CN102999951A - 基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法 - Google Patents

基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102999951A
CN102999951A CN2012104032426A CN201210403242A CN102999951A CN 102999951 A CN102999951 A CN 102999951A CN 2012104032426 A CN2012104032426 A CN 2012104032426A CN 201210403242 A CN201210403242 A CN 201210403242A CN 102999951 A CN102999951 A CN 102999951A
Authority
CN
China
Prior art keywords
work attendance
mobile node
signal strength
received signal
wap
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012104032426A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102999951B (zh
Inventor
徐宏力
黄刘生
孙泽浩
刘刚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Institute for Advanced Study USTC
Original Assignee
Suzhou Institute for Advanced Study USTC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Institute for Advanced Study USTC filed Critical Suzhou Institute for Advanced Study USTC
Priority to CN201210403242.6A priority Critical patent/CN102999951B/zh
Publication of CN102999951A publication Critical patent/CN102999951A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102999951B publication Critical patent/CN102999951B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Time Recorders, Dirve Recorders, Access Control (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法,通过分析移动节点的状态和各个AP接收到标签的实时信号强度状况来进行考勤判断。能够实现准确地做出包含具体动作的考勤判断,并使人员免于主动参与,提高考勤系统的自动化程度和灵敏性。这是一种通过wifi网络进行考勤的行之有效的方法。

Description

基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法
技术领域
本发明属于泛在网络通信技术领域,具体涉及一种基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的wifi网络考勤方法。
背景技术
考勤是企事业单位进行员工管理的一个基本手段,各种考勤机也应运而生。目前,市场上较为常用的考勤系统主要分为以下两种:基于IC/ID射频技术和基于指纹识别技术。基于射频技术的考勤系统需要打卡考勤,而基于指纹识别技术的考勤系统需要通过录入员工的指纹建立对比系统进行考勤。这两种技术共同的局限性是考勤的结果没有动作,只有时间。不管是刷卡还是指纹识别,都无法实时地判断一个人究竟是正在进入还是正在离开,仅能简单地将最早出现时间作为进入时间,将最晚出现时间作为离开时间。尽管这两种考勤系统可以通过增加冗余的方式来得到实时的考勤动作判断,比如:设置两台刷卡考勤机置于入口内外,但这种方式要求员工连续刷两次卡,就很不人性化。另外,这两种考勤系统都要求员工去主动地参与,而无法做到自动的识别。
另一方面,近年来,随着wifi技术的普及,越来越多的企事业单位开始部署AP以提供无线接入。因此在AP上实现考勤算法可以减少部署专用考勤机的数量,提高方便性。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法,解决了现有技术中人员考勤成本太大、不够灵活和方便等问题。
为了解决现有技术中的这些问题,本发明提供的技术方案是:
一种基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法,其特征在于进行考勤的人员出入场所入口至少设置有Outside类无线接入点和Inside类无线接入点,且所述Inside类无线接入点与场所入口的距离小于Outside类无线接入点与场所入口的距离,出入场所入口的人员配备wifi标签作为移动节点;所述方法包括以下步骤:
(1)移动节点的wifi标签初始化,其考勤状态为Unknown,并以固定的周期向外广播信号;
(2)无线接入点获得移动节点的接收信号强度RSSI,构建二元组集合S存储所有RSSI和AP的对应关系;选取序列中RSSI值最大的二元组<APmax,RSSImax>,用APmax表示信号强度最大AP,用RSSImax表示接收信号强度最大值;
(3)根据接收信号强度最大值与预先确定的阈值RSSIthreshold的比较结果,判断是否进行考勤作业;当接收信号强度最大值大于预先确定的阈值RSSIthreshold,进行步骤(4);当接收信号强度最大值小于预先确定的阈值RSSIthreshold,继续进行步骤(2);
(4)如果移动节点的当前考勤状态为Unknown,则根据接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型修改考勤状态为In或者Out;如果移动节点的当前考勤状态为In,则判断接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型是否为Outside无线接入点;如果移动节点的当前考勤状态为Out,则判断接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型是否为Inside无线接入点。
优选的,所述方法步骤(4)中当移动节点的当前考勤状态为Unknown,且接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Inside无线接入点时,修改移动节点的考勤状态为In;当移动节点的当前考勤状态为Unknown,且接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Outside无线接入点时,修改移动节点的考勤状态为Out。
优选的,所述方法步骤(4)中如果移动节点的当前考勤状态为In,接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Outside无线接入点时,判定移动节点离开考勤,记下时间作为离开时间,同时设置移动节点的考勤状态为Out;否则为无效数据,继续步骤(2)。
优选的,所述方法步骤(4)中如果移动节点的当前考勤状态为Out,接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Inside无线接入点时,判定移动节点进入考勤,记下时间作为进入时间,同时设置移动节点的考勤状态为In;否则为无效数据,继续步骤(2)。
本发明技术方案提供一种基于接收信号强度RSSI的wifi网络考勤系统,通过分析AP接收到wifi标签的信号强度来得到移动节点的考勤状态和动作。免去人员的主动参与,提高考勤系统的智能性,同时给出移动节点实时的进入离开动作,增强考勤的功能。
相对于现有技术中的方案,本发明的优点是:
本发明技术方案提供了一种基于wifi网络的考勤判断方法,通过分析移动节点的状态和各个AP接收到标签的实时信号强度状况来进行考勤判断。能够实现准确地做出包含具体动作的考勤判断,并使人员免于主动参与,提高考勤系统的自动化程度和灵敏性。这是一种通过wifi网络进行考勤的行之有效的方法。
本发明技术方案可以获得实时的考勤状态,当移动节点在入口处沿进入或者离开方向移动时,会触发不同的考勤动作,使得考勤的结果更全面和易懂。通过调整阈值的大小,可以使人员免去主动刷卡或指纹识别的操作。只需在一定范围内经过即可,使得考勤系统更加智能和灵敏。本发明特别适合于计划部署wifi网络的企事业单位进行考勤管理,通过对AP进行一定的配置,即可进行考勤,而不需要增加额外的硬件设施。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为本发明基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法的流程图;
图2为本发明基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法中AP部署的示意图;
图3为本发明基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法部署实例中AP的放置和类型配置。
具体实施方式
以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解,这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整,未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。
实施例
如图1~3所示,一种基于接收信号强度RSSI的wifi网络考勤系统,其特征在于wifi标签由人员携带,每个标签均已固定的周期向外广播信号;然后部署在入口附近的AP收集wifi标签的RSSI信息,通过持续地对这些RSSI信号进行分析而得到考勤的状态和动作,即确定标签或人员的进入或离开动作。具体地,需要在入口处放置两类AP,即放在入口外面的Outside类AP和放在入口里面的Inside类AP(可以是多个入口,只要保证在每个入口处的配置方式如上所述即可)。当标签先经过Outside类AP再经过Inside类AP时,则判断标签进入;反之判断标签离开。具体包括以下步骤:
步骤一:初始时,移动节点的考勤状态设置为Unknown,移动节点以一定周期C循环广播信号;
步骤二:每个接收到移动节点信号的AP可以获得一个接收信号强度RSSI,将所有RSSI和AP的对应关系集合起来得到二元组集合S;选取序列中RSSI值最大的二元组<APmax,RSSImax>,其中APmax表示信号强度最大AP,RSSImax表示信号强度最大的RSSI值,转步骤三;
步骤三:如果信号强度最大值大于某个阈值RSSIthreshold,则认为该信号强度可信,转步骤四;否则转步骤二;其中阈值RSSIthreshold为可调的,阈值的大小影响到考勤判断的灵敏度,阈值越小,考勤的灵敏度越高,反之则越低;
步骤四:如果之前移动节点的考勤状态为Unknown,转步骤五,否则转步骤六;
步骤五:如果信号强度最大AP的类型为Inside,则将移动节点的考勤状态修改为In,如果信号强度最大AP的类型为Outside,则将移动节点的考勤状态修改为Out,转步骤二;
步骤六:如果移动节点的考勤状态为In,且信号强度最大AP的类型为Outside,则判定离开考勤,记下时间作为离开时间,同时设置移动节点的考勤状态为Out;如果移动节点的考勤状态为Out,且信号强度最大AP的类型为Inside,则判定进入考勤,记下时间作为进入时间,同时设置移动节点的考勤状态为In;转步骤二。
算法循环执行,可以判断出所有的进入和离开考勤。
具体实施时,首先需要对AP进行部署和配置,如图2所示,将AP部署在入口处沿进入离开方向上,将入口内的AP类型设置为Inside,将入口外的AP类型设置为Outside(可以是多个入口,只要保证在每个入口处的配置方式如上所述即可)。
此外,需要人员携带具有固定发包周期的wifi标签,该标签周期循环广播信号。人员携带此标签在入口处进入或离开时,入口附近部署的AP会得到该标签的RSSI值。将所有AP收到的标签的RSSI集中起来,可得到一个二元组集合。其中每个二元组包含一个AP的标识和该AP接收到的信号强度。该二元组集合一直在随着标签的移动和环境的变换实时地改变。如图1所示,当二元组集合每次变化时都要进行分析,首先比较得到集合中RSSI最大的二元组,如果该最大RSSI大于某个阈值,则认为其可信,随后进入考勤判断的阶段,如果最大RSSI小于该阈值,则分析结束。其次,如果进入了考勤判断阶段,则根据标签之前的考勤状态,和最大RSSI对应AP的类型判断具体为何种考勤,并相应的修改标签的考勤状态。
该考勤算法中两个主要的参数是:RSSI阈值和AP间的距离。RSSI阈值的大小影响到考勤判断的灵敏度,RSSI阈值越小,考勤的灵敏度越高,反之则越低AP间的距离影响考勤判断的准确度,AP间的距离越大,考勤算法的判断越准确。
实际部署时,可以尽量的减小RSSI阈值和增大AP间的距离,但不是任意的,两个参数之间必须满足如下关系:当标签置于任意位置时,至多只有一类AP(Inside或Outside)收到的信号强度大于阈值。
实际部署的应用实例如图3所示,图3中底部房间的门口(A处方框处)作为入口处,在入口外面(即走廊上)放置了1个AP(在图3上用A标识),在入口内(即房间内)放置了1个AP(在图3上用B标识),将入口外的AP(在图3上用A标识)设置为Outside类型,将入口内的AP(在图3上用B标识)设置为Inside类型。另外,将考勤算法的RSSI阈值设置为-45。测试时,人手持wifi标签从图上走廊走进图中底部房间内部,考勤系统可以准确地监测到进入的考勤动作,并保存了进入的时间;当人手持wifi标签从图上底部房间门口处走出,到走廊上,考勤系统可以准确地监测到离开的考勤动作,并保存了离开的时间。运行时各AP收到的RSSI和标签的考勤状态如表1所示:
表1运行时各AP收到的RSSI和标签的考勤状态
Figure BDA00002287208700061
综上所述,采用本发明后,能够以入口处部署的AP接收到标签信号的强度集合作为考勤判断的输入,通过对标签当前状态和RSSI的状况进行分析,实现在不需要人员主动参与的情况下自动的判断出人员移动的方向,提供考勤的功能。由于本发明是以wifi网络为基础的,所以非常适合于即将实现wifi覆盖的企事业单位,具有广阔的前景。
上述实例只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法,其特征在于进行考勤的人员出入场所入口至少设置有Outside类无线接入点和Inside类无线接入点,且所述Inside类无线接入点与场所入口的距离小于Outside类无线接入点与场所入口的距离,出入场所入口的人员配备wifi标签作为移动节点;所述方法包括以下步骤:
(1)移动节点的wifi标签初始化,其考勤状态为Unknown,并以固定的周期向外广播信号;
(2)无线接入点获得移动节点的接收信号强度RSSI,构建二元组集合S存储所有RSSI和AP的对应关系;选取序列中RSSI值最大的二元组<APmax,RSSImax>,用APmax表示信号强度最大AP,用RSSImax表示接收信号强度最大值;
(3)根据接收信号强度最大值与预先确定的阈值RSSIthreshold的比较结果,判断是否进行考勤作业;当接收信号强度最大值大于预先确定的阈值RSSIthreshold,进行步骤(4);当接收信号强度最大值小于预先确定的阈值RSSIthreshold,继续进行步骤(2);
(4)如果移动节点的当前考勤状态为Unknown,则根据接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型修改考勤状态为In或者Out;如果移动节点的当前考勤状态为In,则判断接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型是否为Outside无线接入点;如果移动节点的当前考勤状态为Out,则判断接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型是否为Inside无线接入点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述方法步骤(4)中当移动节点的当前考勤状态为Unknown,且接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Inside无线接入点时,修改移动节点的考勤状态为In;当移动节点的当前考勤状态为Unknown,且接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Outside无线接入点时,修改移动节点的考勤状态为Out。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述方法步骤(4)中如果移动节点的当前考勤状态为In,接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Outside无线接入点时,判定移动节点离开考勤,记下时间作为离开时间,同时设置移动节点的考勤状态为Out;否则为无效数据,继续步骤(2)。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述方法步骤(4)中如果移动节点的当前考勤状态为Out,接收信号强度最大值的所属无线接入点的类型为Inside无线接入点时,判定移动节点进入考勤,记下时间作为进入时间,同时设置移动节点的考勤状态为In;否则为无效数据,继续步骤(2)。
CN201210403242.6A 2012-10-22 2012-10-22 基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法 Expired - Fee Related CN102999951B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210403242.6A CN102999951B (zh) 2012-10-22 2012-10-22 基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210403242.6A CN102999951B (zh) 2012-10-22 2012-10-22 基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102999951A true CN102999951A (zh) 2013-03-27
CN102999951B CN102999951B (zh) 2015-04-22

Family

ID=47928479

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210403242.6A Expired - Fee Related CN102999951B (zh) 2012-10-22 2012-10-22 基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102999951B (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103345786A (zh) * 2013-04-16 2013-10-09 江苏奇异点网络有限公司 一种基于wifi网络的自动签到方法
CN103699916A (zh) * 2013-12-25 2014-04-02 华为技术有限公司 一种rfid标签移动方向判断方法及电子设备
CN103886648A (zh) * 2014-03-11 2014-06-25 庄南庆 一种基于手机wifi信号的考勤系统
CN104616365A (zh) * 2015-02-03 2015-05-13 同济大学 一种考勤系统及方法
CN105246045A (zh) * 2015-10-29 2016-01-13 小米科技有限责任公司 用户位置变化的确定方法及装置
CN105282781A (zh) * 2015-04-10 2016-01-27 小米科技有限责任公司 用户位置监测方法及装置
CN105825555A (zh) * 2016-03-14 2016-08-03 谷振宇 基于Wifi定位的出勤管理方法及系统
CN105869349A (zh) * 2016-04-26 2016-08-17 广东小天才科技有限公司 一种辅助监护的方法及系统
CN106154849A (zh) * 2015-04-19 2016-11-23 郑建锋 识别出入场所的方法与系统
CN106211076A (zh) * 2016-08-03 2016-12-07 曾理 基于rssi定位跟踪技术的定点教育培训防作弊方法及系统及应用
CN107104879A (zh) * 2017-04-05 2017-08-29 北京飞锐科技有限公司 一种网络交互的方法及装置
CN108650627A (zh) * 2018-03-16 2018-10-12 锐捷网络股份有限公司 一种基于rssi的目标区域考勤的方法及装置
CN112437884A (zh) * 2018-07-17 2021-03-02 瞻博网络公司 接收信号强度信息的使用
CN112819987A (zh) * 2020-09-28 2021-05-18 深圳技术大学 一种基于WiFi信号强度数据的考勤的方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010225067A (ja) * 2009-03-25 2010-10-07 Fujitsu Ltd 入退室管理システム、入退室管理サーバ、入退室管理方法、及び入退室管理プログラム
CN102083204A (zh) * 2010-12-31 2011-06-01 中国科学技术大学苏州研究院 线性环境下活动节点定位跟踪系统及其方法
CN102737413A (zh) * 2012-06-15 2012-10-17 北京小米科技有限责任公司 一种考勤系统及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010225067A (ja) * 2009-03-25 2010-10-07 Fujitsu Ltd 入退室管理システム、入退室管理サーバ、入退室管理方法、及び入退室管理プログラム
CN102083204A (zh) * 2010-12-31 2011-06-01 中国科学技术大学苏州研究院 线性环境下活动节点定位跟踪系统及其方法
CN102737413A (zh) * 2012-06-15 2012-10-17 北京小米科技有限责任公司 一种考勤系统及方法

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103345786B (zh) * 2013-04-16 2016-06-22 江苏奇异点网络有限公司 一种基于wifi网络的自动签到方法
CN103345786A (zh) * 2013-04-16 2013-10-09 江苏奇异点网络有限公司 一种基于wifi网络的自动签到方法
CN103699916A (zh) * 2013-12-25 2014-04-02 华为技术有限公司 一种rfid标签移动方向判断方法及电子设备
CN103699916B (zh) * 2013-12-25 2017-06-20 华为技术有限公司 一种rfid标签移动方向判断方法及电子设备
CN103886648A (zh) * 2014-03-11 2014-06-25 庄南庆 一种基于手机wifi信号的考勤系统
CN104616365A (zh) * 2015-02-03 2015-05-13 同济大学 一种考勤系统及方法
CN105282781B (zh) * 2015-04-10 2019-01-18 小米科技有限责任公司 用户位置监测方法及装置
CN105282781A (zh) * 2015-04-10 2016-01-27 小米科技有限责任公司 用户位置监测方法及装置
CN106154849A (zh) * 2015-04-19 2016-11-23 郑建锋 识别出入场所的方法与系统
CN105246045A (zh) * 2015-10-29 2016-01-13 小米科技有限责任公司 用户位置变化的确定方法及装置
CN105825555A (zh) * 2016-03-14 2016-08-03 谷振宇 基于Wifi定位的出勤管理方法及系统
CN105825555B (zh) * 2016-03-14 2019-05-17 谷振宇 基于Wifi定位的出勤管理方法及系统
CN105869349B (zh) * 2016-04-26 2018-12-21 广东小天才科技有限公司 一种辅助监护的方法及系统
CN105869349A (zh) * 2016-04-26 2016-08-17 广东小天才科技有限公司 一种辅助监护的方法及系统
CN106211076A (zh) * 2016-08-03 2016-12-07 曾理 基于rssi定位跟踪技术的定点教育培训防作弊方法及系统及应用
CN107104879A (zh) * 2017-04-05 2017-08-29 北京飞锐科技有限公司 一种网络交互的方法及装置
CN107104879B (zh) * 2017-04-05 2020-07-31 北京飞锐科技有限公司 一种网络交互的方法及装置
CN108650627A (zh) * 2018-03-16 2018-10-12 锐捷网络股份有限公司 一种基于rssi的目标区域考勤的方法及装置
CN112437884A (zh) * 2018-07-17 2021-03-02 瞻博网络公司 接收信号强度信息的使用
US11960015B2 (en) 2018-07-17 2024-04-16 Juniper Networks, Inc. Methods and apparatus for using received signal strength information in a wireless system
CN112819987A (zh) * 2020-09-28 2021-05-18 深圳技术大学 一种基于WiFi信号强度数据的考勤的方法及系统
CN112819987B (zh) * 2020-09-28 2024-01-23 深圳技术大学 一种基于WiFi信号强度数据的考勤的方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN102999951B (zh) 2015-04-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102999951A (zh) 基于无线网络接收信号强度的人员智能考勤方法
KR102215041B1 (ko) 정의된 영역 내의 객체를 추적하기 위한 방법 및 시스템
CN106559749B (zh) 一种基于射频层析成像的多目标被动式定位方法
CN110751675B (zh) 基于图像识别的城市宠物活动轨迹监测方法及相关设备
US20210104335A1 (en) REAL-TIME MONITORING SYSTEM AND METHOD FOR AGRICULTURE AND LIVESTOCK FARMING BY USING IoT SENSOR
CN105208528B (zh) 一种用于识别同行人员的系统及方法
CN102902971A (zh) 基于智能视觉感知的电梯人流量统计方法及系统
CN102915638A (zh) 基于监控视频的智能停车场管理系统
CN108710827B (zh) 一种社区微警务巡查和信息自动分析系统及方法
CN109644360A (zh) 一种使用wi-fi探针判别行人流向的方法
CN109523574B (zh) 一种行走轨迹预测方法和电子设备
CN106355367A (zh) 仓库监控管理装置
CN113947826A (zh) 基于uwb的门锁控制方法、装置、终端及可读存储介质
CN105528912A (zh) 一种室内车位推荐方法及其系统
CN102339488A (zh) 基于双芯rfid技术的公交客流信息采集系统及方法
CN107680208A (zh) 基于安全的建筑工地多功能门禁系统
CN104902233A (zh) 综合安全监控系统
CN111382808A (zh) 一种车辆检测处理方法及装置
CN107844856A (zh) 基于车载GPS和站点WiFi的公交车客流预测方法
Nguyen et al. Low speed vehicle localization using wifi fingerprinting
CN111311957A (zh) 一种基于rfid和无人机的停车引导系统及工作方法
CN104123714A (zh) 一种人流量统计中最优目标检测尺度的生成方法
DE102020209054A1 (de) Vorrichtung und verfahren zur personenerkennung, -verfolgung und -identifizierung unter verwendung drahtloser signale und bilder
CN205608812U (zh) 基于人脸识别和位置定位的公交客流量检测系统
CN115471865A (zh) 作业现场数字化安全管控方法、装置、设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20150422

Termination date: 20161022

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee