自动识别与信息采集技术
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。
自动识别与数据采集技术
供应商
物流运作过程
AIDC AIDC AIDC AIDC AIDC AIDC
运
装
储
流
包
配
卸
通
搬
加
输
运
存
工
装
送
单证
单证
单证
单证
单证
消费者 单证
信息交换过程
图6-17实物和信息关系模型
1.RFID技术原理
射频识别（Radio Frequency Identification, RFID）技 术是AIDC技术中非常重要的技术之一，具有环境适应性强，可 在全天候下使用、免接触、感应距离远且抗干扰能力强，可以 穿透物体进行识别处理等特点。RFID技术利用无线电波对记录 媒体进行读写。射频识别的距离可达几十厘米至几米，且根据 读写的方式，可以输入数千字节的信息，同时，还具有极高的 保密性。
物流管理
自动识别与数据采集技术
电子商务物流以信息网络为核心，实物流动过程的描 述，必须及时有效地反映在信息的交换过程中，并实现信 息与实物相互匹配的关系，使实物的运输、仓储等过程， 可以实时反映在信息网络环境中，管理人员能够迅速了解 物流的全部过程，提高物流过程的作业效率和准确性。因 此，电子商务物流过程中需要采用自动识别与数据采集 （Automatic Identify and Data Collection, AIDC）技 术，它是使信息数据被自动识读、自动实时输入计算机的 重要方法和手段。实物和信息关系模型如图6-17所示。
（3）生产线的自动化及过程控制
RFID还可以用于生产线流程的自动化控制，实现质量监 控，生产方式的改进以及效率的提高。例如，汽车装配生产 线，国外许多著名轿车像奔驰，宝马都可以根据用户要求订 制，这就要求装配工艺的各式各样，如果没有一个高度组织、 复杂的控制系统就很难胜任这样的任务。德国宝马公司在汽 车装配线上配有RFID系统，保证汽车在流水线各位置处不出 差错地完成装配任务。
自动识别技术的组成结构
自动识别技术的组成结构自动识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别技术的智能化技术，它可以通过对图像、声音、文字等信息的处理和分析，自动识别出其中的特征和模式，从而实现对物体、人员、事件等的自动识别和分类。
自动识别技术的组成结构主要包括以下几个方面。
首先是传感器和数据采集设备。
传感器是自动识别技术的基础，它可以将物理量转换成电信号，如光电传感器、声音传感器、温度传感器等。
数据采集设备则是将传感器采集到的数据进行处理和存储的设备，如摄像头、麦克风、传感器节点等。
其次是特征提取和数据预处理。
在自动识别过程中，需要对采集到的数据进行预处理和特征提取，以便后续的分类和识别。
特征提取是将原始数据转换成具有代表性的特征向量，如图像的边缘、纹理、颜色等特征，声音的频率、能量、谱线等特征。
数据预处理则是对数据进行滤波、降噪、归一化等处理，以提高数据的质量和可靠性。
第三是分类器和模型训练。
分类器是自动识别技术的核心，它可以根据特征向量对数据进行分类和识别。
常见的分类器包括支持向量机、神经网络、决策树等。
模型训练则是通过大量的数据样本对分类器进行训练和优化，以提高分类器的准确率和鲁棒性。
最后是应用系统和算法优化。
自动识别技术的应用系统包括人脸识别、车牌识别、指纹识别等，它们需要根据具体的应用场景进行设计和优化。
算法优化则是对自动识别技术的各个组成部分进行优化和改进，以提高整个系统的性能和效率。
自动识别技术的组成结构是一个复杂的系统工程，需要涉及多个学科和领域的知识，如计算机视觉、模式识别、信号处理、机器学习等。
随着人工智能技术的不断发展和应用，自动识别技术将在更多的领域得到广泛应用。
rfid 识别原理
RFID识别原理一、RFID技术概述RFID（Radio Frequency Identification，射频识别技术）是一种非接触式的自动识别技术，通过无线电波通信实现信息的自动采集、处理和识别。
RFID 技术起源于20世纪80年代，经过多年的发展，已经成为现代物流、制造、医疗、零售等多个领域的重要技术。
二、RFID技术特点1.非接触式识别：RFID技术通过无线电波通信实现信息的自动采集，无需人工扫描或读取标签信息，提高了识别效率和准确性。
2.自动识别：RFID技术可以实现对目标物体的自动识别，无需人工操作，减少了人工误差和时间成本。
3.远距离识别：RFID技术可以实现远距离的识别，通常在几十米甚至几百米范围内都可以实现有效识别。
4.高速识别：RFID技术可以实现高速的识别，通常可以在几秒钟内完成对大量目标物体的识别。
5.抗干扰能力强：RFID技术采用无线电波通信，具有较强的抗干扰能力，可以在复杂的环境下实现稳定的工作。
三、RFID系统组成1.标签：RFID标签由芯片和天线组成，其中芯片存储了目标物体的信息，天线用于接收和发送无线电波信号。
2.阅读器：RFID阅读器是用于读取标签信息的设备，它可以接收来自标签的无线电波信号，并将其转换为数字信号进行处理。
3.天线：天线是RFID系统中的重要组成部分，它负责接收和发送无线电波信号，实现标签与阅读器之间的通信。
四、RFID工作原理1.标签编码与调制：标签中的芯片会通过内部电路将数据编码成特定的调制信号，然后通过天线发送给阅读器。
阅读器接收到标签发送的调制信号后，会对其进行解调处理，提取出其中的数据信息。
2.阅读器与标签通信：阅读器通过天线发送无线电波信号到标签上，标签接收到信号后，会根据信号的频率和幅度等信息进行解码和解调处理，然后将处理后的数据回传给阅读器。
阅读器接收到回传的数据后，会对其进行进一步的处理和解析。
3.数据传输与处理：在RFID系统中，数据传输和处理通常是通过阅读器完成的。
自动识别技术概述
自动识别技术概述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。
自动识别的对象：生物、图像条码目前常用的几种条码包括EAN条码、UPC条码、39条码、交叉25条码和EAN128条码。
条码技术的核心是条码符号，我们所看到的条码符号式有一组规则排列的条、空以及相应的数字字符组成，这种用条、空组成的数据编码可以提供机器识读，而且很容易译成二进制数和十进制数。
这些条和空可以有各种不同的组合方法，从而构成不同的图形符号，即各种符号体系（也称码制）EAN/UPC条码：用于零售商品的标识（商品条码）EAN128条码是由国际物品编码协会和美国统一代码委员会联合开发、共同推广的一种主要用于物流单元表示的条码。
用以表示生产日期、批号、数量、规格、保质期、收货地等更多的商品信息。
（物流条码）39条码也是物流条码二维码改进：手机二维码，需要手机密码原理：物体的颜色是由其反射光的类型决定的，白色物体能反射各种波长的可见光，黑色物体则吸收各种波长的可见光，所以当条形码扫描器光源发出的光在条形码上反射后，反射光照射到条码扫描器内部的光电转换器上，光电转换器根据强弱不同的反射光信号，转换成相应的电信号。
根据原理的差异，扫描器可以分为光笔、CCD、激光三种。
优点：1.简单。
条码符号制作容易，扫描操作简单易行2.信息采集速度快，是用键盘录入的20倍3.可靠性高。
误码率仅有百万分之一4.灵活、实用。
可作为一种识别手段单独使用，也可和有关设备组成识别系统实现自动化识别，还可和其他控制设备联系起来实现整个系统的自动化管理。
也可实现手工键盘输入5.自由度大6.条码自动识别系统所涉及到的识别符号成本以及设备成本都非常低条码识读系统由扫描系统、信号整形、译码三部分 P57 图2-28射频！射频识别技术的基本原理是电磁理论。
与其他自动识别系统一样，射频识别系统也是由信息载体和信息获取装置组成的。
1自动识别技术概述
2.1自动识别技术概述物联网的宗旨是实现万物的互联与信息的方便传递，要实现人与人、人与物、物与物互联，首先要对物联网中的人或物进行识别。
自动识别技术提供了物联网“物”与“网”连接的差不多手段，它自动猎取物品中的编码数据或特征信息，并把这些数据送入信息处理系统，是物联网自动化特征的关键环节。
随着物联网领域的不断扩大和进展，条码识别、射频识别、NFC识别、生物特征识别、卡识别等自动识别技术被广泛应用于物联网中。
这些技术的应用，使物联网不但能够自动识别“物”,还能够自动识别“人” o2.1.1自动识别技术的概念自动识别技术是一种机器自动数据采集技术。
它应用一定的识别装置，通过对某些物理现象进行认定或通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地猎取被识别物品的相关信息，并通过特别设备传递给后续数据处理系统来完成相关处理。
即自动识别确实是用机器来实现类似人对各种事物或现象的检测与分析，并做出辨别的过程。
自动识别技术的标准化工作要紧由国际自动识别制作商协会(Association for Automatic Identification and Mobility , AIM Global)负责。
其下属的条码技术委员会、全球标准咨询组、射频识别专家组以及该产业在国际上的其他成员组织，积极推动自动识别标准的制定以及相关产品的生产和服务。
中国自动识别技术协会(AIM China)是中国本土的自动识别技术组织，该协会是AIM Global的成员之一，它是由从事自动识别技术研究、生产、销售和使用的企业单位及个人自愿结成的全国性、行业性、非营利性的社会团体。
AIM China的要紧工作内容是负责中国地区自动识别有关技术标准和规范的制定以及相关成果、产品、应用系统的评审和鉴定。
2.1.2自动识别技术的分类按照被识别对象的特征，自动识别技术可分为两大类，即数据采集技术和特征提取技术，如图2-1所示。
1.数据采集技术数据采集技术的差不多特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体，如唯一性的标签、光学符号等。
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。
名词解释自动识别技术
名词解释：自动识别技术1. 引言自动识别技术是一种利用计算机和相关设备对输入的信息进行处理和分析，从而实现对目标对象的自动辨识和判定的技术。
随着计算机技术和机器学习算法的不断发展，自动识别技术在各个领域得到了广泛应用，如图像识别、语音识别、文本识别等。
本文将从定义、原理、应用等方面对自动识别技术进行详细解释。
2. 定义自动识别技术是指利用计算机和相关设备，通过对输入信息进行处理、分析和比对等操作，最终实现对目标对象的智能辨识和判定。
其核心思想是将目标对象与已知模式或特征进行比对，从而确定其身份或属性。
3. 原理自动识别技术的实现依赖于以下几个关键步骤：3.1 数据采集首先需要采集目标对象的数据，这些数据可以是图像、声音、文本等形式。
数据采集可以通过传感器、摄像头、麦克风等设备完成。
3.2 特征提取从采集到的数据中提取出与目标对象相关的特征。
特征可以是图像的边缘、颜色分布，声音的频谱特性，文本的关键词等。
3.3 模式匹配将提取到的特征与已知模式或特征进行比对。
这些已知模式或特征可以是事先定义好的，也可以通过机器学习算法得到。
比对的过程通常涉及相似度计算、分类器训练等操作。
3.4 判定与输出根据比对结果进行判定，并输出识别结果。
判定可以是简单的二分类（是/否），也可以是多分类或回归问题。
4. 应用自动识别技术在各个领域都有广泛应用，以下列举几个主要领域：4.1 图像识别图像识别是自动识别技术中应用最为广泛的领域之一。
通过对图像进行处理和分析，实现对图像中目标对象的智能辨识和判定。
图像识别在人脸识别、车牌识别、物体检测等方面有着重要应用。
4.2 语音识别语音识别是将人类语音转换为文字或命令的过程。
自动语音识别技术通过对语音信号进行处理和分析，实现对语音中的信息进行识别和理解。
语音识别在智能助手、语音指令控制等方面有着广泛应用。
4.3 文本识别文本识别是将印刷体文字转换为可编辑的文本的过程。
自动文本识别技术通过对图像或扫描件中的文字进行处理和分析，实现对文字的识别和提取。
自动识别技术的工作原理
自动识别技术的工作原理自动识别技术是指利用计算机和相关算法，通过对输入的图像、声音、文字等数据进行分析和处理，从中提取出有用的信息并进行识别和理解的一种技术。
它广泛应用于人工智能、机器学习、计算机视觉、语音识别等领域，为我们的生活和工作带来了很多便利。
自动识别技术的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：数据采集、特征提取、模型训练和识别分类。
数据采集是自动识别技术的基础。
不同的应用场景需要采集不同类型的数据，比如摄像头可以采集图像数据，麦克风可以采集声音数据，传感器可以采集物理量数据等。
采集到的数据需要经过预处理，如去噪、平滑等，以提高后续处理的准确性和效率。
接下来，特征提取是自动识别技术的关键。
特征提取的目的是将原始数据转化为具有区分性的特征向量，以便后续的模型训练和识别分类。
在图像识别中，可以通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征来描述图像的特点；在语音识别中，可以通过提取声音的频谱、共振峰等特征来描述声音的特点。
特征提取的方法有很多种，可以根据具体的应用场景选择合适的方法。
然后，模型训练是自动识别技术的核心。
模型训练的目的是根据已知的样本数据，通过学习和归纳总结出一种模式或规律，以便对未知数据进行预测和分类。
在模型训练过程中，需要选择合适的算法和优化方法，并通过大量的样本数据进行迭代训练，不断调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
识别分类是自动识别技术的应用环节。
在识别分类阶段，将输入的数据经过特征提取和模型训练得到的模型进行预测和分类。
对于图像识别来说，输入一张图像，系统会根据图像的特征和模型进行判断，识别出图像中的物体或场景；对于语音识别来说，输入一段语音，系统会根据语音的特征和模型进行分析，识别出语音中的文字或语义。
总结起来，自动识别技术的工作原理包括数据采集、特征提取、模型训练和识别分类四个主要步骤。
通过这些步骤，系统可以从输入的数据中提取出有用的信息，并进行准确的识别和分类。
随着人工智能和机器学习的不断发展，自动识别技术将在更多的领域得到应用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
综述物流信息采集技术
综述物流信息采集技术一、引言物流信息采集技术是指通过各种手段，将物流过程中产生的各种数据和信息进行采集、处理、存储和传输的技术。
随着物流业的发展，物流信息采集技术也不断得到改进和完善，对于提高物流效率、降低成本、提升服务质量具有重要意义。
二、物流信息采集技术分类1.传统手工方式：包括人工记录、人工填表等方式。
2.自动化识别技术：包括条形码识别、RFID识别等。
3.无线通信技术：包括GPRS、CDMA等无线通信方式。
4.互联网应用技术：包括电子商务平台、云计算等。
三、传统手工方式1.人工记录：即通过人工手动记录物流信息，如装卸时间、货物数量等。
这种方式存在着记录不准确、效率低下等问题。
2.人工填表：即通过填写表格的方式来记录物流信息。
这种方式虽然比较简单易行，但存在着数据易被篡改和丢失的问题。
四、自动化识别技术1.条形码识别：即通过扫描条形码来获取货物相关信息。
这种方式具有识别速度快、准确性高的优点，但存在着条形码易被污损、磨损等问题。
2.RFID识别：即通过无线射频识别技术来获取货物相关信息。
这种方式具有不接触、不易受环境影响等优点，但存在着设备成本高、安全性问题等问题。
五、无线通信技术1.GPRS：即通过GPRS技术进行数据传输。
这种方式具有数据传输速度快、覆盖范围广等优点，但存在着网络稳定性差和成本高等问题。
2.CDMA：即通过CDMA技术进行数据传输。
这种方式具有网络稳定性强、信号质量好等优点，但存在着覆盖范围窄和设备成本高等问题。
六、互联网应用技术1.电子商务平台：即通过互联网平台进行物流信息采集和处理。
这种方式具有实时性强、信息共享便利等优点，但存在着信息安全风险和平台服务质量不稳定的问题。
2.云计算：即通过云计算技术进行物流信息处理和存储。
这种方式具有灵活性强、存储空间大等优点，但存在着数据隐私保护和数据安全问题等问题。
七、物流信息采集技术应用案例1.顺丰速运：通过条形码识别技术和GPRS无线通信技术，实现了货物追踪和实时查询功能。
自动识别和数据集采技术
发展趋势及前景展望
深度学习技术的融合应用
深度学习在图像识别、语音识 别等领域取得了显著成果，未 来将进一步与自动识别技术融 合，提高识别精度和效率。
多模态识别技术的发展
多模态识别技术能够综合利用 多种类型的数据进行识别，如 结合文本、图像和音频等信息 ，将进一步提高识别的准确性 和可靠性。
边缘计算与自动识别技术 的结合
精度与可靠性
在某些关键领域，如医疗、金融等，自动识别技术的精度 和可靠性至关重要，需要解决误识别、漏识别等问题。
实时性要求
对于许多应用场景，如自动驾驶、工业自动化等，自动识 别技术需要实时地处理和分析数据，对计算资源和算法效 率有较高要求。
数据安全与隐私保护
随着数据集采技术的应用范围不断扩大，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要采取有效的技术手段和政策措施 来保障数据安全和个人隐私。
对未来研究方向的建议
01
加强自动识别和数据集采技术的算法研究，提高识别准确率和数据采 集效率，降低误识率和漏识率。
02
加强数据安全和隐私保护技术的研究，保障个人和企业的数据安全和 隐私权益。
03
推动自动识别和数据集采技术在更多领域的应用研究，探索新的应用 场景和市场机会。
04
加强跨领域合作，结合不同领域的专业知识和技术，共同推动自动识 别和数据集采技术的发展。
04
自动识别与数据集采技术应用
物流仓储管理应用
自动化入库管理
通过自动识别技术，实现货物快 速、准确地入库，并自动更新库
存信息。
智能化库存管理
利用数据分析和预测技术，对库存 进行实时监控和优化，提高库存周 转率。
高效出库管理
自动识别技术能够快速识别出库货 物，并与订单信息进行比对，确保 货物准确、及时地送达客户手中。
自动识别技术
自动识别技术识别的概念：识别是一项人类社会活动的根本需求。
Automatic IDentification〔Auto-ID，AID〕：自动识别以模式识别为根底，综合利用计算机技术和通信技术，将信息编码进展定义、代码化，并装载于相关的载体中，借助特殊的设备，实现定义信息的快速、准确地自动识别、采集，并输入信息处理系统的识别。
自动识别系统体系：信息载体、信息获取装置、信息处理、信息识别、结论信息信息处理包括：图像预处理、特征提取、指纹分类自动识别的技术体系：条形码技术、射频识别技术、智能卡技术、生物特征识别技术、图像识别技术、第二章编码：将事物或概念赋予一定规律性的易于人或机器识别和处理的符号、图形、颜色或缩简的文字。
根据编码的对象可分为：信息编码和物品编码。
什么是信息编码？为什么要对信息进展编码？⏹信息编码实际上是采用*种原则或方法编制代码来表示信息。
⏹根本目的是为了能对信息进展有效的处理，有时也是为了对信息加密，使其不为局外人所知。
⏹计算机只能处理"0〞、"1〞组成的二进制代码，所计算机处理信息时先要对信息进展二进制编码物品分类方法：线分类法、面分类法和混合分类法物品编码：用一组有序的符号〔数字、字母或其他符号〕组合，来标识不同类目物品的过程。
物品信息编码按作用分类：☐物品分类编码；☐物品标识编码；☐物品属性编码。
物品编码的作用：〔1〕人类认识事物的一种方法，人们可以通过代码对物品进展管理。
〔2〕载体是物品编码的承载对象，可自动识别。
〔3〕信息化条件下，物品编码作为"关键字〞，是计算机方式进展信息处理的前提。
〔4) 以物品编码和载体技术为根底的自动识别技术实现物品编码信息的自动化识读与传输，便于计算机信息处理。
〔5) 物品编码与标识技术已成为商业零售结算、物流信息化、电子商务，电子政务、产品追溯等应用领域的根底支撑技术，和社会经济信息化建立的基石。
代码的校验方法：代码库检索校验方法、带校验位的代码校验方法第三章条形码：由一组规则排列的条和空及其对应的字符或图形组成的标记，用来表示一定的信息。
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。
信息采集技术内容与程序
信息采集技术内容与程序在当今数字化的时代，信息采集技术成为了获取数据和知识的重要手段。
无论是企业决策、科学研究还是日常生活，准确、全面和及时的信息采集都具有至关重要的意义。
那么，信息采集技术到底包括哪些内容？又遵循怎样的程序呢？信息采集技术所涵盖的内容丰富多样。
首先，传感器技术是其中的关键部分。
传感器就像是信息采集的“触角”，能够感知物理世界中的各种参数，如温度、湿度、压力、光线强度等，并将这些物理量转换为电信号或数字信号，为后续的处理和分析提供原始数据。
图像采集技术也是不可或缺的。
通过摄像机、扫描仪等设备，我们可以获取图像信息。
这些图像可能是静态的照片，也可能是动态的视频。
在医疗领域，通过 X 射线、CT 扫描仪等设备采集的图像，能够帮助医生诊断病情；在安防领域，监控摄像头采集的图像可以用于保障公共安全。
音频采集技术同样重要。
麦克风等设备能够捕捉声音信号，将其转换为数字形式。
在语音识别、音频录制、电话通信等方面，音频采集技术都发挥着重要作用。
此外，还有文本采集技术。
从网页上的文字内容，到各种文档、书籍的数字化，都依赖于文本采集技术。
OCR（光学字符识别）技术可以将纸质文档中的文字转换为可编辑的电子文本，大大提高了信息处理的效率。
说完了信息采集技术的内容，接下来让我们了解一下信息采集的程序。
第一步，明确采集目标。
在开始采集信息之前，必须清楚地知道自己需要什么样的信息，以及这些信息将用于何种目的。
例如，如果是为了市场调研，那么需要采集的可能是消费者的偏好、竞争对手的产品信息等；如果是为了科学研究，采集的目标可能是特定实验条件下的数据。
第二步，选择合适的采集方法和工具。
根据采集目标的特点，选择相应的采集技术和设备。
如果需要采集大量的图像数据，可能会选择高分辨率的相机和专业的图像处理软件；如果是采集音频信息，就需要选择高质量的麦克风和音频处理工具。
第三步，制定采集计划。
这包括确定采集的时间、地点、频率等。
信息采集与识别技术
条码的构成
1.2.3 条码的符号结构
14
相关术语的解释如下：
（1）条（Bar）
条形码中反射率较低的部分，一般印刷的颜色较深。
（2）空（Space）
条形码中反射率较高的部分，一般印刷的颜色较浅。
（3）空白区(Clear Area)
条码起始符、终止符两端外侧与空的反射率相同的限定区域。
（4）起始符(start character；start cipher；start code)
信息的采集与识别技术
第一部分 条形码技术
❖学习目标：
熟练掌握条码技术的基本概念和分类。 熟练掌握条码的定义、结构、编码规则和应用。 掌握条码扫描设备的使用。 了解条码应用标准及条码技术在物流上的具体应用。
1
案例导入
第一部分 条形码技术
2
1.1 信息编码技术
❖1.1.1 代码的定义
1、代码也叫信息编码，是作为事物（实体）唯 一标识的，一组有序字符组合。 代码的重要性： （1）可以唯一标识某个实体； （2）加快输入，减少差错，便于存储； （3）使数据的表达标准化； (4) 能够被计算机系统识别、接收和处理。
——美国乔.伍德兰德和贝尼.希尔沃开始研究用条码表示食品项目及 相应的自动识别设备，并与1949年获得了美国专利。（“公牛眼”条 码） ——10年后，乔.伍德兰德作为IBM公司的工程师成为北美地区的统一 代码-UPC的奠基人。 早
期 的图 条 码 符 号
12
1-2
☆ 1970年，美国超级市场Ad Hoc委员会制定了通用商品代码UPC代码， 此代码首先在杂货零售业中试用。 ☆1973年，美国统一编码委员会（简称UCC）建立了UPC商品条码应用 系统，实现该码制的标准化。 ☆1977年，欧洲共同体在12位UPC-A商品条码的基础上，开发了与 UPC-A兼容的欧洲物品编码系统——EAN系统，并成立了欧洲编码协会 （EAN）。 ☆1981年，EAN组织发展为“国际物品编码协会”——IAN。 ☆日本从1974年开始着手POS系统，在EAN基础上，于1978年制定出 JAN码。 ☆1988年12月28日，经国务院批准，国家技术监督局成立了“中国物 品编码中心”。 ☆1991年4月，中国物品编码中心代表我国加入国际物品编码协会（ EAN）。
自动识别技术的组成结构
自动识别技术的组成结构自动识别技术是指通过计算机或其他电子设备对特定对象进行自动识别的技术。
它是人工智能和计算机视觉领域的重要分支，应用广泛，例如人脸识别、指纹识别、语音识别等。
自动识别技术的组成结构包括以下几个方面。
一、传感器传感器是自动识别技术中最关键的组成部分之一。
它负责将物理量转换为电信号，例如光、声、温度等信息。
不同类型的传感器适用于不同的应用场景。
例如，在人脸识别中，摄像头就是一种常见的传感器。
二、数据采集与处理数据采集与处理是指将传感器采集到的数据进行处理和分析，并提取出有用的信息。
这个过程需要使用计算机算法和软件来完成。
在人脸识别中，数据采集与处理可以将摄像头采集到的图像进行特征提取，并将其与已知人脸库进行比对。
三、特征提取特征提取是指从原始数据中提取出有用且可比较的信息，以便进行分类或匹配。
在自动识别技术中，特征提取通常是通过计算机视觉算法来完成。
例如，在人脸识别中，特征提取可以将人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等特征提取出来，并生成一个独特的人脸特征向量。
四、分类与匹配分类与匹配是指将已知的数据进行分类或匹配。
在自动识别技术中，分类和匹配通常是通过机器学习算法来完成。
例如，在人脸识别中，分类和匹配可以将特征向量与已知人脸库进行比对，并找到最相似的那个。
五、决策与反馈决策与反馈是指根据分类和匹配的结果做出决策并给出反馈。
这个过程需要基于预定义的规则或模型来完成。
例如，在人脸识别中，根据比对结果判断是否为同一人，并给出相应的反馈。
综上所述，自动识别技术的组成结构包括传感器、数据采集与处理、特征提取、分类与匹配以及决策与反馈。
这些组成部分相互协作，共同完成了自动识别技术的各项任务。
随着技术不断发展，自动识别技术将在更广泛的领域得到应用，为人类带来更多的便利和效益。
物流信息管理 信息采集与识别技术
物流信息管理信息采集与识别技术物流信息管理：信息采集与识别技术在当今全球化和数字化的时代，物流行业作为经济发展的重要支柱，面临着日益增长的复杂性和竞争压力。
高效的物流信息管理成为了企业取得成功的关键因素之一，而信息采集与识别技术则是其中的核心环节。
信息采集是获取物流相关数据的过程，它如同为物流系统提供了“原材料”。
这些数据来源广泛，包括货物的起始点、目的地、运输方式、运输时间、货物状态等。
为了准确采集这些信息，各种技术手段应运而生。
其中，条码技术是一种常见且基础的信息采集方式。
条码通常由一系列宽窄不同的条纹和空白组成，代表着不同的数字和字符信息。
通过扫描设备读取条码，能够迅速获取货物的基本信息，如产品名称、规格、批次等。
这一技术操作简单、成本低廉，广泛应用于零售、仓储等物流环节。
RFID（射频识别）技术则是近年来逐渐普及的一种先进的信息采集手段。
RFID 标签可以存储更多的信息，并且无需直接接触读取设备就能实现远距离、快速读取。
在物流中的货物追踪、库存管理等方面，RFID 技术发挥着重要作用。
它能够大大提高信息采集的效率和准确性，减少人工操作的错误。
传感器技术也是信息采集的重要组成部分。
例如，在运输车辆上安装温度、湿度传感器，可以实时监测货物所处环境的状态，确保货物在适宜的条件下运输。
压力传感器则可以用于监测货物的堆码情况，避免货物受损。
除了上述技术，图像识别技术在物流信息采集中也崭露头角。
通过摄像头拍摄货物的图像，利用图像识别算法可以自动获取货物的形状、尺寸、包装等信息，进一步丰富了物流数据的采集渠道。
信息识别技术则是对采集到的信息进行处理和理解的过程。
在物流领域，数据的准确性和及时性至关重要。
OCR（光学字符识别）技术能够将纸质文档上的文字转换为可编辑的电子文本，方便信息的录入和管理。
例如，快递单号上的手写地址可以通过OCR 技术快速识别并录入系统，提高了物流信息处理的效率。
自然语言处理技术则可以对物流中的各种文本信息进行分析和理解。
物品自动识别技术介绍
物品自动识别技术介绍物品自动识别技术是一种将物品进行自动辨认和分类的技术。
它利用计算机视觉、模式识别、机器学习等技术手段，通过图像或视频信息提取物品的特征，然后使用算法对物品进行分类和识别。
该技术在智能交通、智能安防、智能仓储等领域有广泛的应用。
物品自动识别技术通常包含以下步骤：1.图像或视频获取：该步骤利用摄像机、扫描仪或其他设备采集物品的图像或视频信息。
获取到的图像可能包含嵌入式的传感器数据，比如温度、湿度等。
2.图像预处理：在获取到物品的图像或视频后，需要对其进行预处理。
这一步骤主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
预处理的目的是提高后续步骤的准确性和可靠性。
3. 特征提取：在预处理完成后，需要从图像或视频中提取出物品的特征。
特征可以是物品的形状、纹理、颜色、尺寸等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、Gabor滤波、颜色直方图等。
4.特征选择：特征选择是从提取出的特征中选择最具有代表性和区分性的特征。
常见的特征选择方法包括相关分析、信息增益、主成分分析等。
5.物体分类与识别：在特征选择完成后，可以使用各种分类算法对物品进行分类和识别。
常用的分类算法包括支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
根据具体的应用场景，还可以采用深度学习算法，如卷积神经网络。
除了上述的基本步骤，进行物品自动识别还需要考虑以下因素：1.数据集的建立：为了训练和测试分类算法，需要构建包含各类物品的数据集。
数据集应该包含足够数量和多样化的图像或视频样本，以提高分类算法的准确性和健壮性。
2.算法性能评估：对于不同的分类算法，在设计和实施时需要评估其性能。
常见的评估指标包括准确率、召回率、精确率等。
3.实时性要求：对于一些需要实时识别的应用，如智能交通中的车牌识别，物品自动识别技术需要具备快速响应和高效处理的能力。
4.算法优化和改进：物品自动识别技术是一个发展迅速的领域，新的算法和方法不断涌现。
为了提高识别准确性和效率，需要不断进行算法优化和改进。
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优点
1.数据可读写， 即具有现场改变 数据的能力 2.数据的存储一 般能满足需要 3.使用方便、成 本低廉
限制因素
1.数据存储时间的 长短受磁性粒子 极性的耐久性限 制磁卡 2.存储数据的安全 性一般较低
自动识别与信息采集技术
磁卡识别技术的内容
安 传 译 采 加 编 术计 全送码集载码 算 技技技技技技 机 术术术术术术 处
自动识别技术通过中间件或者接口（包括软件和硬件的） 将数据传输给后台处理计算机，由计算机对所采集到的 数据进行处理或者加工，最终形成对人们有用的信息。
自动识别与信息采集技术
三、自动识别技术的种类
自动识别技术
数据采集技术
特征提取技术
光存储器 磁存储器 电存储器
静态特征
动态特征 属性特征
条 光 光磁 非 磁接 射 智 声
兼容性
以计算机技术为基础，可与信 息管理系统无缝连接。
自动识别与信息采集技术
一、自动识别技术与信息采集
数据采集技术（Data Acquisition）是信 息科学的一个重要分支，它研究信息数据 的采集、存贮、处理以及控制等作业。数 据采集就是将外部模拟世界的各种模拟量， 通过各种传感元件作适当转换后，再经信 号调理、采样、编码、传输等步骤，最后 送到控制器进行数据处理或存储记录的过 程。
码 学 标条 接 光触 频 能 表
字 阅 触 存式 识 卡 面
符 读 磁 储存 别
波
识器 卡 储
技
别
术
视 指 掌 能声 键 其化 物 生 联
觉 纹 纹 量音 盘 他学 理 物 合
识 识 识 扰 敲 感感 感 抗 感
别 别 别 动 击 觉觉 觉 体 觉
识
特特 特 病 系
别
征征 征 毒 统
特
征
自动识别与信息采集技术
自动识别与信息采集技术
二、磁卡（条）识别技术
磁条是一层薄薄的由定向排列的铁 性强化粒子组成的磁性材料（也称为 涂料），用树脂粘合剂将这些磁性粒 子严密地粘合在一起，并粘合在诸如 纸或者塑料这样的非磁性基片媒介上， 就构成了磁卡或者磁条卡。磁卡属于 磁记录介质卡片。
自动识别与信息采集技术
磁卡（条）识别技术的特点
第二节 常用自动识别技术介绍
常用的自动识别技术主要有：生物 识别技术、磁卡（条）识别技术、 IC卡技术、图像识别技术、光学字 符识别（OCR）技术、条码技术、 射频识别技术。
自动识别与信息采集技术
一、生物识别技术
生物识别技术是指利用可以测量 的人体生物学或行为学特征来识 别、核实个人身份的一种自动识 别技术。
能够用来鉴别身份的生物特征应该具有 以下特点： 广泛性；唯一性；稳定性；可采集性
自动识别与信息采集技术
生物识别技术的内容
所有的生物识别工作都包括4个步骤： 原始数据获取、抽取特征、比较和匹 配。
1.指纹识别
6.面部识别
2.虹膜识别
7.签名识别
3.视网膜识别
8.步态识别
4.手掌几何学识别 9.静脉识别
物流信息技术与应用
第二章 自动识别ห้องสมุดไป่ตู้ 信息采集技术
自动识别与信息采集技术
第二章 自动识别与信息采集技术
第一节 自动识别与信息采集概述 第二节 常用自动识别技术介绍
自动识别与信息采集技术
第一节 自动识别与信息采集概述
1 自动识别技术与信息采集 2 自动识别系统的一般模型 3 自动识别技术的种类
自动识别与信息采集技术
一、自动识别技术与信息采集
自动识别技术就是应用一定的识别 装置，通过被识别物品和识别装置之间 的接近活动，主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。
自动识别与信息采集技术
自动识别技术的特点：
准确性
自动数据采集，极大地降低人 为错误。
高效性
数据采集快速，信息交换可实 时进行。
（4）在管理机关中，证卡经常使用的是安全进出。 此外还有餐厅、售货机及文档进出等应用。
（5）在交通管理中，用于道路纳税卡、驾驶卡、过 境收费卡及通行卡等。
自动识别与信息采集技术
三、IC卡技术
➢IC是“集成电路”英文Integrated Circuit的缩写。
➢根据所封装的IC芯片的不同，IC卡可分为： 存储器卡（Memory Card）、逻辑加密卡
1.接触式IC卡
2.非接触式IC卡
自动识别与信息采集技术
IC卡发展趋势
（1）传统的存储卡应用正在向基于 CPU卡的多应用卡转移；
（2）作为存储卡来说，目前一些应用 有从接触式存储卡向非接触式存储卡 转移的趋势；
（3）作为CPU卡，有一些应用从接触 式CPU卡转向非接触式CPU卡。
理 技
自动识别与信息采集技术
磁卡识别技术的应用
（1）在工业和商业应用中，雇员把卡放在阅读器里， 便可以安全出入停车场或建筑物等。
（2）在医疗卫生行业，这类证卡类似于工业、商业 的用途。另外，医院还把它用于保育室进出、医 疗记录等。
（3）在学校中，证卡用于出入宿舍（磁条）、图书 馆、餐厅（磁条）及计算机房（磁条）等。
5.语音识别
10.基因识别
自动识别与信息采集技术
生物识别技术的应用
美国一家高技术公司研制出的虹膜识别系统已经应用在 美国得克萨斯州联合银行的三个营业部内。储户来办理 银行业务，无需银行卡，更没有回忆密码的烦恼。
日本三菱电机公司不久前将“指纹认证装置”微型化，并 内置于公司将要推出的手机中。在使用者打电话时只要 用手指触摸手机的传感器部位，手机就能马上识别出指 纹是否与使用者事先登记的指纹一致。如果与事先登记 的指纹不相符合，电话就不能接通。
自动识别与信息采集技术
在模拟世界中的数据采集系统
传感
传感器 模拟世界
调理 信号调理 信号调理
转换
ADC
计算机
显
示
DAC
界
面
模拟 数字
自动识别与信息采集技术
二、自动识别系统的一般模型
识别对象 识别对象 识别对象
识读器
自动识别系统前端
Internet 中间件 控制器 中间件或者接口
计算机
DDS
现实世界：栏杆机等 应用软件MIS/ERP
（Memory Card with Security Logic）和CPU 卡（CPU Card）三大类。
➢IC卡相对于其他种类的卡具有以下特点： 存储容量大；体积小，重量轻，抗干扰能力强，
便于携带，易于使用；安全性高；对网络要求不 高。
自动识别与信息采集技术
IC卡技术介绍
根据卡与设备进行数据交换的方 式来分，IC卡包括接触式IC卡和 非接触式IC卡。