CN108717525A - 一种信息处理方法、装置、计算机存储介质及终端 - Google Patents
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Abstract
一种信息处理方法、装置、计算机存储介质及终端，包括：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。本发明实施例通过对目标物体的活动特征分析，提升了对目标物体的管控效率。
Description
技术领域
本文涉及但不限于图像处理技术，尤指一种信息处理方法、装置、计算机存储介质及终端。
背景技术
对动物进行活动分析，是对动物进行管理和控制的重要基础；包括：根据对动物进行活动分析，制定对该种类动物进行驱赶或灭除处理；基于对动物的活动分析，制定和调整动物的养殖规划。
以鼠类为例，鼠类是一种携带大量病菌的动物，如果鼠类在活动过程中将病菌传染给人类，将会危及人类的身体健康；另外，鼠类在活动过程中，还可能对食材、日常生活或工作用品进行啃咬，对用户造成经济损失。因此，如何对鼠类进行防疫管控是一项持久的工作。由于鼠类体积小、行动灵敏、且一般仅在夜间活动，因此很难对鼠类活动进行有效的分析。目前，对鼠类进行跟踪的方法包括：目测法、鼠笼法、鼠夹法、粘鼠板法、粉迹法、鼠迹探测仪等，这些方法针对鼠类的活动轨迹进行了分析，一定程度上控制了鼠类隐患。获得鼠类活动轨迹的方法虽然能够对鼠类进行一定的控制，但是鼠类繁殖性强、适应人类生活的许多环境，上述方法无法实现鼠类数量的有效控制，鼠类防疫无法达到预期效果。
综上，目前对动物进行的活动分析方法，无法达到对目标动物进行有效管控的目的，影响目标物体的管控效率。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本发明实施例提供一种信息处理方法、装置、计算机存储介质及终端，能够提升对目标物体的管控效率。
本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：
识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
可选的，所述记录目标物体满足预设规则的活动信息之前，所述信息处理方法还包括：
预先设置一个或一个以上图像采集装置，以获取所述视频图像。
可选的，所述记录目标物体满足预设规则的活动信息包括：
判断所述目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；
所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长大于所述第一预设时长时，记录所述目标物体在该活动区域进行内进行了一次满足所述预设规则的活动。
可选的，所述分析确定目标物体的活动特征信息包括：
在第二预设时长内，记录的所述活动信息中，所述目标物体在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
可选的，所述目标物体包括鼠类；所述活动特征区域包括：鼠类出入点位置。
可选的，所述判断目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长包括：
对所述视频图像进行分析处理后，按照预设的坐标单位建立空间坐标；
根据建立的所述空间坐标，标记所述目标物体的活动位置，并记录对应于所述活动位置的活动时间；
根据标记的所述活动位置和记录的对应于活动位置的所述活动时间，判断所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于所述第一预设时长。
另一方面，本发明实施例还提供一种信息处理装置，包括：记录单元和分析确定单元；其中，
记录单元用于：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
分析确定单元用于：根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
可选的，所述信息处理装置还包括设置单元，用于：
预先设置一个或一个以上图像采集装置，以获取所述视频图像。
可选的，所述记录单元具体用于：
判断所述目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；
所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长大于所述第一预设时长时，记录所述目标物体在该活动区域进行内进行了一次满足所述预设规则的活动。
可选的，所述分析确定单元具体用于：
在第二预设时长内，记录的所述活动信息中，所述目标物体在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
可选的，所述目标物体包括鼠类，所述活动特征区域包括：鼠类出入点位置。
可选的，所述记录单元用于判断目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长包括：
对所述视频图像进行分析处理后，按照预设的坐标单位建立空间坐标；
根据建立的所述空间坐标，标记所述目标物体的活动位置，并记录对应于所述活动位置的活动时间；
根据标记的所述活动位置和记录的对应于活动位置的所述活动时间，判断所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于所述第一预设时长。
再一方面，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1～6中任一项所述的信息处理方法。
还一方面，本发明实施例还提供一种终端，包括：存储器和处理器；其中，
处理器被配置为执行存储器中的程序指令；
程序指令在处理器读取执行以下操作：
识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
与相关技术相比，本申请技术方案包括：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。本发明实施例通过对目标物体的活动特征分析，提升了对目标物体的管控效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明实施例信息处理方法的流程图；
图2为本发明实施例信息处理装置的结构框图；
图3为本发明应用示例的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1为本发明实施例信息处理方法的流程图，如图1所示，包括：
步骤101、识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
可选的，所述记录目标物体满足预设规则的活动信息之前，本发明实施例信息处理方法还包括：
预先设置一个或一个以上图像采集装置，以获取所述视频图像。
可选的，本发明实施例获取的视频图像可以包括由单个图像采集装置采集到的视频图像，也可以包括由多个图像采集装置采集到的全景图像；另外，根据目标物体的种类，可以设置相应种类的图像采集装置；例如、目标物体在光线较差的环境中活动，则图像采集装置可以包括红外摄像装置。图像采集装置的设置位置和个数可以根据目标物体的活动特点，由本领域技术人员分析后确定。
可选的，本发明实施例记录目标物体满足预设规则的活动信息包括：
判断所述目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长大于所述第一预设时长时，记录所述目标物体在该活动区域进行内进行了一次满足所述预设规则的活动。
可选的，本发明实施例判断目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长包括：
对所述视频图像进行分析处理后，按照预设的坐标单位建立空间坐标；
根据建立的所述空间坐标，标记所述目标物体的活动位置，并记录对应于所述活动位置的活动时间；
根据标记的所述活动位置和记录的对应于活动位置的所述活动时间，判断所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于所述第一预设时长。
需要说明的是，本发明实施例建立的空间坐标可以是二维的空间坐标，也可以是三维的立体坐标；可以根据采集的视频图像的种类进行分析确定；建立空间坐标的方法可以包括图像处理技术中的已有方法；为了记录的活动信息粒度合理，本发明实施例可以由本领域技术人员根据目标物体的体积、图像采集装置与目标物体的距离和/或目标物体的活动速度等分析确定空间坐标的最小坐标单位，以便对目标物体进行有利于后期分析处理的标记，降低标记的工作量，避免标记操作出现冗余。另外，本发明实施例也可不建立空间坐标，直接通过相关技术确定像素点坐标信息和活动时间信息，基于像素点坐标和活动时间信息实现活动信息的记录。
步骤102、根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
需要说明的是，本发明实施例可以基于相关技术进行目标物体的识别；例如、将视频图像中活动的物体与预先存储的目标物体的特征图像进行相似度对比，当相似度对比结果满足预先设定的判定要求时，确定活动的物体为目标物体。本发明实施例识别出目标物体后，可以对目标物体进行标记，以对目标物体的活动轨迹进行记录，根据记录的活动轨迹进而记录活动信息。
可选的，本发明实施例分析确定目标物体的活动特征信息包括：
在第二预设时长内，记录的所述活动信息中，所述目标物体在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
需要说明的是，本发明实施例第一预设时长、第二预设时长、预设尺寸、预设次数、及第三预设时长均可以根据目标物体的活动规律进行分析确定。
另外，确定活动区域是否为活动特征区域的条件可以由本领域技术人员进行分析调整，例如、可以调整为：在第二预设时长内，记录的活动信息中，目标物体在同一活动区域内存在大于预设次数的活动，活动时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
可选的，所述目标物体包括鼠类；所述活动特征区域包括：鼠类出入点位置。以二维空间坐标为例，表1为本发明实施例记录的鼠类活动位置和对应于活动位置的活动时间信息；
| 坐标点 | 停留时长(秒) | 活动次数 |
| (201,707) | 0.5 | 1 |
| (204,710) | 1.5 | 2 |
| (206,723) | 4 | 8 |
| (208,742) | 3 | 6 |
| (210,722) | 1 | 2 |
| (212,744) | 3 | 4 |
| (214,725) | 1.5 | 2 |
| ········ | ····· | |
| (216,825) | 2.3 | 3 |
| (225,835) | 1.2 | 2 |
| (234,863) | 0.5 | 1 |
| (236,865) | 1.5 | 2 |
| (254,882) | 5 | 8 |
| (255,885) | 3 | 6 |
表1
假设表1所示坐标点以预设尺寸作为最小单位，第二预设时长设置为表1的记录时长，假设记录的活动信息中，鼠类在同一坐标点内的活动次数大于6次，且每次活动的时长均大于3秒时，确定该活动区域为出入点。则根据表1记录的活动信息，可以确定的出入点包括：(206,723)、(208,742)、(254,882)、(255,885)；
需要说明的是，本发明实施例目标物体可以包括除鼠类以外的其他种类物体；例如，蛇类、鸟类、爬行类等动物；活动特征信息可以包括出入点位置信息、捕食点活动信息、迁徙点活动信息等。
与相关技术相比，本申请技术方案包括：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。本发明实施例通过对目标物体的活动特征分析，提升了对目标物体的管控效率。
图2为本发明实施例信息处理装置的结构框图，如图2所示，包括：记录单元和分析确定单元；其中，
记录单元用于：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
可选的，本发明实施例信息处理装置还包括设置单元，用于：预先设置一个或一个以上图像采集装置，以获取所述视频图像。
可选的，本发明实施例获取的视频图像可以包括由单个图像采集装置采集到的视频图像，也可以包括由多个图像采集装置采集到的全景图像；另外，根据目标物体的种类，可以设置相应种类的图像采集装置；例如、目标物体在光线较差的环境中活动，则图像采集装置可以包括红外摄像装置。图像采集装置的设置位置和个数可以根据目标物体的活动特点，由本领域技术人员分析后确定。
可选的，本发明实施例记录单元具体用于：
判断所述目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长大于所述第一预设时长时，记录所述目标物体在该活动区域进行内进行了一次满足所述预设规则的活动。
可选的，本发明实施例所述记录单元用于判断目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长包括：
对所述视频图像进行分析处理后，按照预设的坐标单位建立空间坐标；
根据建立的所述空间坐标，标记所述目标物体的活动位置，并记录对应于所述活动位置的活动时间；
根据标记的所述活动位置和记录的对应于活动位置的所述活动时间，判断所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于所述第一预设时长。
需要说明的是，本发明实施例建立的空间坐标可以是二维的空间坐标，也可以是三维的立体坐标；可以根据采集的视频图像的种类进行分析确定；建立空间坐标的方法可以包括图像处理技术中的已有方法；为了记录的活动信息粒度合理，本发明实施例可以由本领域技术人员根据目标物体的体积、图像采集装置与目标物体的距离和/或目标物体的活动速度等分析确定空间坐标的最小坐标单位，以便对目标物体进行有利于后期分析处理的标记，降低标记的工作量，避免标记操作出现冗余。活动位置的标记和活动时间的记录可以采用相关技术中已有的方法实现，在此不做赘述。
分析确定单元用于：根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
需要说明的是，本发明实施例可以基于相关技术进行目标物体的识别；例如、将视频图像中活动的物体与预先存储的目标物体的特征图像进行相似度对比，当相似度对比结果满足预先设定的判定要求时，确定活动的物体为目标物体。本发明实施例识别出目标物体后，可以对目标物体进行标记，以对目标物体的活动轨迹进行记录，根据记录的活动轨迹进而记录活动信息。
可选的，本发明实施例分析确定单元具体用于：
在第二预设时长内，记录的所述活动信息中，所述目标物体在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
需要说明的是，本发明实施例第一预设时长、第二预设时长、预设尺寸、预设次数、及第三预设时长均可以根据目标物体的活动规律进行分析确定。
可选的，本发明实施例目标物体包括鼠类，所述活动特征区域包括：鼠类出入点位置。
需要说明的是，本发明实施例目标物体可以包括除鼠类以外的其他种类物体；例如，蛇类、鸟类、爬行类等动物；活动特征信息可以包括出入点位置信息、捕食点活动信息、迁徙点活动信息等。
与相关技术相比，本申请技术方案包括：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。本发明实施例通过对目标物体的活动特征分析，提升了对目标物体的管控效率。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述信息处理方法。
本发明实施例还提供一种终端，包括：存储器和处理器；其中，
处理器被配置为执行存储器中的程序指令；
程序指令在处理器读取执行以下操作：
识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
以下通过应用示例对本发明实施例方法进行清楚详细的说明，应用示例仅用于陈述本发明，并不用于限定本发明的保护范围。
应用示例
以下以鼠类作为目标物体，对鼠类的出入点信息进行分析。图3为本发明应用示例的方法流程图，如图3所示，包括：
步骤301、设置图像采集装置；本发明应用示例可以在需要对鼠类进行管控的餐厅、库房等区域设置图像采集装置，图像采集装置可以具备夜视功能；
步骤302、图像采集装置将采集的视频图像进行分析，识别确定视频图像中的鼠类；其中，本发明应用示例在对视频图像进行分析之前，可以将视频图像存储在预设的服务器上，作为视频日志，并为视频日志参照相关技术添加地址、时间等日志标签。对视频图像进行分析包括：对视频图像进行图像化处理，得到进行鼠类识别的视频图片。
步骤303、对识别出的鼠类采用第一标识进行标记；例如，对识别出老鼠的像素区域采用红色标识进行标记。
步骤304、在预先建立的空间坐标上，根据第一标识记录鼠类的活动位置及对应于活动位置的活动时间；
步骤305、根据记录的活动位置和对应于活动位置的活动时间，判断鼠类在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；
步骤306、鼠类在预设尺寸的活动区域内的活动时长大于第一预设时长时，记录鼠类在该活动区域进行内进行了一次满足预设规则的活动；
步骤307、在第二预设时长内，记录的满足预设规则的活动的活动信息中，鼠类在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为鼠类的出入点位置。
步骤308、对确定的鼠类的出入点位置采用预设的出入点标识进行标记。通过以上系统，灭鼠防疫人员便可轻松找出鼠的出入点，有针对性的精确封堵，使鼠无藏身之处，另外也可对制定灭鼠的策略提供数据和技术支持。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件(例如处理器)完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的每个模块/单元可以采用硬件的形式实现，例如通过集成电路来实现其相应功能，也可以采用软件功能模块的形式实现，例如通过处理器执行存储于存储器中的程序/指令来实现其相应功能。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (14)
1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：
识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述记录目标物体满足预设规则的活动信息之前，所述信息处理方法还包括：
预先设置一个或一个以上图像采集装置，以获取所述视频图像。
3.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述记录目标物体满足预设规则的活动信息包括：
判断所述目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；
所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长大于所述第一预设时长时，记录所述目标物体在该活动区域进行内进行了一次满足所述预设规则的活动。
4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述分析确定目标物体的活动特征信息包括：
在第二预设时长内，记录的所述活动信息中，所述目标物体在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
5.根据权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，所述目标物体包括鼠类；所述活动特征区域包括：鼠类出入点位置。
6.根据权利要求3～5任一项所述的信息处理方法，其特征在于，所述判断目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长包括：
对所述视频图像进行分析处理后，按照预设的坐标单位建立空间坐标；
根据建立的所述空间坐标，标记所述目标物体的活动位置，并记录对应于所述活动位置的活动时间；
根据标记的所述活动位置和记录的对应于活动位置的所述活动时间，判断所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于所述第一预设时长。
7.一种信息处理装置，其特征在于，包括：记录单元和分析确定单元；其中，
记录单元用于：识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
分析确定单元用于：根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
8.根据权利要求7所述的信息处理装置，其特征在于，所述信息处理装置还包括设置单元，用于：
预先设置一个或一个以上图像采集装置，以获取所述视频图像。
9.根据权利要求7所述的信息处理装置，其特征在于，所述记录单元具体用于：
判断所述目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长；
所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长大于所述第一预设时长时，记录所述目标物体在该活动区域进行内进行了一次满足所述预设规则的活动。
10.根据权利要求9所述的信息处理装置，其特征在于，所述分析确定单元具体用于：
在第二预设时长内，记录的所述活动信息中，所述目标物体在同一活动区域内的活动次数大于预设次数，且每一次活动的时长均大于第三预设时长时，确定该活动区域为活动特征区域。
11.根据权利要求10所述的信息处理装置，其特征在于，所述目标物体包括鼠类，所述活动特征区域包括：鼠类出入点位置。
12.根据权利要求9～11任一项所述的信息处理装置，其特征在于，所述记录单元用于判断目标物体在预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于第一预设时长包括：
对所述视频图像进行分析处理后，按照预设的坐标单位建立空间坐标；
根据建立的所述空间坐标，标记所述目标物体的活动位置，并记录对应于所述活动位置的活动时间；
根据标记的所述活动位置和记录的对应于活动位置的所述活动时间，判断所述目标物体在所述预设尺寸的活动区域内的活动时长是否大于所述第一预设时长。
13.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1～6中任一项所述的信息处理方法。
14.一种终端，包括：存储器和处理器；其中，
处理器被配置为执行存储器中的程序指令；
程序指令在处理器读取执行以下操作：
识别出视频图像中的目标物体后，记录目标物体满足预设规则的活动信息；
根据记录的活动信息，分析确定目标物体的活动特征信息。
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| CN201810439735.2A CN108717525A (zh) | 2018-05-09 | 2018-05-09 | 一种信息处理方法、装置、计算机存储介质及终端 |
Publications (1)
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|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109566592A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-05 | 北京明略软件系统有限公司 | 驱鼠的方法及系统 |
| CN111207499A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-05-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调控制方法及采用其的空调 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101584585A (zh) * | 2009-06-08 | 2009-11-25 | 浙江大学 | 白鼠行为测定实验系统 |
| CN102356753A (zh) * | 2011-07-01 | 2012-02-22 | 浙江大学 | 基于红外热像跟踪的无偏性动物行为测定实验系统 |
| CN102946345A (zh) * | 2012-11-26 | 2013-02-27 | 上海量明科技发展有限公司 | 即时通信界面结构输出的方法、浏览器客户端及系统 |
| US8769670B2 (en) * | 2007-07-20 | 2014-07-01 | Broadcom Corporation | Method and system for configuring local and remote resources to accomplish rendering of multimedia content on dissimilar format devices based on user biometric data |
| CN104281877A (zh) * | 2014-09-18 | 2015-01-14 | 北京航空航天大学 | 一种基于改进遗传聚类的人类活动区域分类方法 |
| CN106774797A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 北京奇虎科技有限公司 | 机器人自动节电方法、装置和机器人 |
| CN106933816A (zh) * | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 北京大唐高鸿数据网络技术有限公司 | 基于全局特征和局部特征的跨镜头目标检索系统及方法 |
| CN107346415A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-11-14 | 小草数语（北京）科技有限公司 | 视频图像处理方法、装置及监控设备 |
-
2018
- 2018-05-09 CN CN201810439735.2A patent/CN108717525A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8769670B2 (en) * | 2007-07-20 | 2014-07-01 | Broadcom Corporation | Method and system for configuring local and remote resources to accomplish rendering of multimedia content on dissimilar format devices based on user biometric data |
| CN101584585A (zh) * | 2009-06-08 | 2009-11-25 | 浙江大学 | 白鼠行为测定实验系统 |
| CN102356753A (zh) * | 2011-07-01 | 2012-02-22 | 浙江大学 | 基于红外热像跟踪的无偏性动物行为测定实验系统 |
| CN102946345A (zh) * | 2012-11-26 | 2013-02-27 | 上海量明科技发展有限公司 | 即时通信界面结构输出的方法、浏览器客户端及系统 |
| CN104281877A (zh) * | 2014-09-18 | 2015-01-14 | 北京航空航天大学 | 一种基于改进遗传聚类的人类活动区域分类方法 |
| CN106933816A (zh) * | 2015-12-29 | 2017-07-07 | 北京大唐高鸿数据网络技术有限公司 | 基于全局特征和局部特征的跨镜头目标检索系统及方法 |
| CN106774797A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-31 | 北京奇虎科技有限公司 | 机器人自动节电方法、装置和机器人 |
| CN107346415A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-11-14 | 小草数语（北京）科技有限公司 | 视频图像处理方法、装置及监控设备 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109566592A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-05 | 北京明略软件系统有限公司 | 驱鼠的方法及系统 |
| CN111207499A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-05-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调控制方法及采用其的空调 |
| CN111207499B (zh) * | 2020-01-09 | 2021-06-22 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调控制方法及采用其的空调 |
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