物联网（Internet of Things,Io T）作为推动信息技术发展,加快产业更新的关键性技术,它通过无处不在的传感器节点,将人与物,物与物有机的关联起来,物品之间通过射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）技术的桥梁实现自动识别。随着共享经济和物流快递行业的迅猛发展,碎片化的海量订单推动着仓储管理行业向自动化,智慧化发展。大型智慧仓储不仅要录入商品信息,还要对商品进行监管,RFID技术可以实现对贴有标签的物品监控,通过检测标签丢失实现物品丢失监控,但是在大型智慧仓储海量RFID标签的场景中,由于标签回复时隙冲突,存在未知标签等会影响到丢失标签检测速率。因此,本文对大型智慧仓储RFID系统丢失标签检测算法展开研究。现有的研究通过布鲁姆,哈希函数,轮询等方法检测丢失标签,但是现存的算法没有很好的解决标签回复时隙冲突,未知标签干扰等问题,采用传统的轮询算法执行时间太长,效率低下,采用哈希方式会导致标签时隙冲突,假阳性问题,采用布鲁姆思想在标签数量过多的情况下会导致帧时隙冲突比例大,算法执行效率低。针对以上问题,本文深入研究了RFID技术,剖析了RFID系统工作原理,对比了RFID技术国际标准,研究了大规模RFID系统丢失标签检测算法的工作原理和参数设置等,最后提出了两种丢失标签检测算法:（1）针对海量标签粗粒度的丢失标签检测与估计问题,本文提出了多区域丢失标签检测算法检测区域内部的异常标签集合并区分为丢失标签和移动标签,并对算法检测数据进行了分类处理。本算法中后台服务器先通过区域的形状特性优化阅读器位置选取,然后阅读器依次在每个位置执行丢失标签检测算法,得到异常标签集合,通过后台服务器计算异常标签在每个帧中的标签回复时隙数形成时隙分布图,与阅读器执行帧的实际时隙分布图对比,得到丢失标签和移动标签,最后进行数据分类处理,优化智慧仓储内部物流结构。（2）针对海量标签细粒度的丢失标签检测问题,本文提出了基于分组的大规模RFID系统丢失标签识别算法。本算法的核心是标签分组和阅读器广播向量指定标签回复时隙数,避免标签通过哈希计算造成的时隙冲突问题,且标签回复阅读器使用1bit短回复大大减少了算法执行时间,此外,本算法在特定组丢失标签识别方面有更好的表现。