(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210972686.5 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 南京航空航天大 学 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街 29号 (72)发明人 刘振鲁　李琳　俞晓磊　赵志敏　 (74)专利代理 机构 江苏圣典律师事务所 32 237 专利代理师 刘辉 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于图像处理的RFID多标签定位检测 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像处理的RFID多 标签定位检测方法， 一方面采用改进的参数自适 应PReLU函数作为DnCNN算法中间层的激活函数， 形成改进的DnCNN去噪算法， 并通过 实验测试， 证 实了本文算法在去噪效果上的优越性； 另一方面 采用多特征融合模块对SSD算法进行改进， 在实 验部分， 通过mAP值的定量比较， 说明了本文算法 在检测精度上的提升。 本发明有利于RFID 多标签 识别系统获取更准确的三维坐标， 为后续研究提 供了参考。 权利要求书1页 说明书6页 附图4页 CN 115423698 A 2022.12.02 CN 115423698 A 1.一种基于图像处 理的RFID多标签定位检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1)， 使用基于改进型激活函数的DnCN N去噪算法对原 始图像进行去噪； 所述基于改进型激活函数的DnCNN去噪算法为将改进的参数自适应ReLU函数作 为其网 络中间层激活函数的DnCN N去噪算法， 所述改进的参数自适应ReLU函数的表达式如下： 式中， x为任意 一变量， a为预设的恒定常数； 步骤2)， 通过多特征融合的SSD算法对去噪后的原始图像进行多标签的定位检测， 所述 多特征融合的S SD算法的形成步骤如下； 步骤2.1)， 将SSD算法中的网络层Conv4_3、 Conv7、 Conv9_2进行融合， 对应的特征图尺 寸分别为38 ×38、 19×19、 5×5， 将Conv6的步幅从2调整至1以使Conv7的特征图尺寸达到10 ×10； 步骤2.2)， 保证网络层Conv4_3、 Conv7、 Conv9_2的特征图尺寸与通道数一致， 具体如 下： 保持Conv4_3层的大小不变， 通过双 线性插值的方法将Conv7与Conv9 _2的尺寸设置为38 ×38； 通道数则通过使用1 ×1的卷积核对各层进行降维， 将各层通道数均降为256； 形成三 层尺寸为38×38、 通道数为25 6的新的特 征图； 步骤2.3)， 通过co ncat连接方式进行多特 征融合， 形成多特 征融合模块； 步骤2.4)， 在多特征融合模块上构建特征金字塔用于检测不同大小的目标： 使用额外 的4个降采样块来进行特征提取， 形成特征金字塔， 降采样块包含一个卷积核大小为3 ×3、 步幅为2×的卷积层以及一个ReLU激活层； 同时设置批标准化环节， 在降采样前对特征值进 行归一化。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115423698 A 2一种基于图像处理的RFID多标签定位检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及光电检测 与图像处理领域， 尤其涉及一种基于图像处理的RFID多标签 定位检测方法。 背景技术 [0002]RFID技术在过去几十年中取得了快速的发展， 但在物联网领域， RFID技术 的发展 碰到了一些难题， 主要集中在 多标签识别方面。 具体来说， 在实际的物联网环 境中进行RFID 多标签的识别时， 由于环境中存在噪声与不必 要的电磁信号， 会对标签的识别产生干扰， 甚 至造成识别错误； 此外， 当多个标签无规则摆放时， 由于各标签被激活后都会产生对应的射 频信号， 从而产生各标签间数据冲突、 信道争用等问题， 也会影响各标签的识别过程， 使读 取距离变短， 造成整体的读取速度变慢， 从而降低多 标签的读取性能， 将进行多标签识别时 产生标签冲突的现象称为标签之间的 “碰撞”， 解决碰撞问题称为 “防碰撞”。 [0003]多标签同时识别是RFID 技术的核心优势之一， 针对RFID多标签系统识别性能的提 升也是当今该领域的一项技术难题， 研究如何提升RFID多标签系统的识别性能有利于实现 更大的应用价 值， 对RFID技 术的各类 应用尤其是对物联网建 设的推动具有重大意 义。 [0004]在关于提高RFID多标签系统识别性能的研究领域中， 主流的方法是设计各类优越 的防碰撞算法， 解决在一个信道中各标签的数据冲突问题， 典型的算法如二进制算法与 ALOHA算法， 虽然能有效解决碰撞问题但对一定数量标签的整体读取性能提升不大， 且容易 受环境中电磁信号的干扰。 发明内容 [0005]本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷， 提供一种基于图 像处理的RFID多标签定位检测方法。 [0006]本发明为 解决上述 技术问题采用以下技 术方案： [0007]一种基于图像处 理的RFID多标签定位检测方法， 包括以下步骤： [0008]步骤1)， 使用基于改进型激活函数的DnCN N去噪算法对原 始图像进行去噪； [0009]所述基于改进型激活函数的DnCNN去噪算法为将改进的参数自适应 ReLU函数作为 其网络中间层激活函数的DnCN N去噪算法， 所述改进的参数自适应ReLU函数的表达式如下： [0010] [0011]式中， x为任意 一变量， a为预设的恒定常数； [0012]步骤2)， 通过多特征融合的SSD 算法对去噪后的原始图像进行多标签的定位检测， 所述多特 征融合的S SD算法的形成步骤如下； [0013]步骤2.1)， 将SSD算法中的网络层Conv4_3、 Conv7、 Conv9_2进行融合， 对应的特征 图尺寸分别为38 ×38、 19×19、 5×5， 将Conv6的步幅从2调整至1以使Conv 7的特征图尺 寸达 到10×10；说　明　书 1/6 页 3 CN 115423698 A 3