研究目的
提出一种基于可见光通信的光学条形码（OBC）检测与识别方法，该方法以机器学习为补充来完善二维码技术，从而提供一种具有高鲁棒性、广泛应用的LED-ID识别方案，并能生成数量庞大的唯一LED-ID。
研究成果
所提出的OBC方法可提供约1.05×10^7个唯一LED标识符，在超过95%的识别率下有效距离达6米，在黑暗和远距离条件下优于二维码。该方法可作为二维码技术的补充方案，潜在应用于移动支付、自动驾驶和广告领域。
研究不足
该系统需要预训练，可能受环境光干扰；频率分辨率低于50赫兹和相位差分辨率低于20度会降低识别率；最大有效频率为8千赫。
1：实验设计与方法选择：
系统采用PWM调制的RGB-LED产生独特特征，通过CMOS传感器的滚动快门机制进行捕捉。图像处理提取特征后，使用机器学习分类器（SVM和ANN）进行识别。
2：样本选择与数据来源：
选取150组不同距离拍摄的LED-ID图像，其中120组用于训练，30组用于测试。
3：实验设备与材料清单：
RGB-LED（9W）、STM32F407微控制器、三星Galaxy S8摄像头、MATLAB软件及编程用笔记本电脑。
4：实验流程与操作步骤：
通过PWM调制LED，采集图像并处理提取特征（面积、条纹数量、占空比、倾斜度），随后训练和测试分类器。
5：数据分析方法：
对识别率进行统计分析，开展频率与占空比检测的误差分析，并与二维码进行对比。
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RGB-LED
9W
Used as transmitters to emit light modulated with PWM for creating unique features in the VLC system.
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STM32F407
STM32F407
Xingyi Electronic Technology Co., Ltd.
Microcontroller used to transmit PWM signals to control the RGB-LEDs.
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Samsung Galaxy S8 Camera
Galaxy S8
Samsung
Used as the receiver to capture images of LED projections for processing.
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MATLAB
MathWorks
Software used for image processing and data analysis in the experiment.
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