnivå: Traditionella hanteringsmetoder är inte tillräckligt intelligenta och kan inte anpassas till de effektiva och exakta behoven hos modern lagerhantering.
(3) Efterfrågelösning
Med tanke på svårigheterna med att hantera införsel och utförsel av artiklar använder vi en kombination av teknik för detektering av fasstyrda antennsystem, AI-modellalgoritm och ultrahögfrekvent RFID-teknik för att uppnå korrekt identifiering och spårning av artiklar, automatiskt slutföra registrering av införsel och utförsel samt lageruppdateringar, förbättra hanteringens noggrannhet och effektivitet och tillhandahålla en ny och effektiv lösning för lagerhantering, vilket effektivt undviker falsklarm och missade larm och minskar manuella operationer.
(4) Testscenario
Testinnehåll: Utför 7 tester av taggrörelser i in- och utgångsområdet (testning in och ut i samma riktning) och placera 7 förbjudna taggar runtomkring. Verifiera systemets förmåga att korrekt identifiera mobila taggar och korrekt spåra in- och utpassering av föremål i komplexa miljöer.
Testresultat: Systemet identifierade och registrerade framgångsrikt in- och utpasseringsstatus för alla mobila taggar, eliminerade statiska taggar korrekt och presterade bra i komplexa miljöer, vilket uppfyllde kraven för lagerhantering för effektiv och noggrann hantering.
Publiceringstid: 25 november 2024
