射频识别技术漫谈(6)——通讯协议概述

本文介绍了RFID技术中的通讯协议,包括读写器先发言(RTF)和标签先发言(TTF)两种模式的区别及应用场景,以及通讯的秩序、全双工(FDX)与半双工(HDX)的概念。
   通讯协议是通讯的双方或多方在交流时遵守的规矩,包括谁先发起通讯,先交流什么,后交流什么,一方如何问,另一方如何答等。在这里通迅的双方指的是读写器和卡片。
  首先是谁先发起通讯,很显然有两种,读写器先发言和卡片先发言。前一种叫Reader Talk First,简称为RTF;后一种叫Tag Talk First,简称为TTF。
  我们知道,卡片从读写器产生的射频场获得工作时需要的能量,一般认为应该是读写器主动,卡片被动才对,这也是人之常情。所以多数功能稍复杂的卡片都是采用RTF模式,即读写器问,卡片回答。读写器没有命令,卡片是无论如何也不能主动说话的。但是有些卡片功能单一,每次与读写器的交流中只会回答一个问题,而且每次内容都相同。对于这种卡片,似乎再让读写器每次先提问已经没有什么意义了,还不如每次与读写器交流直接让卡片先说它那永远不会变的一句话得了,于是就有了TTF模式。TTF模式的卡片一般都是我们常说的ID卡,即识别卡,ID卡每次说的相同的一句话都是一个识别号,读写器利用这个识别号确定持卡者的身份。

  其次是交流的秩序。对TTF卡片当然没什么秩序可言了,一进入射频场卡片就自说自话。但对RTF的卡片一般有严格的顺序,如下图所示:


   
  第一步是读写器呼叫卡,如果射频场中有读写器支持的卡片,卡片将回送一个应答,告诉读写器自己是什么类型的卡片。
  然后读写发出命令选中卡片,如果射频场中有多张卡片,通常还要进行防冲突循环以便决出唯一张卡片进行操作。 
  第三步是进行认证,一方面读写器要认证卡片是合法的,另一方卡片也要认证读写器是合法的。
  如果认证顺利通过,就可以进行正常的读写数据操作了。
  这些步骤并不都是必须的,有些简单的卡片,要求操作前用户把卡片放到读写器上,读写器直接对其进行读写操作,前面的3步都省了;有些卡片没有密码,当然不需要相互认证;有些卡片不支持防冲突,同时有多张卡片时将无法操作;还有些卡片将呼叫和防冲突用一个步骤代替。所以对于具体的卡片,要仔细阅读其说明书,进行具体的分析。
  还有一类卡片既可以工作在TTF模式,又可以工作在RTF模式。两种模式之间的切换一般有两种方式:一种是卡片刚进入射频场上电复位后会等待一个固定时间,在这段时间内如果有读写器的命令,则工作在RTF模式,如果没有收到命令则进入TTF模式。另一种是卡片上电后主动在RTF与TTF之间不停的切换,在TTF模式下发送完一个识别号后,立即进入RTF模式等待读写器的命令,如果有命令则执行命令,没有命令则退出RTF模式返回TTF模式继续发送识别号,之后进行下一次的切换。
  最后还有一个全双工(Full Duplex,FDX)和半双工(Half Duplex,HDX)的概念。在有线通讯中,我们知道全双工就是通讯双方可以同时双向通讯,半双工就是虽能双向通讯,但某一时刻只能有一个方向通讯。一般来说当然是全双工好,如果技术上能实现全双工,当然最好不用半双工;成本上全双工贵,半双工便宜。但在射频识别技术中FDX和HDX并不是这个意思。在ISO11785中对FDX和HDX的定义如下:
  FDX:标签和读写器在读写器产生的磁场没有消失的情况下进行通讯。
  HDX:标签和读写器在读写器产生的磁场停止之后进行通讯。
  RFID技术中FDX的例子如Mifare系列卡片,HDX的例子如TI公司的134.2KHz标签,如RI-TRP-WR2B。目前的射频卡FDX比较多,因为射频卡无源,需要从读写器的射频场取电,射频场不消失,卡片可以源源不断的取电,对卡片内部的储能电路要求不高。缺点是卡片回送数据时因为自己不能产生射频场,只能被动发送,所以一般采取负载调制的方法回送数据。HDX在读写器的射频场停止后回送数据,读写器对卡片数据的识别解调容易。缺点是对卡片的储能电路要求较高,而且回送数据量有限。成本上HDX也未必比FDX便宜。

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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