CN108595615A - 一种位置自适应的便利店 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种位置自适应的便利店,所述位置自适应的便利店包括常闭门、设置在所述常闭门上方的监视装置、设置在便利店内部的控制器、无线通信器、定位装置;所述常闭门上设置有二维码,用户通过移动终端上的具有实名认证功能的应用程序软件对所述二维码进行扫描,所述移动终端将请求开门指令通过所述无线通信器传输至所述控制器,所述控制器基于所述请求开门指令控制所述常闭门的一次绕轴往复运动进而实现所述常闭门的一次开启以及关闭。本发明公开的位置自适应的便利店能够提高人们的购物效率。

Description

一种位置自适应的便利店
技术领域
[0001]本发明涉及便利店领域,具体而言,涉及一种位置自适应的便利店。
背景技术
[0002]出于提尚人们购物体验,减少购物排队、结账排队候时,使得人们24*7均能够得到 优质的售货服务,现有技术中出现了一种无人便利店。
[0003]由于这种无人便利店的成本较高,通常这种无人便利店的数量较少,因此由于其 位置固定,导致很多人不知道可以使用无人便利店来提高购物体验,或者虽然知道有无人 便利店但是不知道在何处,从而使得无人便利店的盈利较少,同时也导致便利店智能化进 程发展的缓慢。
发明内容
[0004]本发明提出了一种位置自适应的便利店,其特征在于,所述位置自适应的便利店 包括常闭门、设置在所述常闭门上方的监视装置、设置在便利店内部的控制器、无线通信 器、定位装置;所述常闭门上设置有二维码,用户通过移动终端上的具有实名认证功能的应 用程序软件对所述二维码进行扫描,所述移动终端将请求开门指令通过所述无线通信器传 输至所述控制器,所述控制器基于所述请求开门指令控制所述常闭门的一次绕轴往复运动 进而实现所述常闭门的一次开启以及关闭。
[0005]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述监视装置实时监视所述常闭 门周围的环境,并将监视情况实时传输至所述便利店控制器,所述便利店控制器通过所述 无线通彳曰器将所述监视情况传输至便利店总成服务器上进行云端存储。
[0006]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述定位装置实时检测所述便利 店的地点。
[0007]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述便利店还包括设置在底部的 滚动轮。
[0008]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述无线通信器还与远程控制机 构通信连接。
[0009]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述远程控制机构还与n个摄像头 通信连接,用于接收所述n个摄像头实时拍摄的n个图像并进行两阶段的图像识别。
[0010]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述两阶段的图像识别包括第一 阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述第一阶段的人脸识别包括:
[0011] (1)从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色块为预定颜 色的所述图像i上的点;
[0012] (2)基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0013] (3)计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0014] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0015] ⑸计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量;
[0016]所述第二阶段的流量识别包括:
[0017] (1)在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量; _8] ⑶在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0019] (5)计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0020]⑷当所述比值大于0 •9且小于1 • 1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0021]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述无线通信器接收来自远程控 制机构发送的坐标信息并传输至所述控制器;所述控制器基于所述坐标信息以及所述定位 装置指明的所述位置自适应的便利店的地点设置移动路线并控制所述滚动轮动作进而使 得所述位置自适应的便利店按照所述移动路线逐渐靠近所述坐标信息直至达到所述坐标 伯息。
[0022]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述控制器还基于可移动地图来 设置移动路线,所述可移动地图表明所述位置自适应的便利店能够行走的多条路径。
[0023]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述远程控制机构包括n个高清显 示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与n个摄像头——对应设置进而实时显示其对应 的所述摄像头拍摄的图像,其中n为大于2的正整数。
[0024]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述摄像头为具有较大视角的球 形摄像头。
[0025]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述摄像头包括时钟、定位装置、 摄像头控制器;所述时钟实时显示时间;所述定位装置检测所述摄像头的地理位置;存在于 n个所述摄像头中的n个所述摄像头控制器相互之间随机通信进而对所有时钟进行抽检式 的对时;所述摄像头控制器将所述地理位置以及所述摄像头实时拍摄的图像无线传输给所 述远程控制机构。
[0026]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述远程控制机构是设置在监控 室内的pc机。
[0027]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述pc机包括n个高清显示屏、if 处理器,所述n个高清显示屏分别与所述n个摄像头--对应设置进而实时显示其对应的所 述摄像头拍摄的图像。
[0028]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述处理器接收来自所述n个摄像 头传输过来的n个地理位置以及与每个地理位置对应的图像;所述处理器基于人可行走的 地图以及所述n个地理位置确定每条路径上存在的所述摄像头的集合,如果某个所述摄像 头对应的地理位置在所述人可行走的地图上与所述点对应,则包括该点的所有路径的所述 集合均应包括该摄像头,最终形成针对m条路径的m个集合,m为正整数。
[0029]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述n个摄像头均匀的分布在需要 被监视的环境的高处进而使得所述n个摄像头能够拍摄到身处所述环境中的人的图像,所 述n个摄像头的拍摄范围互不重叠且所述拍摄范围的叠加覆盖所述环境;所述远程控制机 构与所述n个摄像头分别通信连接,所述远程控制机构基于所述通信情况以及预存的信息 生成坐标信息并将所述坐标信息发送至所述位置自适应的便利店;所述位置自适应的便利 店自动行走至所述坐标信息。
[0030]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述预存的信息包括所述人可行 走的地图,所述人可行走的地图包括多个点以及与所述多个点连接的多条线,两个点以及 在该两个点之间的一条线构成一条路径,所述人可行走的地图还包括每条路径的行走概 率。
[0031]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述点包括起点、终点、分岔点。 [0032]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述行走概率是沿着从所述起点 到所述终点的方向,行走在与一条路径连通的上条路径上的人将会选择这一条路径继续行 走的概率,可基于过往所述摄像头拍摄的大数据通过统计分析得到。
[0033]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述摄像头为高清摄像头或超清 摄像头。
[0034]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述处理器将接收的所述n个摄像 头分别拍摄的n个图像实时分别实时传输至所述〇个高清显示器上进而实现显示,并同时针 对所述n个高清显示器上显示的图像分别进行两阶段的图像识别。
[0035]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述两阶段的图像识别包括第一 阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述第一阶段的人脸识别包括:
[0036]⑴所述处理器从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色 块为预定颜色的所述图像i上的点;
[0037] ⑵基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0038]⑶计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0039] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0040] (5)计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量。
[0041]所述第二阶段的流量识别包括:
[0042] (1)所述处理器在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0043] (3)所述处理器在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0044] (5)计算t+1时刻的所述特征图形的数量与〖时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0045] (4)当所述比值大于0 •9且小于1 • 1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0046]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述处理器基于路径j对应的集合 中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该 集合中是否包括流量稳定的摄像头,如果包括则计算该集合中所有流量稳定的摄像头对应 的特征图像数量的总和。
[0047]该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所述处理器基于路径j对应的集合 中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该 集合中是否包括流量不稳定的摄像头,如果包括则计算该集合中所有流量不稳定的摄像头 对应的特征图像数量的总和。
[0048] 该位置自适应的便利店,其还进一步满足条件,所处处理器计算坐标信息,方法如 下:
[0049] (1)所述处理器基于所述人可行走的地图判断从终点到起点的方向与所述路径j 连接的若干个路径;
[0050] (2)所述处理器计算所述若干个路径中每个路径对应的所有流量不稳定的摄像头 对应的特征图像数量的总和与所述路径j的行走概率的乘积,得到某一路径能够转移到所 述路径j上的流量,并将所述流量相加得到与所述路径j连接的若干个路径上能够转移到所 述路径j上的总流量;
[0051] (3)所述处理器计算路径j对应的所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的 总和与所述若干个路径上能够转移到所述路径j上的总流量的和,作为所述路径j的预估流 量;
[0052] (4)所述处理器按照路径的预估流量选取m条路径中所述预估流量最大的路径作 为目标路径;
[0053] (5)所述处理器判断所述目标路径所对应的集合中是否存在流量稳定的摄像头, 如果存在一个流量稳定的摄像头则将该摄像头的地理位置作为坐标信息,如果存在多个流 量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的摄像头的地理位置作为坐标信息,如果不存 在流量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的流量不稳定的摄像头的地理位置作为 坐标信息。
[0054] 本发明所取得的有益技术效果是:
[0055] 1、基于已有的摄像头监控技术设置了位置自适应的便利店,通过对已有的远程控 制机构的功能进行改进使得位置自适应的便利店能够基于需求而移动,极大的提高了用户 体验;
[0056] 2、设置了包括行走概率的人可行走的地图,使得对人流的计算更加准确;
[0057] 3、基于抽检的方式实现多个摄像头之间的实时对时,能够使得存储的表明人流流 动量能够体现实际情况,便于日后进行统计分析,且尽量的减小了通信负担;
[0058] 4、采用两阶段的图像识别技术,能够高效、简便的从复杂的图像中判断出人数;
[0059] 5、设置声音识别进而能够对求救信号进行及时反馈,派遣保安人员进行处理。
附图说明
[0060]从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制, 而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中,在不同的视图中,相同的附图标记指定对应 的部分。
[0061 ]图1是本发明的位置自适应的便利店的结构图。
具体实施方式
[0062]为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及其实施 例,对本发明进行进一步详细说明;应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发 明,并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言,在查阅以下详细描述之后,本实施例 的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点 都包括在本说明书内、包括在本发明的范围内,并且受所附权利要求书的保护。在以下详细 描述描述了所公开的实施例的另外的特征,并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易 见的。
[0063] 实施例一。
[0064] 请结合附图一。
[0065] 一种位置自适应的便利店,其特征在于,所述位置自适应的便利店包括常闭门、设 置在所述常闭门上方的监视装置、设置在便利店内部的控制器、无线通信器、定位装置;所 述常闭门上设置有二维码,用户通过移动终端上的具有实名认证功能的应用程序软件对所 述二维码进行扫描,所述移动终端将请求开门指令通过所述无线通信器传输至所述控制 器,所述控制器基于所述请求开门指令控制所述常闭门的一次绕轴往复运动进而实现所述 常闭门的一次开启以及关闭。
[0066]所述监视装置实时监视所述常闭门周围的环境,并将监视情况实时传输至所述便 利店控制器,所述便利店控制器通过所述无线通信器将所述监视情况传输至便利店总成服 务器上进行云端存储。
[0067] 所述定位装置实时检测所述便利店的地点。
[0068] 所述便利店还包括设置在底部的滚动轮。
[0069] 所述无线通信器还与远程控制机构通信连接。
[0070]所述远程控制机构还与n个摄像头通信连接,用于接收所述n个摄像头实时拍摄的 n个图像并进行两阶段的图像识别。
[0071]所述两阶段的图像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述 第一阶段的人脸识别包括:
[0072] (1)从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色块为预定颜 色的所述图像i上的点;
[0073] ⑵基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0074] (3)计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0075] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0076] ⑸计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量;
[0077]所述第二阶段的流量识别包括:
[0078] (1)在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0079] ⑶在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0080] ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0081] ⑷当所述比值大于0.9且小于1_1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0082]所述无线通信器接收来自远程控制机构发送的坐标信息并传输至所述控制器;所 述控制器基于所述坐标信息以及所述定位装置指明的所述位置自适应的便利店的地点设 置移动路线并控制所述滚动轮动作进而使得所述位置自适应的便利店按照所述移动路线 逐渐靠近所述坐标信息直至达到所述坐标信息。
[0083]所述控制器还基于可移动地图来设置移动路线,所述可移动地图表明所述位置自 适应的便利店能够行走的多条路径。
[0084]所述远程控制机构包括n个高清显示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与n 个摄像头 对应设置进而实时显示其对应的所述摄像头拍摄的图像,其中n为大于2的正 整数。
[0085]所述摄像头为具有较大视角的球形摄像头。
[0086]所述摄像头包括时钟、定位装置、摄像头控制器;所述时钟实时显示时间;所述定 位装置检测所述摄像头的地理位置;存在于n个所述摄像头中的n个所述摄像头控制器相互 之间随机通信进而对所有时钟进行抽检式的对时;所述摄像头控制器将所述地理位置以及 所述摄像头实时拍摄的图像无线传输给所述远程控制机构。
[0087]所述远程控制机构是设置在监控室内的pc机。
[0088] 所述pc机包括n个高清显示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与所述n个摄 像头一一对应设置进而实时显示其对应的所述摄像头拍摄的图像。
[0089]所述处理器接收来自所述n个摄像头传输过来的n个地理位置以及与每个地理位 置对应的图像;所述处理器基于人可行走的地图以及所述n个地理位置确定每条路径上存 在的所述摄像头的集合,如果某个所述摄像头对应的地理位置在所述人可行走的地图上与 所述点对应,则包括该点的所有路径的所述集合均应包括该摄像头,最终形成针对m条路径 的m个集合,m为正整数。
[0090]所述n个摄像头均匀的分布在需要被监视的环境的高处进而使得所述n个摄像头 能够拍摄到身处所述环境中的人的图像,所述n个摄像头的拍摄范围互不重叠且所述拍摄 范围的叠加覆盖所述环境;所述远程控制机构与所述n个摄像头分别通信连接,所述远程控 制机构基于所述通信情况以及预存的信息生成坐标信息并将所述坐标信息发送至所述位 置自适应的便利店;所述位置自适应的便利店自动行走至所述坐标信息。
[0091]所述预存的信息包括所述人可行走的地图,所述人可行走的地图包括多个点以及 与所述多个点连接的多条线,两个点以及在该两个点之间的一条线构成一条路径,所述人 可行走的地图还包括每条路径的行走概率。
[0092]所述点包括起点、终点、分岔点。
[0093]所述行走概率是沿着从所述起点到所述终点的方向,行走在与一条路径连通的上 条路径上的人将会选择这一条路径继续行走的概率,可基于过往所述摄像头拍摄的大数据 通过统计分析得到。
[0094]所述摄像头为高清摄像头或超清摄像头。
[0095]所述处理器将接收的所述n个摄像头分别拍摄的n个图像实时分别实时传输至所 述n个高清显示器上进而实现显示,并同时针对所述n个高清显示器上显示的图像分别进行 两阶段的图像识别。
[0096]所述两阶段的图像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述 第一阶段的人脸识别包括:
[0097] (1)所述处理器从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色 块为预定颜色的所述图像i上的点; ^八
[0098] (2)基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0099] ⑶计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0100] ⑷当所述相似度为so%以上时判定为人脸图像;
[0101] ⑸计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量。
[0102] 所述第二阶段的流量识别包括:
[0103] (1)所述处理器在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0104] (3)所述处理器在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0105] ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0106] (4)当所述比值大于0.9且小于1.1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0107]所述处理器基于路径j对应的集合中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应 的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该集合中是否包括流量稳定的摄像头,如果包括 则计算该集合中所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的总和。
[0108]所述处理器基于路径j对应的集合中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应 的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该集合中是否包括流量不稳定的摄像头,如果包 括则计算该集合中所有流量不稳定的摄像头对应的特征图像数量的总和。
[0109]所处处理器计算坐标信息,方法如下:
[0110] (1)所述处理器基于所述人可行走的地图判断从终点到起点的方向与所述路径j 连接的若干个路径; ⑵所述处理器计算所述若干个路径中每个路径对应的所有流量不稳定的摄像头 对应的特征图像数量的总和与所述路径j的行走概率的乘积,得到某一路径能够转移到所 述路径j上的流量,并将所述流量相加得到与所述路径j连接的若干个路径上能够转移到所 述路径j上的总流量;
[0112] (3)所述处理器计算路径j对应的所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的 总和与所述若干个路径上能够转移到所述路径j上的总流量的和,作为所述路径j的预估流 量;
[0113] (4)所述处理器按照路径的预估流量选取tn条路径中所述预估流量最大的路径作 为目标路径;
[0114] (5)所述处理器判断所述目标路径所对应的集合中是否存在流量稳定的摄像头, 如果存在一个流量稳定的摄像头则将该摄像头的地理位置作为坐标信息,如果存在多个流 量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的摄像头的地理位置作为坐标信息,如果不存 在流量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的流量不稳定的摄像头的地理位置作为 坐标信息。
[0115] 实施例二。
[0116] 一种位置自适应的便利店,其特征在于,所述位置自适应的便利店包括常闭门、设 置在所述常闭门上方的监视装置、设置在便利店内部的控制器、无线通信器、定位装置;所 述常闭门上设置有二维码,用户通过移动终端上的具有实名认证功能的应用程序软件对所 述二维码进行扫描,所述移动终端将请求开门指令通过所述无线通信器传输至所述控制 器,所述控制器基于所述请求开门指令控制所述常闭门的一次绕轴往复运动进而实现所述 常闭门的一次开启以及关闭。
[0117] 所述监视装置实时监视所述常闭门周围的环境,并将监视情况实时传输至所述便 利店控制器,所述便利店控制器通过所述无线通信器将所述监视情况传输至便利店总成服 务器上进行云端存储。
[0118] 所述定位装置实时检测所述便利店的地点。
[0119] 所述便利店还包括设置在底部的滚动轮。
[0120] 所述无线通信器还与远程控制机构通信连接。
[0121]所述远程控制机构坯与n个摄像头通信连接,用于接收所述n个摄像头实时拍摄的 n个图像并进行两阶段的图像识别。
[0122]所述两阶段的图像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述 第一阶段的人脸识别包括:
[0123] (1)从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色块为预定颜 色的所述图像i上的点;
[0124] (2)基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0125] (3)计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度; ’
[0126] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0127] (5)计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量;
[0128] 所述第二阶段的流量识别包括:
[0129] ⑴在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0130] ⑶在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0131] ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0132] (4)当所述比值大于0 •9且小于1 • 1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0133]所述无线通信器接收来自远程控制机构发送的坐标信息并传输至所述控制器;所 述控制器基于所述坐标信息以及所述定位装置指明的所述位置自适应的便利店的地点设 置移动路线并控制所述滚动轮动作进而使得所述位置自适应的便利店按照所述移动路线 逐渐靠近所述坐标信息直至达到所述坐标信息。
[0134] 所述控制器还基于可移动地图来设置移动路线,所述可移动地图表明所述位置自 适应的便利店能够行走的多条路径。
[0135]所述远程控制机构包括n个高清显示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与n 个摄像头一一对应设置进而实时显示其对应的所述摄像头拍摄的图像,其中n为大于2的正 整数。
[0136]所述摄像头为具有较大视角的球形摄像头。
[0137]所述摄像头包括时钟、定位装置、收音器、摄像头控制器;所述时钟实时显示时间; 所述定位装置检测所述摄像头的地理位置;所述收音器用于收集所述摄像头周围存在的分 贝大于预设分贝的声音;存在于n个所述摄像头中的n个所述摄像头控制器相互之间随机通 信进而对所有时钟进行抽检式的对时;所述摄像头控制器将所述地理位置、声音以及所述 摄像头实时拍摄的图像无线传输给所述远程控制机构。
[0138]所述远程控制机构是设置在监控室内的pc机。
[0139] 所述pc机包括n个高清显示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与所述n个摄 像头一一对应设置进而实时显示其对应的所述摄像头拍摄的图像。
[0140] 所述处理器接收来自所述n个摄像头传输过来的n个地理位置以及与每个地理位 置对应的图像;所述处理器基于人可行走的地图以及所述n个地理位置确定每条路径上存 在的所述摄像头的集合,如果某个所述摄像头对应的地理位置在所述人可行走的地图上与 所述点对应,则包括该点的所有路径的所述集合均应包括该摄像头,最终形成针对m条路径 的m个集合,m为正整数。
[0141]所述处理器判断是否从所述n个摄像头接收到所述声音,如果接收到所述声音则 基于语音识别技术判断所述声音是否为求救声音,如果是则在报警显示器上显示与所述声 音对应的所述摄像头的地理位置。
[0142]所述n个摄像头均匀的分布在需要被监视的环境的高处进而使得所述n个摄像头 能够拍摄到身处所述环境中的人的图像,所述n个摄像头的拍摄范围互不重叠且所述拍摄 范围的叠加覆盖所述环境;所述远程控制机构与所述n个摄像头分别通信连接,所述远程控 制机构基于所述通信情况以及预存的信息生成坐标信息并将所述坐标信息发送至所述位 置自适应的便利店;所述位置自适应的便利店自动行走至所述坐标信息。
[0143]所述预存的信息包括所述人可行走的地图,所述人可行走的地图包括多个点以及 与所述多个点连接的多条线,两个点以及在该两个点之间的一条线构成一条路径,所述人 可行走的地图还包括每条路径的行走概率。
[0144]所述点包括起点、终点、分岔点。
[0145]所述行走概率是沿着从所述起点到所述终点的方向,行走在与一条路径连通的上 条路径上的人将会选择这一条路径继续行走的概率,可基于过往所述摄像头拍摄的大数据 通过统计分析得到。
[0146]所述摄像头为局清摄像头或超清摄像头。
[0147]所述处理器将接收的所述n个摄像头分别拍摄的n个图像实时分别实时传输至所 述n个高清显示器上进而实现显示,并同时针对所述n个高清显示器上显示的图像分别进行 两阶段的图像识别。
[0148]所述两阶段的图像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述 第一阶段的人脸识别包括:
[0149] (1)所述处理器从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色 块为预定颜色的所述图像i上的点;
[0150] ⑵基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0151] (3)计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0152] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0153] (5)计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量。
[0154]所述第二阶段的流量识别包括:
[0155] ⑴所述处理器在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0156] ⑶所述处理器在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0157] ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0158] (4)当所述比值大于0 • 9且小于1 • 1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0159]所述处理器基于路径j对应的集合中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应 的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该集合中是否包括流量稳定的摄像头,如果包括 则计算该集合中所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的总和。
[0160]所述处理器基于路径j对应的集合中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应 的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该集合中是否包括流量不稳定的摄像头,如果包 括则计算该集合中所有流量不稳定的摄像头对应的特征图像数量的总和。 t〇161]所处处理器计算坐标信息,方法如下:
[0162] (1)所述处理器基于所述人可行走的地图判断从终点到起点的方向与所述路径j 连接的若干个路径;
[0163] (2)所述处理器计算所述若干个路径中每个路径对应的所有流量不稳定的摄像头 对应的特征图像数量的总和与所述路径j的行走概率的乘积,得到某一路径能够转移到所 述路径j上的流量,并将所述流量相加得到与所述路径j连接的若干个路径上能够转移到所 述路径j上的总流量;
[0164] (3)所述处理器计算路径j对应的所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的 总和与所述若干个路径上能够转移到所述路径j上的总流量的和,作为所述路径j的预估流 量;
[0165] (4)所述处理器按照路径的预估流量选取m条路径中所述预估流量最大的路径作 为目标路径;
[0166] (5)所述处理器判断所述目标路径所对应的集合中是否存在流量稳定的摄像头, 如果存在一个流量稳定的摄像头则将该摄像头的地理位置作为坐标信息,如果存在多个流 量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的摄像头的地理位置作为坐标信息,如果不存 在流量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的流量不稳定的摄像头的地理位置作为 坐标信息。
[0167] 实施例三。
[0168] 一种位置自适应的便利店,其特征在于,所述位置自适应的便利店包括常闭门、设 置在所述常闭门上方的监视装置、设置在便利店内部的控制器、无线通信器、定位装置;所 述常闭门上设置有二维码,用户通过移动终端上的具有实名认证功能的应用程序软件对所 述二维码进行扫描,所述移动终端将请求开门指令通过所述无线通信器传输至所述控制 器,所述控制器基于所述请求开门指令控制所述常闭门的一次绕轴往复运动进而实现所述 常闭门的一次开启以及关闭。
[0169]所述监视装置实时监视所述常闭门周围的环境,并将监视情况实时传输至所述便 利店控制器,所述便利店控制器通过所述无线通信器将所述监视情况传输至便利店总成服 务器上进行云端存储。
[0170] 所述定位装置实时检测所述便利店的地点。
[0171] 所述便利店还包括设置在底部的滚动轮。
[0172] 所述无线通信器还与远程控制机构通信连接。
[0173]所述远程控制机构还与n个摄像头通信连接,用于接收所述n个摄像头实时拍摄的 n个图像并进行两阶段的图像识别。
[0174]所述两阶段的图像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述 第一阶段的人脸识别包括:
[0175] (1)从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色块为预定颜 色的所述图像i上的点;
[0176] ⑵基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0177] ⑶计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0178] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0179] ⑸计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量;
[0180] 所述第二阶段的流量识别包括:
[0181] (1)在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0182] ⑶在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0183] ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0184] (4)当所述比值大于0.9且小于1.1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0185]所述无线通信器接收来自远程控制机构发送的坐标信息并传输至所述控制器;所 述控制器基于所述坐标信息以及所述定位装置指明的所述位置自适应的便利店的地点设 置移动路线并控制所述滚动轮动作进而使得所述位置自适应的便利店按照所述移动路线 逐渐靠近所述坐标信息直至达到所述坐标信息。
[0186]所述控制器还基于可移动地图来设置移动路线,所述可移动地图表明所述位置自 适应的便利店能够行走的多条路径。
[0187]所述远程控制机构包括n个高清显示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与n 个摄像头一一对应设置进而实时显示其对应的所述摄像头拍摄的图像,其中n为大于2的正 整数。
[0188]所述摄像头为具有较大视角的球形摄像头。
[0189]所述摄像头包括时钟、定位装置、收音器、摄像头控制器;所述时钟实时显示时间; 所述定位装置检测所述摄像头的地理位置;所述收音器用于收集所述摄像头周围存在的分 贝大于预设分贝的声音;存在于n个所述摄像头中的n个所述摄像头控制器相互之间随机通 信进而对所有时钟进行抽检式的对时;所述摄像头控制器将所述地理位置、声音以及所述 摄像头实时拍摄的图像无线传输给所述远程控制机构。
[0190]所述远程控制机构是设置在监控室内的pc机。
[0191] 所述pc机包括n个高清显示屏、1个处理器,所述n个高清显示屏分别与所述n个摄 像头一一对应设置进而实时显示其对应的所述摄像头拍摄的图像。
[0192]所述处理器接收来自所述n个摄像头传输过来的n个地理位置以及与每个地理位 置对应的图像;所述处理器基于人可行走的地图以及所述n个地理位置确定每条路径上存 在的所述摄像头的集合,如果某个所述摄像头对应的地理位置在所述人可行走的地图上与 所述点对应,则包括该点的所有路径的所述集合均应包括该摄像头,最终形成针对m条路径 的m个集合,m为正整数。
[0193]所述处理器判断是否从所述n个摄像头接收到所述声音,如果接收到所述声音则 基于语音识别技术判断所述声音是否为求救声音,如果是则在报警显示器上显示与所述声 音对应的所述摄像头的地理位置,所述处理器进一步判断所述地理位置所属的路径名称, 并将该路径名称显示在所述报警显示器上。
[0194] 所述n个摄像头均匀的分布在需要被监视的环境的高处进而使得所述n个摄像头 能够拍摄到身处所述环境中的人的图像,所述n个摄像头的拍摄范围互不重叠且所述拍摄 范围的叠加覆盖所述环境;所述远程控制机构与所述n个摄像头分别通信连接,所述远程控 制机构基于所述通信情况以及预存的信息生成坐标信息并将所述坐标信息发送至所述位 置自适应的便利店;所述位置自适应的便利店自动行走至所述坐标信息。
[0195]所述预存的信息包括所述人可行走的地图,所述人可行走的地图包括多个点以及 与所述多个点连接的多条线,两个点以及在该两个点之间的一条线构成一条路径,所述人 可行走的地图还包括每条路径的行走概率。
[0196]所述点包括起点、终点、分岔点。
[0197]所述行走概率是沿着从所述起点到所述终点的方向,行走在与一条路径连通的上 条路径上的人将会选择这一条路径继续行走的概率,可基于过往所述摄像头拍摄的大数据 通过统计分析得到。
[0198]所述摄像头为高清摄像头或超清摄像头。
[0199]所述处理器将接收的所述n个摄像头分别拍摄的n个图像实时分别实时传输至所 述n个高清显示器上进而实现显示,并同时针对所述n个高清显示器上显示的图像分别进行 两阶段的图像识别。
[0200]所述两阶段的图像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述 第一阶段的人脸识别包括:
[0201] (1)所述处理器从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色 块为预定颜色的所述图像i上的点;
[0202] ⑵基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形;
[0203] ⑶计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度;
[0204] ⑷当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像;
[0205] ⑸计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量。
[0206]所述第二阶段的流量识别包括:
[0207] (1)所述处理器在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量;
[0208] ⑶所述处理器在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量;
[0209] ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值;
[0210] (4)当所述比值大于0.9且小于1.1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳 定。
[0211]所述处理器基于路径j对应的集合中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应 的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该集合中是否包括流量稳定的摄像头,如果包括 则计算该集合中所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的总和。
[0212]所述处理器基于路径j对应的集合中所包含的摄像头序号,结合与每一序号对应 的图像表明的流量是否稳定的信息,判断该集合中是否包括流量不稳定的摄像头,如果包 括则计算该集合中所有流量不稳定的摄像头对应的特征图像数量的总和。
[0213] 所处处理器计算坐标信息,方法如下:
[0214] (1)所述处理器基于所述人可行走的地图判断从终点到起点的方向与所述路径j 连接的若干个路径;
[0215] (2)所述处理器计算所述若干个路径中每个路径对应的所有流量不稳定的摄像头 对应的特征图像数量的总和与所述路径j的行走概率的乘积,得到某一路径能够转移到所 述路径j上的流量,并将所述流量相加得到与所述路径j连接的若干个路径上能够转移到所 述路径j上的总流量;
[0216] (3)所述处理器计算路径j对应的所有流量稳定的摄像头对应的特征图像数量的 总和与所述若干个路径上能够转移到所述路径j上的总流量的和,作为所述路径j的预估流 量;
[0217] (4)所述处理器按照路径的预估流量选取m条路径中所述预估流量最大的路径作 为目标路径;
[0218] (5)所述处理器判断所述目标路径所对应的集合中是否存在流量稳定的摄像头, 如果存在一个流量稳定的摄像头则将该摄像头的地理位置作为坐标信息,如果存在多个流 量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的摄像头的地理位置作为坐标信息,如果不存 在流量稳定的摄像头则将使得特征图像数量最大的流量不稳定的摄像头的地理位置作为 坐标信息。
[0219]虽然上面己经参考各种实施例描述了本发明,但是应当理解,在不脱离本发明的 范围的情况下,可以进行许多改变和修改。因此,其旨在上述详细描述被认为是例示性的而 非限制性的,并且应当理解,以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范 围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读 了本发明的记载的内容之后,技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等效变化和 修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (6)

1. 一种位置自适应的便利店,其特征在于,所述位置自适应的便利店包括常闭门、设置 在所述常闭门上方的监视装置、设置在便利店内部的控制器、无线通信器、定位装置;所述 常闭门上设置有二维码,用户通过移动终端上的具有实名认证功能的应用程序软件对所述 二维码进行扫描,所述移动终端将请求开门指令通过所述无线通信器传输至所述控制器, 所述控制器基于所述请求开门指令控制所述常闭门的一次绕轴往复运动进而实现所述常 闭门的一次开启以及关闭。
2. 根据前述权利要求之一所述的位置自适应的便利店,其特征在于,所述监视装置实 时监视所述常闭门周围的环境,并将监视情况实时传输至所述便利店控制器,所述便利店 控制器通过所述无线通信器将所述监视情况传输至便利店总成服务器上进行云端存储。
3. 根据前述权利要求之一所述的位置自适应的便利店,其特征在于,所述便利店还包 括设置在底部的滚动轮。
4. 根据前述权利要求之一所述的位置自适应的便利店,其特征在于,所述无线通信器 还与远程控制机构通信连接。
5.根据前述权利要求之一所述的位置自适应的便利店,其特征在于,所述远程控制机 构还与n个摄像头通信连接,用于接收所述n个摄像头实时拍摄的n个图像并进行两阶段的 图像识别。
6.根据前述权利要求之一所述的位置自适应的便利店,其特征在于,所述两阶段的图 像识别包括第一阶段的人脸识别以及第二阶段的流量识别,所述第一阶段的人脸识别包 括: (1) 从图像i中提取出兴趣点以及相应的位置信息,所述兴趣点为其色块为预定颜色的 所述图像i上的点; (2) 基于提取的兴趣点以及位置信息构建一个或多个特征图形; ⑶计算每个所述特征图形与预先存储的图形的相似度; (4)当所述相似度为80%以上时判定为人脸图像; ⑸计算满足步骤⑷的所述特征图形的数量; 所述第二阶段的流量识别包括: (1)在t时刻从图像i中提取出t时刻的所述特征图形的数量; ⑶在t+1时刻从图像i中提取t+1时刻的所述特征图形的数量; ⑸计算t+1时刻的所述特征图形的数量与t时刻的所述特征图形的数量的比值; (4)当所述比值大于0•9且小于1 • 1时判定图像i的流量稳定,否则判定流量不稳定。
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