CN107301194B - 瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法 - Google Patents
瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107301194B CN107301194B CN201610878332.9A CN201610878332A CN107301194B CN 107301194 B CN107301194 B CN 107301194B CN 201610878332 A CN201610878332 A CN 201610878332A CN 107301194 B CN107301194 B CN 107301194B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tiles
- tile
- characteristic
- map
- binary
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Abstract
本发明公开了一种瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法,本压缩存储方法针对瓦片图像显示特征分类,划分为含有地物的不可压缩瓦片、仅有陆地或水面的可压缩的特征瓦片;地图渲染工具在切图生成瓦片时,对每张瓦片进行图像检测、特征分类并进行标记,并存储为索引文件;存储地图瓦片,对于不可压缩瓦片直接输出存储,对于特征瓦片不作输出存储。本发布方法从索引文件中快速检索读取出瓦片对应的特征编码;特征瓦片直接采用陆地特征瓦片或水面特征瓦片发布,不可压缩瓦片使用对应的原始瓦片图像数据发布。本方法建立特征索引表,删除大量重复的冗余瓦片数据,极大的缩减地图展示所需要的瓦片数量和存储空间,有效提高发布效率并对显示性能几乎无影响。
Description
技术领域
本发明涉及瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法。
背景技术
WebGIS(网络地理信息系统)是互联网与GIS技术的结合,WebGIS技术使用户能通过网页浏览器获得大量实用的个人位置服务,通过网络可以将空间信息传至千家万户。而WebGIS技术的基础核心功能为快速、精美的地图浏览和展示。
在线地图服务中通常采用256x256或300x300像素的瓦片式栅格图片,常用发布的栅格图片采用PNG、JPG或GIF格式。瓦片及瓦片图为经过特殊约定方法切割的统一大小和格式的小图片,瓦片图的宽高一般均为256像素。栅格地图的瓦片数据从0~n级(n通常为17~23,即栅格地图为18~24个比例尺级别),每级按四叉树金字塔模式分目录存储。
以(0-17)18个比例尺等级为例,全球每个比例尺下存储的栅格图片数量和大小如下表所示:
比例尺(n) | 地图宽高(像素) | 瓦片数(2^n) | 24位色存储空间(Bytes) | 32位色存储空间(Bytes) |
0 | 256 | 1 | 196608 | 262144 |
1 | 512 | 4 | 786432 | 1048576 |
2 | 1,024 | 16 | 3145728 | 4194304 |
3 | 2,048 | 64 | 12582912 | 16777216 |
4 | 4,096 | 256 | 50331648 | 67108864 |
5 | 8,192 | 1024 | 201326592 | 268435456 |
6 | 16,384 | 4096 | 805306368 | 1073741824 |
7 | 32,768 | 16384 | 3221225472 | 4294967296 |
8 | 65,536 | 65536 | 12884901888 | 17179869184 |
9 | 131,072 | 262144 | 51539607552 | 68719476736 |
10 | 262,144 | 1048576 | 2.06158E+11 | 2.74878E+11 |
11 | 524,288 | 4194304 | 8.24634E+11 | 1.09951E+12 |
12 | 1,048,576 | 16777216 | 3.29853E+12 | 4.39805E+12 |
13 | 2,097,152 | 67108864 | 1.31941E+13 | 1.75922E+13 |
14 | 4,194,304 | 268435456 | 5.27766E+13 | 7.03687E+13 |
15 | 8,388,608 | 1073741824 | 2.11106E+14 | 2.81475E+14 |
16 | 16,777,216 | 4294967296 | 8.44425E+14 | 1.1259E+15 |
17 | 33,554,432 | 17179869184 | 3.3777E+15 | 4.5036E+15 |
由上表可见,栅格地图的瓦片数及存储空间随着比例尺等级数的增加呈指数级增加趋势。假设栅格地图采用24位真彩色,中国地图范围内0至17级比例尺所需栅格地图瓦片数约45亿,数据存储空间约为800GB。如像Google地图那样提供24个比例尺,仅中国地图范围就有瓦片约2880亿张,约需要51.2TB存储空间。为了节省成本、减少存储和网络传输空间,提高发布效率,通常需要将真彩色栅格图在不失真的情况下进行压缩或特殊编码,以减小地图数据大小。现有技术通常是采用瓦片压缩或降色方法来解决此问题。
(1)图像压缩方法
图像压缩最常见的是采用有损压缩,如将栅格位图转换为JPG格式。
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组,负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准,这个专家组开发的算法称为JPEG算法,并且成为国际上通用的标准,因此又称为JPEG标准。JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像。
JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(DiscreteCosine Transform,DCT)为基础的有损压缩算法,另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。
JPEG压缩编码大致分成三个步骤:
1)使用正向离散余弦变换(Forward Discrete Cosine Transform,FDCT)将空间域表示的图变换成频率域表示的图;
2)使用加权函数对DCT系数进行量化,这个加权函数对于人的视觉系统是最佳的;
3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。
译码或者叫做解压缩的过程与压缩编码过程正好相反。
JPEG算法与彩色空间无关,因此“RGB到YUV变换”和“YUV到RGB变换”不包含在JPEG算法中。JPEG算法处理的彩色图像是单独的彩色分量图像,因此它可以压缩来自不同彩色空间的数据,如RGB, YCbCr和CMYK。
(2)图像降色方法
降色为对16位色深以上栅格图像颜色色深的降低操作(即使图像中唯一颜色数量减少),即原始图为24位色真彩色位图,目标图为8位色深即256色位图。一般通过对八叉树结构的节点裁剪和颜色被采用次数统计的加权平均,可在保证原始图显示效果情况下,将真彩色(24位色深或32位色深)栅格图快速转换为8位色深栅格图,从而达到降低图片存储成本和减少传输数据量的目的。
但是,不管是图像压缩方法、还是图像降色方法均是针对瓦片图像数据本身的处理,处理前后瓦片数量不会发生变化,因此现有技术部分解决了瓦片数据传输大小问题,但对解决瓦片数据在服务端的存储空间问题效果不佳。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法,本方法根据栅格地图数据本身的特性,建立高效的特征索引表,可删除大量重复的冗余地图瓦片数据,极大的缩减地图展示所需要的瓦片数量和存储空间,有效提高发布效率并对显示性能几乎无影响。
为解决上述技术问题,本发明瓦片式栅格地图的压缩存储方法包括如下步骤:
步骤一、根据瓦片式栅格地图的瓦片图像显示特征分类,采用二进制编码表达不同瓦片图像的类别,00表示含有地物的不可压缩瓦片,01表示仅有陆地的可压缩瓦片,10表示仅有水面的可压缩瓦片;
步骤二、根据瓦片图像的类别生成特征瓦片,特征瓦片包括二进制编码为01的陆地特征瓦片和二进制编码为10的水面特征瓦片,陆地特征瓦片和水面特征瓦片配色渲染为256x256纯色瓦片;
步骤三、地图渲染工具在切图生产栅格地图瓦片时,对每张瓦片进行图像检测、特征分类并进行标记,切图的同时即记录每张瓦片的二进制编码,并按照瓦片的排列行号和列号紧凑存储为索引文件;
步骤四、地图渲染工具存储生产的栅格地图瓦片,对于二进制编码为00的不可压缩瓦片直接输出存储,对于二进制编码为01的陆地特征瓦片和10的水面特征瓦片不作输出存储。
上述压缩存储的瓦片式栅格地图的发布方法包括如下步骤:
步骤一、根据瓦片式栅格地图的瓦片图像编号从对应比例尺的瓦片特征二进制编码索引文件中采用二分法快速检索读取出瓦片对应的特征二进制编码;
步骤二、根据瓦片的特征二进制编码返回不同瓦片图像数据用于地图发布,如果特征二进制编码是01,直接使用陆地特征瓦片图像数据代替发布,如果特征二进制编码是10,直接使用水面特征瓦片图像数据代替发布,如果特征二进制编码是00,根据瓦片的URL原则,使用对应的原始瓦片图像数据发布。
由于本发明瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法采用了上述技术方案,即本压缩存储方法针对瓦片图像显示特征分类,划分为含有地物的不可压缩瓦片、仅有陆地或水面的可压缩的特征瓦片;地图渲染工具在切图生成瓦片时,对每张瓦片进行图像检测、特征分类并进行标记,并存储为索引文件;存储地图瓦片,对于不可压缩瓦片直接输出存储,对于特征瓦片不作输出存储。本发布方法从索引文件中快速检索读取出瓦片对应的特征编码;特征瓦片直接采用陆地特征瓦片或水面特征瓦片发布,不可压缩瓦片使用对应的原始瓦片图像数据发布。本方法根据栅格地图数据本身的特性,建立高效的特征索引表,可删除大量重复的冗余地图瓦片数据,极大的缩减地图展示所需要的瓦片数量和存储空间,有效提高发布效率并对显示性能几乎无影响。
附图说明
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明:
图1为本发明压缩存储方法的流程框图;
图2为本发明发布方法的流程框图。
具体实施方式
如图1所示,本发明瓦片式栅格地图的压缩存储方法包括如下步骤:
步骤一、根据瓦片式栅格地图的瓦片图像显示特征分类,采用二进制编码表达不同瓦片图像的类别,00表示含有地物的不可压缩瓦片,01表示仅有陆地的可压缩瓦片,10表示仅有水面的可压缩瓦片;
步骤二、根据瓦片图像的类别生成特征瓦片,特征瓦片包括二进制编码为01的陆地特征瓦片和二进制编码为10的水面特征瓦片,陆地特征瓦片和水面特征瓦片配色渲染为256x256纯色瓦片;
步骤三、地图渲染工具在切图生产栅格地图瓦片时,对每张瓦片进行图像检测、特征分类并进行标记,切图的同时即记录每张瓦片的二进制编码,并按照瓦片的排列行号和列号紧凑存储为索引文件;
步骤四、地图渲染工具存储生产的栅格地图瓦片,对于二进制编码为00的不可压缩瓦片直接输出存储,对于二进制编码为01的陆地特征瓦片和10的水面特征瓦片不作输出存储。
本压缩存储方法的理论基础是栅格地图瓦片数据存在大量重复的仅有陆地和海洋的瓦片,而且比例尺等级越大,重复的可删减的瓦片越多。在城市郊区、城市之间存在大量的除陆地外没有任何其他显示地物的瓦片;在海洋上,存在大量的除水(海)面外没有任何其他显示地物的瓦片,而当比例尺放大到一定程度后,同一位置几乎所有瓦片都是仅有水面而没有其他地物,因此均为可缩减的瓦片。
例如对于8张陆地瓦片进行特征归类并编码后的索引数据如下表所示:
01 | 01 | 01 | 01 |
00 | 01 | 01 | 01 |
地图渲染工具在生产地图瓦片的时候,针对特征编码为01的瓦片将不再输出,从而减少瓦片数量、进而完成数据压缩。
例如对于15张水面瓦片进行特征归类并编码后的索引数据如下表所示:
00 | 00 | 10 | 10 | 10 |
00 | 00 | 10 | 10 | 10 |
00 | 00 | 10 | 10 | 10 |
同样,地图渲染工具在生产地图瓦片的时候,针对特征编码为10的瓦片将不再输出,从而减少瓦片数量、进而完成数据压缩。
每个比例尺下所有瓦片的特征编码应根据瓦片编号以紧凑的形式存储为二进制索引文件,同时,通过瓦片编号应能通过二分法快速定位读取指定瓦片的特征编码。
采用本压缩存储方法,压缩过程仅需要进行简单的内存数据比较,对与陆地特征瓦片和水面特征瓦片相同的则不输出存储,大大减少了对瓦片生产服务器的IO压力,极大地提高了瓦片生产的效率。
如图2所示,上述压缩存储的瓦片式栅格地图的发布方法包括如下步骤:
步骤一、根据瓦片式栅格地图的瓦片图像编号从对应比例尺的瓦片特征二进制编码索引文件中采用二分法快速检索读取出瓦片对应的特征二进制编码;
步骤二、根据瓦片的特征二进制编码返回不同瓦片图像数据用于地图发布,如果特征二进制编码是01,直接使用陆地特征瓦片图像数据代替发布,如果特征二进制编码是10,直接使用水面特征瓦片图像数据代替发布,如果特征二进制编码是00,根据瓦片的URL原则,使用对应的原始瓦片图像数据发布。
本发布方法还原压缩过的栅格地图,实现与原始栅格地图完全一致的显示效果。由于瓦片发布时不需要对瓦片进行图像处理等复杂计算,仅需要根据索引文件进行查表,并根据不同编码返回数据,故还原的效率极高,对显示性能几乎无影响。
采用本方法在不影响原栅格地图显示效果情况下,可极大地减少栅格地图的瓦片文件数量、提高瓦片生产速度、减小瓦片数据所需的存储空间。如中国地图范围内10至17级比例尺栅格地图可节约存储空间约500GB,瓦片文件数目减少约88%,节约空间超过94%。由于0-9级比例尺瓦片数量少,而且由于显示要素较密,满足压缩条件的瓦片少,压缩的效果不佳,故对0-9级瓦片不做处理。
下表为本方法的实施效果对照表:
注:表中原始瓦片数和存储空间是根据比例尺等级间比例关系和第10比例尺数据的估算值。从上表中可见,本方法对越大的比例尺等级处理效果越好。
Claims (2)
1.一种瓦片式栅格地图的压缩存储方法,其特征在于本方法包括如下步骤:
步骤一、根据瓦片式栅格地图的瓦片图像显示特征分类,采用二进制编码表达不同瓦片图像的类别,00表示含有地物的不可压缩瓦片,01表示仅有陆地的可压缩瓦片,10表示仅有水面的可压缩瓦片;
步骤二、根据瓦片图像的类别生成特征瓦片,特征瓦片包括二进制编码为01的陆地特征瓦片和二进制编码为10的水面特征瓦片,陆地特征瓦片和水面特征瓦片配色渲染为256x256纯色瓦片;
步骤三、地图渲染工具在切图生产栅格地图瓦片时,对每张瓦片进行图像检测、特征分类并进行标记,切图的同时即记录每张瓦片的二进制编码,并按照瓦片的排列行号和列号紧凑存储为索引文件;
步骤四、地图渲染工具存储生产的栅格地图瓦片,对于二进制编码为00的不可压缩瓦片直接输出存储,对于二进制编码为01的陆地特征瓦片和10的水面特征瓦片不作输出存储。
2.一种权利要求1压缩存储的瓦片式栅格地图的发布方法,其特征在于本方法包括如下步骤:
步骤一、根据瓦片式栅格地图的瓦片图像编号从对应比例尺的瓦片特征二进制编码索引文件中采用二分法快速检索读取出瓦片对应的特征二进制编码;
步骤二、根据瓦片的特征二进制编码返回不同瓦片图像数据用于地图发布,如果特征二进制编码是01,直接使用陆地特征瓦片图像数据代替发布,如果特征二进制编码是10,直接使用水面特征瓦片图像数据代替发布,如果特征二进制编码是00,根据瓦片的URL原则,使用对应的原始瓦片图像数据发布。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610878332.9A CN107301194B (zh) | 2016-10-09 | 2016-10-09 | 瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610878332.9A CN107301194B (zh) | 2016-10-09 | 2016-10-09 | 瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107301194A CN107301194A (zh) | 2017-10-27 |
CN107301194B true CN107301194B (zh) | 2021-01-01 |
Family
ID=60137436
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610878332.9A Active CN107301194B (zh) | 2016-10-09 | 2016-10-09 | 瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107301194B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107862048B (zh) * | 2017-11-08 | 2021-05-18 | 四川易利数字城市科技有限公司 | 基于四叉树分层网格的地图缓存切片分布式集群管理方法 |
CN107977407B (zh) * | 2017-11-20 | 2020-03-31 | 深圳市科比特航空科技有限公司 | 瓦片地图存储方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN108052642A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-05-18 | 重庆邮电大学 | 基于瓦片技术的电子海图显示方法 |
CN110866132B (zh) * | 2019-11-18 | 2023-04-07 | 浪潮软件股份有限公司 | 一种适应低网络带宽环境的瓦片地图使用方法 |
CN112527929B (zh) * | 2020-10-20 | 2023-12-08 | 深圳银星智能集团股份有限公司 | 一种栅格地图编码方法及其装置、电子设备 |
CN113239721A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-08-10 | 深圳市易智博网络科技有限公司 | 道路地面塌陷分析展示方法 |
CN113568995B (zh) * | 2021-05-11 | 2023-08-01 | 数简科技(苏州)有限公司 | 基于检索条件的动态瓦片地图制作方法及瓦片地图系统 |
CN114679183B (zh) * | 2022-03-07 | 2024-05-10 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于距离信息的栅格瓦块整型数据无损压缩方法 |
CN114494082B (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-08 | 成都理工大学工程技术学院 | 一种基于图像识别的影像地图瓦片图处理方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102902724A (zh) * | 2012-09-05 | 2013-01-30 | 重庆市勘测院 | 海量栅格瓦块地图发布方法 |
CN105205126A (zh) * | 2015-09-11 | 2015-12-30 | 武汉云空间地理信息技术有限公司 | 一种地图瓦片的存储方法及其存储系统 |
CN105447064A (zh) * | 2014-09-30 | 2016-03-30 | 高德软件有限公司 | 一种电子地图数据制作及其使用方法和装置 |
CN105824843A (zh) * | 2015-01-08 | 2016-08-03 | 中国移动通信集团河南有限公司 | 一种地理信息系统地图渲染方法和装置 |
CN105975465A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-09-28 | 霍亮 | 中药资源地理国情监测方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120087225A (ko) * | 2010-11-29 | 2012-08-07 | 한국전자통신연구원 | 솔리드 압축을 이용한 타일 맵 서비스 방법 및 이를 위한 시스템 |
CN103763558B (zh) * | 2013-12-31 | 2016-09-14 | 浙江大学 | 基于相似性的纹理图像压缩方法 |
CN105022731B (zh) * | 2014-04-16 | 2018-08-03 | 北京极海纵横信息技术有限公司 | 一种地图矢量瓦片缓存的方法 |
US9947071B2 (en) * | 2014-06-27 | 2018-04-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Texture pipeline with online variable rate dictionary compression |
-
2016
- 2016-10-09 CN CN201610878332.9A patent/CN107301194B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102902724A (zh) * | 2012-09-05 | 2013-01-30 | 重庆市勘测院 | 海量栅格瓦块地图发布方法 |
CN105447064A (zh) * | 2014-09-30 | 2016-03-30 | 高德软件有限公司 | 一种电子地图数据制作及其使用方法和装置 |
CN105824843A (zh) * | 2015-01-08 | 2016-08-03 | 中国移动通信集团河南有限公司 | 一种地理信息系统地图渲染方法和装置 |
CN105205126A (zh) * | 2015-09-11 | 2015-12-30 | 武汉云空间地理信息技术有限公司 | 一种地图瓦片的存储方法及其存储系统 |
CN105975465A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-09-28 | 霍亮 | 中药资源地理国情监测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107301194A (zh) | 2017-10-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107301194B (zh) | 瓦片式栅格地图的压缩存储及发布方法 | |
CN108141592B (zh) | 用于编码和解码数字图像或视频流的方法和装置 | |
EP2777018A1 (en) | Predictive position encoding | |
KR101687865B1 (ko) | 인코더, 디코더 및 방법 | |
Wiseman | Enhancement of JPEG compression for GPS images | |
Wiseman | Burrows-wheeler based JPEG | |
EP1464181A2 (en) | Method of compressing images of arbitrarily shaped objects | |
US9245353B2 (en) | Encoder, decoder and method | |
CN112887713B (zh) | 图片压缩、解压缩方法和装置 | |
CN115102934B (zh) | 点云数据的解码方法、编码方法、装置、设备及存储介质 | |
Akhtarkavan et al. | Secure communication and archiving of low altitude remote sensing data using high capacity fragile data hiding | |
CN102592293A (zh) | 一种真彩色图像的降色方法及装置 | |
Patel et al. | An analytical study on comparison of different image compression formats | |
CN113422965A (zh) | 一种基于生成对抗网络的图像压缩方法及装置 | |
Kale et al. | Visually improved image compression by combining EZW encoding with texture modeling using Huffman Encoder | |
Yan et al. | Digital Image Compression | |
Roy et al. | VQ-DCT based image compression: a new hybrid approach | |
Pancholi et al. | Tutorial review on existing image compression techniques | |
Purba et al. | Analysis and improvement of JPEG compression performance with discrete cosine transform and convolution Gaussian filtering | |
Kaur et al. | IMAGE COMPRESSION USING DECISION TREE TECHNIQUE. | |
CN114554175B (zh) | 一种基于分类重排的二维点云距离图像的无损压缩方法 | |
WO2024074123A1 (en) | Method, apparatus, and medium for point cloud coding | |
Senapatil et al. | Color image compression using fractal geometry | |
Siddeq | Novel methods of image compression for 3D reconstruction | |
Basu et al. | Compression Techniques on Image Content |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230504 Address after: Room 1002C, 10th Floor, No. 7 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, 100083 Patentee after: CENNAVI TECHNOLOGIES Co.,Ltd. Address before: 200433 unit 206-209, building 8, Chuangzhi Tiandi, 398 Songhu Road, Yangpu District, Shanghai Patentee before: SHANGHAI JUHONG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
TR01 | Transfer of patent right |