数据透传设备及数据透传方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109495161A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201811627082.7

    申请日:2018-12-28

    Abstract: 本发明提供了一种数据透传设备及数据透传方法,用于串口数据透传,所述数据透传设备包括:串口、北斗通信模块、以及连接所述串口与所述北斗通信模块的控制单元,其中,所述控制单元用于控制所述串口与所述北斗通信模块之间的数据传输与数据转化,所述北斗通信模块包括发送单元、接收单元以及分别与所述发送单元和所述接收单元连接的定位单元。数据透传设备将自串口接入的数据依次传送至所述控制单元及所述北斗通信模块,所述北斗通信模块通过北斗短报文形式实现其数据透传功能,利用北斗卫星的短报文功能来解决现有数据传输技术不适用于施工工程的问题,相比现有技术中无线传输和有线传输具有更加快速、稳定、方便等优点,并且应用范围广。

    数据透传设备
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN209151166U

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201822269487.X

    申请日:2018-12-28

    Abstract: 本实用新型提供了一种数据透传设备,所述数据透传设备包括:串口、北斗通信模块、以及连接所述串口与所述北斗通信模块的数据传输及转化模块,其中,所述北斗通信模块包括发送单元、接收单元以及分别与所述发送单元和所述接收单元连接的定位单元。数据透传设备将自串口接入的数据依次传送至所述数据传输及转化模块及所述北斗通信模块,所述北斗通信模块通过北斗短报文形式实现其数据透传功能,利用北斗卫星的短报文功能来解决现有数据传输技术不适用于施工工程的问题,相比现有技术中无线传输和有线传输具有更加快速、稳定、方便等优点,并且在北斗卫星覆盖的地区均可以使用,应用范围广,适合施工工程项目使用。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    基于双向安全认证的点对点协议的IPCamera服务实现方法

    公开(公告)号:CN101938485B

    公开(公告)日:2014-05-14

    申请号:CN201010279061.8

    申请日:2010-09-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于双向安全认证的点对点协议的IP?Camera服务实现方法,其基于一个由网络摄像终端、客户端以及服务平台所构建的服务系统。其中,网络摄像终端用于采集和传送被监控对象图像和音频,客户端用于控制和调整网络摄像终端的运行状态,服务平台用于协助网络摄像终端和客户端建立通信连接。主要方案是:(1)网络摄像终端从服务平台获取配置,与服务平台双向安全认证,然后保持心跳连接等待客户端访问;(2)客户端向服务平台访问门户并登录;(3)客户端向服务平台发出访问和控制网络摄像终端的信令,同时服务平台根据客户端操作转发控制信令;(4)客户端与网络摄像终端在服务平台的协助下建立点对点音视频连接。

    视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法

    公开(公告)号:CN103942577A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410177441.9

    申请日:2014-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法,其首先对采集到的视频进行预处理,进行前景检测获取运动目标信息,然后以该信息为基础进行人脸检测,接着对检测到的人脸进行识别,如果无法识别当前检测到的人脸则询问用户对检测到的人脸进行标识,并将标识好的人脸添加到人脸样本库;如果在前景信息中未能检测到人脸,则进行行人检测,然后对检测到的行人进行跟踪,并对跟踪得到的行人图像序列进行步态周期检测,接着对检测到的一个周期的步态信息提取特征并进行识别,如果未能识别则同样采用用户标识的方式对步态进行分类并添加到步态样本库用。本发明为缺乏训练样本多样性或小样本情况的身份识别提供了解决方案。

    视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法

    公开(公告)号:CN103942577B

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201410177441.9

    申请日:2014-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种视频监控中基于自建立样本库及混合特征的身份识别方法,其首先对采集到的视频进行预处理,进行前景检测获取运动目标信息,然后以该信息为基础进行人脸检测,接着对检测到的人脸进行识别,如果无法识别当前检测到的人脸则询问用户对检测到的人脸进行标识,并将标识好的人脸添加到人脸样本库;如果在前景信息中未能检测到人脸,则进行行人检测,然后对检测到的行人进行跟踪,并对跟踪得到的行人图像序列进行步态周期检测,接着对检测到的一个周期的步态信息提取特征并进行识别,如果未能识别则同样采用用户标识的方式对步态进行分类并添加到步态样本库用。本发明为缺乏训练样本多样性或小样本情况的身份识别提供了解决方案。

    基于椭圆傅立叶分解的行人时空轮廓表示方法

    公开(公告)号:CN101799865B

    公开(公告)日:2012-04-18

    申请号:CN201010113829.4

    申请日:2010-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆傅立叶分解的行人时空轮廓表示方法。主要分三个步骤进行,首先使用多分布模型进行背景模型更新,然后利用二值化、形态学算子和8连通轮廓跟踪法提取出待处理的原始行人的时空轮廓。接着基于MDL确定点对应关系,对于目标函数增加表示灰度分布特征的CDI特征,以得到准确的点对应关系。最后分析行人轮廓的闭合性,考虑到其上任意点沿轮廓移动最终会回到原来位置的周期性特点,利用椭圆傅立叶分解,忽略高频形状细节部分,保留低频全局形状信息,从而将高维的2D+time轮廓向量表示为低维的EFCShape向量。本发明在保留对轮廓分析的有效信息的同时,实现了轮廓数据的有效压缩,为后续的步态识别等应用提供了一个高效的轮廓表示方法。

    基于椭圆傅立叶分解的行人时空轮廓表示方法

    公开(公告)号:CN101799865A

    公开(公告)日:2010-08-11

    申请号:CN201010113829.4

    申请日:2010-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆傅立叶分解的行人时空轮廓表示方法。主要分三个步骤进行,首先使用多分布模型进行背景模型更新,然后利用二值化、形态学算子和8连通轮廓跟踪法提取出待处理的原始行人的时空轮廓。接着基于MDL确定点对应关系,对于目标函数增加表示灰度分布特征的CDI特征,以得到准确的点对应关系。最后分析行人轮廓的闭合性,考虑到其上任意点沿轮廓移动最终会回到原来位置的周期性特点,利用椭圆傅立叶分解,忽略高频形状细节部分,保留低频全局形状信息,从而将高维的2D+time轮廓向量表示为低维的EFCShape向量。本发明在保留对轮廓分析的有效信息的同时,实现了轮廓数据的有效压缩,为后续的步态识别等应用提供了一个高效的轮廓表示方法。

    一种婴幼儿主动跟踪监护的方法及其实现系统

    公开(公告)号:CN101795400A

    公开(公告)日:2010-08-04

    申请号:CN201010125536.8

    申请日:2010-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种婴幼儿主动跟踪监护的方法。所述方法首先利用三帧差法检测出运动区域,再利用肤色检测方法提取出包括人脸和手等部位的较小候选区域,在此基础上采用AdaBoost人脸检测算法进行人脸检测。对检测到的人脸使用主动形状模型进行匹配,提取出待检测人脸的轮廓,并求出轮廓的眼睛中心连线中间点到下巴轮廓几何中心的距离d和鼻子轮廓包围区域的面积s,并利用线性分辨分析方法找出能区分婴幼儿脸和非婴幼儿脸的最佳投影方向w。将d和s在w方向上进行投影,并根据投影后的点到两个类中心连线的距离来判断待检测目标是否婴幼儿,如果目标为婴幼儿,则将其作为为跟踪对象。此外本发明还根据上述方法提出了嵌入式主动跟踪婴幼儿的实现系统。

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