Abstract-Radio Frequency ID (RFID) kan användas på olika sätt för optimering av processer för hantering av leveranskedjan. Det finns dock tekniska begränsningar som försenar en tillförlitlig och produktiv användning av tekniken. En av dessa begränsningar är problemet med falskt positiva RFID-taggar, dvs. taggar som oavsiktligt har lästs av en RFID-läsare. Vi föreslår en maskininlärning baserad metod som använder sig av de lågnivåläsare data som samlas in när du läser taggar för att upptäcka sådana falskt positiva. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt genom att verifiera det med data som samlas in i ett produktivt RFID-aktiverat distributionscenter, där det är nödvändigt att skilja mellan pallar som lastas på lastbilar och pallar som endast är inom räckhåll för läsaren av misstag. Dessutom identifierar vi flera attribut som förväntas avslöja egenskaper inom de lågnivåläsare som är typiska för sådana falskt positiva avläsningar.
Det mest avancerade tillvägagångssättet presenterades dock i REF där det visades att lågnivåläsarens data är lämplig för att skilja mellan rörliga och statiska pallar, vilket gör det möjligt att bygga en klassificeringsmodell för att upptäcka falskt positiva RFID-taggar.
Using low-level reader data to detect false-positive RFID tag reads
{'venue': '2010 Internet of Things (IOT)', 'journal': '2010 Internet of Things (IOT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}