自动识别技术及其应用44567
自动识别技术及应用教案1
分析案例《自动识别技术在医疗领域的应用》
1.1自动识别技术概述
1.1.1自动识别技术概念
什么是自动识别技术？
自动识别技术有何特点？
1.2自动识别技术应用的发展方向
自动识别技术有哪些典型的行业应用?
1.3自动识别技术面临的问题
自动识别技术目前主要面临哪些方面的问题？如何解决？
SDSPR教学法
（3）自动识别技术的发展趋势
（4）自动识别技术面临的问题
归纳
总结
5
课外拓展
（1）通过搜索引擎查阅资料。
分组教学法
5
课后
小结
教学参考书
教学过程设计
教学环节
教学内容
教学方法
时间
任务
解析
通过查阅资料，撰写一篇关于《自动识别技术应用现状及其发展趋势》的调研报告
演示
提问
5
知识
准备
（1）查阅资料，搜集典型的自动识别技术行业应用
（2）查阅资料，分析自动识别技术的行业发展趋势
（3）查阅资料，分析自动识别技术目前面临的主要问题
讲解与演示
能力目标
（1）查阅资料
（2）能够观察到日常生活中的典型的关于自动识别技术的应用
（3）方案书写能力
素质目标
（1）良好的自学能力
（2）能够制定合理的学习计划
（3）查阅资料
教学重点
（1）自动识别技术的概念及其特点
（2）自动识别技术在日常生活中的应用
教学难点ห้องสมุดไป่ตู้
（1）自动识别技术在的概念及其应用
教学资源
（教具、课件、视频资源等）
重庆电子工程职业学院授课方案（教案）
课名：《自动识别技术及应用》教师：班级：编写时间：年月日
自动识别技术及应用 教案
自动识别技术及应用教案
自动识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色，它们被广泛应用于各个领域，包括人脸识别、语音识别、图像识别等。
为了让学生了解并掌握这些技术，我们设计了以下的自动识别技术及应用教案。
一、教学目标。
1. 了解自动识别技术的基本概念和原理。
2. 掌握人脸识别、语音识别、图像识别等自动识别技术的应用场景和特点。
3. 能够分析自动识别技术在生活中的实际应用，并思考其影响和潜在风险。
二、教学内容。
1. 自动识别技术的概念和分类。
2. 人脸识别技术的原理和应用。
3. 语音识别技术的原理和应用。
4. 图像识别技术的原理和应用。
5. 自动识别技术在安防、金融、医疗等领域的应用案例分析。
三、教学方法。
1. 理论讲解，通过PPT、视频等形式介绍自动识别技术的基本概念和原理。
2. 案例分析，选取具体的应用案例，让学生分析自动识别技术在不同领域的具体应用和效果。
3. 小组讨论，分成小组，让学生就自动识别技术的影响和潜在风险展开讨论，提出自己的看法和建议。
四、教学评估。
1. 完成课堂作业，要求学生对自动识别技术的应用案例进行分
析和总结。
2. 课堂讨论表现，评价学生在小组讨论中的表现和观点是否合理。
3. 期末考试，考察学生对自动识别技术的理解和应用能力。
通过以上的自动识别技术及应用教案，我们希望能够让学生了解并掌握自动识别技术的基本概念和应用场景，培养他们对新技术的理解和应用能力，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。
自动识别技术应用课程标准-物联网技术应用专业
自动识别技术应用课程标准课程名称自动识别技术应用适用专业中等职业学校物联网技术应用1．前言1.1课程性质自动识别技术应用是中等职业学校物联网技术应用专业的一门专业核心课程，也是本专业的一门必修课程。
课程涵盖了自动识别技术的基础知识、自动识别技术的种类及特点、自动识别技术的应用三大方面。
通过本课程的学习使学生掌握物联网自动识别技术相关的知识和技能，了解物联网自动识别技术的种类及典型应用，能从事各类企事业单位物联网系统自动识别模块的安装、集成、维护的基本职业能力。
1.2设计思路本课程总体设计遵循任务引领、做学一体的原则，根据物联网技术应用专业工作任务和职业能力分析成果，以物联网系统安装与维护的相关工作任务和职业能力为依据设置本课程。
课程内容的选取紧紧围绕物联网自动识别技术岗位从业人员应具备的职业能力要求，同时充分考虑中职学生的认知能力发展，按照必需、够用的原则选用相关知识，并适当融入教育部1+X证书制度试点工作的要求。
课程内容的组织遵循学生学习认知规律，以自动识别技术的类别为层次，安排了初识自动识别技术、条码的制作与使用、射频识别系统的安装与操作、生物识别系统安装与信息采集、语音识别系统安装与应用、图像、文字识别系统安装与使用和卡识别技术应用等七个学习任务。
本课程建议72学时。
2．课程目标通过本课程的学习，使学生掌握自动识别技术的基础知识，理解并掌握条码的制作与使用、射频识别系统的安装与操作、生物识别系统安装与信息采集、语音识别系统安装与应用、图像、文字识别系统安装与使用和卡识别技术应用等，掌握信息数据的采集、传输、处理等基本方法，并结合经典项目与实训掌握物联网应用系统自动识别项目的管理、维护、调试的技能，养成良好的人际沟通、团队合作意识，注重遵守安全操作规范的素质，并达成以下职业素养和职业能力目标：职业素养目标：养成认真负责、严谨细致、静心专注、精益求精的职业态度；树立沟通良好、团队协作、爱岗敬业、乐观奉献的职业信念；增强遵守行业规范、信息安全法律、法规与职业道德的意识，养成自觉遵纪守法的良好行为习惯和职业操守；养成积极向上、勤于进取、勇于创新的意识，乐于学习，关注信息技术发展动态，不断提升接受新知识新技术的能力。
自动识别技术的发展及其在物流系统中的应用_李力
中国包装报/2012年/5月/23日/第003版综合・分类信息自动识别技术的发展及其在物流系统中的应用李力自动识别技术(Automatic Identification Teehniques)，是指以标识技术为基础，通过获取标识载体承载的标识信息，实现标识对象信息获取的技术。
它是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，也是物流信息技术中的核心技术。
自动识别技术作为信息技术的重要分支，已经成为推动我国国民经济信息化发展的重要支撑技术。
自动识别技术的发展概况自动识别技术主要包括一维条码技术、二维条码技术以及射频识别技术等。
近年来，我国自动识别技术呈现出快速发展、注重创新的发展势头，各项技术都有较大突破，在市场应用上的拓展力度不断加大，新的技术、产品与服务层出不穷。
自动识别技术已经成为引领物流信息化发展的强力引擎。
1.一维条码技术条码技术是最传统的一种自动识别技术。
从20世纪70年代产生后经过30多年的发展，条码技术作为一种关键的信息标识和信息采集技术，在全球范围内得到了迅猛发展。
国际上，随着应用的不断深入，条码技术正处于一个强劲的集成创新发展期，是商业贸易、物流、产品追溯、电子商务等领域的主导信息技术。
国际上，从20世纪70年代至今，条码技术及应用都取得了长足的发展:条码技术介质由纸质发展到特殊介质甚至到手机载体；条码的应用已从商业领域拓展到物流、金融等经济领域，并向纵深发展，面向企业信息化管理的深层次的集成；条码技术产品逐渐向高、精、尖和集成化方向发展。
根据美国的专业研究机构VDC(VentureDevelop-ment Corp.)的统计，全球条码市场规模一直在持续稳步增长。
到2008年，全球条码技术装备的市场规模将增长到155亿美元，其中美洲地区年平均增长率将超过6%，欧洲、中东和非洲地区年平均增长率接近7%，亚太地区年平均增长率将达到12%。
国际条码技术产业的前景方兴未艾。
随着应用的深入，条码技术装备也朝着多功能、远距离、小型化、软件硬件并举、安全可靠、经济适用方向发展，出现了许多新型技术装备。
自动识别技术原理与应用
自动识别技术原理与应用一、引言自动识别技术是一种通过计算机程序和算法来分析和解释图像、文字、声音和其他类型的数据的技术。
它通过模式识别、机器学习和人工智能等方法，将输入的数据转换为有意义的信息。
自动识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括安全监控、智能交通、医疗诊断等。
二、自动识别技术原理2.1 模式识别模式识别是自动识别技术的核心原理之一。
它通过对输入数据进行特征提取和分类，来识别和区分不同的模式。
模式识别主要包括以下几个步骤：1.数据采集：通过传感器、设备或者其他方式获取待识别的数据。
2.数据预处理：对采集的数据进行滤波、去噪、归一化等处理，以便后续的特征提取和分类。
3.特征提取：从预处理后的数据中提取出具有代表性的特征。
4.特征选择：从提取到的特征中选择最具有判别能力的特征。
5.分类器构建：构建分类器模型，用于将输入数据分类到不同的模式中。
6.模式识别：将待识别的数据输入到分类器中，得到识别结果。
2.2 机器学习机器学习是自动识别技术的另一种重要原理。
它通过从大量的训练数据中学习模式和规律，来实现对新的数据进行分类和预测。
机器学习主要包括以下几个步骤：1.数据采集：获取包含正确标签的训练数据。
2.特征提取：从训练数据中提取出有用的特征。
3.数据标注：将训练数据进行标注，即为每个样本打上正确的标签。
4.模型训练：使用标注的训练数据来训练机器学习模型。
5.模型评估：使用测试数据评估模型的性能和准确率。
6.模型应用：将训练好的模型应用到新的数据中进行分类或预测。
2.3 人工智能人工智能是自动识别技术发展的重要驱动力之一。
它通过模拟人类的智能行为和思维过程，来实现对复杂问题的分析和解决。
人工智能主要包括以下几个关键技术：1.自然语言处理：实现对人类语言的理解和处理，包括语音识别、语言生成、文本分类等。
2.知识表示与推理：将知识表示为机器可理解的形式，并进行推理和推断。
3.机器视觉：实现对图像和视频的理解和分析，包括目标检测、物体识别等。
简述自动识别技术原理与应用
简述自动识别技术原理与应用自动识别技术是一种使用计算机和相关设备来识别和理解人类语言、声音、图像和其他模式的技术。
它基于机器学习、人工智能和模式识别等领域的研究成果，并通过大量的数据训练和学习来提高识别的准确性和效率。
自动识别技术的原理主要包括以下几个步骤：数据收集与预处理、特征提取、模型训练与优化、模型评估与应用。
首先，需要收集和准备大量的数据，这些数据可以来自于各种渠道，例如网络、传感器、摄像头等。
然后，对数据进行预处理，包括去噪、归一化、降维等操作，以便更好地提取特征。
接下来，通过特征提取的方法，将数据转化为机器可以理解和处理的形式。
常见的特征提取方法包括图像的边缘检测、文本的词袋模型、声音的频谱特征等。
然后，使用机器学习算法对提取到的特征进行训练和优化，以构建出一个可以自动识别的模型。
常见的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
最后，通过对模型进行评估和测试，可以评估其在新数据上的准确性和性能。
一旦模型被认为是有效的，就可以将其应用到实际场景中，实现自动识别的功能。
自动识别技术在许多领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域，它可以用于图像识别、物体检测、人脸识别等任务。
在自然语言处理领域，它可以用于语音识别、文本分类、情感分析等任务。
在生物医学领域，它可以用于疾病诊断、药物设计等任务。
此外，自动识别技术还可以应用于智能交通、智能家居、金融风险控制等领域，为人们的生活和工作带来便利和效益。
然而，自动识别技术也存在一些挑战和限制。
例如，数据的质量和数量对于模型的训练和性能至关重要。
此外，不同问题和应用场景需要不同的算法和模型，选择合适的方法对于识别的准确性和效率至关重要。
同时，随着技术的发展和应用的扩大，还需要解决隐私和安全等问题，确保自动识别技术的合理和可信性。
总之，自动识别技术凭借其高效、准确的特点，正在逐渐渗透到各个领域中，并对人们的生活和工作产生积极的影响。
随着技术的不断进步，相信自动识别技术将会在未来发展出更多的应用和创新。
自动识别技术
条码与自动识别技术自动识别技术简介自动识别技术是指对数据自动识读并将数据自动输入计算机的一门技术，它是集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科，可以为人们提供快速、准确的数据采集解决方案。
自动识别技术解决了手工输入数据的速度慢、准确率低的问题，大大提高了生产效率，因此近几年来在全球范围得到了迅速发展和广泛应用。
自动识别技术主要包括条码技术、磁卡技术、光学字符识别（OCR）、射频（RF）技术、语音识别、视觉识别等。
条码技术条码技术在当今自动识别技术中占有重要的地位，它是在计算机应用实践中产生和发展起来的一种自动识别技术，具有输入速度快、准确度高、成本低、可靠性强等优点。
什么是条码条码在我们的生活中已是随处可见，它是由一组规则排列的条、空以及相应的字符组成的一种标记。
通常来讲，条是指对光线反射率较低的部分，空是指对光线反射率较高的部分，这些条和空组成的数据表达一定的信息，能够用特定的设备进行识读，并转换成可以由计算机保存和显示的二进制和十进制信息。
普通的条码在使用过程中，通常是作为识别信息，它的意义是通过在计算机系统的数据库中提取相应的信息而实现的。
不同场合下，我们见到的条码的规则有所不同，因为它们使用了不同的码制。
码制即指条码条和空的排列规则，常用的条码码制包括：EAN码、39码、交叉25码、UPC码、128码、93码，还有Codabar（库德巴码）等。
码制不同，它们的应用领域也不同：EAN码，它是国际通用的符号体系，是一种定长、无含意的条码，它表达的信息全部为数字，主要应用于商品标识；39码和128码，为目前国内企业内部自定义码制，是非定长条码，它编码的信息可以是数字，也可以包含字母，可用于工业生产线领域。
93码，是一种类似于39码的条码，密度较高，可以代替39码。
25码，用于包装、运输和国际航空系统的机票顺序编号。
Codabar码，主要用于血库、图书馆、包裹等的跟踪管理。
条码符号的组成一个完整的条码依次是由静区、起始符、数据符、（中间分割符，主要用于EAN码）、（校验符）、终止符、静区组成的。
自动识别技术及其应用
过程中过多的使用触发器会导致数据库系统
维护困难， 因此在数据库系统的开发过程中应 结合约束、 规则、 存储过程合理地使用触发器。 主要参考文献：
ＲＯ Ｌ ＡＣ ＬＢ Ｋ
Ｒ ＩＥ Ｒ Ｒ （你 输 入 的 值 只 能 是 ＡＳ Ｒ Ｏ
Ｏｄ ｖｒ ｌｙ ｓａｍ ｎｙ ｌＯｅＳ ａ ｍ ｌ ｏｅ 修改前加班工资 ａｒ ｌ Ｎｗ ｖｒａｒ ｓａｍ ｎｙ ｅ ＯｅＳ ａ ｌ ｙ ｍ ｌ ｏｅ 修改后加班工资 ｌ
数据类型 备注 ｖｒ ａ（ ） ａ ｈｒ３ 修改用户 ｃ ０
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Ｂ ＧＮ Ｅ Ｉ
ｕ ｄｅ ａ ｅ ｖｒｈ （ ） ｐＳｒ ｍ ａ ａ ５ 修改服务器名 Ｎ ｃｒ ０
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改情况。 现要求当Ｔ ｌ ｌｙ ｂ ａ ｒ 表中数据被被修改 ｓａ
时， 将修改的用户、 修改的时间等信息记录下 来保存在Ｔ ｌ ｇ ｆ 表中。（ ３ ｈ￣ ｌ ｏ Ｉ ｎ 表 ）
．
四、 总结
本文以 高校工资管理系统” “ 为例， 介绍了 触发器在完整性设置、 自定义错误、 数据跟踪 方面的应用，其实触发器的应用还有很多， 如 数据的级联删除和级联更新等。 触发器可以实 现一些复杂的完整性约束， 但在数据库设计的
慢 ０５ｃ －０ｍ 非常高
慢 低
非 常慢 中等
慢 高
快 低
１ 自动识别技 术的定义。 、 自动识别技 术是指应用一定的识别装置 ， 通过被识别
＜ｃ ｌ ｍ扫描器 接触式或非接触式 接 触式或非 接触式 ＯＳ －ｍ无线电 波
在 Ｔｌａ ｒ表上创建以下触发器： ｂ ｌｙ Ｓａ
自动识别技术的原理与应用
自动识别技术的原理与应用引言自动识别技术是指利用计算机视觉和模式识别等技术，对图像、语音、文字等信息进行自动分析和识别的一项技术。
随着人工智能技术的不断发展，自动识别技术在各个领域得到了广泛应用。
本文将介绍自动识别技术的原理和应用。
自动识别技术的原理自动识别技术的原理主要包括以下几个方面：图像处理图像处理是自动识别技术的基础，通过对图像进行预处理、特征提取和分类，实现对图像中的目标物体进行识别。
常用的图像处理方法包括图像滤波、边缘检测、形态学处理等。
特征提取特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，用于区分不同的目标物体。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
模式识别模式识别是自动识别技术的核心，通过建立模型和分类器，将特征与已知类别进行比较和分类，从而实现对目标物体的识别。
常用的模式识别方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
自动识别技术的应用自动识别技术在各个领域有着广泛的应用，以下列举了几个常见的应用场景：人脸识别人脸识别是自动识别技术的重要应用领域之一，通过对图像中的人脸进行特征提取和模式识别，实现对个体身份的自动识别。
人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域发挥着重要作用。
车牌识别车牌识别是利用自动识别技术对车牌信息进行自动提取和识别的过程。
通过对车牌图像进行处理和特征提取，实现对车牌号码的自动识别。
车牌识别技术在车辆管理、交通违法监控等领域得到广泛应用。
文字识别文字识别是将图像中的文字信息提取出来并转化为可编辑文本的过程。
通过对图像进行预处理、文字特征提取和识别，实现对文字的自动识别。
文字识别技术在文档数字化、图书馆管理等领域有着重要应用。
商品识别商品识别是通过对图像中的商品进行特征提取和模式识别，实现对不同商品的自动识别和分类。
商品识别技术在电商平台、库存管理等领域发挥着重要作用。
动物识别动物识别是指利用自动识别技术对动物进行自动分类和识别的过程。
通过对动物图像进行处理和特征提取，实现对不同种类的动物的自动识别。
自动识别技术及其应用
自动识别技术及其应用作者：朱小平来源：《合作经济与科技》2012年第03期［提要］近几十年，自动识别技术得到了迅猛发展，已初步形成了一个包括条码识别、磁条磁卡识别、智能卡识别、光学字符识别、射频识别、声音识别及视觉识别等为主要代表的自动识别技术，在与计算机技术、通信技术、光电技术、互联网技术等高新技术集成的基础上，已经发展成为改变人们生活品质，提高人们工作效率，获得便利服务的有利工具和手段。
关键词：自动识别；技术；体系；应用中图分类号：F49 文献标识码：A收录日期：2011年12月8日一、自动识别技术概述1、自动识别技术的定义。
自动识别技术是指应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。
2、自动识别的对象。
目前主要是对物和人进行自动识别。
3、自动识别技术的应用价值（1）提高企业的自动化水平，提高工作效率，创造更多的价值。
（2）优化企业的工作流程，降低运营成本。
（3）通过建立合理的识别加密方式，保护个人隐私和商业隐私，提高安全性。
（4）利用识别技术，可以在很短的时间内提供更多信息。
二、自动识别的技术体系自动识别方法常见的技术有5种。
如图1所示。
（图1）1、条形码识别技术。
条码是一种由一组排列规则的条、空及对应字符组成的标记，用以表示一定的信息。
（1）常用的条码。
有EAN码、UPC码、39条码、交插25码和EAN28码。
（2）条码分类。
包括：一维条码（通常是指传统条码，一维条码按应用可分为商品条码和物流条码两种）；二维条码（按构成原理和结构形状的差异可分为两类，一类是行排式或层次式二维条码，另一类是棋盘式或点矩阵式二维条码）。
2、磁条识别技术（1）磁条是指一层由定向排列的铁性氧化粒子组成的材料。
磁条需要与磁头作物理接触，由磁条滑过磁头进行信息的读写，最终实现识别。
（2）磁条技术在很多领域得到了广泛应用，如：信用卡、银行卡、登机牌、自动售货卡、现金卡、会员卡等。
自动识别技术与应用实验报告
自动识别技术与应用实验报告一、实验目的和基本要求本试验项目的目的是通过实验使学生掌握自动识别技术的概念、各种自动识别技术的特点以及物流中的应用情况、常用的自动识别技术设备的类型以及条码技术设备、无线射频技术设备的工作原理，各种技术设备可以应用的物流环节，从而使学生自动识别技术的应用对物流行业或企业产生的影响。
二、实验仪器设备1、供应链管理技术实验室各种软件及数据终端。
2、物流自动化实验室的条码与RFID应用系统。
三、实验步骤与内容1、条码自动识别技术的种类介绍条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。
条码系统是由条码符号设计、制作及扫描阅读组成的自动识别系统。
它是实现快速、正确并可靠地采集数据的有效手段。
条码种类很多，常见的大概有二十多种码，其中包括：CODe39码(标准39码)、Codabar码(库德巴码)、Code25码(标准25码)、ITF25码(交叉25码)、Matrix25码(矩阵25码)、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码(EAN-13国际商品条码)、EAN-8码(EAN-8国际商品条码)、中国邮政码(矩阵25码的一种变体)、Code-B码、MSI 码、Code11码、Code93码、ISBN码、ISSN码、Code128码(Code128码，包括EAN128码)、Code39EMS(EMS专用的39码)等一维条码和PDF417等二维条码。
2、条码自动识别的技术特点条码是迄今为止最经济、实用的一种自动识别技术。
条码技术具有以下几个方面的优点：（1）输进速度快，与键盘输进相比，条码输进的速度是键盘输进的5倍，并且能实现“即时数据输进”；（2）可靠性高，键盘输进数据出错率为三百分之一，利用光学字符识别技术出错率为万分之一，而采用条码技术误码率低于百万分之一；（3）采集信息量大，利用传统的一维条码一次可采集几十位字符的信息，二维条码更可以携带数千个字符的信息，并有一定的自动纠错能力；（4）灵活实用，条码标识既可以作为一种识别手段单独使用，也可以和有关识别设备组成一个系统实现自动化识别，还可以和其它控制设备联接起来实现自动化治理。
自动识别技术原理与应用
自动识别技术原理与应用
自动识别技术是一种通过计算机和传感器等设备对物体、声音、图像、生物等进行数据采集、分析、处理和分类的技术。
其原理主要包括以下几个方面：
1.数据采集：通过各种传感器或外部设备采集物体、声音、图
像等信息，并将其转换为数字信号。
2.特征提取：根据采集的数据，提取出特征信息，以描述物体、声音、图像的不同特征。
3.数据处理：将提取出的特征信息进行分析和处理，通过各种
算法和模型来识别物体、声音、图像等。
4.分类识别：根据处理后的数据，对物体、声音、图像进行分
类识别，判断其属于哪一个类别或者进行二元分类。
应用：
1.人脸识别：可以通过数字图像处理和机器学习技术，从照片
或视频图像中准确识别出人的面部特征，从而实现人脸识别。
2.指纹识别：通过对指纹图像进行分析和处理，识别出指纹的
纹路和特征，以此来识别人的身份。
3.语音识别：通过机器学习算法和语音信号处理技术，将人的
说话声音转换为文字或语音指令。
4.物体识别：可以通过采集物体的图像信息，提取其特征，通
过识别算法进行分类和识别。
自动识别技术已经得到了广泛应用，例如安全门禁、智能家居、人机交互、智能制造等领域。
未来随着技术的不断发展，自动识别技术将会更加普及和实用。
《自动识别技术与应用》课程教学大纲
M1
2
讲授
1
自学
9
第9章
第9章RFID工作原理
RFID的频率标准，通信协议标准，电子标签工作原理，读写器工作原理，阅读器和标签之间的处理过程。
RFID的天线基础，低频和高频RFID天线技术，微波RFID天线技术。
0
课外学时
56
适用专业
物联网工程
授课语言
中文
先修课程
电路与模拟电子技术、数字逻辑电路、传感器原理及检测技术
课程简介
（限选）
《自动识别技术与应用》是物联网工程专业的一门专业基础课程。课程内容包括：自动识别技术的发展历史和前景，条码技术的研究对象与特点，条码的基础知识和应用领域，商品条码和EAN/UPC系统，二维码的特点、分类及应用，条码符号的生成和检测设备，RFID技术，RFID的工作原理，物联网RFID系统架构，应用系统的设计等。通过本课程的学习，使学生系统掌握条码技术的理论知识，了解条码技术发展与应用情况，能够根据条码的基础知识识别各类码制，依照国家现有标准，完成常用条码的编码工作；了解RFID技术在物联网中的应用，从而提高学生从事物联网物流管理及信息管理的水平，开阔学生对现代化管理模式的视野。
二维码概念与原理，二维码的组成、类型、特征。
QR二维码的编码原则与算法，二位码应用系统实例等。
M1,M3
4
讲授/讨论
4
自学/作业
6
第6章
第6章制造业生产线条码应用
追溯系统：质量追溯系统的结构，作用。追溯系统中的编码技术：追溯对象编码，条码信息，零部件标识技术。
自动识别技术课程标准
《自动识别技术应用》课程标准1.课程性质1．1、课程在课程体系中的地位《自动识别技术及应用》是物联网应用技术的专业课程，课程涵盖了自动识别技术的基础知识、自动识别技术的种类及特点、自动识别技术的应用三大方面，是引导学生入门及培养学生系统掌握物联网射频识别技术与应用理论，自动识别系统的结构组成和设计方法，以及各种识别技术在实践领域的应用和最新进展。
2、课程的基本任务本课程的目的在于通过教与学，使学生了解射频识别技术的发展历史和前景、射频识别技术的研究对象与特点，以及应用领域。
掌握射频识别技术的基础知识，熟悉RFID射频识别工作原理及其关键设备。
了解射频识别技术的特点、分类及应用。
了解条码的识读、符号的生成和检测设备的原理与系统应用的基本要求。
同时了解射频识别技术、涉及的协议、实现的标准、应用系统等内容。
三.教学目标通过各个教学环节逐步培养学生具有理论联系实际能力、注意培养学生具有比较熟练的工程应用能力和综合运用所学知识去分析和解决问题的能力。
通过本课程的学习，学生应掌握自动识别原理、设计方法、及其应用系统的设计方法,能够达到以下职业能力目标：(一)知识目标1．要求学生掌握RFID的概念。
2．要求学生掌握RFID系统的组成。
3．要求学生掌握信号的编码与调制、传输的安全。
4．要求学生掌握低频、高频、微波的天线技术及天线制造工艺。
5．要求学生掌握阅读器、应答器的天线的技术。
6．要求学生掌握串联、并联回路。
7．要求学生掌握电子标签的芯片电路、存储功能。
8．要求学生掌握低频、高频、微波的读写器。
9．要求学生了解RFID的标准体系中的ISO/IEC18000-6、ISO/IEC15693、ISO/IEC14443。
10.要求学生掌握射频识别的系统安全。
11.要求学生掌握EPC系统的构成和特点、EPC编码。
12.要求学生了解RFID的应用实例的架构。
(二)能力目标1)能正确使用各类条码工具软件制作、读取条码；2)能正常操作工具读写电子标签信息；3)能对电子标签类型特点做分析并结合项目应用正确选型；4)能正确安装、使用各类磁卡、IC卡识别系统；5)能正确掌握条码技术的原理，包括一维条码和二维条码的原理和识别方法，掌握条码技术应用的设计方法；6)能根据项目掌握射频识别技术的原理、系统组成、应用和设计方法；7)能正确使用条码技术和射频识别技术的各种标准规范；(三)素质目标1．培养学生的辩证思维和逻辑分析的能力，树立理论联系实际的科学观点，培养科学的工作作风；2. 培养学生工程质量意识和工作规范意识以及严谨、认真的工作态度。
智能识别系统的应用教程
智能識別系統的應用教程智能识别系统的应用教程随着科技的发展，智能识别系统越来越多地应用于各行各业。
这些系统基于人工智能和机器学习的技术，能够对图像、声音和文本等信息进行自动识别和分析。
在本文中，我们将介绍智能识别系统的应用教程，帮助读者了解如何利用这些系统解决实际问题。
一、智能识别系统的基本原理和技术智能识别系统是基于机器学习和人工智能技术的系统，它通过对已有的数据进行学习和训练，从而能够自动识别和分类新的数据。
其中，最常见的智能识别系统包括图像识别、语音识别和文本识别。
1. 图像识别：图像识别系统可以对图像进行自动分类和标记。
它的应用非常广泛，包括人脸识别、物品识别、场景识别等。
例如，我们可以利用图像识别系统开发一个智能安防系统，通过摄像头对入侵者进行识别和报警。
2. 语音识别：语音识别系统能够将人的语音信息转化为文字。
它常被应用于智能助理、语音控制和语音翻译等领域。
例如，我们可以利用语音识别系统开发一款智能助手应用，帮助用户完成日常任务，如设置闹钟、发送短信等。
3. 文本识别：文本识别系统可以将图片中的文本提取出来，并转化为可编辑的文字。
它常被应用于扫描和识别文件、自动化数据输入等场景。
例如，我们可以利用文本识别系统开发一个智能文档管理系统，帮助用户快速整理和归档文件。
二、智能识别系统的开发流程要开发一个智能识别系统，我们需要按照以下流程进行：1. 数据收集：收集足够多的带有标签的数据，用于训练和测试模型。
对于图像识别系统，可以通过网络爬虫收集图像数据；对于语音识别和文本识别系统，可以通过公开数据集或用户上传等方式进行数据收集。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括去除噪声、调整图像大小、标准化数据格式等。
预处理的目的是提高模型的训练效果和性能。
3. 特征提取：将原始数据转化为机器学习算法易于理解和处理的特征向量。
对于图像识别系统，可以利用卷积神经网络提取图像的特征；对于语音识别和文本识别系统，可以利用MFCC等特征提取算法。
自动识别技术及其应用
（2） 语 音识别技术也可应用在近年来各一、二级中心局
引进的信函自动分拣机中。目前，各种自动分拣设备由于受 光学字符识别技术的限制，自动识别率只在70%左右，为了 提高分拣效率必须配备视屏补码系统，也就是将机器拒识字 符的图象信息送往视屏补码台，由补码员在专用键盘上实时 键入相应的数字，由于30%左右的邮政编码需要人工输入， 并且补码速度要求小于6秒，所以补码员的工作量和工作强 度都很大，容易出现差错，并且差错是不可挽回的，如果利 用语音识别技术，补码员只需将显示在屏幕上的数字读出即 可，只要稍稍有点责任心的就不会读错，因此，不论是哪种 类型的分拣机都可以利用语音识别技术进行改造，以适应生 产的要求。同样，在包裹、印刷品、邮袋的分拣中，操作员 也只需将邮件的地址信息用声音告诉机器，从而就可以从机 械的键盘操作中解放出来。也相应减少了错分率。
一、语音识别技术简介 语音识别是一门交叉学科。语音识别过程实际上
是一种认识过程，该过程与人对语音的识别处理过 程基本上是一致的。目前主流的语音识别技术是基 于统计模式识别的基本理论，一个完整的语音识别 系统可大致分为三部分：
（1）语音特征提取：操作员发出的语声波先由话 筒接收并转换为电信号再进入自动识别系统，经过 特征分析，把言语划分成一段段具有一定时间长度 的音段序列，每一个音段的特征可以经编写组合成 便于存储和便于比较的图形，语音特征提取就是从 语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。
（2）声学模型与模式匹配：声学模型通常将获取的 语音特征通过学习算法产生，它是识别系统的底层 模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声 学模型的目的是提供一种有效的方法，计算语音的 特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。例如： 邮件分拣时分拣员读出的都是收寄地址的单呼词， 并且两个单呼词之间有一定的时间间隔，在这种情 况下，就要根据语声波能量是否有突变来判断是否 有呼叫，语声特征编码也是以整个单呼词而不是单 个音节作为识别的基本单元，这一点和分拣机上采 用的邮政编码的光学字符识别技术是不同的。另外， 声学模型的设计和语言发音特点密切相关，必须根 据不同语言的特点、识别系统词汇量的大小决定识 别单元的大小，在识别时将输入的语音特征同声学 模型进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。
自动识别技术及应用课程总结与收获
自动识别技术及应用课程总结与收获看着他熟练的操作，听他讲述着工作经验，我们入迷了，他就是给我们讲授《自动识别技术与应用》课程的雷磊老师。
开学时，老师告诉我们，本学期《自动识别技术与应用》课程是团队授课，由三位具有实践经验的老师授课，分别是物流教研室的王鹏老师、西安向荣电子科技有限公司的雷磊工程师和陕西物品编码中心的刘力真工程师。
今天是雷磊老师第二次授课，老师精心的备课和独特的授课方式，让我们能够获得很多专业知识和他的工作经验。
雷老师先带领我们回顾了上节课的内容，主要有物联网概述、国内外发展现状、物联网架构及技术、物联网物流方面应用案例、物联网发展趋势等方面知识。
温故而知新，可以让我们更好的吸收和理解课堂上的知识，不断地巩固先前所学的知识，这样更加有利于我们今后的学习。
接下来，雷老师介绍本次授课的主要内容：自动识别技术服务体系、传统领域条码应用案例、O2O及零售应用案例、追溯及快销应用案例、政府及金融应用案例、OEM应用案例六个方面。
讲述过程中，用他从公司带来的条码设备不断进行实际操作的演示，讲述他自己的实际经验。
介绍完内容后，雷老师将我们分成不同小组，提出问题让大家讨论。
回答问题过程中，老师很细心地拿出从公司申请了小礼物，作为同学们回答问题的奖励，大大提高了同学们的热情，调动了同学们学习的积极性。
最后，雷老师针对同学们回答的问题进行评价，在评价的过程中引入很多案例，比如陕汽通汇汽车供应管理、在国美电器各门店应用PDA采集器PT30进行样品管理等等。
雷老师将课堂的知识很好的与案例相结合，将自己工作中所接触到的东西融合到课堂中，扩展了我们的视野。
刚上大学时，我们对物流管理这个专业并不了解，更别说《自动识别技术与应用》这门课程了，经过这两年多的学习，我们渐渐明白的物流领域的许多知识。
如今，通过雷磊老师的详细讲解，我们对物联网和各种电子设备有了很好的认识，极大地激起了我们对这门课程的好奇心和学习的热情。