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题名基于二进制树的RFID系统自适应多分支防碰撞算法
被引量：1
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作者
崔英花
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机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
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出处
《高技术通讯》
北大核心
2017年第5期398-403,共6页
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基金
国家自然科学基金(61340005)
北京市自然科学基金(4132012)
+1 种基金
北京市教委科技发展计划(KM201411232011)
北京市优秀人才培养(5211524100)资助项目
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文摘
为提高射频识别(RFID)系统的识别效率,研究了系统的标签防碰撞问题。考虑到对标签进行多分支处理能够有效地提高RFID系统标签识别效率,而传统的多分支防碰撞算法都是在标签估计的基础上对标签进行最优分组,标签估计产生的时延和误差都会影响整体的识别效率,提出了一种基于二进制树的自适应多分支(AMB)防碰撞算法。该算法根据二进制树结构特点,利用识别的标签数目对树结构中右节点标签进行估计并进行分组识别,经过多次调整的自适应多分支防碰撞算法,可以规避一次标签估计所引入的估计误差,从而提高系统的识别效率。仿真结果表明自适应多分支算法可以大大提高标签识别效率,在标签数量较大时系统效率可达43%左右。同时该算法实现简单,只需在阅读器中增加若干计数器,不需要改变任何空中接口,很容易与现有协议兼容。
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关键词
射频识别(RFID)
防碰撞算法
二进制树
多分支算法
标签估计
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Keywords
radio frequency identification （RFID）, anti-collision algorithm, binary tree, multiple tree algorithm, tag estimation
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分类号
TP391.44
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多分支结构的手写字图像特征提取自适应算法
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作者
郭晓静
赵小源
邹松林
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机构
中国民航大学工程技术训练中心
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出处
《工程科学与技术》
2025年第3期247-255,共9页
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文摘
飞机地面维护工卡是维修操作和归档的重要依据,分步完成其手工填写和数字化存储具有重要价值。为减少飞机运行安全隐患,受行业规范限制,工卡通常设计成可离线部署工作的识别模型。工卡书写不但字符类别数目多,还存在大量汉字、英文混用情形,导致字符特征提取困难且识别精度不高。为了针对性地提升平均识别准确率和速度,减少结构相似字、结构复杂字等的错误识别,本文提出一种多分支卷积与特征融合提取结构。利用深层卷积的多尺度特征提取优势,引入改进的重参数化多分支结构来改善图像全局、局部特征提取效果;采用全卷积实现区域空间特征与图像深层特征融合,在分类过程中,提出融合全卷积分类器结构,依据字符特征复杂程度不同自适应分类,改善相似字与复杂字类间、类内的分类识别效果。与主流的手写字识别方法相比,改进后网络结构的存储大小为69.1 MB;在汉字数据集上的实验表明,识别精度与速度均大幅提升,模型首次预测准确率和前5次预测准确率分别达到97.50%和99.79%。模型对相似字符、中英文字符的识别模型优势明显,在包含了中英文和数字的数据集上,改进后结构存储大小为69.2 MB,实验结果中首次预测准确率达到97.23%,推理速度达到1 400张/s,对飞机地面维护工卡识别等特定领域有一定价值。
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关键词
脱机手写汉字识别
全卷积
重参数化结构
空间特征融合
重参数化多分支卷积算法
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Keywords
offline handwritten Chinese character recognition
fully convolutional network
re-parameterized structure
spatial feature fusion
re-parameterized multi-branch convolutional algorithm
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分类号
TP394.41
[自动化与计算机技术]
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