在科技飛速發(fā)展的當下，服裝行業(yè)也在不斷探索創(chuàng)新，力求提升運營效率和管理水平。超高頻 RFID 技術(shù)的出現(xiàn)，為服裝行業(yè)帶來了新的變革。通過在服裝上粘貼 RFID 標簽，利用門禁系統(tǒng)實現(xiàn)快速的庫存盤點、出入庫管理以及防盜預(yù)警等功能，大大提高了服裝企業(yè)的運營效率。然而，超高頻 RFID 技術(shù)在實際應(yīng)用中卻面臨著一個棘手的問題 —— 漏讀誤讀。

超高頻RFID 在服裝行業(yè)的應(yīng)用及漏讀誤讀現(xiàn)狀

超高頻 RFID 技術(shù)憑借其快速讀取、可同時識別多個標簽、讀取距離遠等優(yōu)勢，在服裝行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。在大型服裝倉庫中，工作人員利用超高頻 RFID 門禁系統(tǒng)，能夠快速完成整箱服裝的出入庫掃描，相比傳統(tǒng)的人工掃碼方式，效率提升了數(shù)倍。在門店中，該技術(shù)也有助于快速盤點庫存，及時掌握商品銷售情況。

但漏讀誤讀現(xiàn)象時有發(fā)生。當服裝堆疊在一起，標簽相互遮擋時，門禁系統(tǒng)可能無法讀取到部分標簽信息，導致漏讀。在門店中，如果顧客攜帶多件帶有 RFID 標簽的服裝快速通過門禁，也容易出現(xiàn)誤讀，將多件服裝識別為一件，或者將已付款的服裝誤報為未付款。據(jù)不完全統(tǒng)計，在一些未優(yōu)化的超高頻 RFID 門禁系統(tǒng)應(yīng)用場景中，漏讀誤讀率可能高達 20% - 30%，這給服裝企業(yè)的精準管理帶來了極大的困擾。

漏讀誤讀產(chǎn)生的原因

標簽因素

1. 標簽質(zhì)量參差不齊：市場上 RFID 標簽質(zhì)量差異較大，一些低價標簽在信號傳輸方面存在缺陷，容易導致讀取失敗。

2. 標簽粘貼位置不當：如果標簽沒有正確粘貼在服裝表面，例如被折疊、標簽被損壞，信號就會受到嚴重影響。在服裝生產(chǎn)過程中，由于工人操作不規(guī)范，可能會將標簽貼在靠近金屬拉鏈等位置，這都會干擾信號的傳輸。

3. 多標簽干擾：當多件服裝的標簽堆疊在一起時，它們發(fā)出的信號會相互干擾，使得門禁系統(tǒng)難以準確識別每個標簽的信息。在倉庫存儲或顧客購物時，這種情況尤為常見。

環(huán)境因素

1. 金屬和液體干擾：服裝門店或倉庫中常常存在金屬貨架、展示架等，金屬會反射 RFID 信號，導致信號失真。此外，液體也會吸收信號，例如在倉庫中，如果服裝不慎被水淋濕，標簽信號就會減弱，增加漏讀誤讀的概率。

2. 電磁干擾：周圍環(huán)境中的電磁設(shè)備，如微波爐、無線通信設(shè)備等，會產(chǎn)生電磁輻射，干擾 RFID 信號的傳輸。在一些現(xiàn)代化的商場中，由于各類電子設(shè)備眾多，電磁環(huán)境復雜，超高頻 RFID 門禁系統(tǒng)受到的干擾更為嚴重。

門禁系統(tǒng)自身因素

1. 閱讀器性能有限：部分門禁系統(tǒng)的閱讀器在靈敏度、讀取范圍等方面存在不足，無法穩(wěn)定地讀取標簽信息。一些低端閱讀器在面對大量標簽同時出現(xiàn)時，容易出現(xiàn)丟包現(xiàn)象，導致漏讀。

2. 算法缺陷：傳統(tǒng)的 RFID 門禁系統(tǒng)算法相對簡單，無法有效處理復雜環(huán)境下的信號干擾和多標簽沖突問題，這也是導致漏讀誤讀的重要原因之一。

AI 算法如何解決漏讀誤讀問題

深度學習算法優(yōu)化標簽識別

深度學習算法可以對大量的標簽數(shù)據(jù)進行學習和分析。通過測試不同服裝上的標簽在各種環(huán)境下的信號特征，構(gòu)建深度學習模型。這個模型能夠準確識別出標簽的微弱信號，并將其與干擾信號區(qū)分開來。在面對多標簽干擾時，深度學習算法可以根據(jù)標簽信號的特征，準確識別出每個標簽的 ID 信息，有效降低多標簽干擾導致的誤讀率。例如，博緯智能RFID 智能門禁，應(yīng)用相控陣技術(shù)，并結(jié)合 AI 自主學習算法，實現(xiàn)精準識別與追蹤，能準確區(qū)分運動標簽與靜止標簽，避免誤報與漏報。

大數(shù)據(jù)分析改善環(huán)境適應(yīng)性

AI 算法可以通過大數(shù)據(jù)分析，對門禁系統(tǒng)周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析。收集不同時間段、不同環(huán)境下的信號干擾數(shù)據(jù)，建立環(huán)境干擾模型。當系統(tǒng)檢測到環(huán)境中存在金屬反射、電磁干擾等情況時，根據(jù)預(yù)先建立的模型，自動調(diào)整閱讀器的參數(shù)，如發(fā)射功率、頻率等，以適應(yīng)環(huán)境變化，提高標簽讀取的準確性。在一個經(jīng)常有金屬推車經(jīng)過的倉庫門禁處，系統(tǒng)通過學習過往數(shù)據(jù)，自動調(diào)整識別參數(shù)，避免金屬物體對射頻信號的干擾，從而準確識別人員和貨物的進出。

動態(tài)識別與追蹤算法提升準確性

針對服裝在門禁系統(tǒng)中快速移動或被遮擋等情況，AI 算法中的動態(tài)識別與追蹤算法發(fā)揮了重要作用。通過結(jié)合視頻監(jiān)控技術(shù)和 RFID 信號，對服裝的運動軌跡進行實時追蹤。當標簽信號出現(xiàn)短暫丟失時，利用視頻圖像分析，判斷服裝是否仍在門禁系統(tǒng)的監(jiān)控范圍內(nèi)。如果在監(jiān)控范圍內(nèi)，根據(jù)之前的運動軌跡和信號特征，預(yù)測標簽信號的恢復時間，從而減少漏讀情況的發(fā)生。對于被遮擋的標簽，通過對周圍標簽信號的分析以及物體遮擋的規(guī)律，利用算法推測被遮擋標簽的信息，提高讀取的完整性。

AI 算法在服裝行業(yè) RFID 門禁系統(tǒng)中的優(yōu)勢體現(xiàn)

1. 提高準確率：相比傳統(tǒng)的 RFID 門禁系統(tǒng)，引入 AI 算法后，漏讀誤讀率顯著降低。博緯智能引入深度學習 AI 技術(shù)，成功打造出誤報率降低到 0%，實現(xiàn)零誤報零漏讀的 RFID 門禁系統(tǒng)。這使得服裝企業(yè)能夠更加精準地掌握庫存數(shù)量、商品出入庫情況，減少因數(shù)據(jù)不準確帶來的經(jīng)濟損失。

2. 增強系統(tǒng)穩(wěn)定性：AI 算法能夠根據(jù)環(huán)境變化和標簽狀態(tài)自動調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，使門禁系統(tǒng)在復雜環(huán)境下也能穩(wěn)定運行。無論是在金屬干擾嚴重的倉庫，還是商品堆疊密度高的門店，都能保證較高的讀取準確率，為服裝企業(yè)的日常運營提供可靠保障。

3. 提升用戶體驗：在門店中，準確的門禁系統(tǒng)能夠避免顧客因誤報而產(chǎn)生的不愉快體驗。顧客可以更加順暢地攜帶已付款商品離開門店，同時，門店工作人員也無需頻繁處理誤報情況，提高了工作效率，增強了顧客對品牌的好感度。

4. 降低運營成本：減少漏讀誤讀意味著服裝企業(yè)在庫存管理、盤點等方面的人力和時間成本降低。企業(yè)無需花費大量時間和人力去核對不準確的數(shù)據(jù)，也減少了因庫存數(shù)據(jù)錯誤導致的補貨不及時或積壓等問題，從而降低了整體運營成本。

AI 算法為服裝行業(yè)超高頻 RFID 門禁系統(tǒng)的漏讀誤讀問題提供了有效的解決方案。通過深度學習算法、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的應(yīng)用，大大提高了門禁系統(tǒng)的準確性、穩(wěn)定性和用戶體驗，降低了服裝企業(yè)的運營成本。隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信在未來，超高頻 RFID 門禁系統(tǒng)將在服裝行業(yè)發(fā)揮更大的作用，助力服裝企業(yè)實現(xiàn)智能化、高效化的管理目標。

來源：博緯智能官網(wǎng)

審核編輯 黃宇