一种环卫车智能RFID识别系统的制作方法

本实用新型涉及环卫运营管理技术领域，尤其涉及一种车载智能RFID识别系统。

背景技术：

随着社会的发展，人民的消费需求越来越高，尤其是城乡一体化的推进，城镇区域产生的生活垃圾越来越多，垃圾清运车分布的密度越来越高。垃圾运营的成本越来越高。对垃圾清运进行智慧化管理是一种必然趋势。智能化垃圾清运车是社会发展的必然结果。

传统环卫车仅仅用于运输、清理垃圾量。在当今生态化、智慧化的大环境下，这给环卫车的发展提出了更高的要求，人们越来越多的关注智能识别技术在环卫车上的发展和应用，在提高环卫车应用整体作业水平，提升复合功能，以保证环卫车基本动力运输功能的同时，追求更多的附加价值，为实现智能环卫车起到重要的支撑作用。

技术实现要素：

本实用新型提出一种车载智能RFID识别系统，其运用智能RFID识别技术，实现环卫车对垃圾分布量管理、环卫车线路规划进行科学分配。

本实用新型的技术方案是这样实现的：

一种环卫车智能RFID识别系统，该系统包括由感知层、电源部分、决策层和执行层；

所述决策层的控制处理器分别与感知层的像采集模块和RFID采集模块、执行层的通信模块通信连接；

图像采集模块将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析；

FID采集模块是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给决策层。

进一步地，上述决策层的控制处理器为神经网络处理器NPU的VC0758。

进一步地，上述执行层包括通信与定位系统，通信与定位系统由GPRS三网合一的通信部件和GPS/BD定位部件组成。

本实用新型的有益效果是：

1、利用图像识别技术和RFID射频技术，对垃圾量分布进行数字化、定量化分析；合理有效的规划环卫车运行路线和出行次数。降低运营成本，提供运营效率。

利用图像识别技术和RFID射频技术相结合，提高环卫车应用整体作业。

附图说明

图1是本实用新型的一种环卫车智能RFID识别系统的结构示意图；

图2是摄像头拍摄的灰度图；

图3是图2的是二值化图像。

图中：10--感知层；11--图像采集模块；12--RFID采集模块；20--电源电路模块；30--控制处理器；40--执行层；201—车载电源。

具体实施方式

以下结合附图对本实用新型的具体实施方式作进一步详细说明：

如图1所示，电源电路模块20给整个产品系统分配电源；本实用新型主要由车载电源201提供电源。

如图1所示，感知层10是通过分别图像采集模块11和RFID采集模块12分析，实现垃圾桶的定位、垃圾量分布进行数字化及定量化分析。

图像采集模块11通过图像识别技术，即主要任务是将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析。

摄像头能获取的信息容量大，算法简洁。实用性强。在垃圾量分析过程中，采用阀值分割的优化算法，较好的解决了垃圾量信息阶跃的问题。

RFID采集模块12通过RFID读卡设备，主要是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给神经网络处理器。RFID读卡设备具有穿透性好，多标签远距离识别能力，可标识物品信息容量大，反复可读写，标识信息唯一的特点。

如图1所示，控制处理器30主要是采用最先进的神经网络处理器NPU的VC0758。

控制处理器的神经网络处理器(NPU)，支持AlexNet、GoogleNet等神经网络。同时集成了国家标准的音视频编解码器(SVAC Codec)，为人工智能嵌入式控制提供了广阔的天空。

神经网络处理器(NPU) 采用了“数据驱动并行计算”的架构，彻底颠覆了传统的冯诺依曼架构。 NPU是针对CNN的算法模型特性而专门设计的一款神经网络处理器。每个NPU处理器具有4个内核（NPU Core），每个内核有两个数据流处理器（Dataflow Processor）, 每个数据流处理器具有8个长位宽或16个短位宽的SIMD（单指令多数据）运算单元。在一个时钟周期内可同时完成64个长位宽MAC运算或者128个短位宽MAC运算。每个NPU核具有38G Ops的长位宽处理能力或者76G Ops的短位宽处理能力。NPU的处理性能可以组成多核阵列来提升，也可以通过多芯片级联的方式进一步扩展，以满足更复杂的CNN网络运算的性能需求。

如图1所示，执行层主要由通信与定位系统完成，通信与定位系统由GPRS三网合一的通信部件和GPS/BD定位部件组成。

GPRS三网合一的通信部件主要完成与服务器的无线通信，其主要技术指标如下，工作电压：3.3 – 4.5 V ；最低休眠：1.0mA@休眠模式；外部连接SIM卡。

数据性能：GPRS: Multi-slot class 10 (4 下行时隙，2 上行时隙)；最大下行速率85.6Kbps；编码原则： CS1-CS4；Class B；GSM 07.10 multiplexing protocol。

GPS/BD定位部件主要完成产品设备的定位，其主要技术指标如下： 工作电压：2.7 – 3.6 V。水平位置精度（RMS）：2.5m。速度精度（RMS）：0.1m/s。1PPS:秒脉冲频率：0.25Hz10MHz。精度：30ns。定位更新率：最大更新速率为10Hz。功耗（连续跟踪）：<90Mw。导航数据格式：NMEA0183。通道数56个通道。

如图1所示，RFID读卡设备主要是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给神经网络处理器。RFID读卡设备具有穿透性好，多标签远距离识别能力，可标识物品信息容量大，反复可读写，标识信息唯一的特点。

如图2所示，RFID读卡设备主要是对垃圾桶身份和位置信息进行识别，并上传给神经网络处理器。RFID读卡设备具有穿透性好，多标签远距离识别能力，可标识物品信息容量大，反复可读写，标识信息唯一的特点。

如图2所示，图像识别的任务主要是将摄像头拍摄的灰度图像转换成二值图像，图2利用摄像头与灰度公式Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16进行拍摄的图像； 其中，摄像头可置于垃圾桶的侧面或顶端。

图3是二值化图像，因为边沿所以导致在图像周围很多噪点。

其中垃圾量以黑色表示，垃圾桶及其他图像内容用白色表示，以便进行垃圾量分析。

摄像头能获取的信息容量大，算法简洁。实用性强。在垃圾量分析过程中，采用阀值分割的优化算法，较好的解决了垃圾量信息阶跃的问题。

以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。