基于RFID与智能编码技术的稽查系统设计

　　2.1.1 　智能视频编码框图

　　在智能编码图像识别中, 编解码是重要的, 本系统设计编解码技术框图如图2 、图3 所示, 基于H1264 标准, 也可采用国标AVS 标准。

图2 　智能视频编码框图

图3 　智能视频解码框图

　　在编码过程中, 在采集到视频序列后, 首先经过视频分割、运动目标跟踪等技术得到ROI 区域(用户感兴趣的区域比如车牌号等) , ROI 区域可以根据用户需求定制。对于无损要求的应用, 借鉴J PEG2000 的编码思路, 采用基于小波变换的改进编码间预测、运动估计、熵编码等方法进行压缩, 达到较高的压缩比, 保证在接收端无差错恢复数据。小波变换提供了一个信号的多分辨率/ 多频率表示, 通过把一个信号进行分析并得到在每一个子带中信号所占的分量值来标识一个信号,提供了更细的粒度, 使我们对于一个图像的分级做得更加充分; 对于低损要求的应用, 通过设计误差较小的频域变换方法和高效的熵编码算法, 在保证压缩质量的同时提高压缩效率, 最终实现面向对象的高效高质量编码。

　　对于视频中等其他区域, 首先经过降采样技术降低参与编码的数据量, 然后对序列进行帧内预测、帧压缩码流后根据进行数据复用, 并为解码提供帧同步信息。解码过程为编码的逆过程。

　　2.1.2智能化视频编码的关键技术及硬件框图

　　在实现ROI 区域智能无损/ 低损编码时, 首先要根据用户需求, 采用视频分割、运动目标检测与跟踪、目标轮廓提取及SVC 等技术提取ROI , 然后进行编码[6 ] 。视频对象分割是指在时空域上将视频分割为一些视频语义对象的组合, 也就是将每一个视频帧分割为一些不同语义对象区域。运动目标检测与跟踪采用改进算法实现对快速运动目标的跟踪, SVC 可分级视频编码, 使得编码过程中的灵活性更好, 解决网络传输的带宽限制, 视频信号通过DSP 芯片对编解码算法进行优化, 实现高效、稳定性强的编解码功能。

图4 　智能视频编码硬件框图

　　3 　结束语

　　nRF2401 工作在214GHz , 无需申请, 适合交通应用, 具有很多的优良特性, 智能编码传输图像清晰, 文中设计的系统在车辆稽查中发挥了很大作用, 标签通信距离最大可达100m ,图像识别效果比传统方法准确率高, 有源RFID 系统中的标签自带电池的(也可配置电源模块, 车载供电) , 可以主动发送信号, 不像无源标签需要读写器发出的无线电波能量激活才能工作, 反应时间少, 系统设计使用的RFID 标签使用寿命为4～5 年, 设计标签采用3 V 的纽扣电池两个并联供电, 标签采用PCB 微带天线, 阅读器采用定向天线, 系统在使用中取得良好的效果, 但还有不完善的地方, 如后台管理系统的人性化、便捷性、系统稳定性等方面还需要改进。