Kopsavilkums: AI modeļa algoritms + UHF RFID + fāzētu masīvu tehnoloģija, jaunas paaudzes uzlabota intelektuāla piekļuves kontroles sistēma
Atslēgvārdi: Viedā piekļuves kontrole
Fāzētu antenu noteikšanas tehnoloģija ir uzlabota bezvadu sakaru tehnoloģija, kas panāk precīzu staru virziena pārraidi un uztveršanu, elektroniski kontrolējot antenu masīvu elementu fāzi un amplitūdu. Šai tehnoloģijai piemīt augsta precizitāte, augsta efektivitāte, spēcīga elastība un traucējumu novēršana, un tā var izsekot vairākiem mērķiem. Šo tehnoloģiju galvenokārt izmanto militārajos radaros, civilās komunikācijas, kosmosa un satiksmes uzraudzībā, lai uzlabotu mērķu pozicionēšanu, sakaru pārraidi un uzraudzības efektivitāti. Šodien mēs runāsim par otrās paaudzes RFID viedās piekļuves kontroles sistēmu, ko neatkarīgi izstrādājusi SCO. Tā ir balstīta uz īpaši augstas frekvences RFID tehnoloģiju, izmanto fāzētu masīvu tehnoloģiju un apvieno mākslīgā intelekta pašmācības algoritmus. Tas ir inovatīvs produkts, kas aptver visas lietu interneta RFID nozares ēras, sniedzot lietotājiem vēl nebijušu piekļuves kontroles pārvaldības pieredzi.
Tehniskās īpašības
1. Fāzētu antenu bloku noteikšanas tehnoloģija
Precīza virziena pārraide un uztveršana, lai panāktu augstas precizitātes un augstas efektivitātes mērķa noteikšanu.
Spēcīga elastība, vairāku mērķu izsekošana un pielāgošanās spēja sarežģītām vidēm.
Spēcīga prettraucējumu spēja nodrošināt stabilu sistēmas darbību.
2. Īpaši augstas frekvences RFID tehnoloģija
Lasiet RFID tagus lielos attālumos un lielā ātrumā, lai uzlabotu piekļuves kontroles efektivitāti.
Atbalsta vairāku tagu vienlaicīgu apstrādi, lai apmierinātu maksimālo pieprasījumu.
Apvienojumā ar fāzētu masīvu tehnoloģiju, lai panāktu precīzu identifikāciju un izsekošanu.
3. Mākslīgā intelekta modeļa algoritms
Balstoties uz lielo datu analīzi un apstrādi, atpazīšanas precizitāte un stabilitāte tiek nepārtraukti optimizēta.
Autonomā mācīšanās un izaugsme, pielāgošanās dažādām vidēm un intelekta līmeņa uzlabošana.
RFID tagu datu padziļināta apguve un analīze, lai uzlabotu piekļuves kontroles sistēmas precizitāti.
Produkta funkcijas
1. Inteliģenta izsekošana un dinamiska identifikācija
Objektu vai cilvēku izsekošana reāllaikā ar RFID tagiem, precīzi novērtējot ieejas un izejas statusu.
Kustīgu un statisku birku dinamiska identifikācija, lai izvairītos no viltus trauksmēm un neatbildētām trauksmēm.
2. Vairāku tagu vienlaicīga apstrāde
Atbalsta vairāku RFID tagu vienlaicīgu nolasīšanu un apstrādi, lai uzlabotu piekļuves kontroles efektivitāti.
Piemērojams scenārijos, kad piekļuves kontroles punktus sastrēgumstundās vai vienlaikus izmanto vairākas personas.
3. Virziena noteikšana un trajektorijas reģistrēšana
Automātiski noteikt birkas kustības virzienu un reģistrēt tās kustības trajektoriju.
Palīdz ātri atrast pazaudētas mantas vai cilvēkus un uzlabot meklēšanas efektivitāti.
4. Elastīgs sprūda diapazons
Iebūvēts telpiskais sensors, brīvi definējiet aktivizēšanas diapazonu atbilstoši ainas prasībām un pielāgojieties dažādām drošības vajadzībām.
Uzlabot piekļuves kontroles sistēmas elastību un piemērojamību.
5. Dinamiska sprieduma veidošana un statisko tagu noņemšana
Precīzi atšķirt kustīgās birkas no statiskajām birkām un noņemt statisko birku informāciju.
Saglabāt piekļuves kontroles sistēmas stabilitāti un uzticamību sarežģītās vidēs.
6. Skaņas un gaismas trauksme un pilnībā automātiska vadība
Aktivizējiet skaņas un gaismas trauksmes ierīci, kad tiek konstatēta neparasta situācija, lai uzlabotu drošības efektivitāti.
Automātiski ierakstīt un augšupielādēt neparastu informāciju mākonī vai lokālajā konsolē, lai nodrošinātu ērtu pārvaldību.
Praktiskā pielietojuma pārbaude
Lai pārbaudītu piedāvātā risinājuma efektivitāti, mēs izstrādājām trīs testēšanas scenārijus: jaunu mazumtirdzniecības norēķinu veikšanu, personāla ienākšanas un iziešanas pārvaldību un preču ienākšanas un iziešanas pārvaldību. Tas var intuitīvāk demonstrēt jaunās tehnoloģijas veiktspēju sarežģītos scenārijos. Noklikšķiniet uz tālāk redzamā video, lai noskatītos ainas testa rezultātus!
1. Jauns mazumtirdzniecības norēķinu scenārija risinājums
(1) Pašreizējās situācijas apraksts:
Jaunajā mazumtirdzniecības norēķinu vidē, ņemot vērā biežu personāla plūsmu un sarežģītās norēķinu zonas, tradicionālās norēķinu iekārtas bieži noved pie neprecīziem norēķiniem nepareiza sprieduma dēļ. Īpaši sastrēgumstundās vienlaikus tiek ievadīti un izvadīti vairāki produkti, palielinot nepareizas nolasīšanas un neprecīzas nolasīšanas risku, ietekmējot klienta iepirkšanās pieredzi un tirgotāja darbības efektivitāti.
(2) Grūtības analīze:
Cilvēku un preču plūsma ir jaukta, tāpēc ir grūti precīzi atšķirt.
Ja vienlaikus ienāk un iziet vairāki produkti, iekārtu apstrādes jauda ir ierobežota.
Sarežģītās vidēs iekārtu darbībā ir viegli iejaukties, kā rezultātā rodas nepareizs vērtējums.
(3) Pieprasījuma risinājums:
Jaunajam mazumtirdzniecības norēķinu scenārijam mēs ieviesām fāzētu antenu noteikšanas tehnoloģijas, mākslīgā intelekta modeļa algoritma un īpaši augstas frekvences RFID kombinētu pielietojumu. Sistēma var precīzi noņemt aizliegtas birkas un tikai nolasāmas mobilās birkas, tādējādi risinot tradicionālo norēķinu iekārtu nepareizas novērtēšanas problēmu sarežģītās vidēs. Izmantojot reāllaika izsekošanu un dinamisko identifikāciju, sistēma var precīzi noteikt preču ievešanas un izvešanas statusu un uzlabot norēķinu precizitāti un efektivitāti.
(4) Testa scenārijs:
Testa saturs 1: Veikt 10 birku kustības testus apmetnes zonā (pārbaudot ieeju un izeju vienā virzienā) un izvietot 10 aizliegtas birkas, lai pārbaudītu sistēmas spēju precīzi identificēt mobilās birkas.
2. testa saturs: veiciet jauktu testu ar 5 ievietotām un 5 izņemtām birkām, kā arī izvietojiet 10 aizliegtas birkas, lai vēl vairāk pārbaudītu sistēmas stabilitāti un precizitāti, kad vienlaikus tiek ievadītas un izvadītas vairākas preces.
Testa rezultāti: sistēma veiksmīgi identificēja un reģistrēja 10 mobilo tagu ievadīšanu un iziešanu, precīzi noņēma aizliegtos tagus un nekļūdījās nolasīšanā vai netrāpīja kļūdās. Turklāt, veicot jauktu testu ar 5 ievadītiem un 5 izņemtiem tagiem, sistēma joprojām spēja precīzi nolasīt un apstrādāt visu mobilo tagu informāciju bez jebkādiem nepareiziem spriedumiem vai kļūdām, un apstrādes ātrums bija stabils un efektīvs.
2. Personāla piekļuves pārvaldības risinājums
(1) Pašreizējās situācijas apraksts:
Personāla piekļuves pārvaldības scenārijā tradicionālās piekļuves kontroles sistēmas bieži noved pie nepareiza sprieduma tādu faktoru dēļ kā sarežģīta personāla plūsma un vides traucējumi, kas ietekmē personāla statistikas precizitāti un drošību.
(2) Grūtības analīze:
Bieža personāla plūsma apgrūtina precīzu skaitīšanu reāllaikā.
Vides traucējumi izraisa iekārtu viltus trauksmju ziņošanu vai ziņojumu noklusēšanu.
Tradicionālajai piekļuves kontroles sistēmai ir zems intelekta līmenis, un to ir grūti pielāgot sarežģītiem scenārijiem.
(3) Pieprasījuma risinājums:
Personāla piekļuves pārvaldības scenārijā mēs izmantojam arī fāzētu antenu noteikšanas tehnoloģijas, mākslīgā intelekta modeļa algoritma un īpaši augstas frekvences RFID kombināciju. Sistēma var precīzi noņemt statiskās birkas un nolasīt tikai mobilās birkas, tādējādi atrisinot tradicionālo piekļuves kontroles sistēmu nepareizas novērtēšanas problēmu sarežģītās vidēs. Izmantojot reāllaika izsekošanu un dinamisko identifikāciju, sistēma var precīzi saskaitīt personāla ienākšanu un iziešanu, kā arī uzlabot piekļuves kontroles pārvaldības precizitāti un drošību.
(4) Testa scenārijs:
Testa saturs: Piekļuves kontroles zonā veiciet birku kustības testu (ieeja un izeja vienā virzienā) un izvietojiet 10 aizliegtas birkas, lai pārbaudītu sistēmas spēju precīzi identificēt mobilās birkas un nodrošinātu, ka cilvēku ienākšanu un izeju var precīzi saskaitīt sarežģītās vidēs.
Testa rezultāti: Sistēma veiksmīgi identificēja un reģistrēja mobilo tagu ienākšanu un iziešanu, kā arī precīzi likvidēja statiskās un aizliegtās birkas. Sarežģītās vidēs sistēma joprojām var uzturēt efektīvu un stabilu darbību, precīzi saskaitīt cilvēku ienākšanu un iziešanu, un nav nekādu nepareizu spriedumu vai izlaidumu.
3. Preču ienākšanas un iziešanas pārvaldības risinājums
(1) Pašreizējās situācijas apraksts
Preču ienākšanas un iziešanas pārvaldības scenārijā tradicionālās pārvaldības metodes saskaras ar daudziem izaicinājumiem. Sarežģītās preču plūsmas, plašās preču daudzveidības un dažādu traucējumu dēļ vidē tradicionālajām pārvaldības metodēm bieži vien ir grūti precīzi izsekot preču ienākšanu un iziešanu reāllaikā, kas ietekmē krājumu pārvaldības precizitāti un efektivitāti.
(2) Grūtības analīze
Sarežģīta preču plūsma: tradicionālajām pārvaldības metodēm ir grūti efektīvi izsekot preču atrašanās vietu un plūsmu reāllaikā.
Smaga vides iejaukšanās: ārēji faktori, piemēram, elektromagnētiskie traucējumi, var izraisīt iekārtu viltus trauksmju ziņošanu vai trauksmju neizdošanos, samazinot pārvaldības precizitāti.
Zems intelekta līmenis: tradicionālās vadības metodes nav pietiekami intelektiskas un nespēj pielāgoties mūsdienu krājumu pārvaldības efektīvām un precīzām vajadzībām.
(3) Pieprasījuma rezolūcija
Ņemot vērā grūtības pārvaldīt preču ievešanu un izvešanu, mēs izmantojam fāzētu antenu noteikšanas tehnoloģijas, mākslīgā intelekta modeļa algoritma un īpaši augstas frekvences RFID tehnoloģijas kombināciju, lai panāktu precīzu preču identifikāciju un izsekošanu, automātiski pabeigtu ievešanas un izvešanas reģistrāciju un krājumu atjauninājumus, uzlabotu pārvaldības precizitāti un efektivitāti, kā arī nodrošinātu jaunu un efektīvu risinājumu krājumu pārvaldībai, efektīvi novēršot viltus trauksmes un kļūdainas trauksmes, kā arī samazinot manuālās darbības.
(4) Testa scenārijs
Testa saturs: Veikt 7 birku kustības testus ieejas un izejas zonā (pārbaudot ieeju un izeju vienā virzienā) un izvietot 7 aizliegtas birkas. Pārbaudīt sistēmas spēju precīzi identificēt mobilās birkas un precīzi izsekot priekšmetu ieeju un izeju sarežģītās vidēs.
Testa rezultāti: Sistēma veiksmīgi identificēja un reģistrēja visu mobilo tagu ieejas un izejas statusu, precīzi likvidēja statiskos tagus un labi darbojās sarežģītās vidēs, izpildot krājumu pārvaldības prasības efektīvai un precīzai pārvaldībai.
Publicēšanas laiks: 2024. gada 25. novembris
