RFID与无人机技术在监狱危险品管控中的应用研究

基金项目：2024年中央司法警官学院省级大学生创新创业训练计划项目资助“‘孟极’——RFID+无人机技术监狱危险品防控系统”资助（编号：S202411903007）；

摘要：随着智慧监狱建设的推进，传统人力管控模式已难以满足现代监狱管理的需求。一种基于RFID技术和无人机技术相结合的监狱危险品管控系统，通过RFID标签对危险品进行精准识别与追踪，利用无人机的高机动性实现高效巡查。系统整合了自适应避障算法和路径优化算法，显著提高了危险品管控效率和准确性。

关键词：RFID技术；无人机；危险品管控

监狱作为国家刑罚执行机关，其安全稳定对社会具有重大影响。随着科技发展，监狱危险品管控面临新的挑战。传统人工管理方式存在效率低、易出错等问题，难以应对日益复杂的监狱安全需求。近年来，RFID技术因其精准识别特性，无人机技术凭借高机动性优势，为监狱危险品管控提供了新的技术路径。本研究提出的“孟极”系统，创新性地将RFID与无人机技术结合，旨在解决监狱内危险品管控的难题。系统名称取自《山海经》中具有敏锐洞察力的神兽“孟极”，寓意系统具备快速感知和响应能力。

一、国内外监狱危险品管控技术研究现状

（一）国内研究进展

近年来，我国智慧监狱建设持续推进，RFID与无人机技术应用取得显著成效。司法部“智慧监狱”战略推动下，监狱管理正从传统模式向智能化转型：RFID技术应用方面，山东鲁南监狱率先采用电子标签手环系统，实现人员实时定位与异常预警；无人机技术方面，已建成全自动巡控系统，提升警务工作效率30%以上。广州溯源信息技术有限公司开发的RFID档案管理系统，实现盘点效率提升20倍，为监狱物品管理提供了技术借鉴。

通过研究本技术优势主要体现在多方面。RFID具有非接触识别、环境适应性强等特点，在赌场防伪等领域的成功应用验证了其可靠性；无人机具备机动灵活、成本低廉等优势，在边境巡逻等安防场景表现突出。当前我国已形成“RFID+无人机”的技术融合趋势，但主要局限于单一技术应用，系统集成度有待提高。

（二）国际发展动态

Alanco公司开发的TSI PRISM系统已在多个州立监狱部署，采用有源RFID技术实现人员实时追踪，使管理成本降低40%。弗吉尼亚监狱管理局的案例显示，该系统有效预防了暴力事件发生。ACT监狱创新采用混合标签方案（有源/无源），通过三角定位技术实现精确定位，单个设施建设投入达1.28亿美元，体现了技术投入的规模效应。美国OAV无人机采用函道式设计，具备全天候作战能力，其近距离侦察技术为监狱监控提供了新的技术路径。[1]

（三）技术发展趋势

当前国际监狱管理技术呈现三个发展方向：（1）系统集成化，如美国将RFID与门禁、视频系统联动；（2）设备微型化，澳大利亚的混合标签方案将标签体积缩小60%；（3）操作智能化，无人机自主飞行时间提升至4小时以上。值得关注的是，各国普遍面临无人机在监狱场景应用缺乏标准规范的问题。

通过对国内外案例的分析发现：（1）RFID在金属环境下的识别精度不足，误读率高达5%；（2）无人机室内定位技术尚未成熟，GPS拒止环境下误差超过3米；（3）系统集成度低，现有方案中仅12%实现了RFID与无人机的深度协同。这些瓶颈制约着技术在监狱危险品管控中的推广应用。

二、监狱危险品智能管控系统技术设计与应用测试

（一）系统技术设计

1.系统架构设计

本系统采用“感知层-传输层-应用层”三层架构设计。感知层由搭载超高频RFID读取器的轻量化无人机平台组成，选用DJI Mini 2作为基础飞行平台，通过模块化改装集成RFID读取模块。传输层采用5G与WiFi 6混合组网技术，确保数据传输实时性。应用层构建了包含六大功能模块的软件系统，采用微服务架构实现功能解耦。

2.核心组件选型

（1）RFID标签选用半有源超高频（UHF）类型，工作频段902-928MHz，读取距离达15米，具备良好的金属环境适应性。标签采用特殊封装工艺，防水防尘等级达IP67标准。

（2）无人机平台选用重量249g的轻量化机型，加装三轴稳定云台，确保飞行平稳性。RFID读取器采用分体式设计，支持热插拔更换。

3.关键技术实现

（1）动态功率调节技术：通过实时监测信号强度（RSSI），自动调整发射功率，使功耗降低40%的同时保证识别率。

（2）混合路径规划算法：融合模拟退火算法等优势，在30个测试点场景下，路径规划时间缩短至1.2秒。结合模拟退火算法以及监狱内真实环境情况可以对无人机飞行路径做到最大优化，具体情况如下图：

（二）系统功能实现

1.危险品全流程管控

（1）入库管理：危险品入库时绑定RFID标签，记录品名、数量、危险性等级等18项属性信息。

（2）领用监管：采用双重认证机制，需人脸识别+电子钥匙方可开启智能存储柜。

（3）使用追踪：无人机定时巡查，记录危险品移动轨迹，异常移动即时报警。

2.智能飞行控制

（1）自适应避障：基于激光雷达和视觉融合的避障系统，可识别直径>2cm的障碍物。

（2）自主充电：无人机配备自动回巢充电功能，充电30分钟可续航2小时。

（3）应急模式：电量低于20%或信号丢失时自动返航，确保设备安全。

（三）系统测试方案

1. 测试环境构建

在某省监狱管理局支持下，搭建包含监舍区（2000㎡）、生产车间（1500㎡）等典型场景的测试环境。部署500个测试标签（含50个危险品标签），设置12处电磁干扰源模拟真实环境。

2.性能测试结果

（1）基础性能：标签识别率：金属环境下达99.3%；定位精度：0.43米（RMS值）；应急响应时间：2.8秒（从报警到显示）。

（2）效率对比：日常清点耗时从45分钟降至8.7分钟；异常情况响应时间缩短82%；单次任务平均节省警力3人。

3.典型场景测试

（1）刀具遗失场景：系统在28秒内完成定位，轨迹回溯准确率100%。

（2）违禁品藏匿检测：金属屏蔽环境下识别率达91.7%，误报率仅0.3%。

“孟极”系统有效解决了监狱危险品管控中的效率低下、人力消耗大等问题。下一步将重点优化多机协同调度算法，进一步提升系统智能化水平。本研究为智慧监狱建设提供了切实可行的技术方案，具有重要的推广应用价值。[2]

三、结论与展望

本研究创新性地提出“孟极”监狱危险品智能管控系统，在理论、技术、实践三个层面实现突破：理论层面首创“人机协同”管控理念；技术层面实现RFID与无人机的深度集成，开发动态功率调节等核心算法；实践层面构建完整的危险品全流程监管体系。

本研究突破性采用“无人机+RFID+边缘计算”架构，实现技术融合创新；开发自适应避障等智能算法，使无人机续航提升40%；建立标准化管理流程，推动监狱管理模式革新。系统特色在于充分发挥RFID的非接触识别优势和无人机的机动性，通过智能路径规划实现高效巡查。未来研究可以重点推进开发多无人机协同调度系统，提升大范围巡查效率；引入深度学习算法，增强复杂环境下的物品识别能力；构建数字孪生平台，实现监狱危险品三维可视化管控；探索5G专网应用，提升系统响应实时性。

参考文献：

[1]林杰，张贺丰，王文赫.基于无人机的配电杆塔RFID标签快速读取研究[J].中国设备工程，2024，（18）：28-30.

[2]傅正堂，胡志华，费海平.无人机危险品集装箱堆场巡查路径优化研究[J].铁道科学与工程学报，2017，14（11）：2467-2472.