Povzetek: Algoritem modela umetne inteligence + UHF RFID + tehnologija faznih nizov, nova generacija naprednega inteligentnega sistema za nadzor dostopa
Ključne besede: Pametni nadzor dostopa
Tehnologija zaznavanja faznih antenskih nizov je napredna brezžična komunikacijska tehnologija, ki dosega natančen usmerjeni prenos in sprejem žarkov z elektronskim krmiljenjem faze in amplitude elementov antenskega niza. Ta tehnologija ima značilnosti visoke natančnosti, visoke učinkovitosti, velike fleksibilnosti in odpornosti proti motnjam ter lahko sledi več ciljem. Ta tehnologija se uporablja predvsem v vojaškem radarju, civilnih komunikacijah, vesoljski in prometni industriji za izboljšanje pozicioniranja ciljev, prenosa komunikacije in učinkovitosti spremljanja. Danes bomo govorili o drugi generaciji pametnega nadzora dostopa RFID, ki ga je neodvisno razvil SCO. Temelji na ultra visokofrekvenčni tehnologiji RFID, uporablja tehnologijo faznih antenskih nizov in združuje algoritme samoučeče se umetne inteligence. Gre za inovativen izdelek, ki je prelomnica v industriji interneta stvari RFID in uporabnikom prinaša izjemno izkušnjo upravljanja dostopa.
Tehnične lastnosti
1. Tehnologija zaznavanja fazne antenske rešetke
Natančen usmerjeni prenos in sprejem za doseganje visoko natančnega in visoko učinkovitega zaznavanja ciljev.
Močna fleksibilnost, sledenje več ciljem in prilagodljivost kompleksnim okoljem.
Močna sposobnost preprečevanja motenj za zagotavljanje stabilnega delovanja sistema.
2. Ultra visokofrekvenčna RFID tehnologija
Branje RFID oznak na dolge razdalje in z veliko hitrostjo za izboljšanje učinkovitosti nadzora dostopa.
Podpira hkratno obdelavo več oznak za zadovoljevanje največjih potreb.
V kombinaciji s tehnologijo faznih nizov za doseganje natančne identifikacije in sledenja.
3. Algoritem modela umetne inteligence
Na podlagi analize in obdelave velikih količin podatkov se natančnost in stabilnost prepoznavanja nenehno optimizirata.
Avtonomno učenje in rast, prilagajanje različnim okoljem in izboljšanje ravni inteligence.
Globoko učenje in analiza podatkov RFID oznak za izboljšanje natančnosti sistema za nadzor dostopa.
Funkcije izdelka
1. Inteligentno sledenje in dinamična identifikacija
Sledenje predmetov ali oseb v realnem času z RFID oznakami, natančno ocenjevanje statusa vstopa in izstopa.
Dinamična identifikacija premikajočih se in statičnih oznak za preprečevanje lažnih in zamujenih alarmov.
2. Sočasna obdelava več oznak
Podpira hkratno branje in obdelavo več RFID oznak za izboljšanje učinkovitosti nadzora dostopa.
Velja za scenarije, kjer več ljudi prehaja skozi nadzor dostopa v času prometnih konic ali hkrati.
3. Zaznavanje smeri in snemanje trajektorije
Samodejno zazna smer gibanja oznake in zabeleži njeno trajektorijo gibanja.
Pomaga hitro najti izgubljene predmete ali osebe in izboljša učinkovitost iskanja.
4. Prilagodljiv razpon sprožilca
Vgrajen prostorski senzor, prosto določi območje sprožilca glede na zahteve prizora in se prilagodi različnim varnostnim potrebam.
Izboljšajte fleksibilnost in uporabnost sistema za nadzor dostopa.
5. Dinamična presoja in odstranjevanje statičnih oznak
Natančno ločite med premičnimi in statičnimi oznakami ter odstranite podatke o statičnih oznakah.
Ohranite stabilnost in zanesljivost sistema za nadzor dostopa v kompleksnih okoljih.
6. Zvočni in svetlobni alarm ter popolnoma avtomatsko upravljanje
Sprožite zvočno in svetlobno alarmno napravo, ko zaznate nenavadno situacijo, da izboljšate varnostno učinkovitost.
Samodejno beležite in nalagajte neobičajne informacije v oblak ali lokalno konzolo za enostavno upravljanje.
Praktični preizkus uporabe
Da bi preverili učinkovitost predlagane rešitve, smo za testiranje zasnovali tri scenarije: novo poravnavo v maloprodaji, upravljanje vstopov in izstopov osebja ter upravljanje vstopov in izstopov artiklov. To lahko bolj intuitivno prikaže delovanje nove tehnologije v kompleksnih scenarijih. Kliknite na spodnji videoposnetek, da si ogledate rezultate testiranja na terenu!
1. Nova rešitev za scenarij poravnave v maloprodaji
(1) Opis trenutnega stanja:
V novem okolju poravnave v maloprodaji zaradi pogostega pretoka osebja in kompleksnih območij poravnave tradicionalna oprema za poravnavo pogosto vodi do netočnih poravnav zaradi napačne presoje. Zlasti v času prometnih konic hkrati vstopa in izstopa več izdelkov, kar povečuje tveganje napačnega odčitavanja in manjkajočega odčitavanja, kar vpliva na nakupovalno izkušnjo stranke in poslovno učinkovitost trgovca.
(2) Analiza težavnosti:
Pretok ljudi in blaga je mešan, zaradi česar je težko natančno razlikovati.
Ko hkrati vstopa in izstopa več izdelkov, je zmogljivost obdelave opreme omejena.
V kompleksnih okoljih je mogoče zlahka posegati v opremo, kar povzroči napačno presojo.
(3) Rešitev za povpraševanje:
Za nov scenarij poravnave v maloprodaji smo uvedli kombinirano uporabo tehnologije zaznavanja s fazno antensko rešetko, algoritma modela umetne inteligence in ultra visokofrekvenčne RFID. Sistem lahko natančno odstrani prepovedane oznake in mobilne oznake samo za branje, s čimer reši problem napačne ocene tradicionalne opreme za poravnavo v kompleksnih okoljih. S sledenjem v realnem času in dinamično identifikacijo lahko sistem natančno določi status vstopa in izstopa blaga ter izboljša natančnost in učinkovitost poravnave.
(4) Testni scenarij:
Vsebina testa 1: Izvedite 10 testov premikanja oznak na območju naselja (testiranje v isto smer in noter) in namestite 10 prepovedanih oznak, da preverite sposobnost sistema za natančno prepoznavanje mobilnih oznak.
Vsebina testa 2: Izvedite mešani test s 5 oznakami noter in 5 oznakami ven ter namestite 10 prepovedanih oznak, da dodatno preverite stabilnost in natančnost sistema, ko hkrati vstopa in izstopa več blaga.
Rezultati testiranja: Sistem je uspešno prepoznal in zabeležil vstop in izstop 10 mobilnih oznak, natančno odstranil prepovedane oznake in jih ni napačno prebral ali zgrešil. Poleg tega je bil sistem pri mešanem testu s 5 vnesenimi in 5 iznesenimi oznakami še vedno sposoben natančno prebrati in obdelati informacije vseh mobilnih oznak brez napačne presoje ali zgrešitve, hitrost obdelave pa je bila stabilna in učinkovita.
2. Rešitev za upravljanje dostopa osebja
(1) Opis trenutnega stanja:
V scenariju upravljanja dostopa osebja tradicionalni sistemi za nadzor dostopa pogosto vodijo do napačnih ocen zaradi dejavnikov, kot so kompleksen pretok osebja in motnje okolja, kar vpliva na natančnost in varnost statistike osebja.
(2) Analiza težavnosti:
Pogost pretok osebja otežuje natančno štetje v realnem času.
Zaradi motenj v okolju oprema sporoča lažne alarme ali pa poročila ne sprejema.
Tradicionalni sistemi za nadzor dostopa imajo nizko raven inteligence in jih je težko prilagoditi kompleksnim scenarijem.
(3) Rešitev za povpraševanje:
Za scenarij upravljanja dostopa osebja uporabljamo tudi kombinacijo tehnologije zaznavanja s fazno antensko rešetko, algoritma modela umetne inteligence in ultra visokofrekvenčne RFID. Sistem lahko natančno odstrani statične oznake in bere samo mobilne oznake, s čimer reši problem napačne presoje tradicionalnih sistemov za nadzor dostopa v kompleksnih okoljih. S sledenjem v realnem času in dinamično identifikacijo lahko sistem natančno prešteje vstop in izstop osebja ter izboljša natančnost in varnost upravljanja nadzora dostopa.
(4) Testni scenarij:
Vsebina testa: Izvedite test gibanja oznak (vstop in izstop v isti smeri) na območju nadzora dostopa in namestite 10 prepovedanih oznak, da preverite sposobnost sistema za natančno prepoznavanje mobilnih oznak in zagotovite natančno štetje vstopov in izstopov ljudi v kompleksnih okoljih.
Rezultati testiranja: Sistem je uspešno prepoznal in zabeležil vstop in izstop mobilnih oznak ter natančno odpravil statične in prepovedane oznake. V kompleksnih okoljih lahko sistem še vedno vzdržuje učinkovito in stabilno delovanje, natančno šteje vstop in izstop ljudi in ni prišlo do napačnih ocen ali opustitev.
3. Rešitev za upravljanje vstopa in izstopa artiklov
(1) Opis trenutnega stanja
V scenariju upravljanja vstopa in izstopa artiklov se tradicionalne metode upravljanja soočajo s številnimi izzivi. Zaradi kompleksnega toka artiklov, široke raznolikosti artiklov in različnih motenj v okolju imajo tradicionalne metode upravljanja pogosto težave s sledenjem vstopa in izstopa artiklov v realnem času in natančno, kar vpliva na natančnost in učinkovitost upravljanja zalog.
(2) Analiza težavnosti
Kompleksen tok artiklov: Tradicionalne metode upravljanja težko učinkovito sledijo lokaciji in toku artiklov v realnem času.
Hude okoljske motnje: Zunanji dejavniki, kot so elektromagnetne motnje, lahko povzročijo, da oprema sporoča lažne alarme ali da alarme spregleda, kar zmanjša natančnost upravljanja.
Nizka raven inteligence: Tradicionalne metode upravljanja niso dovolj inteligentne in se ne morejo prilagoditi učinkovitim in natančnim potrebam sodobnega upravljanja zalog.
(3) Reševanje povpraševanja
Glede na težave pri upravljanju vstopa in izstopa artiklov uporabljamo kombinacijo tehnologije zaznavanja s fazno antensko rešetko, algoritma modela umetne inteligence in ultra visokofrekvenčne RFID tehnologije za doseganje natančne identifikacije in sledenja artiklov, samodejno dokončanje registracije vstopa in izstopa ter posodobitev zalog, izboljšanje natančnosti in učinkovitosti upravljanja ter zagotavljanje nove in učinkovite rešitve za upravljanje zalog, s čimer se učinkovito izognemo lažnim in zgrešenim alarmom ter zmanjšamo ročno delovanje.
(4) Testni scenarij
Vsebina testa: Izvedite 7 testov gibanja oznak na območju vstopa in izstopa (testiranje vstopa in izstopa v isti smeri) in namestite 7 prepovedanih oznak. Preverite sposobnost sistema za natančno prepoznavanje mobilnih oznak in natančno sledenje vstopa in izstopa predmetov v kompleksnih okoljih.
Rezultati testiranja: Sistem je uspešno prepoznal in zabeležil stanje vstopa in izstopa vseh mobilnih oznak, natančno odpravil statične oznake in se dobro obnesel v kompleksnih okoljih, kar je izpolnilo zahteve upravljanja zalog za učinkovito in natančno upravljanje.
Čas objave: 25. november 2024
