[0001] 本发明涉及药品管理技术领域，尤其涉及一种基于RFID和云服务器的家庭药品管理系统。

[0002] 随着医疗技术和社会保障体系的发展，药品的种类和数量日益增多，传统的家庭药品管理模式逐渐不能胜任药品的管理与盘点工作，同时，药品数量的增多也导致了废弃药品数量的剧增，对居民生活健康和生态环境造成了极大的危害。

[0003] 当前社会上已经开始出现一部分如中国专利CN202210038045.2所描述的智能药箱类产品。这一类智能家庭药箱提供了一种实现药品管理、用药提醒、药品过期检测等功能的解决方案。智能家庭药箱由药品存储箱和与之配套的线上健康管理软件组成，设计有多个药品存储格或分层，用于存放不同类型和规格的药品。这些存储格可以根据药品种类进行分类，便于用户快速找到需要的药品。为了实现药品过期提醒、用药提醒等功能，用户需要将药品放置在药箱内，并通过线上软件手动录入药品的相关信息，如药品名称、生产日期、有效期等。当药品快要过期或已经过期时，系统会通过线上软件发送提醒通知，帮助用户及时处理。一旦药品信息录入完成，用户可以通过线上软件随时查看药品的库存情况和提醒信息。用户每次服药后，在线上软件中记录服药情况，保持药品信息的准确性和及时性，以更新药品数量并记录服药过程。

[0004] 传统的智能药箱需要用户手动录入药品信息，这一过程需要用户花费大量时间和精力，而且存在录入错误的风险，尤其对于老年人或不熟悉技术的用户而言，操作难度较大。尽管药品按照分类存放，但由于无法实现药品的精准定位，用户仍然需要花费大量时间和精力来寻找特定的药品。为了保持药品信息的准确性和及时性，用户需要在服药后主动打开线上软件，并手动输入服药的相关信息，如服药时间、药品名称、剂量等，这种操作需要用户花费额外的时间和精力，尤其是对于一些年长或身体不便的用户来说，操作流程繁琐。如果用户在记录时遗漏了某次服药信息，后续想要追溯这次服药的情况就会变得困难。这对于需要进行药品使用情况跟踪和管理的用户来说，是一个较大的缺陷。同时，传统的家庭智能药箱容量过小，且对于存放药品的容量有严格的限制，逐渐不能适应与日俱增的家庭药品存量，而对于超出容量的药品，传统的家庭药箱无法对其实现有效的管理。

[0069] 下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

[0070] 一种基于RFID和云服务器的家庭药品管理系统，主要基于计算机视觉和物联网技术，包括：超高频RFID读写模块、嵌入式人机交互终端、云数据管理系统、计算机视觉模块以及药品消耗引导系统；本系统采用了多种先进技术，构建了一个高效、智能的药品管理平台，能够更全面地满足用户在家庭药物管理方面的需求。

[0071] 所述嵌入式人机交互终端为一个携带有LED屏幕、摄像头、WiFi模块、RFID读写模块、嵌入式处理器的微型手持终端机，其上搭载了利用QT Creator设计的交互界面供用户进行操作；是家庭药品管理系统室内药品查找、药品一键录入、药品信息查询功能的实现载体，如图5所示。

[0072] 所述RFID读写模块通过通信协议对被动式RFID标签进行交互，为用户提供药品一键录入、室内药品定位查找服务，如图4所示；

[0073] 所述被动式RFID标签粘贴在药品上，标签内置RFID芯片，RFID芯片中存储了药品对应加密过的唯一键值，该键值可被数据库服务器解码成药品的相关信息，例如名称、生产日期、有效期等。所述RFID读写模块连接有一块陶瓷天线，用于发射能量，激活被动式RFID标签以及与被动式RFID标签进行数据传输；所述通信协议包括两种，第一种：RFID读写模块与被动式RFID标签之间通过ISO 15693标准的空中接口协议进行通讯；第二种：RFID读写模块通过串行外设接口SPI通信协议与药品管理终端机上的嵌入式处理器连接；

[0074] RFID读写模块通过与贴在药品上的被动式RFID标签交互，使得药品信息的录入变得异常简便。用户只需将药品放置在读写模块的感应范围内，在药品管理终端机上的交互界面选择一键录入功能，即可快速获取药品的各项信息并录入家庭药品库中。这种操作方式不仅高效，而且减轻了用户手动输入的烦琐，还可确保录入信息的准确性。RFID读写模块通过与贴有被动式RFID标签的药品进行通信，系统能够迅速准确地定位每一种药品的具体位置。用户只需在药品管理终端机的交互界面选择目标药品，系统便可通过RFID读写模块的定位功能提供准确的位置信息，帮助用户快速找到需要的药品。

[0075] 所述RFID读写模块中对被动式RFID标签进行交互的过程中，使用超高频RFID基于信道特征参数的室内定位技术；本技术主要应用于家庭中药品定位寻找的应用场景中，以自由空间传播模型或路径损耗模型为原理，通过RFID芯片测量标签射频信号强度，从而估算出待测标签的位置。

[0076] Friss电磁波自由空间传播模型指出，当标签与RFID读写模块的接收天线之间距离为d时，其反射的电磁波能量PB为:

[0077]

[0078] 其中，PR表示阅读器的发射功率，GRS表示阅读器的发射天线增益；σ表示标签反射电磁波的能力度量，其值主要取决于标签自身的物理特性。

[0079] RFID芯片天线与标签距离为d处的功率密度Sd:

[0080]

[0081] RFID芯片接收天线的增益GRR与RFID芯片接收天线的有效面积AR关系为[0082] GRR＝4πAR·λ‑2  (3)

[0083] 其中，λ表示信号的波长.因此，RFID处理芯片天线接收到的标签反射功率PRB为[0084]

[0085] 用RFID芯片接收到的信号强度值RSSI来表示相对应的标签反射功率PRB，有：

[0086]

[0087] 从公式(5)可看出，信号强度与标签到RFID处理芯片之间距离d的四次方成反比.所以在自由空间中，根据该模型即可估算出RFID处理芯片与标签之间的距离.但由于室内环境通常比较复杂，自由空间的传播模型并不适用，因此对数路径距离损耗模型被提出用于障碍物、移动物体等多径效应较强的室内环境，建立数路径距离损耗模型为[0088]

[0089] 其中d0表示已知参考标签与RFID芯片的距离；PL(d0)表示RFID芯片在自由空间中与标签距离为d0时所接收到的信号功率；n是路径损耗指数，取值依赖于系统环境，用来表示路径损耗随着距离增加的系数；Xθ是标准偏差为θ并服从正态分布的随机误差，用于表示环境噪声。若RFID芯片发射功率为PR，与RFID芯片天线距离为d处的标签反射功率为PB，则有：

[0090]

[0091] RFID处理芯片接收到与天线距离为d的标签反射功率为PRB，则有[0092]

[0093] 最后用RFID芯片天线接收到的信号强度值RSSI来代替PRB，由此基于对数路径距离损耗模型计算出待测标签的距离。

[0094] 所述RFID读写模块为用户提供药品一键录入、药品定位查找服务的过程中，针对出现的多药品同时录入以及多药品同时查找的情况，应用了时隙ALOHA多标签防碰撞技术；

[0095] 本实施例中存在用户同时为系统录入多种药品和用户同时查找多种药品的应用场景，为避免标签读取碰撞，引入了时隙ALOHA防碰撞技术。时隙ALOHA是一种多标签防碰撞算法，是对ALOHA随机接入协议的一项改进。引入时间时隙的概念是时隙ALOHA的重要特征，它将时间分割成固定的时隙，从而在多标签系统中提高了效率和协同性。在原始的ALOHA中，标签随机选择时刻发送数据，容易发生碰撞，导致低效率。时隙ALOHA通过引入时隙的概念，将时间划分为等长的时隙，标签只有在特定时隙内才能发送数据。这种时间上的同步性使得多个标签之间更容易协同工作，降低了碰撞的概率，提高了系统的吞吐量。

[0096] 具体为：采用时隙ALOHA算法将进行时隙划分，将总体读写时间划分为固定长度的时隙，每个时隙的长度在代码中预先给定初值，并伴随数据容量和标签碰撞频率在程序运行过程中动态调整，所划分的时隙将被用于协调多个标签的通信；在信息传输过程中可能出现的时隙状态划分为以下三种：(1)空闲时隙，信道处于空闲状态，无电子标签进行数据传输；(2)应答时隙，仅有一个电子标签在该时隙发送数据；(3)碰撞时隙，多个电子标签同时发送数据，数据发生碰撞；这样的划分使得系统在时间上变得有序，避免了标签间的混乱竞争，有助于提高通信的整体效率。

[0097] 在每个时隙开始时，每个标签独立地基于标签预设的发送概率决定是否在当前时隙内发送数据；这一决策过程可以根据标签的通信需求和环境条件进行自适应调整。在每个时隙内，系统会检测是否有多个标签选择了相同的时隙进行通信，即发生了碰撞；如果发生碰撞，系统将采取对冲突标签发送随机休眠指令的策略避免数据丢失，冲突标签将在一段随机时间后再次尝试发送；这一行为可以有效降低再次碰撞的概率，提高通信的成功率。

[0098] 所述云数据管理系统包括：用户信息数据库、药品溯源数据库、药品信息数据库以及向量数据库；其中所述用户信息数据库内部存储用户的个人身份信息、所属社区信息、服药情况、药物拥有情况；所述药品溯源数据库为第三方数据库，用于查找药品溯源码对应的药品信息；所述药品信息数据库存储用户与用户所拥有药品信息的对应关系，其中药品信息来自药品溯源数据库；所述向量数据库用于存储用户信息数据库和药品溯源数据库内信息经嵌入层处理后得到的向量数据，供智能药品管理助手识别调用。

[0099] 所述计算机视觉模块通过图像处理技术配合RFID读写模块实现药品包装条码的识别和药品的录入，通过云数据管理系统对接国家药品溯源中心获得待录入药品详细信息；

[0100] 所述药品消耗引导系统为云平台，如图3所示为药品消耗引导系统的核心功能；包括药品管理模块、社区模块、药品说明模块以及智能药品管理助手；

[0101] 所述药品管理模块：用户通过嵌入式人机交互终端或者药品消耗引导系统向药品信息数据库中录入药品，用户在已经录入药品后通过用药配置表单制定自己所需要的用药计划；所述用药配置表单是在药品录入用户表单的基础上实现的，用药配置表单提供了全面的用药信息管理工具，使用户能够轻松记录和管理药物信息、制定个性化的用药计划，并掌握药品库存情况；在用药配置表单中还可以将计划上传至用户信息数据库的服药情况表中，使药品消耗引导系统定时提醒用药。

[0102] 所述社区模块：包括用户药品分享，用户药品评价、用户用药推荐；用户可以通过本文所述的家庭药品管理系统的网页端社区面板看到社区好友对外发出的药品分享，并可以通过提交借用药品表单的方式请求好友借出对外分享的药品；用户可以通过提交药品分享表单的方式向社区好友分享自己拥有的药品，供社区好友借用；用户可以在药品评价模块中对药品进行评价，对药品进行推荐值打分，并留下相关评论信息供社区好友进行参考；本文所述的家庭药品管理系统可以根据用户的病症和患病情况为用户推荐可使用的药物；
本文所述的家庭药品管理系统可以统计同一社区中的用户患可传染疾病的情况，并提示社区中的其他用户进行合理预防。

[0103] 所述药品说明模块：提供用户药品的功能作用、用法用量、注意事项，并对用户使用此药品周期进行统计，以对用户进行参考，并展示使用用户人群。

[0104] 所述智能药品管理助手基于LangChain框架和LLM(Large Language Model，大语言模型)技术部署于药品消耗引导系统，为用户提供智能分析服务以及智慧用药咨询服务，具体包括在系统中自主使用用户画像分析、家庭用药习惯分析、AI医生咨询功能，如图1所示。

[0105] 本发明采用超高频RFID读写技术和计算机视觉技术，实现了对药品信息的自动辨识和录入，通过RFID定位功能，精准地定位每种药品的位置。同时部署了基于LLM的智能药品管理助手，为用户提供用药习惯分析、药品消耗分析分析、用药及健康咨询等功能，实现了个性化的健康管理和药品用药指导。

[0106] 所述计算机视觉模块基于计算机视觉技术进行药品溯源码录入，存在一键向家庭数据库中录入新的药品信息的应用场景，在该场景中，需要进行药品溯源码识别，如图2所示；

[0107] 定义灰度图像I，假设其灰度级别的范围为0至L，对该灰度图像进行直方图统计，得到各个灰度级别的像素，若令pi表示灰度级别为i所对应的像素概率，对于某个阈值t，定义两个类别的归一化像素数ω1(t)、ω2(t)和灰度均值μ1(t)、μ2(t)：

[0108] ω1(t)＝Pt，ω2(t)＝1‑Pt (9)

[0109]

[0110] 其中，定义Pi为灰度图像I在灰度级别为0至i范围内对应的总像素概率，那么存在：

[0111]

[0112] 式中，对于每个可能的阈值t，将图像分为两个类别C1和C2；计算两个类别的方差，并使用类间方差来评估分割的质量；类间方差定义如下：

[0113]

[0114] 选择最优阈值：

[0115]

[0116] 通过计算各个可能的阈值t下的类间方差，即可选择使得类间方差最大的阈值作为最优阈值。

[0117] 接下来使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以降低噪声的影响，高斯滤波器的离散形式为：

[0118]

[0119] 其中x和y表示待滤波的二维图片中各像素点的笛卡尔坐标，且x轴水平向右，y轴竖直向下；σ表示该二维高斯滤波器所采用的标准差。

[0120] 使用Sobel算子计算灰度图像I在水平和垂直方向上的梯度Gx和Gy，其中符号*表示进行互相关运算。

[0121]

[0122]

[0123] 图像梯度幅值M(x,y)和梯度方向θ(x,y)的计算：

[0124]

[0125]

[0126] 在梯度方向上保留局部梯度最大的像素点，抑制其他像素。

[0127] 在准确识别条码的位置和方向后，通过嵌入式人机交互终端上的摄像头对药品进行扫描，将每个像素视为光传感器的样本，并即时解码并组装数据，最后，通过解码器搜索并识别出可识别的模式，生成完全解码的符号数据流搜索扫描得到的数据流，最终提取出条码信息。

[0128] 本实施例中解码器为一个将采集到的图像信息按照国家标准《信息技术信息交换用七位编码字符集》(标准号：GB/T 1988‑1998)和《NMPAB/T1002‑2019药品追溯码编码要求》所规定的条码图像参数到条码所存储信息的映射关系进行解码的函数模块。

[0129] 以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。