基于深度学习的UWB门禁检测

1 序

       在很多工业生产场所入口都会安装智能门禁管理系统,用于对进入人员进行身份识别。当前通常采用UWB技术,根据双向测距TWR(Two Way Ranging)结果作为距离判断依据。
       由于卡片在人体携带位置有差异,或者人员走向门禁角度不同,卡片信息可能被遮挡,单纯采用TWR测距结果可能会有误差,导致门禁产生不合理动作。为了适应复杂的现场状况,在这里分析如何采用基于深度学习的方法,对不同的场景进行分类,并通过对TWR测距数据、TWR监听数据、到达角度差(PDOA)、信道脉冲响应(CIR)等数据维度进行深度学习,利用 TensorFlow建立相应的推导模型。训练完成以后将其迁移到现场设备端,现场设备运行轻量化以后的模型,根据接收的信息进行综合推导,可以对卡片姿态进行更加精准可靠的检测,从而更好完成闸机联动开合控制。

2 数据维度

2.1 判断结果

       通常情况下,当携带卡片人员足够靠近门禁时,门禁必须自动打开。即便是由于类似于阻塞、信号衰减和多路径等原因,导致测距不准,也应该经过补偿修正,正确将门开启;反之,如果距离较远,也不应该由于误差存在而过早开启。简化来看,作为判断输出的结果,仅有门禁开和关两种。
在这里插入图片描述

2.2 判断来源

       补偿修正所依赖的数据来源,应该考虑测距结果本身、人员行进方向,非视距等综合因素,尽量采集更多的特征信息,以进行综合比对。在这里,我们采用三种数据来源。

  • TWR
           双边双向测距(DS-TWR, Double Side - Two Way Ranging)是比较常用且稳定可靠的测距方式,卡片通常采用这种方式与读卡器进行测距通讯,并视为携卡人员与门禁之间的距离。
           在非视距情况下,TWR方式难以避免的有一定的偏差,有时会接近米级,在门禁这种应用场合是难以接受的。为了更加全面地表达当前的状态,需要采用另外一个天线的对整个测距过程进行监听,并将监听数据也纳入到考察范围中。

  • PDOA
           PDOA,英文全称是Phase-Difference-of-Arrival,信号到达相位差。由于读卡器两个天线位置一定,在不同的位置,卡片发出信息到达两个天线的相位是不同的。和常规的PDOA应用不同,在这里我们并不需要将两个天线靠得很近,因为就算是天线之间的距离是N倍波长也没有关系,因为我们只关心相位偏差,这个偏差能够大体反映人员走向门禁的角度, 并以此作为判断的数据源。

  • CIR
           CIR数据常用于研究非视距(NLOS)信号的识别,并且具有较好的效果,一些时域和频域特征可以通过CIR数据计算得到,所以CIR数据作为数据源是针对非视距情况的有效补充。

3 环境需求

       在此,我们采用TensorFlow进行深度学习建立推导模型,以及实现现场的部署。

3.1 软件

       TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架,TensorFlow提供了丰富的API和工具,可以用于各种机器学习和深度学习任务。
       TensorFlow Lite(通常简称TFLite)是一个移动端库,可用于在移动设备、微控制器和其他边缘设备上部署模型。TensorFlow学习完成以后,可以使用 TensorFlow Lite Converter 将 TensorFlow 模型转换为TensorFlow Lite 模型。在转换过程中,应用量化等优化措施,以缩减模型大小和缩短延时,并最大限度降低或完全避免准确率损失 。

3.2 读卡硬件

       为了执行TWR测距和监听操作,读卡装置至少需要两个UWB模块(命名为AM和BM),并且均有天线引出,,两个天线至少拉开1米距离,以形成距离和角度的差异。AM负责与卡片测距,BM负责监听AM与卡片的测距过程。
       另外,由于需要进行PDOA操作,所以两个UWB模块的时钟必须是同一晶振作为时钟源。以常用的DW1000为例,需要注意芯片时钟控制引脚 SYNC(时钟同步)和EXTCLK(外部时钟输入),为了减小温度等因素对晶振输出频率的影响,需采用温补晶振(TCXO)作为时钟源。

3.3 TensorFlow现场设备

       TFLite支持多种平台,涵盖 Android 和 iOS 设备、嵌入式 Linux ,TFLite其实是TensorFlow团队为了将模型部署到移动设备而开发的一套解决方案,可以简单理解为TensorFlow的手机版。对于嵌入式 Linux ,主要是Raspberry Pi 风格系统,这个移植量要小一些,硬件上也是丰富多样。
       对于微控制器,还有一个TensorFlow Lite for Microcontrollers(TFLM)版本,这个可以运行在诸多的MCU上面,比如可以看到Arduino、STM32F746、 ESP32等老朋友的身影,不过其具有实验性质,实用时需要一定的法力和时间。
       具体选用什么样的操作系统,要看自已的熟悉程度。

3.4 TensorFlow训练设备

       这个就是一台具备GPU的PC机,windows或Linux均可,配置稍微像样一点就可以,因为在这里没有图像数据,推导的工作量不大。

4 数据集建立

4.1 TWR数据

  • 对于直接测距的方式:
    在这里插入图片描述

d=Ra∗Rb−Da∗DbRa+Rb+Da+Db d=\frac{Ra*Rb-Da*Db}{Ra+Rb+Da+Db} d=

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