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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的RFID目標(biāo)成像方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115249020B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202110451978.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06K7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的RFID目標(biāo)成像方法是由史偉光;梁新峰;李婉琪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-04-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的RFID目標(biāo)成像方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：一種基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的RFID目標(biāo)成像方法，具體包括以下步驟：建立基于超高頻RFID的被動(dòng)式目標(biāo)成像系統(tǒng)；構(gòu)建直線型和弧線型目標(biāo)初始輪廓；完成基于分立標(biāo)簽陣列的目標(biāo)圖像估計(jì)，獲得對(duì)應(yīng)陣列的目標(biāo)水平截面的估計(jì)圖像；直線基于重疊度最大化的目標(biāo)水平截面估計(jì)，以四個(gè)傳播距離起始點(diǎn)的橫坐標(biāo)集合作為優(yōu)化變量，以重疊度最大化作為優(yōu)化目標(biāo)，引入粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu)；完成基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的目標(biāo)成像。本發(fā)明所提成像方法通過(guò)重疊度大小預(yù)先判斷目標(biāo)邊緣類(lèi)型，依據(jù)判斷結(jié)果選擇合適的初始輪廓，極大提高了目標(biāo)成像精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的RFID目標(biāo)成像方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于初始輪廓?jiǎng)討B(tài)選取的RFID目標(biāo)成像方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟1：建立基于超高頻RFID的被動(dòng)式目標(biāo)成像系統(tǒng)，系統(tǒng)由閱讀器、兩組標(biāo)簽陣列和閱讀器天線設(shè)備組成，定義第一組標(biāo)簽陣列為陣列1，定義第二組標(biāo)簽陣列為陣列2，通過(guò)控制閱讀器天線沿既定軌跡移動(dòng)來(lái)采集各個(gè)方向的相位信息從而完成目標(biāo)成像，然后構(gòu)建目標(biāo)成像方法的整體框架，該框架主要由四部分組成：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、目標(biāo)初始輪廓的構(gòu)建、基于分立標(biāo)簽陣列的目標(biāo)圖像估計(jì)、基于重疊度最大化的目標(biāo)水平截面估計(jì)； 步驟2：按既定軌跡移動(dòng)閱讀器天線，執(zhí)行數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，在閱讀器天線與標(biāo)簽陣列之間未設(shè)置成像目標(biāo)時(shí)，在N個(gè)連續(xù)角{θ1，θ2，…，θN}上測(cè)試得到標(biāo)簽載波相位{φ1，φ2，…，φN}，φi里面包含了多個(gè)標(biāo)簽的相位，該測(cè)試只需執(zhí)行一次，當(dāng)閱讀器天線與標(biāo)簽陣列之間放置成像目標(biāo)時(shí)，讓閱讀器以相同軌跡和速度進(jìn)行相位信息采集，在N個(gè)連續(xù)角測(cè)得相位{φ1′，φ2′，…，φN′}，則可獲得N連續(xù)角由目標(biāo)引起的相位變化，并記為Δφ＝{φ1，φ2，…，φN}-{φ1′，φ2′，…，φN′}＝{Δφ1，Δφ2，…，ΔφN}，考慮到復(fù)雜的多徑環(huán)境會(huì)打破傳播距離與觀測(cè)參數(shù)之間的線性關(guān)系，對(duì)上述相位變化執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用標(biāo)簽陣列中相鄰標(biāo)簽的相位差來(lái)抑制多徑，多徑抑制方法分為兩個(gè)階段，首先是識(shí)別相對(duì)“干凈”的信道，然后是分配權(quán)值，即通過(guò)對(duì)不同信道和不同標(biāo)簽上的被測(cè)信號(hào)分配不同的權(quán)值來(lái)降低多徑的影響； 步驟3：執(zhí)行目標(biāo)初始輪廓的構(gòu)建，首先利用基于滑動(dòng)窗口的累積相位變化方法來(lái)確定目標(biāo)的兩個(gè)角度邊界，然后通過(guò)比較相位變化和預(yù)設(shè)閾值來(lái)檢測(cè)標(biāo)簽陣列的下邊界角度θ1,l和上邊界角度θ1，u，最后利用標(biāo)簽陣列測(cè)得目標(biāo)的兩個(gè)角度邊界構(gòu)成目標(biāo)邊界四邊形，為便于說(shuō)明，定義目標(biāo)邊界四邊形的四個(gè)頂點(diǎn)分別為Q1、Q2、Q3、Q4，并在直線段Q1Q2、Q2Q3、Q3Q4、Q4Q1上分別選取一個(gè)任意點(diǎn)，將四個(gè)上述任意點(diǎn)定義為輪廓頂點(diǎn)V1、V2、V3、V4，依次連接V1、V2、V3、V4構(gòu)建出目標(biāo)的初始輪廓，初始輪廓可看成由四條曲線段連接而成，每條曲線段的兩端均為輪廓頂點(diǎn)，若曲線段的線型為直線型，則構(gòu)建出的初始輪廓稱(chēng)為直線型初始輪廓，若曲線段的線型為弧線型，則構(gòu)建出的初始輪廓稱(chēng)為弧線型初始輪廓； 步驟4：利用目標(biāo)引起的相位變化計(jì)算信號(hào)在目標(biāo)內(nèi)部的傳播距離，執(zhí)行基于分立標(biāo)簽陣列的目標(biāo)圖像估計(jì)，以步驟3中構(gòu)建的直線型初始輪廓和弧線型初始輪廓為基礎(chǔ)，對(duì)于每一種初始輪廓，可得到基于分立標(biāo)簽陣列的兩個(gè)估計(jì)圖像，基于分立標(biāo)簽陣列的目標(biāo)成像估計(jì)方法可表述為，首先，利用數(shù)據(jù)采集中獲得的相位變化Δφ＝{Δφ1，Δφ2，…，ΔφN}來(lái)計(jì)算基于相位差的傳播距離向量D，即D＝Δφ+2ξπβtar-βair，其中D中的每一個(gè)元素表示信號(hào)在特定方向采集時(shí)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)內(nèi)部的傳播距離，λair和λtar分別表示在空氣中和在目標(biāo)中的信號(hào)波長(zhǎng)，βair＝2πλair和βtar＝2πλtar分別表示在空氣中和在目標(biāo)中信號(hào)的相位常數(shù)，ξ是用于表示整周期模糊特征的一個(gè)整數(shù)，對(duì)于平均尺寸小于載波波長(zhǎng)的物體，其引起的相位變化不超過(guò)2π，因此ξ取0，由上式可得到D1，D2，…，DN各傳播距離的值，然后，對(duì)于陣列1和陣列2，從初始輪廓中分別選擇離標(biāo)簽陣列最近的兩條曲線段作為目標(biāo)估計(jì)圖像的兩端邊緣，并假設(shè)傳播距離的起始點(diǎn)都位于這兩條曲線段上，依據(jù){θ1，θ2，…，θN}和陣列的坐標(biāo)確定起始點(diǎn)的坐標(biāo)，依據(jù){θ1，θ2，…，θN}和D確定各個(gè)起始點(diǎn)對(duì)應(yīng)的終止點(diǎn)坐標(biāo)，將各個(gè)終止點(diǎn)連接起來(lái)獲得目標(biāo)估計(jì)圖像的另外一段邊緣，最后，將三段上述邊緣連接起來(lái)，即可獲得陣列1和陣列2在水平截面上的目標(biāo)估計(jì)圖像； 步驟5：執(zhí)行基于重疊度最大化的目標(biāo)水平截面估計(jì)，若陣列1的估計(jì)圖像和陣列2的估計(jì)圖像存在差異，則表示輪廓頂點(diǎn)V1、V2、V3、V4選擇不理想，為了正確選取輪廓頂點(diǎn)，需在Q1Q2、Q2Q3、Q3Q4和Q4Q1四條邊上搜索不同的V1、V2、V3、V4組合方式來(lái)構(gòu)建目標(biāo)初始輪廓，即將目標(biāo)成像問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題，以?xún)蓚€(gè)標(biāo)簽陣列的估計(jì)圖像重疊度最大化作為優(yōu)化目標(biāo)，以V1、V2、V3和V4四個(gè)點(diǎn)的橫坐標(biāo)x1，x2，x3，x4來(lái)構(gòu)建集合Ω，并將Ω作為需要優(yōu)化的變量，V1、V2、V3和V4四個(gè)點(diǎn)的縱坐標(biāo)y1，y2，y3，y4可通過(guò)初始輪廓中各曲線段的表達(dá)式和x1，x2，x3，x4的取值計(jì)算獲得，構(gòu)建UHFRFID目標(biāo)成像系統(tǒng)的優(yōu)化模型并將其表述為：OsΩ＝argmaxF，其中，OsΩ是該優(yōu)化模型的最優(yōu)解，F(xiàn)是基于重疊度的全局優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，OsΩ＝argmaxF是指當(dāng)F取最大值時(shí)，Ω的變量取值，在此模型中，重疊度表示兩個(gè)標(biāo)簽陣列得到的估計(jì)圖像重疊的部分與合并后的圖像的比值，重疊度越大，表示合并后的圖像越接近于實(shí)際圖像，引入粒子群算法對(duì)上述優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行迭代尋優(yōu)求解； 步驟6：采用偏離度和重疊度來(lái)分析初試輪廓的選取對(duì)成像精度的影響，定義偏離度為目標(biāo)估計(jì)圖像輪廓與實(shí)際輪廓中各對(duì)應(yīng)位置點(diǎn)的距離平均值，根據(jù)目標(biāo)邊緣類(lèi)型不同，將目標(biāo)分為兩種：邊緣由直線組成的目標(biāo)和邊緣由弧線組成的目標(biāo)，選取具有代表性的四邊形目標(biāo)和圓形目標(biāo)作為成像對(duì)象，計(jì)算尋優(yōu)過(guò)程中采用不同類(lèi)型的初始輪廓所獲得的目標(biāo)估計(jì)圖像偏離度和重疊度，獲得弧線形初始輪廓和直線型初始輪廓的偏離度曲線和重疊度曲線，對(duì)比兩類(lèi)上述曲線可知，對(duì)于四邊形目標(biāo)和圓形目標(biāo)，隨著迭代次數(shù)逐漸增大，偏離度曲線的數(shù)值逐漸減小并趨近于0，重疊度曲線的數(shù)值由0逐漸增大并趨近于1，兩類(lèi)曲線的變化呈反比例關(guān)系，因此采用重疊度的大小來(lái)表征目標(biāo)成像精度，同時(shí)，對(duì)于同一個(gè)成像目標(biāo)，分別采用弧線型初始輪廓和直線型初始輪廓進(jìn)行成像，所得兩個(gè)估計(jì)圖像的重疊度曲線具有明顯差異，對(duì)于圓形目標(biāo)，采用弧線型初始輪廓可獲得更好的成像精度，對(duì)于四邊形目標(biāo)，采用直線型初始輪廓可獲得更好的成像精度； 步驟7：對(duì)于邊緣類(lèi)型未知的成像目標(biāo)，分別采用直線型初始輪廓和弧線型初始輪廓對(duì)目標(biāo)進(jìn)行成像，定義采用弧線型初始輪廓成像時(shí)，估計(jì)圖像最大重疊度為C1，定義采用直線型初始輪廓成像時(shí)，估計(jì)圖像最大重疊度為C2，比較C1和C2完成對(duì)目標(biāo)邊緣的判斷，若C1C2，則認(rèn)為成像目標(biāo)的邊緣為弧線，進(jìn)而選取弧線型初始輪廓進(jìn)行目標(biāo)成像，若C1≤C2，則選取直線型初始輪廓進(jìn)行目標(biāo)成像，進(jìn)一步合并陣列1和陣列2的估計(jì)圖像獲得目標(biāo)最終的水平截面圖像。

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