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2016年11月21日 星期一
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． 這是一篇 WiFi 定位分析
Case Study - Testing WiFi Positioning
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來源：RFID世界網 作者：莫非
隨著 WiFi 的WLAN廣泛分布於學校，工廠，辦公環境和公共娛樂場所等各個地方。我們已經習慣去到一個商場，或是店鋪，開始打開手機，搜索一下周圍的WiFi信號。
行動上網已經成為我們的一種生活方式，給基於WiFi的室內定位技術，產生了成長的沃土。
本文我們將分析一下，WiFi定位是怎樣的一個工作過程?wifi定位適用哪些應用場景?其應用現狀及企業的盈利模式有哪些?
WiFi的定位過程是怎樣?
WiFi的定位方式和ibeacon類似，分為三點定位和指紋定位。三點定位定位引擎在行動端，而指紋定位定位引擎在伺服器端。
三點定位
首先，部署好無線AP，該無線AP一般情況下在一段時間內保持不移動。
行動終端設備通過檢測它在三個不同無線網路接入點(AP)的RSSI(信號強度)值，然後經過特定的定位算法在終端側對人或者其他物體進行定位。
指紋定位
- 指紋定位工作過程有兩個階段，首先是數據採集，然後是定位。首先系統在環境中均勻的選取若干參考點，一般參考點在一定時間內不會移動。在這些參考點上，收集每個無線網路接入點的RSSI值，將RSSI值的分布特徵和參考接入點的坐標(MAC地址)，一同存入指紋庫。當設備開啓WiFi時，就可以掃描周圍的AP信號，獲取AP不斷廣播出來的MAC地址。然後設備將接收到的MAC地址，發送給後端伺服器，伺服器通過檢索數據庫，得到相應的AP的具體坐標。再結合每個信號的強弱程度，計算出設備的地理位置，並返回給用戶設備。
PS：指紋定位方式要求位置服務商不斷更新、補充自己的數據庫，以保證數據的準確性，畢竟無線AP不像基地台塔站那樣基本100%不會移動 。
WiFi同樣工作在2.4Ghz，定位精度和AP部署及WiFi信號有關。定位精度一般可達到5-10米，一些企業通過定位算法和AP的密集部署，也可以達到 3米定位精度。WiFi技術具有擴展性強，應用範圍及覆蓋範圍廣泛，易於安裝，傳輸速度快，成本低等優點。
WiFi的應用
安卓手機的導航導覽功能。如商場，機場，停車場，商鋪的定位與導航指示。
．將熱點和商鋪綁定，通過用戶端偵聽到的MAC地址，判定終端的距離，從而對終端進行商品行銷訊息推送。
‧社交活動中，名片交換。
‧捕捉消費者的位置及行為訊息，進行大數據分析，針對不同的消費者進行個性化行銷。
‧基於行業的服務。比如工業上對設備，工具，人員的追蹤。醫療上，對醫用資產的跟蹤。監獄，對人員的跟蹤。
WiFi的商業盈利模式
硬體/導航定位方案盈利
提供針對企業的應用場景解決方案，管理系統，以及針對個人用戶的硬體，導航APP產品等。通過向他們直接銷售基於WiFi的硬體產品和方案。
個性化行銷與消費者數據挖掘
通過Wi-Fi網路來獲取用戶手機，在商場內的即時位置，精確統計用戶到訪頻次、駐留時間及動線熱圖，從而瞭解用戶的購物習慣和品牌偏好，再通過社群媒體服務帳號（如Line）、手機APP、自助服務終端等，多管道來對其進行個性化的行銷和服務。
目前也有些企業同時提供，支持藍牙/Wi-Fi的硬體產品和解決方案。由於蘋果iOS7禁止APP獲取WiFi的MAC地址，因此可以通過藍牙來彌補蘋果手機的WiFi定位盲端 。
有些服務廠商同時提供藍牙和WiFi的定位解決方案，也有些廠商向企業和用戶提供支持WiFi/藍牙的雙模網管產品。
WiFi定位與ibeacon應用成本成本比較
假設需要布設一個10萬平米的商場，精度2-3m。分別同為ibeacon方案和WiFi方案實現定位，我們來估算一下他們的應用成本。
Beacon單價5-35 USD/個，發射點的安裝密度25平米/個，綜合繪圖及調試維護等費用，應用成本最終在NT 250萬左右(數據來源：上海微肯市場報價平均NT 25元/平米)。
WiFi單個AP單價NT 10,000-30,000元不等，發射點的安裝密度100平米/個，綜合下來WiFi的應用成本需要NT 1,000-1,500萬。(數據來源為參考中國廠商的參考報價換算)
基於WiFi的定位方案的應用成本，比藍牙定位的應用成本高出許多。
WiFi定位的現狀
WiFi定位的應用實施過程中存在諸多缺點，如：
‧指紋定位方式需要定期更新數據庫訊息，且對準確度要求較高。
‧雖然WiFi具備大規模的覆蓋，但用在定位上對定位精度要求較高，所以目前的AP部署的密集程度不夠。
‧應用成本較高，數據和流量分析難以延續。
‧WiFi定位的確定在於定位不準，會產生漂移，導致定位結果的不準確，用戶體驗效果太差。
WiFi的定位精度相比ibeacon定位低，且WiFi定位信號沒有ibeacon穩定且可靠性不強，WiFi方案的應用成本較ibeacon等技術的應用成本高出很多，所以現在WiFi定位逐漸的被ibeacon及其他定位技術替代，很多企業有相關的定位技術，但實際的應用案例較少。
．機器人與植物共生，這個歐盟研究了一年的項目進展如何？
SASO 2016: An Evolutionary Robotics Approach to the Control of Plant Growth and Motion
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編者按：歐盟在 2015 年投資了一項對「植物機器混合體」和他們之間共生關係的研究。如今一年過去，這個項目究竟在做什麼？本文經雷鋒網編譯，原文發表於 IEEE Spectrum，作者 Evan Ackerman，原標題《 EU Project Developing Symbiotic Robot-Plant Biohybrids》。
歐盟在去年開始的 Flora Robotica 項目，主要目的在於「研發和探索機器人和植物之間緊密的共生關係，探索‘植物機器’混合體（Robot-Plant Biohybrids）為建築設計和居住生活空間提供創意產品的可能性」。這背後的想法大概是：用機器人技術讓植物變得不那麼脆弱，或者把植物的生長能力與機器的結構和移動能力結合起來 （長滿植物的傢具？）。
該項由來自於波蘭、丹麥、德國、奧地利的六支科研團隊展開。他們強調研究的目的，不是把園藝或者農業收割自動化，因為已經有很多機器人公司在做這方面的事情。
他們創造「機器人-植物」混合體，也不是出於對藝術和美學的追求，比方說 1995 年建造的允許人們遠端觀賞植物的 Telegarden，還有近期的 Jurema Action Plant 項目。
他們創造「機器人-植物」混合體，也不是出於對藝術和美學的追求，比方說 1995 年建造的允許人們遠端觀賞植物的 Telegarden，還有近期的 Jurema Action Plant 項目。
歐盟研究人員想做的是，使用機器人來為植物提供支持和監測，讓這些植物更健康茁壯。但這還不是最重要的，更關鍵的是讓植物在某種程度上，可以被「訓練」：讓植物對機器人傳遞的刺激做出反應，變成可控制的「植物機器」。
試想由「植物機器」做的一堵牆，可以聽從你的安排來生長，改變枝葉的高低疏密來調整採光 / 遮光，而且還能像一扇活動門那樣移開，是不是很酷？
這樣可以用機器人和植物的混合體把生活中「死」的物體變「活」，比如長椅，牆和屋頂。
研究人員表示：
「這些機器人可被當做為系統加入人工生長過程的硬體模組，並且監測植物的自然生長。這些機器組件可以像腳手架那樣支撐植物，也可以幫助植物維持體內穩態（homeostasis）。而且，機器模組能夠通過適當的刺激控制植物，並利用植物的向性（tropisms，比如向光性， 向水性和向地性）。這些天然植物則反過來支持並控制機器人，主要方式有在生長中引導機器人，在生長後期承擔機器人的重量。」
如果你覺得這段話很玄乎，半天弄不明白這項目到底要做出什麼東西。小編負責任地告訴你並不是一個人。說實話，很難說這個項目會出什麼成果。但這個願景聽起來好像非常厲害，並且歐盟已經保證了對該項目 2015-2019 四年的投資。
值得注意的事，這個項目仍屬於基礎研究的範疇，所以我們還是不要期待幾年內，能看到「植物機器」做的牆。研究人員還說，生產一棟別墅那麼大的機器植物混合體，並不在項目的計劃內。所以，如果你想早日住進「天人合一」與大自然融為一體的房子，小編建議你不如在家養幾盆花。
對該項目有興趣的同志可以去 Flora Robotica 官方網站看看： http://www.florarobotica.eu/，也可以去油管看它的項目介紹影片。
．我們的高清真的達到 4K 水準了嗎？
Normal Camera VS Starvis Camera
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來源： 慧聰安防網 作者：王遜
現在4K攝影機雖然還沒有成為監控市場的主流，還是有不少企業都在爭相推薦自己的4K產品。市場上各種超高清產品如雨後春筍般冒了出來。
但是，4K的標準究竟是什麼，國際市場上的4K產品，又達到了怎樣的程度呢？下面小編就帶大家來看一下。
4K攝影機的構成
安防攝影機的光學系統，是典型的傳統成像光學系統，主要有光電傳感器(Image Sensor)、鏡頭(Lens)和調焦機構組成，外界光線通過鏡頭的接收，傳遞到Sensor表面，光信號經傳感器轉變成電信號，傳遞到後端處理，最終體現在顯示器中。
4K成像技術給市場及用戶，帶來了長久期待的驚艷效果。高清畫幅的大靶面，不僅為我們帶來了高像素的畫質體驗，其更重要的一點是，大靶面傳感器為每一個像素點，提供了更大的空間。
相對於之前的小Pixel Size Sensor，大Pixel所能接收到的光線更加充足，各個波段的光均能夠較多的傳遞到Pixel上來，使畫面色彩更加飽滿;不僅如此，大Pixel的大空間給了Sensor生產技術升級的寶貴機會，加之大Pixel所接收到有效光線增多，Sensor的信噪比會大幅度提升，這也為前端採圖提供了有力的保駕護航。
傳輸、成像技術的突破與大靶面傳感器的問世，無形中也對鏡頭提出了高解析度的需求。
相對於之前的小Pixel Size Sensor，大Pixel所能接收到的光線更加充足，各個波段的光均能夠較多的傳遞到Pixel上來，使畫面色彩更加飽滿;不僅如此，大Pixel的大空間給了Sensor生產技術升級的寶貴機會，加之大Pixel所接收到有效光線增多，Sensor的信噪比會大幅度提升，這也為前端採圖提供了有力的保駕護航。
傳輸、成像技術的突破與大靶面傳感器的問世，無形中也對鏡頭提出了高解析度的需求。
4K攝影機的實際應用的兩個問題
目前安防監控行業越來越重視夜間低照度，或者零照度的監控效果。目前較多的產品在低照度，或者零照度環境下，需要依靠紅外線LED，或白光 LED 閃光燈補光進行拍攝，而很多國家不允許使用閃光燈，所以更加要依靠大Pixel Sensor，和大光圈鏡頭，以及後端圖像處理的支持。
同時，在保證日間像質的前提下，可以利用紅外線濾光片功能，ED(低折射率高色散系數)玻璃較好地校正色差，提高日夜成像的共焦能力和畫質。近年來，各大玻璃廠商也在竭力推廣ED玻璃。
全球的4K攝影機現狀
近來看到一篇索尼公司，關於4K技術的文章中寫到，2015年秋季該公司推出了一款SNC-VM772R 4K監控攝影機。它的特徵一是2000萬像素的圖像傳感器，可以提供非常高的解像度；
二是鏡頭由索尼自行專門為其研發，實現專業級4K鏡頭與傳感器的匹配。
三是通過自己專業的圖像處理器平台，同步實現了高解析度和高感度平衡。
四是通過智慧編碼和智慧裁剪技術（ROI），可以比未經過該技術處理的4K攝影機，減少50%的頻寬流量。
二是鏡頭由索尼自行專門為其研發，實現專業級4K鏡頭與傳感器的匹配。
三是通過自己專業的圖像處理器平台，同步實現了高解析度和高感度平衡。
四是通過智慧編碼和智慧裁剪技術（ROI），可以比未經過該技術處理的4K攝影機，減少50%的頻寬流量。
看完文章之後，特地查了一下這款產品的攝影機的幾項主要參數，1.0型逐行掃描Exmor RCMOS成像器；有效解析度約2000萬像素；最低照度：彩色：0.1lux（F1.8，1/30s），黑白：0.lux（紅外線LED打開，F1.8，1/30s）。
而大多數的4K攝影機並沒有達到這個標準，例如在中國大陸業界有的同類產品解析度上去後，感度會降下來，這是因為有的廠商技術不過關，其產品解析度越高，感度就會越低；如果要實現高感度，又得犧牲一些解析度。成像器通常也達不到2000萬像素，大多為800-1200萬像素。為了降低成本，所採用的鏡頭檔次也要低一些。
索尼公司只把達到這個標準的攝影機，命名為4K監控攝影機，可見他們的標準更加嚴格，對於技術的經驗和積累更加豐富。而索尼的高層在被問到，為什麼比同行晚很多才推出4K攝影機時說道，如果索尼只是簡單地做一個4K攝影機的話，我們的產品發佈可以提早一年。
但解析度上去後，會導致感度下降，這會給用戶帶來應用上的問題，所以花了很多時間去解決這個問題。雖然為了實現這樣的效果，花費了更多的資源和時間，但避免了給用戶帶來應用上的麻煩。這也是為什麼索尼的4K攝影機產品線，比同行推出稍晚的原因。
但解析度上去後，會導致感度下降，這會給用戶帶來應用上的問題，所以花了很多時間去解決這個問題。雖然為了實現這樣的效果，花費了更多的資源和時間，但避免了給用戶帶來應用上的麻煩。這也是為什麼索尼的4K攝影機產品線，比同行推出稍晚的原因。
結語：
4K高清未能形成規模應用，主要在於前後端設備、系統及技術應用都亟待完善。而索尼的這種對於產品精雕細琢，嚴格要求的精神很值得我們去學習。
現在我們的產品相對於追求更加完善的技術，更注重市場宣傳、商業運作，並沒有潛心去為了一項產品中應用的某一技術，用心鑽研。也許，當真的擁有索尼的精神，才能更好地進軍國際市場，在高端市場有自己的一席之地。
現在我們的產品相對於追求更加完善的技術，更注重市場宣傳、商業運作，並沒有潛心去為了一項產品中應用的某一技術，用心鑽研。也許，當真的擁有索尼的精神，才能更好地進軍國際市場，在高端市場有自己的一席之地。
．指紋辨識 PK 虹膜辨識 都有哪些優劣及應用？
Iris vs Fingerprint Scanner | Samsung Galaxy Note 7!
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來源： RFID世界網
先行軍：指紋辨識
這兩年，隨著人們對自身隱私保護意識的加強，以及在行動支付領域中，資金安全所面臨的嚴峻考驗，生物辨識技術變得異常熱門起來，目前，在手機上被應用得最為廣泛的生物辨識技術，無疑就是指紋辨識了。
指紋辨識技術在手機上的廣泛應用，無疑是拜蘋果所賜。蘋果在2012年以3.55億美金收購AuthenTec，後者正是一家著名的指紋認證傳感器提供商，其當時在世界上使用中的傳感器有超過3500個。
蘋果在指紋辨識傳感技術上的佈局，在2013年便收穫戰果，這一年九月的發佈會上，蘋果推出了5S，其最大的創新，便是在前置的HOME鍵上，加入了指紋辨識模組，由此蘋果在指紋辨識技術上開了業界先河。
之後指紋辨識在手機上的劇情演變，便是人盡皆知了，時至今日，指紋辨識成了當下中高端手機的標配，也是在手機上被應用得最為廣泛的生物辨識技術。
新貴：虹膜辨識
生物辨識是指通過電腦與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等，高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性(如指紋、臉象、虹膜等)，和行為特徵(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑒定。
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| 圖1：虹膜在眼球中的位置 |
由此可見，生物辨識技術可不僅僅是指紋辨識，其中人臉辨識、虹膜辨識、聲紋辨識及靜脈辨識等，都可歸為生物辨識，只是就目前而言，指紋辨識技術在手機上被應用得最為廣泛而已。
唯一不變的就是變化本身，這話同樣也適合生物辨識技術，在手機的應用上。
三星在今年8月發佈的旗艦手機NOTE7上，首次加載了虹膜辨識技術，因著其在安全性上完虐指紋辨識，而受到媒體及用戶的廣泛關注，一時之間成了生物辨識技術，在手機應用上的當紅炸子雞，儘管三星NOTE7在發佈不到三個月，就因為頻頻出現的電池爆炸事件，而提前下市，但虹膜辨識技術在手機上的應用，無疑代表了未來的一個發展方向。
三星在今年8月發佈的旗艦手機NOTE7上，首次加載了虹膜辨識技術，因著其在安全性上完虐指紋辨識，而受到媒體及用戶的廣泛關注，一時之間成了生物辨識技術，在手機應用上的當紅炸子雞，儘管三星NOTE7在發佈不到三個月，就因為頻頻出現的電池爆炸事件，而提前下市，但虹膜辨識技術在手機上的應用，無疑代表了未來的一個發展方向。
新兵與老將的對決：優劣及其應用
虹膜辨識技術何以如此受到用戶及媒體的追捧？它與當下最為流行的指紋辨識技術到底有什麼差異？為更好地回答這個問題，筆者不妨來一場看表說話。
對指紋辨識的瞭解，多數人大概都心中有數，虹膜辨識恐怕就未必如此了。人的眼睛是由鞏膜、虹膜、瞳孔、晶狀體、視網膜等部分組成，而虹膜是位於黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分(見圖1)，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、條紋、隱窩等細節特徵。
在胎兒發育階段形成後，虹膜在整個生命歷程中保持不變，也正是這些原因使得虹膜的特徵具備唯一性，從而完成對人身份的準確辨識。
在胎兒發育階段形成後，虹膜在整個生命歷程中保持不變，也正是這些原因使得虹膜的特徵具備唯一性，從而完成對人身份的準確辨識。
由表1可看出，在誤識率上，指紋辨識在0.8%左右，虹膜辨識則是0.00001%，可見，虹膜辨識的準確率要高得多，何以出現此情況？原因並不複雜，相比手指指紋的紋理，虹膜要複雜得多。
在技術實現上，一個虹膜約有266個單位的讀取點，而指紋辨識技術只能讀取13-16個單位，也正是這個原因，虹膜辨識的準確率要比指紋辨識高得多。
在技術實現上，一個虹膜約有266個單位的讀取點，而指紋辨識技術只能讀取13-16個單位，也正是這個原因，虹膜辨識的準確率要比指紋辨識高得多。
非但如此，人的指紋往往會有磨損，從而影響辨識，甚至會出現一定比例的人群，由於其指紋的紋路較淺而無法使用指紋辨識功能。
此外，由於目前的指紋辨識技術並不需要活體支持，因此存在被盜用的可能性，不法分子可以通過複製手指的紋理，從而騙過指紋辨識驗證機制，而更為殘忍的是，一些不法分子甚至可能直接將受害者的手指，砍除以完成指紋認證。
此外，由於目前的指紋辨識技術並不需要活體支持，因此存在被盜用的可能性，不法分子可以通過複製手指的紋理，從而騙過指紋辨識驗證機制，而更為殘忍的是，一些不法分子甚至可能直接將受害者的手指，砍除以完成指紋認證。
相對指紋辨識，虹膜辨識除卻在紋理上更為複雜，從而讓安全性與準確率大大提升外，更重要的一點是，它的驗證機制需要活體支持，這就使得不法分子通過複製虹膜紋理，以通過驗證的可能性幾乎為零，此外，即使不法分子將受害者的眼睛摘除，亦是無法通過驗證的。
那麼指紋辨識相對虹膜辨識，就真的一無是處了嗎？當然不是，指紋辨識之所以能成為當下手機行業中，最為主流的生物辨識應用，不外乎這三個原因。
首先，其安全性具備一定的保證，相對傳統的密碼輸入方式，其安全性與便利性不言而喻；其次，它的實現方式在技術上而言是較為簡單的，也就是說門檻低，便於大規模地生產製造；最後，當然是其價格較為適合了，這保證了它的加持不至於大幅度提升手機的售價了。
首先，其安全性具備一定的保證，相對傳統的密碼輸入方式，其安全性與便利性不言而喻；其次，它的實現方式在技術上而言是較為簡單的，也就是說門檻低，便於大規模地生產製造；最後，當然是其價格較為適合了，這保證了它的加持不至於大幅度提升手機的售價了。
儘管虹膜辨識在安全性及穩定性等方面的表現，要比指紋辨識強大得多，何以至今依然未在手機上普及開來呢？筆者以為，主要還是在於技術實現的難度以及價格，當然這兩者是相輔相成的。
正是因為虹膜紋理更為複雜的原因，這也使得虹膜辨識技術在實現的過程中需要摘取更多的有效單位讀取點(如前文所言，虹膜辨識一般需要摘取266個單位的讀取點，而其他的生物辨識一般是13至16個)，這其實是一把雙刃劍，它在提升辨識準確率的同時，對算法的複雜性，以及執行效率提出了更高的要求，也就是說前期在軟體研發上需要投入更多的成本。
此外在硬體上，它還需要攝影機的配合，以實現對虹膜影像的採集及提取。
此外在硬體上，它還需要攝影機的配合，以實現對虹膜影像的採集及提取。
事實上，正是這些在軟硬體上龐大的資源投入，使得其價格在相對指紋辨識上的優勢蕩然無存，應該說虹膜辨識技術的實現已非難事，難的是在手機這麼小巧的機身上加載，並將其控制在合理的價格區間，這才是目前業界急需解決的難題。
當然，任何一種技術皆有其局限性，虹膜辨識亦不例外。首先，虹膜辨識的實現對光線有一定的講究，用戶若佩戴眼鏡或者美瞳的話，虹膜的辨識與提取會有難度；其次，對虹膜的辨識與提取在距離上亦有要求，太遠或者太近皆有影響。
特性與優勢在很大程度上決定著一項技術所要面臨的應用與市場。虹膜辨識與指紋辨識也因著彼此不同的特性在不同的應用領域發光發熱。
前者由於其高安全性，更多被應用於銀行金庫、大額支付、軍隊國防等領域；後者則主要被應用於手機解鎖、小額支付、公司打卡及智慧家居等領域。
前者由於其高安全性，更多被應用於銀行金庫、大額支付、軍隊國防等領域；後者則主要被應用於手機解鎖、小額支付、公司打卡及智慧家居等領域。
最後，當人們有更高的安全性需求時該如何應對？其實這並不難解決，因為兩種或者多種生物辨識技術聯合驗證便不失為一良策，比如指紋辨識+虹膜辨識或者指紋辨識+人臉辨識+虹膜辨識等，而兩種或者多種生物辨識技術聯合驗證，很可能代表著未來的一種高安全性發展方向！
