導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：超高頻；射頻識(shí)別；車輛管理

1 引 言

隨著我國(guó)城市化建設(shè)的快速發(fā)展，人民生活水平的不斷提高，車輛數(shù)量和道路交通流量急劇增加，而道路的建設(shè)遠(yuǎn)趕不上車輛的增長(zhǎng)，伴隨而來(lái)是交通擁堵、車輛違章違法等現(xiàn)象的日益突出，傳統(tǒng)的車輛管理系統(tǒng)已經(jīng)面臨巨大挑戰(zhàn)。目前發(fā)展的射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)為這個(gè)問題的有效解決提供了理想的解決方案，同時(shí)也是以后車輛管理自動(dòng)化的發(fā)展方向[1-7]。

而對(duì)公交公司而言，其停車場(chǎng)平時(shí)需要管理大量的公交車輛，同時(shí)車輛停放比較分散，出入頻繁，車輛日常管理和安全監(jiān)管難度較大。因此，需要采用高智能化的管理手段來(lái)實(shí)現(xiàn)停車庫(kù)信息化管理的建設(shè)[8-10]。

在深入分析國(guó)內(nèi)外成熟的基于RFID的智能停車場(chǎng)管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，以某公交公司的車輛管理為典型應(yīng)用背景，本文提出的一種基于超高頻射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)的車輛管理應(yīng)用方案。該方案可有效降低車輛信息查詢復(fù)雜程度、車輛定位等問題。該系統(tǒng)采用自行研發(fā)的FR520讀寫器等關(guān)鍵設(shè)備，并通過立體停車庫(kù)的大量測(cè)試結(jié)果證明方案合理可行，運(yùn)行穩(wěn)定可靠[11-15]。

2 射頻識(shí)別技術(shù)

自動(dòng)設(shè)備識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Equipment Identification， AEI）是國(guó)際上正在努力開發(fā)并快速推廣普及的技術(shù)。它適用于安全性要求較高的部門的車輛電子自動(dòng)管理系統(tǒng)。該項(xiàng)技術(shù)的基本思想是通過采用一些先進(jìn)的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)人們對(duì)各類物體和設(shè)備在不同狀態(tài)（高速移動(dòng)、靜止、惡劣環(huán)境）下的自動(dòng)識(shí)別和管理，特別是采用超高頻RFID技術(shù)的自動(dòng)設(shè)備識(shí)別系統(tǒng)正日益廣被使用。

RFID也稱智能標(biāo)簽，是繼個(gè)人電腦（PC）、互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線通信之后的第四次信息技術(shù)革命。一個(gè)RFID系統(tǒng)通常由三部分組成：讀寫器、標(biāo)簽及相關(guān)的天線。讀寫器天線發(fā)射無(wú)線電信號(hào)給標(biāo)簽，標(biāo)簽通過自己的天線接收此信號(hào)，利用該信號(hào)得到的能量啟動(dòng)標(biāo)簽上的集成電路芯片工作。作為條形碼的無(wú)線版本，智能標(biāo)簽技術(shù)具有條形碼所不具備的防水、防磁、耐高溫、使用壽命長(zhǎng)、讀取距離大、標(biāo)簽上數(shù)據(jù)可以加密等一系列優(yōu)點(diǎn)，正在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。

在圖1所示的簡(jiǎn)單RFID系統(tǒng)中，現(xiàn)將閱讀器（Reader）、天線（Antenna）和標(biāo)簽（Tag）的作用分別描述如下：

閱讀器：讀?。ㄓ袝r(shí)還可以寫入）標(biāo)簽信息的設(shè)備，可設(shè)計(jì)為手持式或固定式；

標(biāo)簽：由耦合元件及芯片組成，每個(gè)標(biāo)簽具有唯一的電子編碼，附著在車輛上標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象，標(biāo)簽編寫成車輛的編碼唯一識(shí)別；

天線：在標(biāo)簽和讀取器間傳遞射頻信號(hào)。

圖1 系統(tǒng)工作原理示意圖

3 車輛管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)公交公司車輛管理背景，以其所屬的一個(gè)典型的立體停車場(chǎng)為例，車輛管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中需要重點(diǎn)考慮的問題包括：

（1） 建設(shè)目標(biāo)

為立體停車場(chǎng)管理人員提供實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛信息的平臺(tái)、實(shí)現(xiàn)智能化車輛規(guī)范有序定位管理；還可以在管理立體車庫(kù)的車輛進(jìn)出，嚴(yán)密監(jiān)視出入車輛，有效控制定位車輛的作息位置，保證系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠。

（2） 豐富的功能

具有自動(dòng)識(shí)別、智能控制、車輛定位管理、報(bào)警提示、信息記錄、數(shù)據(jù)通信、查詢、統(tǒng)計(jì)、分析等功能；同時(shí)具備擴(kuò)展方便，升級(jí)容易等特性。

（3） 運(yùn)行穩(wěn)定可靠

具有冗余容錯(cuò)性能；系統(tǒng)處理速度快，可靠性高，穩(wěn)定性好，錯(cuò)漏率低，并具有數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)能力。

（4） 車輛實(shí)時(shí)定位管理

對(duì)于立體車庫(kù)內(nèi)車輛進(jìn)行數(shù)字化管理；通過自動(dòng)識(shí)別車牌卡信息，可以對(duì)車輛進(jìn)出時(shí)間進(jìn)行跟蹤，同時(shí)定位車輛停放及作息位置的信息。

4 車輛管理系統(tǒng)方案

（1） 系統(tǒng)分部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2所示的智能車輛管理系統(tǒng)是以后臺(tái)管理系統(tǒng)和前端控制系統(tǒng)通過專用網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備組成的管理系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議采用TCP/IP協(xié)議。而前端控制系統(tǒng)內(nèi)的通道識(shí)別系統(tǒng)則采用10/100M以太網(wǎng)組成的一個(gè)小的局域網(wǎng)系統(tǒng)，進(jìn)行識(shí)別和外設(shè)控制管理。

圖2 系統(tǒng)分布網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

（2） 立體車庫(kù)平面結(jié)構(gòu)

圖3所示為該立體車庫(kù)的讀寫系統(tǒng)覆蓋效果圖。系統(tǒng)軟件可以控制讀寫器的四根天線的輪詢讀取車輛標(biāo)簽時(shí)間順序，根據(jù)每個(gè)天線能管理定位對(duì)應(yīng)停車區(qū)域的車輛，能把實(shí)時(shí)的公交停車位置區(qū)域上報(bào)到公交公司的調(diào)度室，方便管理人員對(duì)車輛管理與停放位置的查詢定位。

（3） 車輛管理平臺(tái)組成

后臺(tái)管理平臺(tái)包括：管理計(jì)算機(jī)、發(fā)卡讀寫器、讀寫器、讀寫器專用天線及電纜。其中上層應(yīng)用軟件及其數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)安裝并存儲(chǔ)在管理計(jì)算機(jī)上。

5 固定式閱讀器選型

圖4所示是一種能滿足本文系統(tǒng)需求的四通道遠(yuǎn)距離超高頻RFID固定式閱讀器產(chǎn)品HIK-FR520，支持DRM工作模式，具有良好的防沖突和抗干擾性能，識(shí)別率高，功能強(qiáng)，可靠性高，可擴(kuò)展性好等特點(diǎn)。

該產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于智能交通、服裝盤存、智能倉(cāng)儲(chǔ)等領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)現(xiàn)代化的物流管理，海關(guān)智能通關(guān)、城市車輛自動(dòng)識(shí)別、智能停車場(chǎng)、高速公路不停車收費(fèi)應(yīng)用等集成系統(tǒng)。其主要特點(diǎn)包括：

兼容EPC C1 Gen2/ISO 18000-6C；

PowerPC架構(gòu)CPU MPC8308，128 MB RAM；

具有載波消除功能，抗干擾能力更強(qiáng)；

支持EPC密集型讀取模式（DRM）；

遠(yuǎn)距離讀取，RF輸出功率達(dá)到32.5 dBm；

支持4路天線接口；

支持640 Kb/s標(biāo)簽數(shù)據(jù)讀取速率；

配置以及參數(shù)設(shè)定靈活，提供最大化標(biāo)簽閱讀量和最佳工作性能；

智能交通及車輛管理

大規(guī)模RFID系統(tǒng)應(yīng)用

圖3 讀寫系統(tǒng)覆蓋效果圖圖 4 超高頻固定式讀寫器

HIK-FR520的主要性能指標(biāo)如表1所列。

6 車輛管理系統(tǒng)的特點(diǎn)

公交立體停車管理智能是運(yùn)用超高頻自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)等多領(lǐng)域技術(shù)，綜合實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)識(shí)別和定位管理。本文提出的超高頻RFID車輛管理系統(tǒng)具有以下主要特點(diǎn)：

整個(gè)系統(tǒng)具有遠(yuǎn)距離快速識(shí)別、智能控制、高可靠性、高保密性、易操作、易擴(kuò)展等特點(diǎn)；

建立安全可靠的注冊(cè)車輛檔案，通過高新技術(shù)加強(qiáng)車輛監(jiān)管防盜功能；

提供一個(gè)對(duì)進(jìn)出車輛自動(dòng)識(shí)別、智能管理的先進(jìn)、可靠、適用的數(shù)字化平臺(tái)，使公交公司對(duì)所有公交車輛出行、位置進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理的能力得到質(zhì)的提高；

能有效、準(zhǔn)確的對(duì)進(jìn)出停車庫(kù)的車輛（裝有車輛電子號(hào)牌的車輛）的數(shù)據(jù)信息識(shí)別、采集、記錄、跟蹤；

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)絡(luò)及時(shí)傳送到后臺(tái)管理系統(tǒng)，使管理人員在辦公室內(nèi)就可以及時(shí)了解公交車輛的停車在立體車庫(kù)位置的情況。

7 結(jié) 語(yǔ)

基于射頻識(shí)別的智能車輛管理系統(tǒng)是一種高效、快捷及科學(xué)的車輛管理手段。本文提出的超高頻車輛管理系統(tǒng)應(yīng)用于停車場(chǎng)車輛管理中，具有效率高、準(zhǔn)確性好、安全性高的優(yōu)點(diǎn)。該系統(tǒng)易于操作維護(hù)，自動(dòng)化程度高，大大減輕管理者的勞動(dòng)量。該方案的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于為立體停車場(chǎng)管理人員提供實(shí)時(shí)監(jiān)控并識(shí)別車輛信息的平臺(tái)、實(shí)現(xiàn)車輛的智能化規(guī)范有序定位管理，系統(tǒng)功能豐富，運(yùn)行穩(wěn)定可靠，具有廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用前景。

參 考 文 獻(xiàn)

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篇2

關(guān)鍵詞：識(shí)別；定位；分割；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-7712 （2014） 02-0000-01

一、前言

我國(guó)公路上的各類車輛數(shù)目增長(zhǎng)很快，交通環(huán)境污染、交通事故和交通擁堵對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的生活和發(fā)展產(chǎn)生越來(lái)越大的影響。智能交通系統(tǒng)能夠很好的解決這個(gè)問題，其重要性已經(jīng)得到大部分人的認(rèn)可。車牌識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，對(duì)保證交通系統(tǒng)的順利平穩(wěn)運(yùn)行具有積極的意義。在實(shí)際生活中，由于汽車的牌照常常作為汽車的唯一標(biāo)識(shí)供交通管理部門查詢和管理，為了交通系統(tǒng)的順利平穩(wěn)運(yùn)行，通常先要識(shí)別車輛身份。

二、汽車牌照自動(dòng)識(shí)別流程

（一）采集圖像。在行駛的車輛進(jìn)入到拍攝的范圍以后，車輛檢測(cè)系統(tǒng)就會(huì)向處理器發(fā)出信號(hào)要求啟動(dòng)系統(tǒng)，與此同時(shí)，攝像機(jī)會(huì)自動(dòng)獲得車輛的正面圖像。實(shí)際應(yīng)用過程中，為了有效提高系統(tǒng)在不同環(huán)境、天氣和光線下的適應(yīng)性，攝像機(jī)的技術(shù)參數(shù)會(huì)根據(jù)處理器的要求進(jìn)行調(diào)整，例如，當(dāng)光照條件不足時(shí)會(huì)自動(dòng)開啟照明，以保證照片的拍攝質(zhì)量。（二）圖像預(yù)處理技術(shù)。系統(tǒng)最終獲取的車輛牌照信息，會(huì)經(jīng)過編碼器轉(zhuǎn)換為數(shù)字編碼格式。由于環(huán)境條件的限制，例如，光照不穩(wěn)定、攝像頭和汽車牌照間的距離和角度不合適、車輛通過速度過快等，都非常容易造成照片的模糊、缺損和傾斜現(xiàn)象。因此，需要通過必要的圖像預(yù)處理，增強(qiáng)汽車牌照的信息特征，以便更好的進(jìn)行車牌識(shí)別。（三）車牌定位過程。車牌定位就是通過圖像處理技術(shù)將車牌區(qū)域快速、準(zhǔn)確地從車輛照片中提取出來(lái)。這一過程是車牌識(shí)別過程的核心內(nèi)容，車牌定位的準(zhǔn)確程度會(huì)直接影響到以后車牌的字符分割過程和字符識(shí)別過程的準(zhǔn)確度，所以，選擇合理有效的定位處理技術(shù)是保證車牌識(shí)別效果的關(guān)鍵。

本文中將定位過程分為如下幾個(gè)部分，如下圖所示。

在實(shí)際的應(yīng)用過程中，通常結(jié)合拓?fù)浜蛿?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行車牌有效區(qū)域的提取。詳細(xì)處理流程和使用的技術(shù)如圖2所示。該方法首先應(yīng)用車牌大小和縱橫比等車牌固有的信息特征，使用Top-Hat方法對(duì)獲取的車輛圖像進(jìn)行變換、運(yùn)算等處理，以有效強(qiáng)化車牌區(qū)域的特征；然后再應(yīng)用包括連通體態(tài)分析法在內(nèi)的各項(xiàng)技術(shù)粗率定位車牌圖像，這樣就能夠最終獲取車牌的有效候選區(qū)域。最后，通過歐拉數(shù)對(duì)車牌的各個(gè)候選區(qū)判別，這樣就能夠最終獲取準(zhǔn)確有效的車牌特征區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明，該技術(shù)不僅能夠避免各種復(fù)雜的背景環(huán)境、不斷變化的光照影響、攝取圖像缺損和污染等情況對(duì)車牌定位的影響，還能夠?qū)ε普盏挠行^(qū)域進(jìn)行快速的搜索，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)車牌有效區(qū)域的提取。

經(jīng)過一系列運(yùn)算和處理之后，剩下的部分就是和車牌形狀比較類似的候選區(qū)域明亮區(qū)域，這類候選區(qū)域的個(gè)數(shù)較少。經(jīng)過前面的預(yù)處理，大部分背景都被削去，圖像中只剩下了少數(shù)連通性比較好的區(qū)域，車牌區(qū)域已經(jīng)被準(zhǔn)確的定位識(shí)別出來(lái)。（四）字符處理技術(shù)。車牌定位出來(lái)以后需要進(jìn)行字符的識(shí)別，這之前還要對(duì)單個(gè)的字符進(jìn)行校正、去噪和平滑處理，以消除提取字符中的各種干擾信號(hào)；然后，根據(jù)字符的基本特征將字符進(jìn)行細(xì)化處理。另外，還存在一些因?yàn)榕臄z角度與距離影響造成的字符傾斜狀況。這類圖像不利于字符的識(shí)別，因此，字符分割之前，需要校正牌照的傾斜度。（五）字符分割技術(shù)。車牌區(qū)域被準(zhǔn)確的定位提取以后，還需要將單個(gè)字符從中分離出來(lái)，這樣再傳輸?shù)綄?duì)應(yīng)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，進(jìn)行字符識(shí)別過程。經(jīng)過圖像預(yù)處理后的車牌字符筆劃變的更細(xì)，字符相對(duì)之前更加清晰，而且還刪除了細(xì)節(jié)部分的噪聲污染，這樣再經(jīng)過垂直投影以后，汽車的牌照?qǐng)D像就能夠被高質(zhì)量的分割。實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確率高，運(yùn)行速度快。（六）字符識(shí)別。模板識(shí)別技術(shù)是車牌字符識(shí)別中一種被廣泛使用的基于車牌統(tǒng)計(jì)特征信息的識(shí)別技術(shù)。該技術(shù)需要借助概率統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，首先將對(duì)象的穩(wěn)定特征信息進(jìn)行識(shí)別提取，組成一組特征矢量，再將這些信息與標(biāo)準(zhǔn)字符模板庫(kù)中的特征信息進(jìn)行匹配，進(jìn)而獲得匹配相關(guān)度，相關(guān)度最大的就是被識(shí)別出來(lái)的字符。這種技術(shù)算法復(fù)雜度相對(duì)較低，識(shí)別率高，具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、資源占用少的優(yōu)點(diǎn)。

三、汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

（一）系統(tǒng)環(huán)境。車牌識(shí)別系統(tǒng)的硬件環(huán)境包括：車輛檢測(cè)系統(tǒng)、攝像系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)等，軟件主要使用VS 2008框架，包括識(shí)別系統(tǒng)的管理界面和識(shí)別核心算法。其中，應(yīng)用圖像采集系統(tǒng)獲取圖像，應(yīng)用OpenCV實(shí)現(xiàn)車牌的識(shí)別，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用SQL Server 2008。

其中，車牌識(shí)別模塊是系統(tǒng)的關(guān)鍵，主要包括三個(gè)組件：1.應(yīng)用硬件對(duì)來(lái)往車輛進(jìn)行檢測(cè)；2.傳輸圖像；3.車牌識(shí)別。

三個(gè)主要組件通過數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行時(shí)時(shí)更新，從而達(dá)到汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別。

四、結(jié)束語(yǔ)

汽車牌照自動(dòng)識(shí)別研究由于受到各個(gè)方面的條件限制，在技術(shù)上還存在很多的不足。但是，由于現(xiàn)代交通監(jiān)控與管理的迫切要求，車牌識(shí)別技術(shù)仍具有巨大的潛力。隨著研究的深入，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)一定會(huì)越來(lái)越成熟。

參考文獻(xiàn)：

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篇3

論文摘要：rfid俗稱電子標(biāo)簽，是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。目前正在我國(guó)高校圖書館推廣應(yīng)用。該技術(shù)與圖書館目前普遍應(yīng)用的條形碼系統(tǒng)相比，具有顯著的功能優(yōu)勢(shì)。文章對(duì)rfid技術(shù)及在圖書館的應(yīng)用進(jìn)行了介紹，并對(duì)在應(yīng)用過程中存在的問題進(jìn)行了分析。

射頻識(shí)別(radio frequency identification，簡(jiǎn)稱rfid)，俗稱電子標(biāo)簽，是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。它通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)，可以快速地對(duì)物品進(jìn)行追蹤和數(shù)據(jù)交換，能夠識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體并可同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽。

rfid是一種簡(jiǎn)單的無(wú)線系統(tǒng)，由一個(gè)閱讀器(詢問器)很多標(biāo)簽(應(yīng)答器)以及傳遞信號(hào)的天線所組成。其工作原理也并不復(fù)雜：標(biāo)簽進(jìn)入磁場(chǎng)后，接收解讀器發(fā)出的射頻信號(hào)，利用感應(yīng)電流所獲得的能量發(fā)送出存儲(chǔ)在芯片中的信息，閱讀器讀取信息并解碼后，送至中央系統(tǒng)進(jìn)行有關(guān)的數(shù)據(jù)處理。

20世紀(jì)末，國(guó)外開始將rfid技術(shù)應(yīng)用于圖書館。2006年，深圳圖書館成為國(guó)內(nèi)首家運(yùn)用rfid技術(shù)的圖書館。到目前，國(guó)內(nèi)使用rfid系統(tǒng)的圖書館已接近百家，但約2/3為公共圖書館，高校圖書館不到1/3，北京地區(qū)只有北京理工大學(xué)、北京石油化工學(xué)院、北京農(nóng)學(xué)院等少數(shù)幾所高校。

1rfid技術(shù)在圖書館管理中的應(yīng)用

rfid其實(shí)就是一種電子條碼，與圖書館目前普遍應(yīng)用的條形碼系統(tǒng)相比，rfid系統(tǒng)不僅可以完全替代條形碼系統(tǒng)，而且具有更顯著的功能優(yōu)勢(shì)。

1.1 自助借還書

使用條形碼系統(tǒng)，讀者借還書籍時(shí)，必須由館員手工一本一本地掃描書籍的條形碼。而借助rfid自助借還書系統(tǒng)，rfid可以同時(shí)讀取多個(gè)芯片信息，讀者只需將其要借閱的所有書籍放在自助借還機(jī)上，按照提示進(jìn)行操作，就可以自行完成書籍的借閱和歸還，無(wú)需再由館員逐一手工進(jìn)行。館員的手工勞動(dòng)量降低，提高了工作效率。

尤其在讀者歸還圖書時(shí)，不必受圖書館開閉館時(shí)間的限制，可以在任意時(shí)間、任意地點(diǎn)(自助還書系統(tǒng)可以通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)置在宿舍、教室、食堂等任意地點(diǎn))自助辦理，方便、快捷。

1.2 圖書清點(diǎn)

條形碼閱讀機(jī)必須在近距離才能辨別條形碼，因此，清點(diǎn)文獻(xiàn)時(shí)需要將每本書從書架上取下、翻開，掃入條碼后再逐本放回，工作極為繁重。利用rfid便攜式點(diǎn)檢設(shè)備，一次可以讀取多個(gè)rfid標(biāo)簽的資料，只需要用掃描棒在書架上橫掃1～2遍，即可讀取全部圖書數(shù)據(jù)，盤點(diǎn)時(shí)間大大縮短，這樣不但極大地減輕了工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高了工作效率，而且可以使館藏清點(diǎn)成為一項(xiàng)經(jīng)常性的工作，從而提高管理水平。

由于現(xiàn)在的閱覽室多采用開架閱覽方式，圖書亂架現(xiàn)象較為嚴(yán)重。如果書放錯(cuò)了位置，則很難被查找出來(lái)。而采用rfid技術(shù)，則只需在rfid閱讀器中輸入該書的相關(guān)信息，沿著書架依次掃描，很快便可發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，使得查找工作變得非常方便。

1.3 在安全防盜管理中的應(yīng)用

rfid防盜檢測(cè)系統(tǒng)具有識(shí)別距離遠(yuǎn)、識(shí)別速度快、誤報(bào)率低等特點(diǎn)，彌補(bǔ)了磁條檢測(cè)設(shè)備存在盲區(qū)和不穩(wěn)定的缺陷，但由于rfid標(biāo)簽的隱蔽性不好，一旦被連書頁(yè)一起撕掉，便完全失去了安防功能。因此可以將rfid閱讀器與傳統(tǒng)的磁條檢測(cè)設(shè)備整合在一起，雙管齊下，能大大增強(qiáng)檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性。

2主要應(yīng)用設(shè)備

rfid標(biāo)簽轉(zhuǎn)換系統(tǒng)：標(biāo)簽轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的主要作用是對(duì)rfid標(biāo)簽進(jìn)行讀寫、編碼及分發(fā)。rfid標(biāo)簽中存儲(chǔ)了識(shí)別和追蹤館藏文獻(xiàn)所必需的信息，包括圖書編號(hào)、圖書名稱、檢索號(hào)、所屬書架信息、借閱者信息、借閱日期等信息。

便攜式rfid點(diǎn)檢設(shè)備：通過掃描書架上貼有rfid標(biāo)簽的流通資料，實(shí)現(xiàn)錯(cuò)架檢查、順架、排架、倒架、剔除以及閱讀統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)采集處理等功能。

多功能館員工作站：集rfid識(shí)別系統(tǒng)、讀者證件識(shí)別系統(tǒng)、條碼槍、充消磁儀、顯示器等設(shè)備于一體，具備館員管理工作和讀者自助操作雙面、同步顯示功能，同時(shí)進(jìn)行多本圖書的借還及充消磁操作。

自助借還書系統(tǒng)：可以對(duì)粘貼rfid標(biāo)簽的流通文獻(xiàn)進(jìn)行掃描、識(shí)別和借還處理的設(shè)備系統(tǒng)。用于讀者自助進(jìn)行文獻(xiàn)借還的操作，可打印借閱憑條并取得收據(jù)，操作簡(jiǎn)單，可24小時(shí)運(yùn)行。

安全檢測(cè)系統(tǒng)：當(dāng)讀者出入圖書館經(jīng)過該系統(tǒng)時(shí)。如果有圖書被遺漏處理，系統(tǒng)將自動(dòng)發(fā)出提醒，同時(shí)可偵測(cè)多個(gè)標(biāo)簽，誤報(bào)率較低。

此外還有自動(dòng)辦證系統(tǒng)、封閉式自助還書系統(tǒng)、24小時(shí)室外還書系統(tǒng),以及自動(dòng)分揀系統(tǒng)、自動(dòng)上架系統(tǒng)等多種設(shè)備,用戶可以根據(jù)自己的需要進(jìn)行選配。

3rfid技術(shù)應(yīng)用中存在的問題

3.1 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)尚不統(tǒng)一

rfid技術(shù)應(yīng)用于圖書館,按照應(yīng)用頻率分為兩種技術(shù)流派,即高頻(hf)和超高頻(uhf)。這兩種技術(shù)的工作原理并不相同,從應(yīng)用效果上看,也是各有利弊。高頻技術(shù)相對(duì)比較成熟,國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)完善,設(shè)備和生產(chǎn)廠家較多,國(guó)內(nèi)代表性的廠商有上海阿法迪和深圳海恒；超高頻技術(shù)在標(biāo)簽隱蔽性和價(jià)格上有優(yōu)勢(shì),未來(lái)很有發(fā)展前景,國(guó)內(nèi)代表性的廠商是深圳遠(yuǎn)望谷。

不同的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)使用戶在選擇過程中,往往難以抉擇,一旦選擇了一種,就意味著放棄了另一種。因?yàn)闃?biāo)簽和閱讀器不兼容,不能共用。采用不同標(biāo)準(zhǔn)的圖書館之間,也難以進(jìn)行館際互借、數(shù)據(jù)交流等合作。

3.2 應(yīng)用成本較高

隨著rfid技術(shù)的推廣和產(chǎn)品的國(guó)產(chǎn)化，rfid產(chǎn)品的價(jià)格不斷下降，一枚電子標(biāo)簽的價(jià)格已經(jīng)從五六年前的一美元降到目前的一元多人民幣，但對(duì)于藏書量基本都在百萬(wàn)冊(cè)以上的高校圖書館而言，這仍不是一個(gè)小數(shù)目，加之上述的系統(tǒng)設(shè)備，起步就需要二三百萬(wàn)元，如果沒有專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)的支持，多數(shù)高校圖書館是無(wú)法承擔(dān)的。

3.3 傳統(tǒng)觀念的束縛

凡歷史悠久、管理完善的圖書館都有一批經(jīng)驗(yàn)豐富的管理人員，豐富的經(jīng)驗(yàn)常常伴隨著根深蒂固的傳統(tǒng)觀念，他們對(duì)書架的布局、圖書的排列以及圖書的流通程序都有自己的規(guī)范和習(xí)慣，而這些規(guī)范使rfid系統(tǒng)難以充分地顯示出其功能優(yōu)勢(shì)。短時(shí)間內(nèi)，這也是難以改變的現(xiàn)實(shí)。

任何一項(xiàng)新技術(shù)的推廣和普及都不會(huì)是一帆風(fēng)順的，rfid也一樣。但應(yīng)該相信，rfid技術(shù)代表著未來(lái)的趨勢(shì)，隨著不斷發(fā)展和完善，它終將會(huì)被高校圖書館廣泛接受。在現(xiàn)代信息技術(shù)的推動(dòng)下，圖書館傳統(tǒng)的管理體系和服務(wù)方式正在發(fā)生巨大的變革，正在向電子化、數(shù)字化、虛擬化方向邁進(jìn)。我們必須解放思想，積極接受和利用現(xiàn)代信息技術(shù)，不斷提高業(yè)務(wù)工作質(zhì)量和工作水平，更好地為讀者服務(wù)。rfid技術(shù)的應(yīng)用，將使高校圖書館工作的整體水平登上一個(gè)新的臺(tái)階。

參考文獻(xiàn)

[1] 王若琳.rfid技術(shù)及其在我國(guó)圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用前景分析[j].情報(bào)雜志，2006，3

篇4

關(guān)鍵詞：射頻識(shí)別技術(shù)，推廣應(yīng)用

 

射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification, RFID)技術(shù)是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，俗稱“電子標(biāo)簽”，通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。論文參考網(wǎng)。RFID標(biāo)簽相當(dāng)于條形碼技術(shù)中的條形碼符號(hào)，但它與條形碼是2種不同的技術(shù)，有不同的適用范圍。與條形碼相比，它有著不可比擬的優(yōu)勢(shì)：防水、防磁、耐高溫、體積小型化、形狀多樣化，使用壽命長(zhǎng)、讀取距離大、標(biāo)簽上數(shù)據(jù)可以加密、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)容量更大、存儲(chǔ)信息更改自如，不需要光源、可以透過外部材料讀取數(shù)據(jù)、能夠同時(shí)處理多個(gè)標(biāo)簽、可以對(duì)所附著的物體進(jìn)行追蹤定位等。RFID已經(jīng)被世界公認(rèn)為本世紀(jì)十大重要技術(shù)之一，在生產(chǎn)、零售、物流、交通等各個(gè)行業(yè)有著廣闊的應(yīng)用前景。

1 應(yīng)用發(fā)展目前RFID技術(shù)在美國(guó)、歐洲和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、物流和供應(yīng)管理、生產(chǎn)制造和裝配、航空行李處理、郵件/快運(yùn)包裹處理、文檔追蹤/圖書館管理、動(dòng)物身分標(biāo)識(shí)、運(yùn)動(dòng)計(jì)時(shí)、門禁控制/電子門票、道路自動(dòng)收費(fèi)。在我國(guó)比較典型的應(yīng)用主要有防偽、工業(yè)自動(dòng)化、交通信息化管理、物流與供應(yīng)鏈管理等方面。

據(jù)英國(guó)調(diào)查公司IDTechEx于2008年1月16日?qǐng)?bào)告指出，2007年全球RFID市場(chǎng)增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，市場(chǎng)總值約50億美元，增長(zhǎng)主動(dòng)力是處于高峰期的我國(guó)二代身份證，卡片和基礎(chǔ)設(shè)備總值達(dá)20億美元，這使我國(guó)成為最大的RFID市場(chǎng)。但是，如果拋去二代身份證市場(chǎng)的份額，那么美國(guó)是全球最大的RFID市場(chǎng)。從全球范圍來(lái)看，RFID業(yè)務(wù)很大程度上仍依賴于政府的推動(dòng)。同時(shí)，醫(yī)藥業(yè)RFID項(xiàng)目的數(shù)量增長(zhǎng)尤其快速。而金融、安全領(lǐng)域的RFID項(xiàng)目數(shù)量大約占總數(shù)量的48%，其次是客運(yùn)、汽車領(lǐng)域，項(xiàng)目數(shù)量占19%。另外，IDTechEx公司還預(yù)測(cè)今年全球RFID市場(chǎng)將從2007年49.3億美元上升到52.9億美元，這個(gè)數(shù)字覆蓋了RFID市場(chǎng)的各個(gè)方面，包括標(biāo)簽、閱讀器、其它基礎(chǔ)設(shè)施、軟件服務(wù)等。這些價(jià)值主體主要?dú)w功于大量應(yīng)用于交通和身份證的國(guó)際RFID計(jì)劃。在未來(lái)十年，RFID的市場(chǎng)價(jià)值將迅速增長(zhǎng)，到2018年，RFID市場(chǎng)價(jià)值將5倍于2008年RFID市場(chǎng)，而且標(biāo)簽生產(chǎn)量將達(dá)到300倍于2008年。

在過去的一年里，我國(guó)的RFID市場(chǎng)及技術(shù)開始步入一個(gè)穩(wěn)步而快速發(fā)展的階段。國(guó)家信息產(chǎn)業(yè)部曾做出預(yù)測(cè)，未來(lái)5到10年全球RFID市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到3000億美元。由于我國(guó)是世界首屈一指的制造業(yè)樞紐，RFID產(chǎn)業(yè)也將有可觀的增長(zhǎng)。RFID如今在我國(guó)的很多行業(yè)都有應(yīng)用，比如集裝箱行業(yè)，郵政行業(yè)，離散制造業(yè)，公路鐵路車輛管理，煙草行業(yè)等，這些應(yīng)用相對(duì)來(lái)說(shuō)還不成熟，但可以看出巨大的發(fā)展?jié)摿?。比如?duì)于集裝箱制造行業(yè)來(lái)說(shuō)，中國(guó)占世界集裝箱制造量的90%，所以在這一領(lǐng)域應(yīng)用RFID將是有很大潛力的。從頻段來(lái)看，大部分應(yīng)用仍然是集中在低頻市場(chǎng)，主要特征是短距離接觸，比如身份證、交通卡等。中高頻應(yīng)用相當(dāng)少，整體規(guī)模不大[1]。論文參考網(wǎng)。

雖然RFID的應(yīng)用有著良好的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和趨勢(shì)，但仍然存在一系列急需去面對(duì)和解決的問題，如標(biāo)準(zhǔn)、成本、產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)等主要問題制約著我國(guó)RFID技術(shù)的推廣應(yīng)用。

2 RFID技術(shù)現(xiàn)狀分析射頻識(shí)別系統(tǒng)一般由電子標(biāo)簽和讀寫器兩個(gè)主要部分組成。電子標(biāo)簽由天線和RFID芯片組成，每個(gè)芯片都含有唯一的識(shí)別碼(UID)。此外，一個(gè)完整的RFID應(yīng)用系統(tǒng)還包括：

(1)中間件，又稱RFID管理軟件，它屏蔽了RFID設(shè)備的多樣性和復(fù)雜性，能夠?yàn)楹笈_(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供強(qiáng)大的支撐，從而驅(qū)動(dòng)更廣泛，更豐富的RFID應(yīng)用。

(2)應(yīng)用系統(tǒng)軟件，記錄數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理功能等。

在RFID系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中，電子標(biāo)簽附著在待識(shí)別物體的表面，電子標(biāo)簽中保存有約定格式的電子數(shù)據(jù)。讀寫器可無(wú)接觸地讀取并識(shí)別電子標(biāo)簽中所保存的電子數(shù)據(jù)，從而達(dá)到自動(dòng)識(shí)別物體的目的。讀寫器通過天線發(fā)送出一定頻率的射頻信號(hào)，當(dāng)標(biāo)簽進(jìn)入磁場(chǎng)時(shí)產(chǎn)生感應(yīng)電流從而獲得能量，發(fā)送出自身編碼等信息，被讀寫器讀取并解碼后送至電腦主機(jī)進(jìn)行有關(guān)處理[2]。

RFID技術(shù)涉及信息、制造、材料等諸多高技術(shù)領(lǐng)域，涵蓋無(wú)線通信、芯片設(shè)計(jì)與制造、天線設(shè)計(jì)與制造、標(biāo)簽封裝、系統(tǒng)集成、信息安全等技術(shù)。一些國(guó)家和國(guó)際跨國(guó)公司都在加速推動(dòng)RFID技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用進(jìn)程中。在過去十年間，共產(chǎn)生數(shù)千項(xiàng)關(guān)于RFID技術(shù)的專利，主要集中在美國(guó)、歐洲、日本等國(guó)家和地區(qū)。按照工作頻率的不同，RFID標(biāo)簽分為低頻(LF)、高頻(HF)、超高頻(UHF)和微波頻段(MW)。經(jīng)過多年的發(fā)展，13.56MHz以下的RFID技術(shù)已相對(duì)成熟，目前業(yè)界最關(guān)注的是位于中高頻段的RFID技術(shù)。

近幾年來(lái)，RFID芯片的制造，標(biāo)準(zhǔn)的制定以及測(cè)試技術(shù)在我國(guó)都取得了一定的成果。電子標(biāo)簽與芯片研發(fā)機(jī)構(gòu)目前已經(jīng)開發(fā)出國(guó)產(chǎn)UHF，HF電子標(biāo)簽，特別是HF已經(jīng)比較成熟地實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；牧慨a(chǎn)，獲得廣泛應(yīng)用。讀寫器及終端方面已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一定程度上的規(guī)?；a(chǎn)，但在總體性能指標(biāo)上與國(guó)外同類產(chǎn)品有一定的差距。在軟件及系統(tǒng)集成方面，目前國(guó)內(nèi)有200多家企業(yè)，研究機(jī)構(gòu)，大學(xué)等從事中間件、RFID數(shù)據(jù)管理，RFID公共信息服務(wù)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用軟件的開發(fā)。此外，國(guó)內(nèi)有多家機(jī)構(gòu)在開展具有獨(dú)立自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的電子標(biāo)簽封裝裝備與技術(shù)的研發(fā)。

雖然，RFID技術(shù)在我國(guó)起步較晚，但經(jīng)過幾十年的努力，我國(guó)在RFID技術(shù)上已有一定的技術(shù)基礎(chǔ)和市場(chǎng)基礎(chǔ)，如果措施得當(dāng)，是完全有機(jī)會(huì)趕上甚至領(lǐng)先國(guó)外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的。

3推廣RFID技術(shù)應(yīng)用建議作為一項(xiàng)技術(shù)的推廣與普及，既與當(dāng)時(shí)的社會(huì)需求與應(yīng)用環(huán)境有關(guān)，又取決于它對(duì)采納者所能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益。在我國(guó)有較成熟RFID應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)、有巨大的市場(chǎng)需求以及廣闊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景。但是，目前，我國(guó)RFID系統(tǒng)推廣應(yīng)用仍有賴于政府的推動(dòng)。政府應(yīng)在以下幾個(gè)方面加大力度，為RFID的應(yīng)用匹配相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施。

（1）擇準(zhǔn)時(shí)機(jī)出臺(tái)RFID體系標(biāo)準(zhǔn)

RFID標(biāo)準(zhǔn)主要涉及到空中接口協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)、公共服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、中間件標(biāo)準(zhǔn)、信息安全標(biāo)準(zhǔn)、相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。目前，國(guó)際上主要有三大RFID標(biāo)準(zhǔn)體系，即ISO RFID標(biāo)準(zhǔn)體系、EPCglobal RFID標(biāo)準(zhǔn)體系、日本UID RFID標(biāo)準(zhǔn)體系。然而，國(guó)內(nèi)RFID產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展沒有可以依賴的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，RFID標(biāo)準(zhǔn)又與國(guó)家信息安全息息相關(guān)。

所以，我國(guó)必須根據(jù)國(guó)家實(shí)際情況，堅(jiān)持及盡快制定一個(gè)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的RFID國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，掌握國(guó)家在電子標(biāo)簽領(lǐng)域發(fā)展的主動(dòng)權(quán)，并且與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)相互兼容，使我國(guó)的RFID產(chǎn)品能順利地在世界范圍中流通。對(duì)于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)標(biāo)準(zhǔn)的推出，除了政府的積極推動(dòng)，同時(shí)鼓勵(lì)我國(guó)大專院校、科研院所及企業(yè)積極參與國(guó)內(nèi)、國(guó)際RFID技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的制定，盡快形成能夠支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用的RFID標(biāo)準(zhǔn)體系，以標(biāo)準(zhǔn)化推動(dòng)RFID技術(shù)更新及應(yīng)用。RFID標(biāo)準(zhǔn)體系基本結(jié)構(gòu)如圖1所示[3]。

而且，我國(guó)RFID技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)出臺(tái)的時(shí)機(jī)也非常關(guān)鍵。標(biāo)準(zhǔn)過早出臺(tái)，可能在后繼的推行過程中，標(biāo)準(zhǔn)會(huì)與切實(shí)可行的技術(shù)方案存在沖突。如果推出過晚，在國(guó)內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)遵循其他技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)模應(yīng)用后，會(huì)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的推行形成很大阻力。

（2）降低技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用成本

RFID系統(tǒng)的制造成本可望隨著信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大而大幅降低。成本問題針對(duì)不同行業(yè)而言的，一般認(rèn)為價(jià)格在5美元以上芯片，主要為應(yīng)用于軍事，生物科技和醫(yī)療方面的有源器件；10美分到1美元左右的常為用于運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、包裝、文件等無(wú)源器件；消費(fèi)應(yīng)用如零售的標(biāo)簽在5～10美分；醫(yī)藥、各種票證、貨幣等應(yīng)用的標(biāo)簽則在5美分以下。目前很多準(zhǔn)備實(shí)施RFID系統(tǒng)的單位普遍認(rèn)為居高不下的成本是阻礙他們導(dǎo)入RFID的關(guān)鍵因素之一。標(biāo)簽成本將直接影響RFID的市場(chǎng)規(guī)模，要實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，就必須降低成本。

RFID在單件低價(jià)物品上的使用就會(huì)導(dǎo)致成本陡漲，甚至可能超過物品本向的價(jià)值。所以，在研究使用RFID電子標(biāo)簽系統(tǒng)時(shí)，要充分研究系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)以抵消所提高的成本，對(duì)標(biāo)簽生產(chǎn)的設(shè)備及材料進(jìn)行研究，以降低生產(chǎn)成本。其實(shí)，成本問題關(guān)鍵還要看投入產(chǎn)出比，在控制標(biāo)簽價(jià)格遠(yuǎn)低于商品價(jià)值的基礎(chǔ)上，如能大規(guī)模應(yīng)用，同時(shí)RFID系統(tǒng)的應(yīng)用將會(huì)給企業(yè)的業(yè)務(wù)流程大大改善，減少人力成本，提高工作效率，這就使RFID應(yīng)用的相對(duì)成本降低了[4]。

另外，逐步開發(fā)和推進(jìn)RFID的應(yīng)用，在技術(shù)比較成熟、價(jià)格不敏感的行業(yè)中先進(jìn)行RFID的應(yīng)用，以點(diǎn)帶面的推動(dòng)RFID的發(fā)展。在RFID產(chǎn)品的價(jià)格下降和應(yīng)用成熟后，再在生產(chǎn)、物流、零售等廣大領(lǐng)域推廣。論文參考網(wǎng)。在這個(gè)方面，政府和行業(yè)組織可以共同努力建立公共的RFID實(shí)驗(yàn)室和若干典型的應(yīng)用示范案例等公共的平臺(tái)，讓各企業(yè)能夠共享資源，從而有效的降低技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的成本。

（3）制定發(fā)展策略，建設(shè)完整的產(chǎn)業(yè)鏈

RFID產(chǎn)業(yè)鏈包括芯片的設(shè)計(jì)與制造、標(biāo)簽封裝、天線的設(shè)計(jì)與制造、讀寫設(shè)備開發(fā)與生產(chǎn)、中間件、應(yīng)用軟件和系統(tǒng)集成集成等環(huán)節(jié)。在RFID系統(tǒng)中，會(huì)涉及到眾多的行業(yè)和部門，圖2為比較典型的行業(yè)結(jié)構(gòu)[3]。

從整個(gè)產(chǎn)業(yè)的情況來(lái)看，我國(guó)在芯片、中間件和后臺(tái)軟件等方面與國(guó)外領(lǐng)先的技術(shù)還有很大的差距。要想在關(guān)鍵技術(shù)和領(lǐng)域突破，應(yīng)該由國(guó)家和政府牽頭，投入巨資興建巨大的項(xiàng)目工程；而地方政府應(yīng)選擇在封裝、讀寫器、系統(tǒng)集成等方面找準(zhǔn)切入點(diǎn)，集中突破。

我國(guó)應(yīng)該制定RFID的發(fā)展策略，可以通過制定符合我國(guó)實(shí)際的RFID產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及相關(guān)政策，將RFID產(chǎn)業(yè)納入國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域；營(yíng)造良好的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，鼓勵(lì)企業(yè)在RFID領(lǐng)域投資、生產(chǎn)，推動(dòng)RFID產(chǎn)業(yè)基地的形成，支持行業(yè)應(yīng)用RFID技術(shù)。通過政策、法規(guī)、經(jīng)濟(jì)、行政等多種手段，對(duì)RFID制造、基地建設(shè)和應(yīng)用給予扶持。同時(shí)，鼓勵(lì)我國(guó)大專院校、科研院所及企業(yè)進(jìn)行具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)產(chǎn)品和標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)，建立開放式的技術(shù)研發(fā)基礎(chǔ)平臺(tái)、支撐RFID技術(shù)應(yīng)用的公共服務(wù)平臺(tái)以及RFID技術(shù)測(cè)試環(huán)境和認(rèn)證管理機(jī)制及質(zhì)量保障體系。從而形成一個(gè)完整的RFID產(chǎn)業(yè)鏈，推動(dòng)RFID技術(shù)的應(yīng)用。

RFID技術(shù)將在不遠(yuǎn)的將來(lái)引起生產(chǎn)和生活方式的全新革命，在國(guó)外積極發(fā)展和應(yīng)用RFID技術(shù)的情勢(shì)下，如果我國(guó)不發(fā)展自己的RFID產(chǎn)業(yè)就會(huì)受制于人，就會(huì)在新一輪技術(shù)革命中落伍。

參考文獻(xiàn)

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篇5

關(guān)鍵詞：煙葉數(shù)字圖像；邊緣處理；形態(tài)學(xué)變換；特征抽??；智能識(shí)別

1引言

煙葉是煙草工業(yè)的基礎(chǔ)原料， 對(duì)煙草工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和煙草行業(yè)經(jīng)營(yíng)效益具有舉足輕重的作用。對(duì)煙葉生產(chǎn)過程的各個(gè)環(huán)節(jié)包括煙葉品質(zhì)的智能識(shí)別進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，提高品質(zhì)和效率，是一個(gè)前沿研究方向[1][5]。

當(dāng)前這一方面的研究，主要集中在數(shù)字圖像處理方面，把煙葉品質(zhì)的數(shù)字圖像處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)煙葉品質(zhì)的智能識(shí)別，是一個(gè)極有價(jià)值的工作。以下在此方面作出一個(gè)系統(tǒng)的、較為完備的、易于實(shí)際操作的研究。

2主要技術(shù)手段

2．1 MAⅡAB圖像處理工具箱

在MATLAB平臺(tái)上，借助圖像處理工具箱，可以簡(jiǎn)易明快地實(shí)現(xiàn)對(duì)煙葉數(shù)字圖像的圖像處理。在煙葉生產(chǎn)一線，用數(shù)碼照相機(jī)對(duì)各種煙葉樣本進(jìn)行拍照，輸入計(jì)算機(jī)，用MAT_LAB將它轉(zhuǎn)換為各(．bmp；．jpeg；．gif；．png；．t 圖片以便進(jìn)行圖像處理。成本低，精確度高，宜于普及推廣。獲取各種類型的煙葉數(shù)字圖像以后，經(jīng)閾值使用權(quán)圖像二值化，可以當(dāng)即辨識(shí)出這一圖像是否具有何種類型的病蟲害或品質(zhì)異變。利用煙葉數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)、輪廓提取等分析命令，獲得待測(cè)煙葉的圖像參數(shù)和特征，再由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，完成對(duì)煙葉品質(zhì)的智能識(shí)別。

2．2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)新的智能識(shí)別工具。畢業(yè)論文 經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠存儲(chǔ)與過程有關(guān)的信息，能直接從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，經(jīng)過用各種煙葉樣本訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能自動(dòng)地識(shí)別出待測(cè)煙葉樣本的品質(zhì)類型。而且，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有濾除噪聲及在有噪聲情況下得出正確結(jié)論的能力。這一點(diǎn)對(duì)于煙葉生產(chǎn)實(shí)際中大量存在各種噪聲信息的情況而言，特別重要。它特別適合在線識(shí)別。

3應(yīng)用MATLAB圖像處理工具箱和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)煙葉品質(zhì)智能識(shí)別的操作過程

3．1煙葉圖片樣本庫(kù)的建立

用數(shù)碼相機(jī)或其它數(shù)字圖像采集工具，采集各種類型的煙葉的標(biāo)準(zhǔn)圖片，分類歸檔，借助MATLAB圖像變換功能，將各種類型的煙葉的標(biāo)準(zhǔn)圖片，轉(zhuǎn)換成各種圖片形式：．bmp；．jpeg；．sir；．png；．tif等，以便隨時(shí)調(diào)用。這些煙葉圖片，有不同品質(zhì)的樣本；還有各種病蟲害標(biāo)本和變異標(biāo)本。

3．2用直方圖均衡來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)

當(dāng)從生產(chǎn)一線采集的煙葉待測(cè)樣本的圖像對(duì)比度較低，碩士論文 即灰度直方圖分布區(qū)間較窄時(shí)，可用直方圖均衡實(shí)現(xiàn)灰度分布區(qū)間展寬而達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。

3．3煙葉圖像的邊緣檢測(cè)和特征提取

煙葉圖像的基本特征之一是圖像邊緣。圖像邊緣是圖像周圍像素灰度有階躍性變化或屋頂變化的像素的集合。煙葉的邊緣是由灰度的不連續(xù)性所致，因此考察圖像每個(gè)像素在某個(gè)鄰域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律可以檢測(cè)煙葉圖像邊緣。圖像特征反映煙葉的幾何結(jié)構(gòu)，如面積、周長(zhǎng)、分形分維數(shù)、孔洞數(shù)、歐拉數(shù)等等。圖像特征的選擇是圖像識(shí)別的重要環(huán)節(jié)。運(yùn)用二叉分類法在找出判別特征后，對(duì)不同的圖像特征由分類閾值按二分的方法進(jìn)行分類；運(yùn)用相似距離分類方法把待判圖像與一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圖像相比，標(biāo)準(zhǔn)圖像用樣本圖像特征向量的均值來(lái)表示。通過計(jì)算待判圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像之問的在相空間中的距離來(lái)判別圖像和進(jìn)行分類。這一過程還為用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)煙葉品質(zhì)進(jìn)行智能識(shí)別作出必要的準(zhǔn)備。

3．4數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉

變換這一變換的目的是為提取特征、進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別等作出必要的準(zhǔn)備。

轉(zhuǎn)貼于 3．5直方圖均勻化

這是使煙葉圖像性質(zhì)更為優(yōu)良而采取的一個(gè)技術(shù)操作，源代碼如下：

I=imread ("yangshuo．tif')；imshow (I)；

figure，imhist(I)；

[J，T]=histeq (I，64)；

％圖像灰度擴(kuò)展到0-255，但是只有64個(gè)灰度級(jí)

figure，imshow (J)；

figure，imhist(J)；

figure，Dlot((0：255)／255，T)；％轉(zhuǎn)移函數(shù)的變換曲線

J=histeq (I，32)；

figure，imshow 0)；

％圖像灰度擴(kuò)展到0～255，但是只有32個(gè)灰度級(jí)

figure，imhist(J)；

3．6采用二維中值濾波函數(shù)對(duì)受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波

MATLA圖像處理工具箱具有強(qiáng)大的功能，能夠?qū)υ肼暩蓴_的煙葉圖片進(jìn)行消噪處理，模擬源代碼如下：

I=imread ("eight．tif')；

imshow (I)；

J2=imnoise (I，"salt&pepper ，0．04)；

％疊加密度為0．04 的椒鹽噪聲

figure，imshow 02)；

I_Filterl=medfdt2 （J2，[3 ，3])；

％窗口大小為3x3

figure．imshow (I Fiher1)；

I_Filter 2=medfdt2 （J2，[5， 5])；

％窗口大小為5x5

figure，imshow (I_Filter2)；

I_Filter3=medf'dt2 （J2，[7， 7])；

％窗口大小為7x7

figure，imshow (I_Filter3)；

3．7用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)煙葉圖像進(jìn)行智能識(shí)別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù)，并不需要預(yù)選給定有關(guān)模式的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和判別函數(shù)，它能通過自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)形成所要求的決策區(qū)域。網(wǎng)絡(luò)的我由其拓樸結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元特性、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練規(guī)則所決定，它可以充分利用狀態(tài)信息，對(duì)不同狀態(tài)一一進(jìn)行訓(xùn)練而獲得某種映射關(guān)系，并且，網(wǎng)絡(luò)可以連續(xù)學(xué)習(xí)，即使環(huán)境變異，這咱映射關(guān)系可以自適應(yīng)調(diào)整。在上面各節(jié)獲取煙葉圖像特征基礎(chǔ)之上，可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行圖像模式識(shí)別。例如，基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN的煙葉品質(zhì)智能識(shí)別，它的主要優(yōu)點(diǎn)是：快速訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)問僅略大于讀取數(shù)據(jù)時(shí)間；無(wú)論分類多么復(fù)雜，只要有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)(而這是煙葉生產(chǎn)一線可以做到的)，就可以保證獲得貝斯葉準(zhǔn)則下的最優(yōu)解，允許增加或減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)而無(wú)需重新進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于煙葉品質(zhì)的圖像識(shí)別，具有重要意義。 4結(jié)論

基于計(jì)算機(jī)視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煙葉品質(zhì)識(shí)別的數(shù)字圖像處理方法，醫(yī)學(xué)論文 是煙葉生產(chǎn)環(huán)節(jié)的一種技術(shù)創(chuàng)新，它可以在煙葉生產(chǎn)一線普及推廣，簡(jiǎn)便易行，能夠較大地提高煙葉品質(zhì)檢測(cè)的效率和質(zhì)量，以及自動(dòng)化程度和智能化水平。

參考文獻(xiàn)

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篇6

【關(guān)鍵詞】RFID 鐵路物聯(lián)網(wǎng)

中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)校企聯(lián)盟將物聯(lián)網(wǎng)定義為當(dāng)下幾乎所有技術(shù)與計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物體與物體之間：環(huán)境以及狀態(tài)信息實(shí)時(shí)的實(shí)時(shí)共享以及智能化的收集、傳遞、處理、執(zhí)行。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著我國(guó)高速鐵路、客運(yùn)專線的快速發(fā)展，對(duì)鐵路綜合信息水平的要求也越來(lái)越高。逐步發(fā)展的鐵路通信網(wǎng)絡(luò)也更加數(shù)據(jù)化、實(shí)時(shí)化和多媒體化。物聯(lián)網(wǎng)在鐵路運(yùn)輸領(lǐng)域的推廣和應(yīng)用各方面的條件已經(jīng)基本成熟。具有全面感知、可靠傳送、智能處理特點(diǎn)的物聯(lián)網(wǎng)是利用強(qiáng)大的的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立起來(lái)的。在物聯(lián)網(wǎng)中非常重要的技術(shù)之一就是射頻識(shí)別即RFID（又稱電子標(biāo)簽、無(wú)線射頻識(shí)別，是一種通信技術(shù)，可通過無(wú)線電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無(wú)需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸）技術(shù)：

由于RFID系統(tǒng)能全天候全時(shí)段作業(yè)，不易受惡劣天氣和環(huán)境的影響，性能穩(wěn)定并且維護(hù)簡(jiǎn)單，識(shí)度正確率高。所以，它被視為了鐵路信息化發(fā)展中一快新大陸。

RFID系統(tǒng)由三大部分組成：底端信息采集層、網(wǎng)絡(luò)與處理中心層、應(yīng)用與管理中心層：底端信息采集層包括電子標(biāo)簽（RFID）、閱讀器、天線等；網(wǎng)絡(luò)與處理中心層由無(wú)線路由、適配器、終端服務(wù)器組成；應(yīng)用與管理層主要由使用終端、服務(wù)網(wǎng)站組成。硬件系統(tǒng)主要完成數(shù)據(jù)的采集和傳輸功能、采集數(shù)據(jù)為電子標(biāo)簽攜帶的信息，該信息為實(shí)時(shí)監(jiān)控信息；軟件系統(tǒng)主要完成采集數(shù)據(jù)的接受、處理（加工、融合）和存儲(chǔ)（管理）。通過軟件系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)的緊密配合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求。RFID 技術(shù)的基本工作原理很容易理解：當(dāng)進(jìn)入磁場(chǎng)（即進(jìn)入識(shí)別器的工作范圍）電子標(biāo)簽的接收到識(shí)別器發(fā)出的數(shù)據(jù)射頻信號(hào)后，它會(huì)主動(dòng)發(fā)送某一頻率的射頻信號(hào)給識(shí)別器。如果電子標(biāo)簽返回的信息能被識(shí)別器能夠成功讀取，那么對(duì)其進(jìn)行解碼并送往后臺(tái)計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)進(jìn)行有關(guān)數(shù)據(jù)的處理；若沒有能夠成功讀取信息，那么再次對(duì)電子標(biāo)簽發(fā)送數(shù)據(jù)巡檢信號(hào)直到讀取成功。

以往鐵路運(yùn)輸中的信息綁定與采集技術(shù)主要依賴于條形碼。但現(xiàn)行的條形碼存在幾個(gè)明顯的不足之處：第一，它能夠儲(chǔ)納的信息少，而且在使用它時(shí)有時(shí)會(huì)造成相當(dāng)復(fù)雜和繁瑣的數(shù)據(jù)調(diào)取問題。第二，條形碼對(duì)讀取代碼的距離要求很。費(fèi)力、費(fèi)時(shí)、費(fèi)錢，往往又達(dá)不到所要的結(jié)果。第三，條形碼很容易損壞且條形碼上儲(chǔ)存的是靜態(tài)的，靈活性差，難以根據(jù)對(duì)其信息進(jìn)行修改和補(bǔ)充。即使可以更新，還是會(huì)對(duì)資源造成浪費(fèi)。第四，條形碼具有一次使用性，不可重復(fù)利用。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，對(duì)標(biāo)簽數(shù)量要求極大。

鐵路運(yùn)輸信息化進(jìn)程既要對(duì)列車、機(jī)車、貨車等快速識(shí)別與追蹤，而且又要能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)具體貨物的快速識(shí)別與定位追蹤。RFID技術(shù)能夠很好的滿足對(duì)每一個(gè)貨物的上述要求。RFID技術(shù)的特點(diǎn)有：

1.可以通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)，對(duì)光線明暗要求較低。

2.可以實(shí)現(xiàn)對(duì)外部材料數(shù)據(jù)的直接讀取，不會(huì)對(duì)外部材料造成損壞，同時(shí)避免了開箱過程，節(jié)約了開箱時(shí)間。

3.對(duì)環(huán)境的兼容性較強(qiáng)，可在惡劣環(huán)境下工作。

4.可遠(yuǎn)距離讀取，無(wú)需與目標(biāo)接觸。同時(shí)可導(dǎo)入數(shù)據(jù)，重復(fù)利用強(qiáng)。

5.具有并行處理性，能夠同時(shí)對(duì)幾個(gè)射頻標(biāo)簽處理。同時(shí)，可以對(duì)RFID標(biāo)簽所附著的物體進(jìn)行追蹤定位，提供實(shí)時(shí)位置。

在鐵路發(fā)展的以下幾個(gè)方面，攜帶信息量大，具有動(dòng)態(tài)信息采集能力的RFID可以或已經(jīng)發(fā)揮出了獨(dú)特的作用：

①客票防偽與識(shí)別。鐵路客票使用采用了RFID技術(shù)的客票，由于對(duì)應(yīng)的電子芯片的內(nèi)部數(shù)據(jù)是加過密的，與特定讀寫器信息對(duì)應(yīng)，可確保實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的驗(yàn)證車票真?zhèn)?。同時(shí)檢票員還可以使用便攜式的識(shí)讀器對(duì)車票上的RFID電子標(biāo)簽進(jìn)行讀取，與已有相關(guān)信息進(jìn)行比對(duì)，可以辨別車票，大大加快了旅客進(jìn)出站的速度，提高了車站效率。

②集裝箱追蹤管理與監(jiān)控。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，集裝箱貨物運(yùn)輸量與日俱增，而我國(guó)集裝箱運(yùn)輸中存在組織流程不合理、技術(shù)監(jiān)控不完備、信息化程度低等問題，加之集裝箱內(nèi)貨物狀態(tài)無(wú)法有效監(jiān)控，導(dǎo)致了集裝箱運(yùn)輸超偏載等事故頻發(fā)。眾所周知，運(yùn)輸集裝箱化是鐵路貨物運(yùn)輸發(fā)展主流，如果將無(wú)線射頻技術(shù)應(yīng)用到鐵路集裝箱，提高集裝箱智能性，既能夠?qū)崟r(shí)掌握到集裝箱在運(yùn)輸途中的狀態(tài)，減少貨物損耗，也能提升鐵路集裝箱使用效率。

③增強(qiáng)信息共享性?，F(xiàn)有鐵路在信息共享方面依然有很大的提升空間。目前，鐵路現(xiàn)有機(jī)制仍然存在較大列車資源浪費(fèi)的風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)線射頻技術(shù)的信息共享能力，及能夠時(shí)將車站的車票發(fā)售情況與火車乘務(wù)員在車上的補(bǔ)票情況進(jìn)行信息對(duì)接，清楚的知道有車站的車票發(fā)售實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息，從而方便車上的旅客補(bǔ)票，提高現(xiàn)有鐵路基礎(chǔ)設(shè)施利用效率。

④提升倉(cāng)庫(kù)管理質(zhì)量。在鐵路的貨運(yùn)倉(cāng)庫(kù)管理方面，利用RFID電子標(biāo)簽穿透能力強(qiáng)的特點(diǎn)，利用嵌在商品內(nèi)發(fā)出的無(wú)線電波的標(biāo)簽所記錄的商品序號(hào)、日期等信息，讓工作人員清楚方便知道里面有物品強(qiáng)狂。同時(shí)也可以提高貨物在倉(cāng)庫(kù)的安全性。

⑤作用于鐵路貨車施封鎖。現(xiàn)有鐵路貨車用施封鎖一般為鋼質(zhì)施封鎖，此類施封鎖然結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低，但仍存在施手工作業(yè)差錯(cuò)率高，檢查效率低下，難以對(duì)重點(diǎn)貨物、重點(diǎn)車輛的施封狀態(tài)進(jìn)行跟蹤，無(wú)法實(shí)時(shí)掌握貨物狀態(tài)，無(wú)法為客戶提供及時(shí)的物流信息等不足。將RFID技術(shù)運(yùn)用于施封鎖中，施封、補(bǔ)封、解封、信息讀取等均為計(jì)算機(jī)控制，差錯(cuò)率小。并能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)棚車及集裝箱的施封是狀況，實(shí)現(xiàn)了施封鎖檢查的自動(dòng)化、現(xiàn)代化，增強(qiáng)了貨運(yùn)檢查作業(yè)的針對(duì)性。

參考文獻(xiàn)

[1]李恒.《基于RFID技術(shù)的鐵路物聯(lián)網(wǎng)電子識(shí)別》.大連交通大學(xué)碩士畢業(yè)論文

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關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺、校車、異常監(jiān)測(cè)、行為識(shí)別

中圖分類號(hào)：Tp391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）06（b）-0000-00

一、校車異常監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)背景

近年來(lái)，全國(guó)各地校車事故常有報(bào)道，接二連三的車毀人亡校車交通慘劇引起了全社會(huì)對(duì)校車安全的高度關(guān)注。通過對(duì)校車事故的分析，超載是其主要原因；同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)，由于校車乘客的特殊性，學(xué)生在校車上任意走動(dòng)、打鬧等行為導(dǎo)致乘車的不安全情況，也是造成校車事故的重大誘因。

針對(duì)這些現(xiàn)象，有關(guān)部門也紛紛提出了解決方案。如果每輛校車都配備隨車?yán)蠋?，其人力成本是很高的；依靠駕駛員對(duì)車內(nèi)行為進(jìn)行規(guī)范，又會(huì)導(dǎo)致駕駛員的注意力分散從而導(dǎo)致行車的危險(xiǎn)性；不少校車上也開始安裝了監(jiān)控?cái)z像頭，但如果監(jiān)控系統(tǒng)只能作為事后責(zé)任分析與追查用，還是無(wú)法落實(shí)到實(shí)時(shí)報(bào)警的作用。因此，讓視頻監(jiān)控系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別異常情況并進(jìn)行報(bào)警是非常關(guān)鍵的。

本論文針對(duì)這一問題，提出了基于機(jī)器視覺的校車異常監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)方法，當(dāng)出現(xiàn)車內(nèi)異常情況時(shí)能自動(dòng)報(bào)警，為校車行駛安全增加了一重保障。如校車行駛中持續(xù)發(fā)現(xiàn)過道上有人在走動(dòng)，那么這輛校車就有可能是超載的；另外，如果在視頻中觀察到多人在車內(nèi)站立且長(zhǎng)時(shí)間聚集在一起時(shí)，很有可能發(fā)生了打鬧行為，也應(yīng)該及時(shí)報(bào)警。

二、校車異常監(jiān)測(cè)算法設(shè)計(jì)

要實(shí)現(xiàn)校車異常行為監(jiān)測(cè)，實(shí)際上已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人體異常行為監(jiān)測(cè)目標(biāo)，故需要采用機(jī)器視覺技術(shù)來(lái)進(jìn)行特征提取和行為識(shí)別?？傮w來(lái)說(shuō)，異常行為檢測(cè)系統(tǒng)要解決的問題主要包括：①如何進(jìn)行前景提取，即提取出場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；②如何區(qū)分各種人體行為；③如何判斷異常行為；④當(dāng)處于擁擠環(huán)境或運(yùn)動(dòng)目標(biāo)受到遮擋時(shí)，如何保證檢測(cè)的可靠性。目前，針對(duì)每一個(gè)問題，都有相應(yīng)的一系列理論和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。

根據(jù)以上待解決的問題，不難得出人體異常行為檢測(cè)系統(tǒng)的一般步驟。視頻序列的某一幀輸入后，首先要對(duì)它進(jìn)行前景提取，即找到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；接著，要對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行特征提取，即用一些量化的、可以被比較的特征參數(shù)來(lái)表征該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；然后，根據(jù)提取到的特征參數(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為識(shí)別；最后，就能夠根據(jù)識(shí)別出的行為來(lái)判斷是否異常，如此循環(huán)就能依次檢測(cè)出整個(gè)視頻序列的異常情況。

1、前景提取方法的選擇

目前，對(duì)于視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取，應(yīng)用較多的主要有三種方法：光流法、幀差法和背景減除法。本文采用背景減除法作為前景提取的方法，其基本思想是首先建立背景圖像的參數(shù)模型，接著將當(dāng)前幀圖像與背景圖像進(jìn)行差分比較，其中將區(qū)別較大的像素區(qū)域視為運(yùn)動(dòng)物體，將區(qū)別較小的像素區(qū)域視為背景區(qū)域。

2、背景建模方法的選擇

背景建模主要有三個(gè)要素：第一，如何初始化背景模型；第二，如何判斷前景點(diǎn)；第三，如何更新背景模型。根據(jù)解決這些問題使用策略的不同，背景建?？煞譃槎喾N方法，如平均背景模型、單高斯模型、混合高斯模型和VIBE等。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，本文采用的VIBE背景建模法得到的前景圖像與之前的平均背景法和混合高斯建模得到的前景圖像相比，輪廓更加清晰、線條更細(xì)膩，對(duì)前景目標(biāo)的區(qū)域檢測(cè)也更為準(zhǔn)確。

3、人體特征的提取

可用于檢測(cè)的人體特征包括外觀形狀特征和運(yùn)動(dòng)特征。外觀形狀特征指人體輪廓、姿態(tài)以及區(qū)域顏色等信息。運(yùn)動(dòng)特征指光流信息、運(yùn)動(dòng)方向、軌跡、速度等。形狀特征比較穩(wěn)定，但運(yùn)動(dòng)特征在能見度較低時(shí)依然可以分辨，因此，將這兩種方法結(jié)合是一種不錯(cuò)的選擇。本文采用了特征+分類的方法來(lái)進(jìn)行人體異常行為檢測(cè)，因此選擇使用最廣泛、且效果較好、速度較快的HOG特征作為前景目標(biāo)的特征。

4、行為識(shí)別方法選取

本文將采用支持向量機(jī)分類器來(lái)對(duì)人體行為進(jìn)行分類。支持向量機(jī)的思想主要可以概括為兩點(diǎn)：①對(duì)于線性可分情況，它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論在特征空間中建立最優(yōu)分割超平面。②對(duì)于線性不可分的情況，它使用非線性映射算法將低維輸入空間中線性不可分的樣本映射到高維特征空間令其線性可分。

二、校車異常監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要針對(duì)校車內(nèi)人體的異常行為檢測(cè)，主要完成的功能是①完成基于視頻的監(jiān)控和采集；②完成基于人體行為狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)設(shè)計(jì)；③對(duì)校車行駛過程中的異常事件進(jìn)行分類，并抽象出若干類異常行為狀態(tài)，如異常走動(dòng)、乘客聚集、異常站立等；④基于人體行為狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的匹配，自動(dòng)分析出校車內(nèi)的異常狀態(tài)；⑤完成異常事件的歸類與整理，并能夠自動(dòng)報(bào)警。

系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，程序讀入視頻序列以后，首先對(duì)其背景進(jìn)行建模，通過背景減除法得到前景圖像；接著提取出前景圖像的Hog特征，采用事先訓(xùn)練好的HMM分類器來(lái)進(jìn)行識(shí)別是否發(fā)生異常行為，若是則自動(dòng)報(bào)警，否則繼續(xù)讀入下一段視頻。

1、HOG特征提取

HOG特征，即方向梯度直方圖的提取是從局部到整體的一個(gè)過程，其計(jì)算流程如下：

① 歸一化圖像：本文采用平方根計(jì)算對(duì)RGB色彩空間的輸入圖像進(jìn)行伽馬矯正，實(shí)現(xiàn)彩色圖像到灰度圖的轉(zhuǎn)換，同時(shí)減少色彩信息對(duì)后續(xù)操作的影響，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

② 梯度計(jì)算：梯度的實(shí)質(zhì)是圖像的一階微分，在實(shí)際應(yīng)用中，一般通過圖像與梯度算子的卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)梯度計(jì)算。目前，常用的梯度算子有Perwitt算子、Roberts算子、Sobel算子等。梯度算子將對(duì)結(jié)果產(chǎn)生很大影響，綜合考慮計(jì)算的復(fù)雜度與算子的有效性，本文選用Sobel算子與圖像卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)梯度計(jì)算。

③ HOG特征維數(shù)計(jì)算：在HOG的構(gòu)造函數(shù)中，計(jì)算得到的HOG特征維數(shù)是7200維。

2、SVM分類器

在本文中，要實(shí)現(xiàn)三種異常行為的檢測(cè)，而SVM是一個(gè)二元分類器，這里可以采用一個(gè)簡(jiǎn)單的方法來(lái)解決，即“一類對(duì)其余”的方法，每次仍然解決一個(gè)二類分類問題。例如：有三個(gè)類別，第一次把類別1定為正樣本，其余兩類定為負(fù)樣本；第二次將類別2定為正樣本，其余為負(fù)樣本；第三次把類別3定為正樣本。也就是說(shuō)，分為幾類就有幾個(gè)二元的SVM分類器。

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可以預(yù)先訓(xùn)練好分類器，直接調(diào)用，而不需要重新訓(xùn)練。因此，本文只需要采用異常站立、異常走動(dòng)和異常聚集三個(gè)訓(xùn)練好的SVM分類器即可實(shí)現(xiàn)分類。

四、結(jié)語(yǔ)

本論文對(duì)基于機(jī)器視覺的人體異常行為檢測(cè)算法進(jìn)行了研究，基于VIBE背景建模的前景提取、HOG特征+SVM訓(xùn)練的方法，成功實(shí)現(xiàn)了校車內(nèi)人體異常站立、異常走動(dòng)和異常聚集的檢測(cè)。但真實(shí)校車內(nèi)可能發(fā)生更多更復(fù)雜的異常行為，因此在異常行為的類別上要進(jìn)一步細(xì)化。

參考文獻(xiàn)

[1]杜鑒豪，監(jiān)控視頻中的人體異常行為檢測(cè)研究[D]，杭州，浙江大學(xué)，2010，12-40

[2]劉高文，基于隱馬爾可夫模型的視覺行為分析和異常檢測(cè)研究[D]，南京，南京理工大學(xué)，2008， 31-56

[3]程遠(yuǎn)航，基于光流和Gabor小波的人臉特征點(diǎn)跟蹤[J]，計(jì)算機(jī)仿真，2011， 28（5）： 287-290

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論文摘要：在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入快速發(fā)展的轉(zhuǎn)型期，信用缺失正成為侵蝕社會(huì)肌體的毒瘤，缺乏誠(chéng)信不僅會(huì)使社會(huì)公德喪失，而且會(huì)大大提高市場(chǎng)交易的成本和風(fēng)險(xiǎn)，影響市場(chǎng)機(jī)制的有效運(yùn)轉(zhuǎn)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的健康發(fā)展。因此，構(gòu)建和完善信用體系打造信用社會(huì)，不僅僅是一個(gè)道德命題，也是一個(gè)經(jīng)濟(jì)命題，關(guān)系到我國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)可持續(xù)發(fā)展大局。本文提出對(duì)電子商務(wù)物流領(lǐng)域的“一一三三”信用體系建設(shè)的框架布局與目標(biāo)，僅供同行參考。 

0前言 

信用信息采集作為信用體系中的一個(gè)首要和關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。物流信用信息采集是否客觀、真實(shí)、全面對(duì)所收集到的信息能否進(jìn)行合理加工與處理，使之能夠更好地體現(xiàn)物流企業(yè)的真實(shí)信用水平。信息采集、記錄和使用的過程能否實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，能否合法保護(hù)數(shù)據(jù)主體的權(quán)利這方面的研究卻很少見到。本文從電子商務(wù)物流領(lǐng)域的信用現(xiàn)狀出發(fā)，設(shè)計(jì)出“一一三三”信用體系建設(shè)的框架布局：即一個(gè)方針、一個(gè)平臺(tái)、三個(gè)最關(guān)鍵環(huán)節(jié)（貨物標(biāo)識(shí)、智能押運(yùn)和電子簽收），三項(xiàng)任務(wù)（信息采集、共享、使用）。從而建立物流信用信息平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中心，對(duì)社會(huì)化大物流信用數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、信用數(shù)據(jù)整合與裝載，描述了信用信息從數(shù)據(jù)采集、建模、校驗(yàn)、比對(duì)、容錯(cuò)、整合、入庫(kù)的策略。 

1實(shí)行“一一三三”信用體系的框架布局 

1.1 一個(gè)方針：培育信用產(chǎn)品市場(chǎng)需求 

信用缺失同時(shí)也制約了物流企業(yè)的發(fā)展。從一些主要發(fā)展中國(guó)家建立信用制度的實(shí)踐看，信用行業(yè)的發(fā)展是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段和金融體制改革的必然要求。我國(guó)已具備了大規(guī)模發(fā)展信用消費(fèi)的客觀條件，這就要求信用中介服務(wù)行業(yè)有較快發(fā)展，為社會(huì)提供全面、真實(shí)、準(zhǔn)確的消費(fèi)者和企業(yè)的信用報(bào)告。從而增強(qiáng)信用市場(chǎng)的信息對(duì)稱程度，保證物流信用市場(chǎng)的平穩(wěn)、持續(xù)、健康發(fā)展下去。這樣，除了政府主管部門制定相應(yīng)的法律法規(guī)之外，物流行業(yè)必須自己構(gòu)建第一手的信用信息通道，培養(yǎng)一個(gè)通用的物流信用信息平臺(tái)。 

1.2 一個(gè)平臺(tái)：物流信用信息平臺(tái) 

要建設(shè)這樣一個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)開放的物流業(yè)信用平臺(tái)，首要解決平臺(tái)中的軟、硬基礎(chǔ)建設(shè)問題。物流信用平臺(tái)的硬基礎(chǔ)主要是指智能物流中信息精確采集裝置和身份標(biāo)識(shí)裝置。在貨物標(biāo)識(shí)階段的主要工作就是統(tǒng)一布置貨物身份標(biāo)識(shí)裝置；推動(dòng)電子封、智能鎖和周轉(zhuǎn)箱等在物流中的應(yīng)用；實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸工具和物流對(duì)象貨物的身份識(shí)別和認(rèn)證，確保物流信用平臺(tái)的信息交互與控制識(shí)別。物流信用平臺(tái)的軟基礎(chǔ)主要是指物流智能軟件系統(tǒng)，其充當(dāng)著物流系統(tǒng)環(huán)境的“心臟”和“神經(jīng)”，是確保物流信用平臺(tái)多應(yīng)用領(lǐng)域安全可靠運(yùn)行的中樞。 

1.3 三個(gè)最關(guān)鍵環(huán)節(jié) 

現(xiàn)代物流已不再局限于簡(jiǎn)單的運(yùn)輸，更是一種先進(jìn)的組織方式和管理技術(shù)。利用先進(jìn)的物流裝備和技術(shù)就可實(shí)現(xiàn)從物流源頭起完成自動(dòng)采集，以實(shí)現(xiàn)物流過程的全透明化和可追溯化。物流信用平臺(tái)最重要的工作是做好貨物標(biāo)識(shí)、智能押運(yùn)和電子簽收三項(xiàng)工作。物流信用信息就貫穿在這三個(gè)最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)中。 

1.3.1貨物標(biāo)識(shí) 

貨物標(biāo)識(shí)就是對(duì)在供應(yīng)鏈中運(yùn)轉(zhuǎn)的物品進(jìn)行標(biāo)識(shí)。在貨物的托運(yùn)、運(yùn)輸開始，在貨物包裝層次應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別，以支持貨物的裝車清點(diǎn)、中轉(zhuǎn)分裝、發(fā)運(yùn)地自動(dòng)識(shí)別和貨物在本次物流全壽命責(zé)任管理。在這些環(huán)節(jié)中，隨時(shí)隨地都要用到貨物的標(biāo)識(shí)，其是多種行業(yè)共享的通用數(shù)據(jù)。分揀、配送、簽收過程我們所要做的只是將電子標(biāo)簽貼在發(fā)送的物品上，并在每個(gè)貨物交接點(diǎn)裝一臺(tái)rfid閱讀器。rfid作為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，不需人工操作即可完成管理作業(yè)，速度上即時(shí)反映，可大幅縮短作業(yè)時(shí)間，應(yīng)用范圍非常廣。 

1.3.2智能押運(yùn) 

電子商務(wù)的物流配送的成功與否，直接關(guān)系到電子商務(wù)的成敗，是電子商務(wù)的一個(gè)重要衡量指標(biāo)。智能押運(yùn)是指物流配送企業(yè)采用網(wǎng)絡(luò)化的計(jì)算機(jī)技術(shù)和現(xiàn)代化的硬件設(shè)備、軟件系統(tǒng)及先進(jìn)的管理手段，針對(duì)客戶的需求進(jìn)行一系列分類、編碼、整理、配貨等理貨工作，按照約定的時(shí)間和地點(diǎn)將確定數(shù)量和規(guī)格要求的商品傳遞到用戶的活動(dòng)及過程。這種新型的物流配送模式帶來(lái)了流通領(lǐng)域的巨大變革，越來(lái)越多的企業(yè)開始采用電子商務(wù)物流配送模式。相對(duì)于傳統(tǒng)的物流配送模式而言，電子商務(wù)物流配送模式具有高效配送、適時(shí)控制以及過程簡(jiǎn)化的優(yōu)勢(shì)。 

1.3.3電子簽收 

電子簽收是物流業(yè)根據(jù)自身的特點(diǎn)和發(fā)展的需求，把一系列物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過系統(tǒng)一體化的開發(fā)集成和應(yīng)用，以提高企業(yè)資源利用率和生產(chǎn)力水平，防范業(yè)務(wù)流動(dòng)帶來(lái)的不穩(wěn)定性，加強(qiáng)企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)過程的管控水平的一種體現(xiàn)。傳統(tǒng)的紙質(zhì)交接方式不僅花費(fèi)了大量紙張、人力，同時(shí)也不能滿足日益發(fā)展的物流管理的需要。通過rfid識(shí)別收／發(fā)貨方和運(yùn)輸車輛身份及貨物與目的地是否一致，掃描商品車條形碼信息確認(rèn)商品車身份及質(zhì)損狀態(tài)等信息，連同每次交接貨時(shí)都形成一個(gè)唯一的數(shù)字簽名，經(jīng)過gprs的通訊網(wǎng)絡(luò)，傳輸?shù)轿锪餍庞闷脚_(tái)，及時(shí)更新訂單交接的完成狀態(tài)。同時(shí)，平臺(tái)在第一時(shí)間以短信或電話來(lái)通知相關(guān)利益者。平臺(tái)將自動(dòng)進(jìn)行解析、核查和回復(fù)以完成簽收信息管理。 

1.4 三項(xiàng)任務(wù) 

電子商務(wù)物流的信用體系建設(shè)中三項(xiàng)任務(wù)，就是加強(qiáng)物流行業(yè)信用信息的采集、記錄和使用。行業(yè)的信用信息是行業(yè)內(nèi)交易主體日常行為的真實(shí)記錄，即便物流企業(yè)上報(bào)的公共信用信息和銀行信用信息有虛假成分，通過了解行業(yè)信用信息可以顯出其原形，因而物流行業(yè)的信用信息是所有信用信息中重要的信息。在這里我們主張快速、真實(shí)、完整、連續(xù)、合法、開放的取得物流企業(yè)信用信息。 

1.4.1信用信息的采集 

①信用信息采集的內(nèi)容 

物流企業(yè)的信用信息，包括以下幾個(gè)方面： 

㈠信用能力的信息 

主要物流企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模以及擴(kuò)張的速度、資產(chǎn)負(fù)債率和償債能力、盈利水平和盈利產(chǎn)品等。 

㈡信用行為的信息 

物流企業(yè)履行各種合同的情況，執(zhí)行國(guó)家的有關(guān)政策法規(guī)的情況。違規(guī)違法收到懲處的記錄等。 

㈢其他公開信息 

如物流企業(yè)的注冊(cè)登記信息、公司名稱代碼、反映企業(yè)所在行業(yè)的發(fā)展前景的信息，企業(yè)的投資戰(zhàn)略與決策、企業(yè)的核心技術(shù)和管理、企業(yè)主要管理者的背景與履歷。 

②信用信息采集的流程 

㈠發(fā)運(yùn)信息采集：發(fā)運(yùn)前，物流商用手持機(jī)清點(diǎn)發(fā)運(yùn)貨物并將發(fā)運(yùn)貨物的信息通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上傳到物流信用平臺(tái)； 

㈡中轉(zhuǎn)分撥信息采集：中轉(zhuǎn)時(shí)，可根據(jù)貨物標(biāo)識(shí)識(shí)別并分類中轉(zhuǎn)，通過手持機(jī)采集并上傳中轉(zhuǎn)貨物信息，可以讓平臺(tái)隨時(shí)記錄貨物的運(yùn)輸、中轉(zhuǎn)信息，防止運(yùn)輸過程中的信息丟失； 

㈢接受信息反饋：貨物到達(dá)結(jié)束地后，簽收人通過手持機(jī)掃描貨物標(biāo)識(shí)，并與平臺(tái)記錄的標(biāo)識(shí)信息比對(duì)后，快速確認(rèn)并上傳貨物簽收的信息； 

㈣全壽命跟蹤：從貨物發(fā)運(yùn)的源頭起，利用貨物標(biāo)識(shí)的唯一性使貨主、物流商、物流中介、物流中心、物流行業(yè)協(xié)會(huì)、行業(yè)主管部門都可以通過網(wǎng)絡(luò)了解相關(guān)物流的運(yùn)輸、中轉(zhuǎn)和簽收的全壽命管理情況，將大大提高物流全過程的信用信息采集能力。 

1.4.2信用信息記錄 

任務(wù)要求涵蓋物流供應(yīng)鏈上所有的受眾：即貨主、物流商、物流中介、物流中心、信用機(jī)構(gòu)、物流行業(yè)協(xié)會(huì)、行業(yè)主管部門等。做到信用信息記錄的真實(shí)、及時(shí)、全面，需要百分之百的可靠性，百分之百的互聯(lián)通性。實(shí)時(shí)響應(yīng)，永久、完全存儲(chǔ)任何相關(guān)的信息等，實(shí)現(xiàn)物流主體行為信息比對(duì)、抽取、審核處理。分階段逐步提高應(yīng)用數(shù)量等級(jí)，從單個(gè)孤立應(yīng)用逐漸過渡到大規(guī)模的海量應(yīng)用。 

1.4.3信用信息使用 

有效的使用信用信息可以使所有市場(chǎng)主體的信用信息能夠及時(shí)連接并且覆蓋全社會(huì)，使那些只從事一次性博弈的市場(chǎng)交易主體就不再有生存的空間?！按蛞粯寭Q一個(gè)地方”的策略也將失靈，每一個(gè)交易主體都被迫進(jìn)行重復(fù)博弈。而在重復(fù)博弈中，誠(chéng)信顯然是最優(yōu)策略。 

對(duì)信用信息的使用者而言，即時(shí)信息的重要性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于歷史的信息；對(duì)于需要即時(shí)信用信息的主體而言，過時(shí)的信息實(shí)際上就是信息垃圾。那么，要如何確保信用信息的客觀公證、完整、獨(dú)完、真實(shí)、可靠。這就是引入第三方評(píng)估機(jī)構(gòu)的原因，要求其對(duì)信用信息的傳播和報(bào)道不受任何外來(lái)力量的支配和左右，同時(shí)保證其生存和發(fā)展與所傳播信息的內(nèi)容無(wú)關(guān)。 

2 電子商務(wù)物流的信用體系建設(shè)的任務(wù) 

2.1構(gòu)建信息共享機(jī)制 

從對(duì)原始信用信息的收集，到進(jìn)行篩選、甄別、匹配、核驗(yàn)、加工整理、保存形成“信用數(shù)據(jù)”，再到后續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)的不斷更新和維護(hù)，這一過程是一個(gè)緊密相連、不可分割的整體。如果只研究“原始數(shù)據(jù)”的收集，不僅會(huì)使研究思路缺乏連貫性，也會(huì)限制整個(gè)研究的實(shí)際意義。體系建設(shè)的任務(wù)之一就是設(shè)計(jì)出信用信息的共享機(jī)制，使信用評(píng)估機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府以某種準(zhǔn)入方式快速進(jìn)入，使其方便獲取并完成信用信息自定義查詢、統(tǒng)計(jì)分析、管理決策服務(wù)以及公共服務(wù)的功能。 

2.2解決信息不對(duì)稱問題 

由于交易者根據(jù)自身需要搜集信息、分析信息的成本較高，效率卻比較低。于是在社會(huì)分工的進(jìn)程中逐步出現(xiàn)了專門從事信用信息征集和處理的第三方征信。第三方征信更加專業(yè)、更加具有規(guī)模效應(yīng)，為從事信用交易的各方帶來(lái)了多方面的好處，也對(duì)信用行為的規(guī)范起到了重要的促進(jìn)作用。 

2.3形成交易反饋機(jī)制 

市場(chǎng)中的交易主體往往需要先了解對(duì)方的信用能力和以往交易中的信用記錄。因此，使用者所得到的關(guān)于雙方的信用信息則決定是否與對(duì)方進(jìn)行交易。如果交易得以實(shí)現(xiàn)，那么本次交易中雙方守信或失信的記錄就成為新的信息匯入信用信息源中。如果不進(jìn)行交易，那么它對(duì)于對(duì)方信用信息的請(qǐng)求將有可能成為對(duì)方信用信息集合中的一部分內(nèi)容而保存在有關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。信息使用者這種對(duì)信用信息的使用和反饋是信用信息傳播中的重要環(huán)節(jié)，它關(guān)系到交易主體對(duì)未來(lái)的預(yù)期。正是因?yàn)橛羞@樣的反饋機(jī)制，才使得交易者收到足夠的警戒，同時(shí)一旦失信，就會(huì)被記錄，并影響到下次交易機(jī)會(huì)。由此我們看到，信用信息使用者在作為信宿的同時(shí)，也是信息的反饋者甚至是產(chǎn)生者。 

2.4展開數(shù)據(jù)挖掘 

開展信用信息的數(shù)據(jù)挖掘工作，就是力圖找到有效方法自動(dòng)地分析信用信息數(shù)據(jù)、自動(dòng)地對(duì)數(shù)據(jù)分類、自動(dòng)地對(duì)數(shù)據(jù)匯總、自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)和描述數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、自動(dòng)地標(biāo)記異常。 

數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化的處理，從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)的分析方法。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的深入分析、歸納總結(jié)出事情間的內(nèi)部規(guī)律和關(guān)系，以指導(dǎo)對(duì)事物的認(rèn)知和管理。 

3 結(jié)束語(yǔ) 

完善的物流信用體系為物流行業(yè)高速、穩(wěn)定、持續(xù)發(fā)展提供保障，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分。電子商務(wù)物流領(lǐng)域的信用體系建設(shè)還處于剛剛起步階段，還處于一種探索階段。 

建立在電子封、智能鎖和周轉(zhuǎn)箱等物流裝備基礎(chǔ)上，具有與具體設(shè)備無(wú)關(guān)的公共標(biāo)準(zhǔn)的，能支持異構(gòu)數(shù)據(jù)源，跨地理區(qū)域，網(wǎng)絡(luò)化的自動(dòng)數(shù)據(jù)收集，匯總處理的信用信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“低端”和“高端”的連接，全程監(jiān)測(cè)物流供應(yīng)鏈上所有的交易和交接細(xì)節(jié)，為電子商務(wù)物流領(lǐng)域的信用信息采集、傳遞和共享創(chuàng)造條件。為全社會(huì)信用體系建設(shè)做好基礎(chǔ)儲(chǔ)備。 

參考文獻(xiàn) 

篇9

關(guān)鍵詞：盲道;以人為本;RFID

ABSTRACT：This paper discusses the current use situation of the blind road, and gives a series improvement way combined with the use of new materials.

KEY WORDS：blind road; new material, human-oriented，RFID

“以人為本”讓肢體殘疾者和視覺殘疾者參與分享社會(huì)生活體現(xiàn)了社會(huì)對(duì)殘疾者的關(guān)愛，也是社會(huì)文明的一種體現(xiàn)，近年來(lái)城市建設(shè)的快速發(fā)展使道路斷面型式日益豐富，但設(shè)計(jì)的不規(guī)范，材料的浪費(fèi)，盲道的占用，在很大程度上影響了盲道使用。因此了解盲道的使用現(xiàn)狀，因地制宜合理的安排盲道的使用和設(shè)計(jì)，引進(jìn)一系列的新型的材料和盲道系統(tǒng)，更好的為視覺殘障者服務(wù)。

1.視覺殘障者現(xiàn)狀

我國(guó)是世界3大盲人高發(fā)區(qū)之一，約有盲人500～900萬(wàn)，年均失明人數(shù)約45萬(wàn)人[1]，即幾乎每分鐘便會(huì)出現(xiàn)一例新盲人，而低視力總?cè)藬?shù)約為盲人的3倍。

視力殘疾人因各種原因?qū)е码p眼視力障礙或視野縮小，而視覺殘障并不是單一指沒有視覺能力，看不清，沒有色彩辨別感也歸類為視覺殘障。盲人很難像健全人那樣自由行走和參加社會(huì)活動(dòng)。采取各種措施對(duì)視力殘疾人進(jìn)行治療、訓(xùn)練和輔助，盡量補(bǔ)償、 提高其喪失或削弱的功能。定向行走作為視力殘疾康復(fù)的重要手段，是視力殘疾個(gè)體最基本的需要之一，而如何在定向行走訓(xùn)練的基礎(chǔ)上使用一種方式而解決視覺殘障的多樣性，進(jìn)而為盲人的出行提供方便。

2.盲道不合理性現(xiàn)狀

2.1盲道規(guī)劃布局不合理

盲道的普及應(yīng)和城市的發(fā)展?fàn)顩r同步，在一些城市發(fā)展落后地區(qū)或者是中等發(fā)展城市，城市的規(guī)劃和領(lǐng)導(dǎo)者一味追求形式上的先進(jìn)性和文明程度聯(lián)系在一起，并沒有進(jìn)行實(shí)際調(diào)研和考察。盲道是幫助盲人行走的但是在一些人煙稀少的地區(qū)，或者人車混道的狹小街道設(shè)置一系列的行進(jìn)盲道，就非常不合理，因?yàn)槊と艘话悴粫?huì)到人流量很多的地方活動(dòng)。在這么一個(gè)以低碳生活為主導(dǎo)的城市生活中，作為一個(gè)科學(xué)的城市道路規(guī)劃者，在進(jìn)行道路規(guī)劃的時(shí)候應(yīng)根據(jù)地區(qū)發(fā)展程度和盲人活動(dòng)的主要區(qū)域有節(jié)奏有目的有計(jì)劃的合理規(guī)劃，這樣在以后的城市規(guī)劃發(fā)展進(jìn)程中才能合理的進(jìn)行更新?lián)Q代以實(shí)現(xiàn)城市資源的合理配置。

2.2盲道設(shè)計(jì)不合理性

盲道要高出地面5MM，雖然不是很高但是也對(duì)于普通民眾的出行帶來(lái)很多的不便，例如穿高跟鞋的女士，跑鬧的小孩，行動(dòng)不便的老人，對(duì)于嬰兒車和輪椅的行駛也帶了來(lái)了非常不舒適的感覺。

盲道的材質(zhì)有以下幾種：預(yù)制混凝土盲道磚：花崗巖、大理石盲道板：陶瓷類盲道板：橡膠塑料類盲道板：金屬類(主要是不銹鋼)盲道型材；高分子材料類(聚氯乙烯等)盲道型材。但在實(shí)際中盲道材料的價(jià)格決定了材料的使用，因此大部分的盲道采用的和普通道路是一樣的材料，只是在表面進(jìn)行了盲道形式的切割。紋理上盲道和普通路面無(wú)法區(qū)別，并沒有給盲人帶來(lái)實(shí)質(zhì)性的幫助。色彩上，質(zhì)感上盲道的設(shè)計(jì)并沒有根據(jù)盲人的不同需要進(jìn)行區(qū)分，很難給盲人帶來(lái)方便?，F(xiàn)行使用較多的花崗巖、大理石盲道板的質(zhì)感在惡劣天氣時(shí)同樣也會(huì)滑倒；色彩上中黃色的盲道在日曬雨淋后出現(xiàn)較大磨損和掉色。

2.3盲道被違規(guī)占用

公眾無(wú)障礙意識(shí)淡薄：社會(huì)公眾無(wú)障礙意識(shí)淡薄，整個(gè)城市并沒有形成保護(hù)盲道，方便殘疾人的氛圍。一些經(jīng)營(yíng)單位、個(gè)人隨意損壞、占用無(wú)障礙設(shè)施。街道上行走的路人和小商小販們無(wú)故占用盲道。同時(shí)缺乏對(duì)公眾的教導(dǎo)，一些學(xué)生放學(xué)之后有意走在盲道上并以此為樂，但他們并不知道這樣可能帶來(lái)的后果。

維護(hù)和管理工作薄弱使盲道的使用效率低下：目前，武漢市幾乎所有的人行道上都鋪設(shè)了盲道，但是其維護(hù)和管理工作還是存在一些問題，許多盲道被一些小商小販的經(jīng)營(yíng)攤點(diǎn)、電話亭等占用，盲道無(wú)法發(fā)揮其正常作用，致使盲道成了一種形同虛設(shè)的設(shè)施．而且部分盲道在出現(xiàn)損壞后不能夠及時(shí)維修，降低了盲道的使用效率，同時(shí)給殘疾人的出行帶來(lái)極大的不便。雨雪天氣過后的盲道清掃不及時(shí)常常不易于盲人行走。

3.盲道改進(jìn)的建議

3.1加強(qiáng)宣傳和教育

盲道的建設(shè)和使用雖然已經(jīng)有一段時(shí)間但是如何使用和保護(hù)盲道，在人們的認(rèn)識(shí)中還是非常的不足希望通過媒體報(bào)道和學(xué)校教育讓民眾認(rèn)識(shí)了解盲道并知道這對(duì)于殘障人士的重要行，讓大家學(xué)會(huì)保護(hù)盲道關(guān)心殘障人士，這才能從根本提高城市文明程度。另一方面制定一系列的法規(guī)制度，整治設(shè)計(jì)和建設(shè)以及使用的不規(guī)范合理行為，對(duì)于亂占，破壞盲道給予一定的警告和處分，對(duì)于盲道進(jìn)行定時(shí)定崗檢查和修理，充分提高盲道是使用頻率和效率。

3.2全方位立體環(huán)境的設(shè)計(jì)

自然環(huán)境對(duì)方向辨認(rèn)的影響也很大，如天氣、路面狀況等對(duì)盲人走向的影響也不容忽視。晴天時(shí)，各種聲音聽得較清楚，而陰天時(shí)，特別是刮風(fēng)下雨時(shí)。各種聲音變得暗啞了，較難辨認(rèn)。關(guān)于路面，一般來(lái)講干燥的路面較易辨認(rèn)環(huán)境；泥濘的地面不易辨認(rèn)；覆蓋地面的雪如已冰硬，較易辨認(rèn)環(huán)境，地面剛被軟雪蓋住，最難辨認(rèn)。

視覺：在《城市道路和建筑物無(wú)障礙設(shè)計(jì)規(guī)范》中規(guī)定盲道采用中黃色。由于路段的不同應(yīng)該使用不同的顏色，這樣不僅好區(qū)分，而且還能起到美觀的作用，更能起到提醒動(dòng)車司機(jī)的作用。準(zhǔn)盲道為深黃色，但由于環(huán)境的光照條件變化等原因，在不同區(qū)域、不同時(shí)間盲道的顏色會(huì)有較大的變化．此外盲道雖然有固定的紋理模式，但是隨著觀測(cè)角度的不同，圖像中的紋理模式也會(huì)有較大變化．

嗅覺：在一些特殊位置，使用一種氣味散發(fā)裝置，讓盲人通過嗅覺判斷環(huán)境的位置，并且可以使用智能手段控制氣味散發(fā)的強(qiáng)度，時(shí)間和范圍，同時(shí)舒適健康氣味的散發(fā)還可以增加環(huán)境的趣味性，美化環(huán)境。例如，公園出入口，圖書館出入口，街道十字路口，商業(yè)廣場(chǎng)等等，裝置的設(shè)置都能有效的幫助盲人進(jìn)行空間位置識(shí)別，同時(shí)也能給普通人帶來(lái)另一番感受。

觸覺：在相當(dāng)一部分人心目中，細(xì)膩光滑是高檔的象征。而這些詞匯都大大降低了盲人定向行走的安全系數(shù)，而我們看到的頁(yè)巖燒結(jié)盲道磚，其表面卻都是毛面的，有孔、粗糙。據(jù)專業(yè)人士介紹，光面燒結(jié)磚的抗滑性通過測(cè)試遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于其他路面材料[2]。平日里，走在粗糙路面上，盲人們感到的是舒適，下雪天，雪附著在磚面上，毛面有效地增加了磚面的摩擦力，增強(qiáng)了磚面的抗滑性，這樣，盲人們走在盲道磚上，安全系數(shù)將大大增加。

聽覺：語(yǔ)音識(shí)別信息設(shè)計(jì)是對(duì)盲人最有效的輔助手段收益人群還包括聽力殘疾者和老年退化性耳聾者感受外界信息的重要輔助設(shè)施或工具，不同的環(huán)境、不同的時(shí)間應(yīng)設(shè)置不同音頻或不同分貝的語(yǔ)音裝置。例如，醫(yī)院、公園、街道、馬路等等，其語(yǔ)音識(shí)別裝置就各不相同。

3.3RFID的盲道識(shí)別系統(tǒng)

目前 RFID 技術(shù)發(fā)展迅猛，為設(shè)計(jì)識(shí)別系統(tǒng)提供了方便。RFID 是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)[3]。它通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，識(shí)別工作無(wú)須人工干預(yù)，可工作于各種惡劣環(huán)境。RFID 技術(shù)可識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體并可同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽或者識(shí)別卡，操作快捷方便。對(duì)于盲人出行安全和便捷有提供了有力的保障。

隨著無(wú)線通信和RFID自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中的不斷發(fā)展，設(shè)計(jì)出一種可行而便攜的盲道識(shí)別設(shè)備已經(jīng)成為可能。國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家在上世紀(jì)末就已經(jīng)意識(shí)到并開發(fā)出了部分識(shí)別設(shè)備。意大利目前已經(jīng)利用RFID技術(shù)設(shè)計(jì)出一種盲道識(shí)別設(shè)備，該識(shí)別系統(tǒng)可以方便的給盲人提供精確的 GPS 位置。西班牙研究人員為盲人和視障者研制出一種可隨身攜帶的指路儀器，幫助他們?cè)诜比A都市中判定方向，并且配有為通信系統(tǒng)配音的聲音合成器和輸入信息的盲文鍵盤[4]。在我國(guó)某些大中城市也開始在公交車站試點(diǎn)使用這種盲道系統(tǒng)，隨著科技的發(fā)展RFID盲道系統(tǒng)一定會(huì)在城市中普及和應(yīng)用。相信RFID盲道系統(tǒng)科技的普及在一定時(shí)間內(nèi)會(huì)很快實(shí)現(xiàn)，那么城市設(shè)計(jì)者就需要在現(xiàn)行的盲道系統(tǒng)設(shè)計(jì)下考慮新形式的盲道識(shí)別系統(tǒng)遞進(jìn)和過渡過程，這樣才不會(huì)造成設(shè)計(jì)和材料的浪費(fèi)并更快程度的為盲人提供更大的便捷和幫助。

4.結(jié)論

對(duì)盲道改進(jìn)的構(gòu)想現(xiàn)在也還是一個(gè)初級(jí)研究階段，還有很多需要繼續(xù)思考研究的地方；但現(xiàn)有盲道的缺點(diǎn)卻是顯而易見的，其不完整的設(shè)計(jì)觀念及缺少人文關(guān)懷的特性也值得考慮。另一方面也要注意設(shè)計(jì)創(chuàng)新和科技創(chuàng)新，研究開發(fā)新型的盲道系統(tǒng)，打造全方位的無(wú)障礙城市的。由于種種原因，盲道的改進(jìn)和研發(fā)現(xiàn)在還沒有得到重視，但應(yīng)注意到，盲道的改進(jìn)是勢(shì)在必行的，希望能引起更多的人注意。

參考文獻(xiàn)：

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[2]沈毅秀 鄭州冠威建材科技有限責(zé)任公司 磚瓦世界 BRICK & TILE WORLD 2008(5) d.g.省略/Periodical_jcgyxx200805005.aspx

[3]周曉光等. 射頻識(shí)別（RFID）系統(tǒng)設(shè)計(jì)、仿真與應(yīng)用[M].人民郵電出版社， 2008

[4]王小偉. 基于RFID的盲道識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì).碩士學(xué)位論文[J].成都理工大學(xué)，2009

篇10

[關(guān)鍵詞]中文分詞　分詞算法　歧義消除　未登錄詞　分詞系統(tǒng)

[分類號(hào)]G354

中文分詞是文本分類、信息檢索、信息過濾、文獻(xiàn)自動(dòng)標(biāo)引、摘要自動(dòng)生成等中文信息處理中的關(guān)鍵技術(shù)及難點(diǎn)。經(jīng)過廣大學(xué)者共同努力，過去2D多年中文分詞取得可喜進(jìn)步，黃昌寧、趙海…在四方面總結(jié)了取得的成績(jī)。筆者利用CNKI全文期刊數(shù)據(jù)庫(kù)，以“中文and分詞”、“漢語(yǔ)and分詞”、“自動(dòng)and分詞”等為檢索條件，檢索時(shí)段為1987年1月1日～2010年9月1l日，進(jìn)行篇名檢索，經(jīng)篩選分別得到相關(guān)研究論文214、191、165篇，通過文獻(xiàn)歸納總結(jié)出該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀、研究?jī)?nèi)容、研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)，并展望其發(fā)展。

1　中文分詞基礎(chǔ)理論研究

中文分詞理論研究可歸結(jié)為：三種主要分詞算法及組合算法研究、中文分詞歧義消除、未登錄詞識(shí)別與分詞與詞性標(biāo)注評(píng)測(cè)研究。

1.1　分詞算法研究

衡量分詞算法優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)是分詞速度與精度，各種算法圍繞精度與速度展開。目前分詞算法很多，大致可歸納為：詞典分詞方法、理解分詞方法、統(tǒng)計(jì)分詞方法、組合分詞算法。

1.1.1　詞典分詞方法

?算法。詞典分詞方法按照一定策略將待分析漢字串與詞典中的詞條進(jìn)行匹配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功，該方法需要確定三個(gè)要素：詞典、掃描方向、匹配原則。比較成熟的幾種詞典分詞方法有：正向最大匹配法、逆向最大匹配法、雙向最大匹配法、最少切分等。實(shí)際分詞系統(tǒng)，都是把詞典分詞作為一種初分手段，再通過各種其他的語(yǔ)言信息進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。

詞典分詞方法包含兩個(gè)核心內(nèi)容：分詞算法與詞典結(jié)構(gòu)，算法設(shè)計(jì)可從以下幾方面展開：①字典結(jié)構(gòu)改進(jìn)；②改進(jìn)掃描方式；③將詞典中的可按由長(zhǎng)到短遞減順序逐字搜索整個(gè)待處理材料，一直到分出全部詞為止。

?詞典結(jié)構(gòu)。同典結(jié)構(gòu)是詞典分詞算法關(guān)鍵技術(shù)，直接影響分詞算法的性能。三個(gè)因素影響詞典性能：①詞查詢速度；②詞典空間利用率；③詞典維護(hù)性能。Hash表是設(shè)計(jì)詞典結(jié)構(gòu)常用方式，先對(duì)GB2312～1980中的漢字排序(即建立Hash表)，然后將其后繼詞(包括詞的屬性等信息)放在相應(yīng)的詞庫(kù)表中。

孫茂松等設(shè)計(jì)并實(shí)驗(yàn)考察了三種典型的分詞詞典機(jī)制：整詞二分、TRIE索引樹及逐字二分，著重比較它們的時(shí)間、空間效率。姚興山提出首字Hash表、詞次字Hash表、詞次字結(jié)構(gòu)、詞3字Hash表、詞3字結(jié)構(gòu)、詞4字Hash表、詞4字結(jié)構(gòu)、詞索引表和詞典正文的詞典結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)提高查詢速度，但增大存儲(chǔ)開銷。陳桂林等介紹了一種高效的中文電子詞表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它支持首字Hash和標(biāo)準(zhǔn)的二分查找，且不限詞條長(zhǎng)度，并給出利用近鄰匹配方法來(lái)查找多字詞，提高了分詞效率。目前文獻(xiàn)看，圍繞詞典結(jié)構(gòu)提高分詞性能的主流思想是設(shè)計(jì)Hash表，表數(shù)目隨結(jié)構(gòu)不同而不同，數(shù)目越多，空間開銷越大，但查詢速度也相應(yīng)提高，具體設(shè)計(jì)需要在時(shí)間與空間之間權(quán)衡。

1.1.2　理解分詞方法　基本思想是分詞同時(shí)進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析；利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象，理解分詞方法需要使用大量語(yǔ)言知識(shí)和信息。

?人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)主要包括專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成一測(cè)試法三種。分詞專家系統(tǒng)能充分利用詞法知識(shí)、句法知識(shí)、語(yǔ)義知識(shí)和語(yǔ)用知識(shí)進(jìn)行邏輯推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)歧義字段的有效切分。何克抗等深入分析了歧義切分字段產(chǎn)生的根源和性質(zhì)，把歧義字段從性質(zhì)上劃分為四類，并給出消除每一類歧義切分字段的有效方法。王彩榮設(shè)計(jì)了一個(gè)分詞專家系統(tǒng)的框架：將自動(dòng)分詞過程看作是基于知識(shí)的邏輯推理過程，用知識(shí)推理與語(yǔ)法分析替代傳統(tǒng)的“詞典匹配分詞+歧義校正的過程?！鄙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)摸擬人腦神經(jīng)元工作機(jī)理設(shè)計(jì)，將分詞知識(shí)所分散隱式的方法存入神經(jīng)網(wǎng)內(nèi)部，通過自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練修改內(nèi)部權(quán)值，以達(dá)到正確的分詞結(jié)果。林亞平、尹鋒利等用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一個(gè)分詞系統(tǒng)，進(jìn)行大量仿真實(shí)驗(yàn)，取得不錯(cuò)分詞效果。

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的人工智能分詞算法與其他方法相比具有如下特點(diǎn)：①知識(shí)的處理機(jī)制為動(dòng)態(tài)演化過程；②字詞或抽象概念與輸入方式對(duì)應(yīng)，切分方式與輸出模型對(duì)應(yīng)；③能較好地適應(yīng)不斷變化的語(yǔ)言現(xiàn)象，包括結(jié)構(gòu)的自組織和詞語(yǔ)的自學(xué)習(xí)；④新知識(shí)的增加對(duì)系統(tǒng)處理速度影響不大，這與一般機(jī)械匹配式分詞方法有很大區(qū)別；⑤有助于利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象，提高理解分詞的效果。作為智能分詞技術(shù)的一種探討，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)思想引入中文分詞，是一種有益嘗試，為后續(xù)智能自動(dòng)分詞技術(shù)取得更多進(jìn)展打下良好基礎(chǔ)。

黃祥喜提出“生成一測(cè)試”法，通過詞典的動(dòng)態(tài)化、分詞知識(shí)的分布化、分詞系統(tǒng)和句法語(yǔ)義系統(tǒng)的協(xié)同工作等手段實(shí)現(xiàn)詞鏈的有效切分和漢語(yǔ)句子切分與理解的并行。該方法具有通用性，實(shí)現(xiàn)容易，分詞和理解能力強(qiáng)。

由于漢語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語(yǔ)言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。

?統(tǒng)計(jì)模型技術(shù)。蘇菲等提出基于規(guī)則統(tǒng)計(jì)模型的消歧方法和識(shí)別未登錄詞的詞加權(quán)算法，通過詞頻統(tǒng)計(jì)、加權(quán)技術(shù)與正向逆向最大匹配進(jìn)行消歧與未登錄詞識(shí)別。張茂元等提出基于馬爾可夫鏈的語(yǔ)境中文切分理論，進(jìn)而提出一種語(yǔ)境中文分詞方法，該方法建立在詞法和句法基礎(chǔ)上，從語(yǔ)境角度分析歧義字段，提高分詞準(zhǔn)確率。

1.1.3　統(tǒng)計(jì)分詞方法　統(tǒng)計(jì)方法思想基礎(chǔ)是：詞是穩(wěn)定的漢字的組合，在上下文中漢字與漢字相鄰共現(xiàn)的概率能夠較好地反映成同的可信度。因此對(duì)語(yǔ)料中相鄰共現(xiàn)的漢字的組合頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算他們的統(tǒng)計(jì)信息并作為分詞的依據(jù)。常用統(tǒng)計(jì)量有如詞頻、互信息、t-測(cè)試差，相關(guān)分詞模型有最大概率分詞模型、最大熵分詞模型、N-Gram元分詞模型、有向圖模型等。孫茂松等提出了一種利用句內(nèi)相鄰字之間的互信息及t－測(cè)試差這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量解決漢語(yǔ)自動(dòng)分詞中交集型歧義切分字段的方法，并進(jìn)一步提出將兩者線性霍加的新的統(tǒng)計(jì)量md，并引入“峰”和“谷”的概念，設(shè)計(jì)了一種無(wú)詞表的自動(dòng)分詞算法。王思力等提出一種利用雙字耦合度和t-測(cè)試差解決中文分詞中交叉歧義的方法。孫曉、黃德根提出基于最長(zhǎng)次長(zhǎng)匹配的方法建立漢語(yǔ)切分路徑有向圖，將漢語(yǔ)自動(dòng)分詞轉(zhuǎn)換為在有向圖中選擇正確的切分路徑。

三種主流方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，其具體比較見表1。

1.1.4　組合方法　單個(gè)方法有優(yōu)點(diǎn)，但也存在不足，

實(shí)際分詞算法設(shè)計(jì)時(shí)需要組合幾種方法，利用各自優(yōu)點(diǎn)，克服不足，以更好解決分詞難題。

?字典與統(tǒng)計(jì)組合。翟鳳文等提出了一種字典與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的分詞方法，首先利用字典分同方法進(jìn)行第一步處理，然后利用統(tǒng)計(jì)方法處理第一步所產(chǎn)生的歧義問題和未登錄詞問題。該算法通過改進(jìn)字典的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提高了字典匹配的速度；通過統(tǒng)計(jì)和規(guī)則相結(jié)合提高交集型歧義切分的準(zhǔn)確率，并且一定條件下解決了語(yǔ)境中高頻未登錄詞問題。

?分詞與詞性標(biāo)注組合。詞性標(biāo)注是指對(duì)庫(kù)內(nèi)語(yǔ)篇中所有的單詞根據(jù)其語(yǔ)法作用加注詞性標(biāo)記。將分詞和詞類標(biāo)注結(jié)合起來(lái)，利用豐富的詞類信息對(duì)分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過程中又反過來(lái)對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。白拴虎將自動(dòng)分詞和基于隱馬爾可夫鏈的詞性自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)結(jié)合起來(lái)，利用人工標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)中提取出的詞性二元統(tǒng)計(jì)規(guī)律來(lái)消解切分歧義。佟曉筠等設(shè)計(jì)N-最短路徑自動(dòng)分詞和詞性自動(dòng)標(biāo)注一體化處理的模型，在分詞階段召回N個(gè)最佳結(jié)果作為候選集，最終的結(jié)果會(huì)在未登錄詞識(shí)別和同性標(biāo)注之后，從這N個(gè)最有潛力的候選結(jié)果中選優(yōu)得到。姜濤等對(duì)Kit提出基于實(shí)例的中文分詞一詞性標(biāo)注模型，通過理論上定性分析和實(shí)驗(yàn)證明得出如下優(yōu)點(diǎn)：①對(duì)于訓(xùn)練語(yǔ)料相關(guān)的文本(即與訓(xùn)練語(yǔ)料相同、相似或同領(lǐng)域的文本)，EBST系統(tǒng)的分詞一詞性標(biāo)注結(jié)果具有極高的準(zhǔn)確率；②EBST系統(tǒng)的分詞一詞性標(biāo)注結(jié)果與訓(xùn)練語(yǔ)料中的分詞一詞性標(biāo)注具有很好的一致性。

1.2　歧義消除研究

1.2.1　歧義類型　歧義是指同一個(gè)字符串存在不止一種切分形式。歧義字段分為交集型歧義字段(交叉歧義)、組合型歧義字段(覆蓋歧義)兩種。據(jù)統(tǒng)計(jì)交叉歧義字段占到了總歧義字段的86％，所以解決交叉歧義字段是分詞要解決的重點(diǎn)與難點(diǎn)。

1.2.2　消歧方法　目前解決歧義消除的典型方法有：

?窮舉法。找出待分析字串所有可能的詞，該方法簡(jiǎn)單，但時(shí)間開銷大，實(shí)用性不強(qiáng)。多數(shù)時(shí)候采用雙向匹配算法，正向匹配結(jié)果與逆向匹配結(jié)果一致，分詞正確，否則分詞有歧義。

?聯(lián)想一回溯法。李國(guó)臣等提出聯(lián)想一回溯法，先將待切分的漢字符號(hào)串序列依特征詞詞庫(kù)分割為若干子串，每個(gè)子串或?yàn)樵~或?yàn)樵~群(幾個(gè)詞組合而成的線性序列)，然后利用實(shí)詞詞庫(kù)和規(guī)則庫(kù)再將詞群細(xì)分為詞。分詞時(shí)，利用了一定語(yǔ)法知識(shí)。聯(lián)想和回溯機(jī)制同時(shí)作用于分割和細(xì)分兩個(gè)階段，旨在有效解決歧義組合結(jié)構(gòu)的切分問題。

?詞性標(biāo)注。白拴虎利用馬爾可夫鏈的詞性標(biāo)注技術(shù)結(jié)合分詞算法消解切分歧義，其他學(xué)者也有類似成果出現(xiàn)。

?EM(Expectation Maximization)法。王偉等提出基于EM思想，每個(gè)句子所對(duì)應(yīng)的所有(或一定范圍內(nèi))的分詞結(jié)果構(gòu)成訓(xùn)練集，通過這個(gè)訓(xùn)練集和初始的語(yǔ)言模型可以估計(jì)出一個(gè)新的語(yǔ)言模型，最終的語(yǔ)言模型通過多次迭代而得到。EM是極大似然原則下的建模方法，存在過度擬合問題。

?短語(yǔ)匹配與語(yǔ)義規(guī)則法。姚繼偉、趙東范在短語(yǔ)結(jié)構(gòu)文法的基礎(chǔ)上，提出一種基于局部單一短語(yǔ)匹配和語(yǔ)義規(guī)則相結(jié)合的消歧方法。通過增加短語(yǔ)問的右嵌套規(guī)則和采用有限自動(dòng)機(jī)的實(shí)現(xiàn)方式，解決了短語(yǔ)規(guī)則中存在冗余項(xiàng)的問題，提高了短語(yǔ)匹配效率和歧義消除類型的針對(duì)性。

1.3　未登錄詞研究

1.3.1　未登錄詞類型　未登錄詞大致包含兩大類：①新涌現(xiàn)的通用詞或?qū)I(yè)術(shù)語(yǔ)等；②專有名詞，如中國(guó)人名、外國(guó)譯名、地名、機(jī)構(gòu)名(泛指機(jī)關(guān)、團(tuán)體和其他企事業(yè)單位)等。未登錄詞識(shí)別指正確識(shí)別未在詞典中出現(xiàn)的詞，未登錄詞出現(xiàn)極大影響了分詞的精度，如何解決未登錄詞識(shí)別問題成為分詞準(zhǔn)確性的一大難題。

1.3.2　未登錄詞識(shí)別　識(shí)別第一類未登錄詞一般是先根據(jù)某種算法自動(dòng)生成一張候選詞表(無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)策略)，再人工篩選出其中的新詞并補(bǔ)充到詞表中。該方法需要大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)支持。第二種常用辦法是：首先依據(jù)從各類專有名詞庫(kù)中總結(jié)出的統(tǒng)計(jì)知識(shí)(如姓氏用字及其頻度)和人工歸納出的專有名詞的某些結(jié)構(gòu)規(guī)則，在輸入句子中猜測(cè)可能成為專有名詞的漢字串并給出其置信度，之后利用對(duì)該類專有名詞有標(biāo)識(shí)意義的緊鄰上下文信息如稱謂，以及全局統(tǒng)計(jì)量和局部統(tǒng)計(jì)量參見下文，進(jìn)行進(jìn)一步鑒定。

歸納起來(lái)，未登錄詞解決方案有兩大類：專用方法與通用方法。專用方法主要針對(duì)特定領(lǐng)域的未登錄詞如中文人名、中文地名、中文機(jī)構(gòu)名等識(shí)別，此類方法主要基于專有詞庫(kù)與規(guī)則展開。通用方法則重在解決所有類別的未登錄詞識(shí)別問題，前面列舉的機(jī)械分詞、理解分詞、統(tǒng)計(jì)分詞方法就是一種通用方法。

?專有名詞庫(kù)。對(duì)中文人名、地名、機(jī)構(gòu)名等分別建立詞庫(kù)，該方法需要搜集特定資源并制定特定算法，信息集成難度大。

?啟發(fā)式規(guī)則。通過前后綴的修飾詞發(fā)現(xiàn)人名等未登錄詞。如“先生張三”，前面“先生”就是一個(gè)特定的修飾詞，一般后面緊接著是人名。鄭家恒將中文姓氏用字進(jìn)行歸類，并利用分類信息建立規(guī)則以識(shí)別“小張”、“老李”之類的人名，并且有效地區(qū)分出“張”“李”等字的量詞用法。

?通用解決方案。不針對(duì)特定的未登錄詞設(shè)計(jì)算法，適用于各種類型的未登錄詞。前述三種主流分詞及組合算法則屬于通用解決方案。另外，呂雅娟等對(duì)中同人名、中國(guó)地名、外國(guó)譯名進(jìn)行整體識(shí)別為目標(biāo)，采用分解處理策略降低了整體處理難度，并使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)了最佳路徑的搜索，較好地解決了未登錄詞之間的沖突問題。秦文、苑春法提出了決策樹的未登錄詞識(shí)別方法，適用各種未登錄詞識(shí)別。

1.4　分詞與詞性標(biāo)注評(píng)測(cè)

各種算法優(yōu)劣需要在真實(shí)文本上以較大規(guī)模、客觀、定量的方式進(jìn)行公開公正評(píng)測(cè)，它是推動(dòng)中文信息處理研究的重要手段。楊爾弘等介紹了2003年“863中文與接口技術(shù)”漢語(yǔ)自動(dòng)分詞與詞性標(biāo)注一體化評(píng)測(cè)內(nèi)容、評(píng)測(cè)方法、測(cè)試試題的選擇與產(chǎn)生、測(cè)試指標(biāo)以及測(cè)試結(jié)果，各種測(cè)試結(jié)果以精確率、召回率、F值度量，并對(duì)參評(píng)系統(tǒng)的切分和標(biāo)注錯(cuò)誤進(jìn)行了總結(jié)。

2　分詞系統(tǒng)研究

中文分詞系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)對(duì)中文文本進(jìn)行詞語(yǔ)自動(dòng)識(shí)別的系統(tǒng)。一個(gè)高效的、性能優(yōu)良的中文分詞系統(tǒng)應(yīng)該具備幾個(gè)基本要素：分詞精度、分詞速度、系統(tǒng)可維護(hù)性、通用性、適應(yīng)性。基于分詞系統(tǒng)特點(diǎn)，將分詞系統(tǒng)研究分為早期自動(dòng)分詞系統(tǒng)與現(xiàn)代分詞系統(tǒng)研究?jī)刹糠帧?/p>

2.1　早期自動(dòng)分詞系統(tǒng)

20世紀(jì)80年代初有學(xué)者開始研究自動(dòng)分詞系統(tǒng)，陸續(xù)有一些實(shí)用性系統(tǒng)出現(xiàn)。典型的有：CDWS分詞系統(tǒng)、漢語(yǔ)自動(dòng)分詞系統(tǒng)-NEWS L321、書面漢語(yǔ)自動(dòng)分詞專家系統(tǒng)等。由于受硬件條件及分詞技術(shù)影響，早期分詞實(shí)用系統(tǒng)在分詞速度與精度上還不夠理想，實(shí)用性不高。但這些實(shí)用分詞系統(tǒng)的出現(xiàn)為后續(xù)分詞系統(tǒng)設(shè)計(jì)打下了良好基礎(chǔ)。

2.2　現(xiàn)代分詞系統(tǒng)

2.2.1　中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所漢語(yǔ)詞法分析系統(tǒng)　ICT-CLAS ICTCLAS(Institute of Computing Technology.Chinese Lexical Analysis System)是中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研制，主要功能包括中文分詞，詞性標(biāo)注，命名實(shí)體識(shí)別，新詞識(shí)別；支持用戶同典，繁體中文，GBK、UTF-8、UTF-7、UNICODE等多種編碼格式。目前ICTCLAS3.0分詞速度單機(jī)為996KB／s，分詞精度為98.45％，AP[不超過200KB，各種淵典數(shù)據(jù)壓縮后不到3M。

2.2.2　海量智能分詞研究版　海量智能分詞系統(tǒng)較好地解決了分詞領(lǐng)域中的兩大技術(shù)難題：歧義切分和新詞的識(shí)別，分詞準(zhǔn)確率達(dá)到99.6％，分同效率為2000萬(wàn)字／分鐘。其中組合歧義的處理一直是分詞領(lǐng)域的難點(diǎn)中的難點(diǎn)，海量分詞系統(tǒng)能對(duì)絕大多數(shù)的組合歧義進(jìn)行正確的切分。在新詞的識(shí)別上，針對(duì)不同類型采用不同識(shí)別算法，其中包括對(duì)人名、音譯詞、機(jī)構(gòu)團(tuán)體名稱、數(shù)量詞等新同的識(shí)別，其準(zhǔn)確率比較高。

由于計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的大幅提升，分詞技術(shù)的逐步成熟，現(xiàn)在分詞系統(tǒng)在歧義消除、未登錄詞識(shí)別方面取得較大進(jìn)展，分詞速度與精度明顯提高，實(shí)際性越來(lái)越強(qiáng)，為中文信息處理帶來(lái)極大方便。