自动识别和数据采集技术标准发展现状研究
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状自动识别技术是指利用计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术实现对文字、图片、声音等媒体数据的智能识别和处理。
随着人工智能和大数据等技术的发展，自动识别技术得到了广泛应用和快速发展。
以下是自动识别技术发展现状的几个方面：一、计算机视觉技术：计算机视觉技术主要应用于图片和视频的自动识别。
通过深度学习、卷积神经网络等技术，计算机能够自动识别图片中的目标物体、人脸特征、文字等，并实现自动分类、自动标注等功能。
同时，计算机视觉技术还被应用于无人驾驶、人脸识别、图像搜索等领域。
二、语音识别技术：语音识别技术可以将语音转化为文字的形式，实现对语音数据的自动识别和处理。
随着深度学习等技术的应用，语音识别技术取得了显著进展，具备了较高的准确率和实时性。
语音识别技术已经广泛应用于智能音箱、语音助手、语音翻译等场景，并且正在逐步渗透到更多领域，如医疗、教育、游戏等。
三、自然语言处理技术：自然语言处理技术可以对文本数据进行智能分析和处理，实现对自然语言的自动理解和回答。
通过自然语言处理技术，计算机可以实现智能问答、文本分类、情感分析等功能。
自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服、智能搜索、信息推荐等场景，并在机器翻译、自动摘要、知识图谱等方面取得了重大突破。
四、人机交互技术：人机交互技术是实现人与计算机、机器之间交流和互动的技术。
随着自动识别技术的发展，人机交互技术也在不断创新和完善。
虚拟现实、增强现实技术的兴起，使得人机交互越来越丰富多样化，提供了更加直观、沉浸式的交互体验。
同时，手势识别、眼动识别等新兴技术也在拓展人机交互的边界。
总体来说，自动识别技术在不同领域取得了显著进展，得到了广泛应用。
然而，仍然存在一些挑战和问题，比如对复杂场景的识别能力有待提升，对隐私保护的要求日益增加等。
因此，未来需要进一步加大研发力度，促进自动识别技术的创新和应用，以满足人们对智能化、便利化的需求。
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状班级：物流学号：姓名：指导老师：2015年10月20日目录1、自动识别概念 (3)2、自动识别技术简介 (3)3、自动识别技术分类 (3)4、自动识别技术特点 (4)5、常见的自动识别技术 (4)5.1、条码技术 (4)5.2、磁条(卡)技术 (4)5.3、IC卡技术 (5)5.4、生物识别技术 (5)5.4.1语音识别技术 (6)5.4.2视觉识别技术 (6)5.4.3人脸识别技术 (6)5.4.4指纹识别技术 (7)5.5图像识别技术 (7)5.6.光学字符识别技术（OCR） (7)5.7．射频识别技术（RFID） (8)6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8)6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8)6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10)6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10)7、自动识别技术的应用 (11)8、自动识别技术的发展趋势 (11)8.1、多种识别技术的集成化应用 (12)8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13)8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14)8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15)8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)1、自动识别概念自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。
自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。
其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等.2、自动识别技术简介自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。
行业新闻：数据采集器的现状和前景分析
计算机技术的出现,大大提高了人们处理信息的速度和能力。
面对瞬息万变的庞大信息流,计算机自动识别输入技术显得尤为重要。
而在诸多的自动识别技术中,条形码技术越来越被人们所认识和接受,已成为当今主要的计算机自动识别技术。
由于其输入速度快,准确度高,成本低,可靠性强,因而发展十分迅速。
它不仅扩大了计算机的应用范围,而且使计算机技术的应用无论在深度上,还是广度上都有了新的发展,为实现商业数据的自动采集和电子数据交换(EDI)奠定了基础。
我国的商业自动化最初始于80年代初期,当时使用的是自行设计和生产的动态柜台结算器。
改革开放后不久、随着我国商界在技术领域与国外交流的日益加深,商品条码及POS系统逐渐发展、成熟起来,从而进一步带动了我国的商业自动化的发展。
与此同时,在市场经济的冲击下,物流理论和物流管理日益受到商业界的重视。
在商业管理自动化系统中,如何把过去的、滞后的、静态的信息,变为实时的、动态的。
高的的信息资源,与动态的物流管理保持一致,成为我国商品库存管理亟待解决的问题。
商品库存在商业管理中是时刻变化的,落后的人工盘点显然已经不再适应市场经济运行机制下日渐激烈的竞争的需要。
21世纪是信息的时代,时间就是金钱,商机稍纵即逝,用户要想在强手如林的商业界站稳脚跟,实现不停业盘点是最基本的要求。
库存(盘点)管理电子化系统正是适应这一时代要求应运而生的。
一、便携式数据采集器的发展信息时代的今天,人们再也离不开计算机的帮助。
正如POS系统的建立就必须具备由计算机系统支持的POS终端机一样,库存(盘点)电子化的实现同样也离不开素有“掌上电脑”美称的便携式数据采集器。
自动识别技术是将数据自动识读、自动输入计算机的一种方法或手段。
它是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术。
而条码技术的迅速崛起,作为一种革命性的高新技术为人们普遍接受,正是因为它通过数据采集器这一“利器”,提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段,解决了由于计算机数据人工输入速度慢、错误率高等造成的“瓶颈”难题。
图书馆自动识别技术应用现状与比较分析
国家 图 书馆 、深 圳 图书 馆 、杭 州 图 书馆 等 大 型 其他任何信息写入电子标签 ，如该书 的借阅信
图 书馆 在 内 已有将 近 ２ 来 家 ，并 且呈 现 快 速增 息 等 ，对 于 离 线 、无线 操 作 十 分方 便 ，一 些简 ０
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码 加 磁条 方 式 的 不 同 略作 分 析 ，供 图书 馆 界 同 须 用 扫描 器 直 接 对 准 条码 进 行 阅读 ，中间 不能 仁在 选择 系统识别 技术 时参考 。
专题特 写
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图书馆 自动 识 别技 术应 用现 状 与 比较 分析
大数据采集与处理的自动化技术研究与设计
大数据采集与处理的自动化技术研究与设计近年来，随着大数据时代的到来，企业和组织越来越依赖于海量数据的采集和处理来推动业务发展和科学研究。
然而，传统的手动数据采集和处理方式已经无法满足海量数据的快速增长和复杂性需求。
因此，大数据采集与处理的自动化技术的研究与设计变得至关重要。
一、背景介绍在大数据时代，海量数据的产生既是机遇也是挑战。
大数据的采集与处理涉及到从各种来源（如传感器、设备、日志、社交媒体等）收集大量的数据，并将其转化为有价值的信息。
然后，这些数据需要经过清洗、转换、挖掘和分析等处理过程，以提取有用的知识和洞察力来支持决策制定和业务优化。
二、自动化技术的研究与设计1. 数据采集的自动化技术在大数据采集过程中，自动化技术可以帮助企业和组织实现高效、准确和快速的数据收集。
自动化数据采集可以通过编程接口、无人机、物联网等方式来实现。
例如，通过编程接口可以自动从各种在线数据源中收集数据，而无人机可以用于采集航拍影像数据。
此外，随着物联网的发展，传感器可以实时收集各种环境数据，进一步增强数据采集的自动化程度。
2. 数据处理的自动化技术大数据处理中最常用的技术是机器学习和人工智能。
机器学习可以通过模型的训练和优化来自动地发现数据的模式和规律。
例如，通过监督学习算法可以实现对图像和语音数据的自动分类和识别。
而在无监督学习中，聚类算法可以自动将数据分组为具有相似特征的子集。
此外，人工智能的发展也使自然语言处理和深度学习等技术在数据处理中发挥了重要作用。
3. 数据质量的自动化保障技术大数据采集和处理中数据质量是一个重要的问题。
数据质量不佳可能导致错误的决策和低效的业务流程。
因此，自动化技术可以帮助保障数据质量。
例如，通过数据清洗和去重技术可以自动识别和处理数据中的错误和冗余信息。
此外，可视化技术也可以用于数据质量分析，通过图表和图像展示数据的完整性和准确性，帮助用户更好地理解数据质量的情况。
三、自动化技术的优势和挑战1. 优势自动化技术可以带来许多优势。
人脸识别技术研究的意义应用与发展现状
人脸识别技术研究的意义应用与发展现状
一、人脸识别技术的意义
人脸识别技术是一种新兴的智能验证技术，它可以使用摄像头采集人脸特征数据，采用图像处理和分析技术，以及机器学习等多种技术实现人脸识别。
由于这种技术的应用，将大大提升我们的生活质量，减少不必要的安全隐患，能够更好的保护社会安全。
人脸识别技术的核心思想是通过读取人脸特征数据（亮度、颜色、纹理等），来识别人脸，从而实现安全认证。
它可以进行两人之间的比对，也可以比对两张照片，如果识别率较高，就可以实现更精准的身份验证与认证，从而保护个人信息，增强安全性，可以解决很多安全问题。
例如，在银行验证中，采用人脸识别技术可以有效地提高安全系数，减少冒充险；而在公共交通场景，则可以通过自动识别技术实现安全护卫以及有效的出行收费系统，从而更好地控制人流量。
同时，人脸识别技术也可以在社会活动中应用，例如活动报道、视频监控、社交保护等服务，可以帮助用户验证场景中不同角色的身份，增强安全性；也可以用于进行犯罪抓捕，减少犯罪负担。
目前，世界各国都在加大研发投入，加快人脸识别技术的发展。
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状
在过去的几年里，自动识别技术取得了巨大的进步。
这项技术的发展涵盖了多个领域，包括图像识别、语音识别和文字识别。
图像识别是自动识别技术中最为常见的应用之一。
通过机器学习算法和大规模的图像数据库，计算机可以准确地识别和分类图像中的对象、场景和特征。
这项技术在许多领域中都得到了应用，包括安防监控、医学影像分析和自动驾驶。
语音识别也是一项重要的自动识别技术。
通过分析声音的频率和时域信息，计算机可以将语音转换成文本或命令。
这项技术广泛应用于语音助手、语音识别软件和电话客服系统等领域。
文字识别是指将印刷体或手写文字转换成可编辑文本的技术。
通过图像处理和机器学习算法，计算机可以自动识别出文字的内容并进行转换。
文字识别技术在数字化文档管理、光学字符识别和语言翻译等方面具有广泛的应用。
尽管自动识别技术在许多领域取得了显著的突破，但仍然存在一些挑战。
首先，不同场景下的识别精度和速度仍然存在差异，特别是在复杂的环境中或者面对模糊的图像、嘈杂的声音等情况时。
其次，隐私和安全问题也是一个关键因素，特别是在语音识别和图像识别领域。
最后，语言和文化差异也对自动识别技术的准确性和可用性带来了一定的挑战。
总体而言，自动识别技术的发展在提升生产效率、改善用户体验和推动科学研究方面具有巨大的潜力。
随着技术的不断进步
和应用场景的扩大，相信自动识别技术将在未来发挥更加重要的作用。
基于物联网的智能识别技术研究
基于物联网的智能识别技术研究随着科技的飞速发展和物联网的兴起，越来越多的智能设备进入了我们的日常生活。
这些设备不仅带给了我们更多的便利，也促进了智能化、自动化的发展。
其中，基于物联网的智能识别技术更是引起了广泛的关注和研究。
本文将从多个角度探讨该技术的研究现状、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。
一、研究现状基于物联网的智能识别技术是一种将传感器、云计算和人工智能等技术结合起来，实现对物体的自动辨识、检测及分析的技术。
它通过对物体的图像、音频或视频等数据进行采集和分析，识别出物体的类型、属性以及状态等信息。
在当前，该技术已经得到了广泛的研究和应用。
首先，在图像识别领域，基于物联网的智能识别技术已经取得了一定的成果。
例如，智能安防领域的人脸识别技术，通过对人脸图像进行采集和分析，实现对人员身份的识别及安全监控。
此外，该技术在智能交通领域也得到了广泛的应用，如交通信号灯的视频监控，智能停车系统的实现等。
其次，基于物联网的智能识别技术在声音识别、姿势识别等领域也取得了一定的成果。
例如，语音识别技术可以将语音转化为文本或命令，并实现对物体或系统的控制；姿势识别技术通过对人体姿态信息的采集和分析，实现人体动作的识别及应用。
然而，当前的基于物联网的智能识别技术仍然存在一些挑战。
例如，对于大规模的数据采集和分析，需要投入较大的成本；对于数据隐私和安全等问题，需要保障用户的权益和个人隐私。
二、应用场景基于物联网的智能识别技术在各个领域都有着广泛的应用场景。
1. 智慧城市在智慧城市的建设上，该技术可以应用于交通、安全、环境等多个方面。
例如，通过智能化的道路监控系统，实现对城市交通的管控和调度；通过智能安防系统，实现对城市公共安全的监测和报警；通过环境监测系统，实现对城市环境的实时监测和控制。
2. 工业制造在工业制造上，这项技术可以应用于生产流程的控制和优化，促进自动化生产流程的实现。
例如，对生产流程中的物料、工件、半成品等进行监控和识别，实现物流调度和品质控制等。
浅谈自动识别技术的发展趋势
浅谈自动识别技术的发展趋势[摘要]本文针对自动识别的现有现状，提出了自动识别系统结构和发展趋势，有利于自动识别技术产业的健康成长，对国民经济发展有重要作用。
[关键词]自动识别系统结构发展趋势自动识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性科学技术，是数据编码、数据采集、数据标识、数据管理、数据传输的标准化手段。
自动识别是将信息编码进行定义、代码化，并装载于相关的载体中，借助特殊的设备，实现定义信息的自动识别、采集，并输入信息处理系统的识别。
信息被人们获取之后，它的作用是通过传递供人们共享、互通信息；处理，从中提炼知识，达到认知、认识世界的目的；与知识、目标一起，共同生成解决问题的决策。
自动识别技术在国民经济发展过程中的应用将成为我国信息产业的一个重要的有机组成部分，具有广阔的发展前景。
1 自动识别技术体系结构自动识别技术就是这样一种技术系统，它是一个以信息处理为主的技术系统，最主要的目的是提供一个快速、准确地获得信息的有效手段，其处理的结果可作为管理的决策信息或自动化装置等技术系统的控制信息。
自动识别技术的出现解决了计算机数据输入速度慢、错误率高等造成的瓶颈问题。
计算机与传感器等技术的不断进步和自动识别技术自身的研究向着深度和广度发展，推动着自动识别技术装备向着多功能、小型化、软硬件并举、识别准确、传递快速、安全可靠且经济适用等方向发展。
因此，自动识别技术极大地提高了数据输入的工作效率，同时使得数据输入技术的自动化水平和智能化程度不断提高。
而自动识别系统输出的结果是意义十分明确的可用信息，此信息可以作为操作者正确决策的基础。
自动识别系统是一个以信息处理为主的技术系统，它的输入端是将被识别的信息，输出端是已识别的信息。
信息处理泛指为达到各种目的而对信息所进行的变换和加工，如为了提高信息传递的抗干扰性而进行的检错和纠错编码处理，为了提高信息传递的有效性而进行的信息压缩编码处理，为了改善信息与信道的匹配而进行的调制与均衡处理，为了改善信息的安全性而进行的信息加密处理，为了发挥信息的最大效用而进行的信息分析计算、搜索与决策等。
基于人工智能的大数据采集技术研究
基于人工智能的大数据采集技术研究随着科技的迅猛发展，人工智能技术的广泛应用改变了我们的生活方式，其中基于人工智能的大数据采集技术应用越来越广泛。
本文将探讨基于人工智能的大数据采集技术的研究现状、发展趋势及其应用。
一、研究现状大数据采集技术涉及到数据的获取、存储、处理、分析等方面，其中数据获取是技术的核心和基础。
传统的数据获取方式依赖于人工处理，效率较低，不适合大规模数据采集和分析。
而基于人工智能的大数据采集技术可以自动抓取信息并进行分析，从而提高效率和准确性。
目前，大数据采集技术主要采用自然语言处理、图像识别以及模式识别等技术进行文本和图像数据的智能化分析和挖掘。
同时，随着深度学习和神经网络技术的不断发展，机器学习的应用也得到了很大的提升。
二、发展趋势未来，基于人工智能的大数据采集技术将会迎来更广泛的应用。
人工智能技术可以帮助企业和组织从庞大的数据中识别出有价值的信息，帮助经理和分析师更好地做出决策。
另外，智能化的机器人和无人机将能够在不同环境下进行信息的采集和分析。
通过整合传感器、摄像头和导航系统等设备，这些机器人能够在恶劣的环境中操作并采集数据，同时还可以通过人工智能技术进行数据分析。
三、应用场景基于人工智能的大数据采集技术应用于各个领域。
其中，金融领域、医疗领域和电子商务领域是应用最为广泛的几个领域。
在金融领域，人工智能技术可以通过数据分析和挖掘预测股票价格的走势，帮助投资者进行决策。
在医疗领域，数据分析和挖掘可以协助医生进行疾病预测和治疗方案制定。
在电子商务领域，人工智能技术可以对用户的购物行为进行分析和挖掘，进一步提高用户的购物体验和销售额。
除此之外，基于人工智能的大数据采集技术还可以应用于智能交通、智慧城市、农业等诸多领域。
四、挑战与问题尽管基于人工智能的大数据采集技术应用广泛，但是在应用过程中还存在着一些问题和挑战。
首先，由于人工智能技术的先进性和复杂性，技术的开发困难度较高。
其次，不安全因素仍是人工智能技术在大数据处理中的一大问题，随着数据安全性问题的增加，人工智能技术的使用可能受到限制。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状1. 引言1.1 手写数字体自动识别技术的重要性手写数字体自动识别技术的重要性在于其在现代社会中的广泛应用。
随着数字化技术的普及，越来越多的文档、数据和信息以手写的形式存在，如手写笔记、签名、信件等。
传统的人工识别手写数字体的方式费时费力且容易出错，而自动识别技术的出现极大地提高了工作效率和准确性。
手写数字体自动识别技术在金融、医疗、教育、安全等领域都有着重要的应用价值。
在金融行业，自动识别技术可以用于支票识别、手写签名识别等，提高了交易的安全性和效率。
在医疗领域，该技术可以用于病历记录、处方识别等，减少了医疗事故的发生。
在教育领域，自动识别技术可以用于批改作业、考试等，节省了教师的时间，提高了教学质量。
在安全领域，该技术可以用于身份验证、犯罪侦查等，提升了社会的安全水平。
手写数字体自动识别技术的重要性不容忽视，它不仅可以提高工作效率，减少错误率，还可以推动各行业的数字化转型，促进社会的进步和发展。
1.2 手写数字体自动识别技术的研究背景手写数字体自动识别技术是指利用计算机技术对手写数字进行自动识别和转换的技术。
随着数字化时代的到来，手写数字体自动识别技术变得越来越重要。
在过去，人们通常需要手动输入数字或文字，费时费力且易出错。
而随着科技的发展，人们对更高效、准确的输入方式有了更高的要求，因此手写数字体自动识别技术得到了广泛的关注和研究。
手写数字体自动识别技术的研究背景包括数学、计算机科学、模式识别等多个学科领域。
历史上，人们曾经利用传统的模式识别算法对手写数字进行识别，但由于手写数字的差异性和多样性，传统算法的准确率有限。
研究人员开始探索更先进的技术，如深度学习和图像处理技术，以提高手写数字体自动识别的准确性和效率。
通过不断的研究和创新，手写数字体自动识别技术已经取得了重要的进展，为人们的生活和工作带来了巨大的便利。
未来，随着科技的不断发展，手写数字体自动识别技术将会继续完善和创新，为人们的数字化生活提供更多可能性。
自动识别技术
自动识别技术序论:背景:据统计，我国已成为世界上自动识别市场增长最快的国家。
条码产业已初具规模，RFID射频技术和生物识别等技术在中国也正飞速发展。
国家已把“大力发展现代RFID技术”列入“十一五”计划纲要。
概况:自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术，它将数据自动识别、自动采集并且自动输入计算机进行处理。
自动识别技术近些年的发展日新月异，它已成为集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。
是当今世界高科技领域中的一项重要的系统工程。
作用与优势:可以帮助人们快速、准确地进行数据的自动采集和输入，解决计算机应用中由于数据输入速度慢、出错率高等问题。
目前它已在商业、工业、交通运输业、邮电通信业、物资管理、物流、仓储、医疗卫生、安全检查、餐饮、旅游、票证管理以及军事装备等国民经济各行各业和人们的日常生活中得到广泛应用。
发展:(起步较晚，但发展很快)自动识别技术在20世纪70年代初步形成规模，在近40年的发展中，逐步形成了一门包括条码技术、磁卡(条)技术、智能卡技术、射频技术、光字符识别、生物识别和系统集成在内的高技术学科。
应用最早、发展最快的条码识别技术已得到广泛的应用。
射频识别技术、生物特征识别的发展，将会带来新的革命。
第一章自动识别技术概述一、自动识别(automatic identification,简称Auto-ID)的概念自动识别是通过将信息编码进行定义、代码化，并装载于相关的载体中，借助特殊的设备，实现定义信息的自动采集，并输入信息处理系统从而得出结论的识别。
自动识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性技术，是数据编码、数据采集、数据标识、数据管理、数据传输的标准化手段。
二、自动识别技术系统自动识别系统是一个以信息处理为主的技术系统，它的输入端是将被识别的信息，输出端是已识别的信息。
分类:自动识别系统的输入信息分为特定格式信息和图像图形格式信息两大类流程:被识别信息——获取信息——处理信息——识别信息——已识别信息 1、特定格式信息识别系统特定格式信息就是采用规定的表现形式来表示规定的信息。
综述RFID技术及其应用领域
综述RFID技术及其应用领域一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，无线射频识别（RFID）技术作为一种重要的自动识别技术，正逐渐渗透到各个领域，为现代社会的智能化和便捷化提供了强大的技术支持。
本文旨在全面综述RFID技术的基本原理、发展现状以及广泛的应用领域，以期为相关领域的研究人员和技术人员提供有价值的参考。
本文将对RFID技术的基本概念进行介绍，包括其定义、特点以及与传统识别技术的区别。
在此基础上，文章将详细阐述RFID系统的工作原理，包括标签、阅读器和天线等关键组件的功能及相互作用。
本文将回顾RFID技术的发展历程，分析其技术演进趋势和主要挑战。
通过对比不同时期的RFID技术标准和应用案例，展示该技术在全球范围内的推广和应用情况。
本文将重点介绍RFID技术在各个领域的应用实践。
这些领域包括但不限于物流管理、零售业、医疗卫生、智能交通、动物跟踪以及智能家居等。
通过具体案例分析，揭示RFID技术在实际应用中的优势、挑战及未来发展趋势。
通过本文的综述，我们期望能够为读者提供一个全面、深入的了解RFID技术及其应用领域的机会，并激发更多创新和应用的灵感。
二、RFID技术原理与组成RFID，即无线射频识别，是一种通过无线电信号识别特定目标并读取相关数据的技术。
其基本原理是利用射频信号和其空间耦合、传输特性，实现对静止或移动物品的自动识别。
RFID系统主要由三部分组成：标签（Tag）、阅读器（Reader）和天线（Antenna）。
标签，也被称为射频卡或应答器，通常附着在目标对象上，存储和传输数据。
阅读器，也称为读写器或查询器，负责发送射频信号给标签并接收从标签返回的信号，以此实现对标签的读写操作。
天线则是标签和阅读器之间传输射频信号的媒介。
在RFID系统中，标签和阅读器之间的通信主要基于电磁耦合原理。
当阅读器的天线发射出射频信号时，如果其有效范围内存在标签，标签的天线会接收到这些信号并驱动内部的电子电路进行工作。
自动识别和数据采集技术标准发展现状研究
标 识符、接 口通信协议 、应 用管理协 议 以及质量 测试、性
能测 试和一致性 测试规范 等。其 中，最 明显的进展表现 为接 口标 准和应用协 议方面 。要加 快 自动识 别与数据采集标 准化 的进程 ，标准 的制 定还 需进一步完善。
Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ／ ／ Ｌ ｅ ｉ Ｙ ｕ ｎ ｈ ｅ ，Ｘ ｕ ｅ Ｙ ａ ｏ ｆ ｅ ｎ ｇ
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准化 的工作取得 很大 的进展 ，其 内容包 含数据编码 协议、惟
一
联合会 。Ｉ Ｓ Ｏ的技 术委员 会通 常负 责完 成 国际标准 的制 定工 作 。１ ９ ９ ５年 ，国际标 准化组织 Ｉ Ｓ Ｏ ／ Ｉ Ｅ Ｃ联合技术委 员会 Ｊ Ｔ Ｃ １
（ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ）设 立 了子 委 员 会 Ｓ Ｃ ６ 、Ｓ Ｃ １ ７ 、
Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏｒ ｄ ｓ ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｎ ｅｔ ｏｆ ｔ ｈｉ ｎ ｇｓ ：ａ ｕｔ ｏ ｍａｔ ｉ Ｃ ｉ ｄｅ ｎｔ ｉ ｆｉ ｃａｔ ｉ ｏｎ ； ｄａｔ ａ ｃ ａ ｐｔ ｕｒ ｅ
随 着温家宝 总理 的 “ 感知 中国”、欧盟 的 “ 物 联 网行动
计划 ”和 美 国 Ｉ Ｂ Ｍ公司 “ 智 慧地球 ”概 念 的提 出，物联 网技 术受到 国际 国内各界 的关 注。 自动识 别和数据 采集技术 作为 物联网关键技术 之一 ，目前 己广泛应用于商业 、工业 、运输 、 仓储等 行业 ，为 国家信 息化建设 作出重要 贡献 与此 同时 ，
自动识别技术的发展和应用
摘要:本文主要介绍了自动识别技术的发展概况，并探讨了自动识别技术的基本概念及基本技术，最后指出了自动识别技术的重要性及我国自动识别技术的发展和应用。
关键词:自动识别条形码射频识别基因识别0引言随着计算机的发展和应用，信息全球化已经基本实现，人们迫切地需要实现人与人、物与物、人与物之间便捷的交流。
为了达到这一目的，自动识别技术作为信息技术的重要分支，也是物流信息技术中的核心技术，已发展成为推动本国信息化发展乃至世界信息化发展的主要支撑技术。
1自动识别技术发展概况自动识别技术[1]指的是基于标识技术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。
我们通过该项技术来自动读写信息数据。
另外，自动识别技术也是自动分辨某一个体或某类物品的核心技术。
20世纪50年代，伴随着雷达的研究和应用不断深入，射频识别技术应运而生，为自动识别技术的研究和发展奠定了理论基础。
经过十年左右的实验研究探索阶段，到20世纪70-80年代左右，自动识别技术与产品研发如火如荼，也加速了自动识别技术的测试。
并相继进入商业应用阶段，各种规模应用开始出现。
但由于自动识别技术标准相当混乱，一直无法扩大规模生产。
直到2000年后，随着自动识别产品种类的增加，标准化问题逐渐引起了业界的关注，电子标签成本不断降低，规模应用行业扩大，自动识别技术才得以广泛应用，真正走进千家万户。
2自动识别技术分类自动识别技术主要包括针对物（“无生命”）的识别和针对人（“有生命”）的识别两类。
而针对物的识别技术包括：条形码、智能卡(Smart Card)技术、射频识别技术等；针对人的识别技术包括：声音识别技术、人脸识别技术、指纹识别技术等。
2.1“无生命”识别技术2.1.1条形码识别技术①一维条码技术条码技术[2]是一种最传统的自动识别技术。
自上世纪七十年代条码技术产生后发展至今，该技术逐渐成为一种重要的信息标识和信息采集技术在世界范围内被推广应用。
随着条码技术应用领域的拓展，条码技术迎来了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。
工业互联网中的数据采集和处理技术研究
工业互联网中的数据采集和处理技术研究随着时代的进步，传统的工业模式正在逐渐转变，而工业互联网就是这种转变的重要一环。
工业互联网是指利用物联网等技术手段，将传统工业与现代信息技术相结合，形成全新的生产模式与管理模式。
其中，数据采集和处理技术是工业互联网的重要组成部分，也是工业互联网能否实现智能化的关键。
一、工业互联网数据采集技术的现状数据采集是工业互联网中非常重要的一个技术环节。
在传统的工业生产模式中，数据的获取都是靠人工记录和统计。
而在工业互联网时代，需要将各类数据通过传感器、PLC等设备采集到，形成大数据，这样才能实现远程监测、预测和智能控制等功能。
目前，工业互联网数据采集技术的应用非常广泛，市场上已经涌现出了许多的数据采集设备。
这些设备不仅能够采集各种工业信息数据，还能用于温度、湿度、压力、光强度、振动等数据的采集。
除此之外，数据采集技术还包括了液位、流量、电流、电压等信息的采集，这些信息都是工业生产中十分重要的。
数据采集设备的不断提升，也为工业互联网提供了更为广阔的应用前景。
二、工业互联网数据处理技术的研究工业互联网的数据采集工作只是整个数据处理流程的开始，而随着工业互联网应用范围的扩大，数据量的增加也是不可避免的。
如何高效地处理这些数据，才能让工业互联网发挥最大的作用，这就涉及到了数据处理技术的研究。
目前，工业互联网的数据处理技术已经进入了深度学习、人工智能等时代。
利用基于深度学习的数据处理技术，可以对工业生产中的复杂数据进行分类、识别和预测。
这些技术包括了卷积神经网络、循环神经网络等。
相信在不久的将来，这些技术会被更多应用到工业生产中，从而提高生产效率。
除此之外，基于人工智能和大数据技术的数据预测、控制也开始逐渐应用到工业互联网中。
通过建立高精度的模型，可以实现对生产环境的精准控制和预测。
这些技术不仅可以降低生产成本，还可以提高生产效率和质量。
三、工业互联网数据采集和处理技术的未来发展趋势工业互联网发展的趋势是智能化，而数据采集和处理技术是实现工业智能化的关键。
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自动识别和数据采集技术标准发展现状研究摘要主要研究国际标准化组织子委员会sc31制订的自动识别和数据采集技术标准，分析系列标准的发展趋势及标准内容，为我国自动识别和数据采集技术标准的框架构建和标准制定提供参考。
关键词物联网；自动识别；数据采集中图分类号：tp274+.2 文献标识码：b 文章编号：1671-489x （2013）03-0049-03research on present situation of standards of automatic identification and data capture technologies//lei yunhe， xue yaofengabstract the present situation of standards of automatic identification and data capture technologies developed by iso sc31 workgroup are introduced. the development trend and content of these standards are analyzed. it provides references for developing standard framework and standards of automatic identification and data capture technologies. key words internet of things； automatic identification；data capture随着温家宝总理的“感知中国”、欧盟的“物联网行动计划”和美国ibm公司“智慧地球”概念的提出，物联网技术受到国际国内各界的关注。
自动识别和数据采集技术作为物联网关键技术之一，目前已广泛应用于商业、工业、运输、仓储等行业，为国家信息化建设作出重要贡献。
与此同时，各标准化组织都制定了相关技术标准，具有代表性的主要有国际标准化组织（international organization for standardization，简称iso）、非盈利性组织epc global以及日本的泛在中心（ubiquitous id）[1-3]。
其中国际标准化组织是由各国标准化团体（iso成员团体）组成的世界性的联合会。
iso的技术委员会通常负责完成国际标准的制定工作。
1995年，国际标准化组织iso/iec联合技术委员会jtc1（information technology）设立了子委员会sc6、sc17、sc31、sc38、wg7等工作组，专门负责物联网标准化的工作[4]。
本文主要研究iso/iec jtc1中的sc31工作组制定的自动识别与数据采集技术标准。
1 iso关于自动识别与数据采集技术的标准进展国际标准化组织iso技术委员会的子委员会sc31专门负责制订自动识别与数据采集技术标准，到2012年8月12日，已发布及正在制订中的标准有138条。
按其公布日期的年份划分，详细信息见图1，其中包含published（83条）、cd（5条）、fdis（14条）、tr （17条）、np（11条）、dis（5条）、fcd（1条）、undeveloped（2条）等8种状态[4]。
从图1可以看出，2005年左右，自动识别与数据采集技术标准化工作处于起步期；2005—2010年，自动识别和数据采集技术标准化工作处于上升的状态，发展速度基本稳定；2010年以来，发展速度迅速提高，表现出明显的上升趋势。
对iso发布的标准进行详细分析，发现其近年来标准化的工作主要在数据编码、接口、应用程序以及测试规范等方面陆续展开。
2004年标准的制定处于起步前期，为应用需求分析标准。
从2005年公布的标准情况看，内容集中于数据协议，制订了几条数据协议及编码方面的标准。
2006年制定的标准涉及接口方面，并制订了qr2005条形码符号规范。
2007年公布的标准主要进展表现为陆续制订几种条形码符号规范，并开始涉及性能测试方面。
从2008年至今公布以及预计公布的标准情况来看，近几年自动识别与数据采集技术标准化的工作取得很大的进展，其内容包含数据编码协议、惟一标识符、接口通信协议、应用管理协议以及质量测试、性能测试和一致性测试规范等。
其中，最明显的进展表现为接口标准和应用协议方面。
要加快自动识别与数据采集标准化的进程，标准的制定还需进一步完善。
2 具体标准分类描述2.1 数据协议标准iso的sc31工作组制订了涉及数据编码、压缩、转换、识别等处理流程的一系列数据协议标准，涵盖惟一标识符、条形码、词汇表、光学字符识别等方面。
自动识别与数据采集系统中物品的标识信息是通过标识符来区别的。
iso/iec 15418定义了gs1应用标识符、asc mh10数据标识符及其维护。
iso/iec 15424定义了数据载体标识符。
iso/iec 15963射频标签的惟一标识符规范，具体规定了rf标签的编号系统。
该惟一标识符可用于：集成电路制造过程中的质量控制追踪，rf标签制造过程和整个生命周期中的追踪，通过读写器中多标签防碰撞机制完成多天线配置环境中的数据读取，rf标签所附着物品的追踪。
iso/iec 15459系列标准（包括15459-1、15459-2、15459-3、15459-4、15459-5、15459-6、15459-8等七部分）定义了惟一标识符规范，分别定义了相关项目的惟一标识字符串[4]，主要包括运输单元的惟一标识符规范、登记规程、惟一标识符的通用规则、单个项目、可回收运输品的惟一标识符规范、产品分类的惟一标识符规范以及运输品的分类规范等。
条形码符号规范主要规定条形码的数据编码特点、符号格式、尺寸、印刷质量、误差修正、解码算法等参数。
目前已制定很多条形码编码体系，如128码、ean/upc条形码、pdf417条形码等。
此外，iso/iec 24723：gs1（中文全称：全球第一贸易标准化组织）复合条形码符号规范，包括一维符号和二维符号[4]。
iso/iec 19762系列标准定义了自动识别和数据采集领域的相关专业术语——词汇表[4]，用以保障非专业人士和该领域的专家之间进行无障碍的交流。
该系列标准主要由五部分组成：第一部分，自动识别和数据采集（英文缩写：aidc）的一般术语；第二部分，光学可读介质（英文缩写：orm）；第三部分，无线射频识别（英文缩写：rfid）；第四部分，有关无线电通信的一般术语；第五部分，定位系统。
光学字符识别（英文缩写：ocr）标准定义了字符的识别和打印规范。
iso 1073标准（包括ocr-a和ocr-b两部分）规定了打印图像的格式、字母数字字符的大小以及光学字符读取中的图形符号和标识；iso 1831标准内容涵盖了ocr纸张和印刷的基本定义、测量要求、规范和建议等方面，并说明了ocr媒体的三个主要参数：纸张的光学性质、光学识别字符的光学性质和油墨图案的尺寸、ocr 字符在纸张上的基本要求[4]。
此外，iso/iec15434协议规定了高性能adc媒体语法，规定了交易双方使用高性能媒体时信息和数据格式的转换结构、语法、编码格式等。
iso 15962规定了项目管理用rfid的数据协议，包括数据解码规则和逻辑存储功能等。
iso 29162定义了在aidc媒体中的数据结构使用准则（aidc包括线性码、二维码和其他aidc媒体）。
iso 29160定义了rfid徽章符号。
iso24720为直接部分标记准则[4]。
2.2 接口与通信协议1）传感器与驱动器的智能传感器接口。
iso/iec/ieee 21451系列标准定义了传感器和驱动器的智能传感器接口[4]，主要分为四部分：第一部分，网络可容纳应用处理器信息模型；第二部分，传感器与微处理器交流协议，以及传感器电子数据表（英文缩写：teds）格式；第四部分，混合模式交流协议和teds格式，定义了模拟传感器与物品数字信息的交流协议和接口；第七部分，传感器与rfid系统交流协议以及teds格式，定义了rfid系统与智能rfid 标签间通信的数据格式。
2）应用系统与读写器之间的接口规范。
读写器和应用系统之间的数据交换是通过一个中间件完成的。
iso/iec 15961系列标准规定了应用系统与读写器之间的接口标准[4]，具体分为四部分：第一部分，应用接口规范，它是用于处理应用系统的信息接口，具体规定了应用程序和数据协议处理器之间的接口，包括语法转化规范、应用程序命令和响应规范等；第二部分，rfid数据架构规程；第三部分，rfid数据架构；第四部分，电池辅助和传感器性能的应用接口规范。
3）应用于单品管理中的大范围和小范围的空中接口规范。
iso/iec 24730系列标准定义了资产管理中实时定位系统的两个空中接口协议和一个应用程序接口[4]，以保证不断增长的rtls（中文全称：实时定位系统）市场中产品的兼容性和互操作性。
目前主要内容包括以下几部分。
①第一部分：应用程序接口（英文缩写：api）规范。
api是rtls 系统的技术标准，也是应用软件与rtls设备连接的桥梁。
该规范描述了rtls服务及访问方法。
②第二部分：直接序列扩频（英文缩写：dsss）2.4 ghz空中接口协议。
它建立了一个全球可用的2.4 ghz频段实时定位系统的技术标准，能够提供更新频率更高的定位；定义了在系统控制区域内定位资产的空中接口，如仓库、校园和机场中的查询定位范围可精确到3米；规定了建立一个rtls系统所需要的空中接口协议，包括多种可使用的定位算法；还定义了一个网络定位系统，其中提供xy坐标和数据遥测。
③第五部分：2.4 ghz线性调频扩频（英文缩写：css）的空中接口通信协议。
该协议定义了使用2.4～2.483 ghz css频段的空中接口协议，支持读者和rtls标签之间的双向交流。
④第六部分：超宽带空中接口协议。
⑤第二十一部分：直接序列扩频（dsss）2.4 kmhz空中接口协议，采用dbpsk数据编码和bpsk扩频方案、以单一扩频码工作的发射机。
⑥第二十二部分：直接序列扩频（dsss）2.4 kmhz空中接口协议，采用qpsk数据编码和沃尔什偏置qpsk（woqpsk）扩频方案、以多种扩频码工作的发射机。
⑦第六十一部分：低脉冲重复频率超宽带空中接口。
⑧第六十二部分：高脉冲重复频率超宽带空中接口。
3）应用于项目管理的rfid空中接口通信协议。
iso 18000为项目管理用rfid通信协议系列[4]，主要分为10个部分：第一部分，参考体系和标准参数定义；第二部分，低于135 khz的空中接口通信参数；第三部分，13.56 mhz的空中接口通信参数；第四部分，2.45 ghz的空中接口通信参数；第六部分，860～960 mhz的空中接口通讯参数；第七部分，433 mhz的主动式空中接口通信参数；第61、62、63、64分别为860～960 mhz之间的a、b、c、d型的控制接口通信参数。