[发明专利]RFID中间件的数据处理方法在审
| 申请号: | 201310403288.2 | 申请日: | 2013-09-06 |
| 公开(公告)号: | CN103455611A | 公开(公告)日: | 2013-12-18 |
| 发明(设计)人: | 李忠明;翁迅;苏志远 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06K17/00 |
| 代理公司: | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人: | 孟阿妮 |
| 地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | rfid 中间件 数据处理 方法 | ||
技术领域
本发明涉及RFID技术,特别是涉及一种RFID中间件的数据处理方法。
背景技术
物品标识对于物流、监控等各个方面都有着深刻的影响。条码是实际使用中最多的也是最完善的技术,但是随着科技和人类的进步,条码也逐渐暴露出很多方面的缺点,在这种背景下,非接触、远距离、自动化的识别方式成为了物品标识领域的急需解决的问题。无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)正是能够满足这一需求的技术。自上世纪90年代以来RFID不断发展已经成为物品标识领域的重要分支。
与传统的物品识别技术条码相比,RFID具有众多优点,包括:不同于条码的纸质包装,电子标签是将电路封装在其中,不易被损坏;由于存储介质的不同,RFID技术可在标签上搭载更多的信息;识别速度快;抗干扰能力强;可同时识别多个目标。因此被日趋增多的使用在交通、物流、城市管理等各种不同场合,而对于日趋发达的信息网络而言,将RFID、无线传感网络等多种信息收集和传递方式组合在一起,构成了物联网,实现物品的标识和信息共享。由于RFID的唯一标识性,将其运用防伪、追踪等方面,会给企业和政府带来很多便利。如物流行业可将其应用在物品配送的各个环节中,以实时的掌握商品流通的信息,并且能够有效的缩短作业时间、降低运转费用,实现量化的管理目标。酒类及奢侈品行业可将RFID用于防伪,不同于条码的易损坏、易伪造,电子标签具有远距离就可以扫描、存储信息经过加密处理、可附着于商品内部等特点,能够保证商品的真实性。对于零售商而言,RFID技术的使用,更是为他们带来了很多便利,使其能够节约大量的人力成本,降低存储、配送、销售等环节的工作量。
目前RFID技术在多个方面已经有了应用,但距离取代条码技术仍有一段距离,而制约RFID大规模应用的因素主要有两点:一是硬件设备较条码而言更为昂贵;二是没有合格的产业标准来实施RFID应用。后者主要表现在RFID应用系统没有统一的接口与企业的业务系统进行对接。因此,我们需要一种方案来兼容这两者。而需要完成这种“桥梁”作用的就是RFID中间件。这个“桥梁”的一端是不同厂家、不同型号的读写器,另一端是企业现有的业务系统,RFID中间件的工作就是为这两端提供一个不需要它们直接处理的通信渠道。
在目前的RFID中间件产品中,存在着或多或少的问题,如:
1)当前的RFID中间件产品由于厂家的局限性,都是在厂商自家的产品平台上开发的,选择某一家的中间件,也就只能选择他的RFID读写器,这对于中间件要求的跨平台性来说是不合理的。这样的中间件严重影响RFID中间件在企业的推广使用。
2)事件处理能力弱
当前的RFID中间件产品对于RFID数据的处理更多的考虑在过滤、去重、冗余处理等方面,而后台系统接收到的这些RFID数据不能直接应用。如果不附加任何信息,RFID数据仅仅是标识了某一时间某个标签被某一阅读器读取到,显然,业务系统更希望接收到的是对于判断业务逻辑有意义的事件。单个的标签事件意义稀少,系统并不能从这个基本事件中获取它所需要的与业务相关的信息,因此仅仅提供基本事件是无法满足业务系统需求的。
3)实时处理能力欠缺
由于RFID系统具有高速大量读取的特点,因此RFID中间件会在短时间内接收到海量数据,而这些数据都是要求被及时处理的,如果按照传统的先存储进数据库,再查询的方式来进行处理,不仅效率低下,对于系统也是极大的负担。因此,引入实时处理的技术是当前RFID中间件中最需要考虑的部分。
发明内容
在下文中给出关于本发明的简要概述,以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解,这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分,也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念,以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
本发明提供一种RFID中间件的数据处理方法,能够兼容不同的读写设备、能够满足业务需求且具有较强的实时处理能力。
本发明的RFID中间件的数据处理方法包括:
接收从电子标签读取的原始事件数据;
将所述原始事件数据转换为标准格式;
对所述原始事件数据进行过滤处理后获取简单事件数据;
将所述简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配,并根据匹配结果产生复杂事件数据。
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