買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉天津工業大學申請的專利一種基于初始輪廓動態選取的RFID目標成像方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115249020B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110451978.X，技術領域涉及：G06K7/00；該發明授權一種基于初始輪廓動態選取的RFID目標成像方法是由史偉光;梁新峰;李婉琪設計研發完成，并于2021-04-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于初始輪廓動態選取的RFID目標成像方法在說明書摘要公布了：一種基于初始輪廓動態選取的RFID目標成像方法，具體包括以下步驟：建立基于超高頻RFID的被動式目標成像系統；構建直線型和弧線型目標初始輪廓；完成基于分立標簽陣列的目標圖像估計，獲得對應陣列的目標水平截面的估計圖像；直線基于重疊度最大化的目標水平截面估計，以四個傳播距離起始點的橫坐標集合作為優化變量，以重疊度最大化作為優化目標，引入粒子群算法進行尋優；完成基于初始輪廓動態選取的目標成像。本發明所提成像方法通過重疊度大小預先判斷目標邊緣類型，依據判斷結果選擇合適的初始輪廓，極大提高了目標成像精度。

本發明授權一種基于初始輪廓動態選取的RFID目標成像方法在權利要求書中公布了：1.一種基于初始輪廓動態選取的RFID目標成像方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟1：建立基于超高頻RFID的被動式目標成像系統，系統由閱讀器、兩組標簽陣列和閱讀器天線設備組成，定義第一組標簽陣列為陣列1，定義第二組標簽陣列為陣列2，通過控制閱讀器天線沿既定軌跡移動來采集各個方向的相位信息從而完成目標成像，然后構建目標成像方法的整體框架，該框架主要由四部分組成：數據采集與預處理、目標初始輪廓的構建、基于分立標簽陣列的目標圖像估計、基于重疊度最大化的目標水平截面估計； 步驟2：按既定軌跡移動閱讀器天線，執行數據采集與預處理，在閱讀器天線與標簽陣列之間未設置成像目標時，在N個連續角{θ1，θ2，…，θN}上測試得到標簽載波相位{φ1，φ2，…，φN}，φi里面包含了多個標簽的相位，該測試只需執行一次，當閱讀器天線與標簽陣列之間放置成像目標時，讓閱讀器以相同軌跡和速度進行相位信息采集，在N個連續角測得相位{φ1′，φ2′，…，φN′}，則可獲得N連續角由目標引起的相位變化，并記為Δφ＝{φ1，φ2，…，φN}-{φ1′，φ2′，…，φN′}＝{Δφ1，Δφ2，…，ΔφN}，考慮到復雜的多徑環境會打破傳播距離與觀測參數之間的線性關系，對上述相位變化執行數據預處理，利用標簽陣列中相鄰標簽的相位差來抑制多徑，多徑抑制方法分為兩個階段，首先是識別相對“干凈”的信道，然后是分配權值，即通過對不同信道和不同標簽上的被測信號分配不同的權值來降低多徑的影響； 步驟3：執行目標初始輪廓的構建，首先利用基于滑動窗口的累積相位變化方法來確定目標的兩個角度邊界，然后通過比較相位變化和預設閾值來檢測標簽陣列的下邊界角度θ1,l和上邊界角度θ1，u，最后利用標簽陣列測得目標的兩個角度邊界構成目標邊界四邊形，為便于說明，定義目標邊界四邊形的四個頂點分別為Q1、Q2、Q3、Q4，并在直線段Q1Q2、Q2Q3、Q3Q4、Q4Q1上分別選取一個任意點，將四個上述任意點定義為輪廓頂點V1、V2、V3、V4，依次連接V1、V2、V3、V4構建出目標的初始輪廓，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，若曲線段的線型為直線型，則構建出的初始輪廓稱為直線型初始輪廓，若曲線段的線型為弧線型，則構建出的初始輪廓稱為弧線型初始輪廓； 步驟4：利用目標引起的相位變化計算信號在目標內部的傳播距離，執行基于分立標簽陣列的目標圖像估計，以步驟3中構建的直線型初始輪廓和弧線型初始輪廓為基礎，對于每一種初始輪廓，可得到基于分立標簽陣列的兩個估計圖像，基于分立標簽陣列的目標成像估計方法可表述為，首先，利用數據采集中獲得的相位變化Δφ＝{Δφ1，Δφ2，…，ΔφN}來計算基于相位差的傳播距離向量D，即D＝Δφ+2ξπβtar-βair，其中D中的每一個元素表示信號在特定方向采集時對應的目標內部的傳播距離，λair和λtar分別表示在空氣中和在目標中的信號波長，βair＝2πλair和βtar＝2πλtar分別表示在空氣中和在目標中信號的相位常數，ξ是用于表示整周期模糊特征的一個整數，對于平均尺寸小于載波波長的物體，其引起的相位變化不超過2π，因此ξ取0，由上式可得到D1，D2，…，DN各傳播距離的值，然后，對于陣列1和陣列2，從初始輪廓中分別選擇離標簽陣列最近的兩條曲線段作為目標估計圖像的兩端邊緣，并假設傳播距離的起始點都位于這兩條曲線段上，依據{θ1，θ2，…，θN}和陣列的坐標確定起始點的坐標，依據{θ1，θ2，…，θN}和D確定各個起始點對應的終止點坐標，將各個終止點連接起來獲得目標估計圖像的另外一段邊緣，最后，將三段上述邊緣連接起來，即可獲得陣列1和陣列2在水平截面上的目標估計圖像； 步驟5：執行基于重疊度最大化的目標水平截面估計，若陣列1的估計圖像和陣列2的估計圖像存在差異，則表示輪廓頂點V1、V2、V3、V4選擇不理想，為了正確選取輪廓頂點，需在Q1Q2、Q2Q3、Q3Q4和Q4Q1四條邊上搜索不同的V1、V2、V3、V4組合方式來構建目標初始輪廓，即將目標成像問題轉化為優化問題，以兩個標簽陣列的估計圖像重疊度最大化作為優化目標，以V1、V2、V3和V4四個點的橫坐標x1，x2，x3，x4來構建集合Ω，并將Ω作為需要優化的變量，V1、V2、V3和V4四個點的縱坐標y1，y2，y3，y4可通過初始輪廓中各曲線段的表達式和x1，x2，x3，x4的取值計算獲得，構建UHFRFID目標成像系統的優化模型并將其表述為：OsΩ＝argmaxF，其中，OsΩ是該優化模型的最優解，F是基于重疊度的全局優化目標函數，OsΩ＝argmaxF是指當F取最大值時，Ω的變量取值，在此模型中，重疊度表示兩個標簽陣列得到的估計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際圖像，引入粒子群算法對上述優化問題進行迭代尋優求解； 步驟6：采用偏離度和重疊度來分析初試輪廓的選取對成像精度的影響，定義偏離度為目標估計圖像輪廓與實際輪廓中各對應位置點的距離平均值，根據目標邊緣類型不同，將目標分為兩種：邊緣由直線組成的目標和邊緣由弧線組成的目標，選取具有代表性的四邊形目標和圓形目標作為成像對象，計算尋優過程中采用不同類型的初始輪廓所獲得的目標估計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，對比兩類上述曲線可知，對于四邊形目標和圓形目標，隨著迭代次數逐漸增大，偏離度曲線的數值逐漸減小并趨近于0，重疊度曲線的數值由0逐漸增大并趨近于1，兩類曲線的變化呈反比例關系，因此采用重疊度的大小來表征目標成像精度，同時，對于同一個成像目標，分別采用弧線型初始輪廓和直線型初始輪廓進行成像，所得兩個估計圖像的重疊度曲線具有明顯差異，對于圓形目標，采用弧線型初始輪廓可獲得更好的成像精度，對于四邊形目標，采用直線型初始輪廓可獲得更好的成像精度； 步驟7：對于邊緣類型未知的成像目標，分別采用直線型初始輪廓和弧線型初始輪廓對目標進行成像，定義采用弧線型初始輪廓成像時，估計圖像最大重疊度為C1，定義采用直線型初始輪廓成像時，估計圖像最大重疊度為C2，比較C1和C2完成對目標邊緣的判斷，若C1C2，則認為成像目標的邊緣為弧線，進而選取弧線型初始輪廓進行目標成像，若C1≤C2，則選取直線型初始輪廓進行目標成像，進一步合并陣列1和陣列2的估計圖像獲得目標最終的水平截面圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人天津工業大學，其通訊地址為：300387 天津市西青區賓水西道399號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。