CN109034091A - 区块链图像处理方法 - Google Patents

区块链图像处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109034091A
CN109034091A CN201810894629.3A CN201810894629A CN109034091A CN 109034091 A CN109034091 A CN 109034091A CN 201810894629 A CN201810894629 A CN 201810894629A CN 109034091 A CN109034091 A CN 109034091A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
fixed equipment
pixel
block chain
personnel
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.)
Pending
Application number
CN201810894629.3A
Other languages
English (en)
Inventor
明超
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.)
Individual
Original Assignee
Individual
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 Individual filed Critical Individual
Priority to CN201810894629.3A priority Critical patent/CN109034091A/zh
Publication of CN109034091A publication Critical patent/CN109034091A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V9/00—Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/30—Noise filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种区块链图像处理方法，该方法包括提供一种区块链图像处理机构来进行处理，所述区块链图像处理机构包括：人员固定设备，用于为游客提供乘坐位置，每一个人员固定设备用于放置一名游客；现场防护设备，包括安全带和扣件，所述安全带设置在所述人员固定设备的左侧，所述扣件设置在所述人员固定设备的右侧，所述扣件用于与所述安全带扣接，以为相应的人员固定设备上的游客提供现场防护；状态检测设备，设置在所述扣件上，用于检测所述扣件是否与所述安全带扣接；区块链处理平台，用于提取图像中的人脸区域，对所述人脸区域进行特征提取以获取与提取的特征对应的衰老等级，并输出所述衰老等级。

Description

区块链图像处理方法
技术领域
本发明涉及区块链领域，尤其涉及一种区块链图像处理方法。
背景技术
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
区块链(Block chain)是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。
发明内容
为了解决当前娱乐设备无法实现基于游客人员具体情况进行自适应控制的技术问题，本发明提供了一种区块链图像处理方法，采用区块链实现对关键图像处理环节的图像处理，对待处理图像中的条纹噪声情况进行分析，并基于分析结果制定相适应的图像滤波机制，实现了图像的针对性滤波处理，尤为重要的是，为了在单人急速升降娱乐设备运行中加强对老人的看护，对单人急速升降娱乐设备中的人体老年化程度进行分析，以基于人体老年化程度确定对应的安全带的检测次数，能够对老人安全带操作失误的情况进行及时检测。
根据本发明的一方面，提供一种区块链图像处理方法，该方法包括提供一种区块链图像处理机构来进行处理，所述区块链图像处理机构包括：人员固定设备，用于为游客提供乘坐位置，每一个人员固定设备用于放置一名游客。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中，还包括：
现场防护设备，包括安全带和扣件，所述安全带设置在所述人员固定设备的左侧，所述扣件设置在所述人员固定设备的右侧，所述扣件用于与所述安全带扣接，以为相应的人员固定设备上的游客提供现场防护。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中，还包括：
状态检测设备，设置在所述扣件上，用于检测所述扣件是否与所述安全带扣接；其中，所述状态检测设备还用于在所述扣件与所述安全带扣接时，发出扣接成功信号。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中，还包括：
上下拉升绳体，为钢丝绳材料铸造而成，其一端与所述人员固定设备连接，另一端与直流控制电机连接；直流控制电机，与所述上下拉升绳体连接，用于通过对所述上下拉升绳体的上下拉动带动所述人员固定设备上下升降；半球型摄像头，设置在所述人员固定设备的上方，用于对所述人员固定设备进行图像数据采集，以获得并输出相应的固定设备图像；MMC存储卡，用于存储非条纹权重值和条纹权重值，所述非条纹权重值为领域窗口中像素点未在条纹区域时被赋予的权重值，所述条纹权重值为领域窗口中像素点在条纹区域时被赋予的权重值，所述非条纹权重值是所述条纹权重值的倍数；数据解析设备，与所述半球型摄像头连接，用于接收所述固定设备图像，对所述固定设备图像进行条纹分析，以确定所述固定设备图像中是否存在条纹噪声，并在确定存在条纹噪声时，发出条纹获取信号，以及还基于所述条纹噪声的幅值提取领域窗口的大小；所述数据解析设备还用于在确定不存在条纹噪声时，发出条纹未获取信号；数据处理设备，分别与所述数据解析设备和所述MMC存储卡连接，用于在接收到所述条纹获取信号时，对所述固定设备图像中的每一个像素点进行以下滤波动作：将所述像素点作为目标像素点并获取其像素值，基于所述数据解析设备提取的领域窗口确定所述固定设备图像中所述目标像素点的各个领域像素点的各个领域像素值，确定各个领域像素值是否位于条纹区域，当领域像素值位于条纹区域时，被赋予条纹权重值，当领域像素值未位于条纹区域时，被赋予非条纹权重值，基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值；所述数据处理设备还用于基于所述固定设备图像中的每一个像素点的滤波像素值组成已处理图像，并输出所述已处理图像；区块链处理平台，通过网络与所述数据处理设备连接，用于接收所述已处理图像，提取所述已处理图像中的人脸区域，对所述人脸区域进行特征提取以获取与提取的特征对应的衰老等级，并输出所述衰老等级；次数识别设备，分别与所述状态检测设备和所述区块链处理平台连接，用于接收所述衰老等级，并基于所述衰老等级确定所述状态检测设备的检测次数；其中，所述基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值包括：计算各个领域像素值的各自权重值之和以作为权重和，计算每一个领域像素值和其权重值的乘积以作为领域像素点乘积，将各个领域像素点的领域像素点乘积相加以获得像素累计值，将所述像素累计值除以所述权重和以确定所述目标像素点的滤波像素值。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中：在所述数据解析设备中，所述条纹噪声的幅值越大，提取的领域窗口越大。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中：所述MMC存储卡、所述数据解析设备和所述数据处理设备被集成在同一块集成电路板上。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中：所述数据处理设备还用于在接收到所述条纹未获取信号时，直接将所述固定设备图像作为所述已处理图像输出。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中：所述状态检测设备还用于在所述扣件未与所述安全带扣接时，发出扣接失败信号。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中：所述区块链处理平台、所述次数识别设备和所述状态检测设备分别采用不同型号的SOC芯片来实现。
更具体地，在所述区块链图像处理机构中：所述区块链处理平台提取所述已处理图像中的人脸区域包括：基于人脸基准图案从所述已处理图像中搜索出与所述人脸基准图案相似度超过预设百分比阈值的区域以作为人脸区域。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的区块链图像处理机构所应用的娱乐现场的场景示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的实施方案进行详细说明。
区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。
为了克服上述不足，本发明搭建一种区块链图像处理方法，该方法包括提供一种区块链图像处理机构来进行处理。所述区块链图像处理机构有效解决了相应的技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的区块链图像处理机构所应用的娱乐现场的场景示意图。
根据本发明实施方案示出的区块链图像处理机构包括：
人员固定设备，用于为游客提供乘坐位置，每一个人员固定设备用于放置一名游客。
接着，继续对本发明的区块链图像处理机构的具体结构进行进一步的说明。
在所述区块链图像处理机构中，还包括：
现场防护设备，包括安全带和扣件，所述安全带设置在所述人员固定设备的左侧，所述扣件设置在所述人员固定设备的右侧，所述扣件用于与所述安全带扣接，以为相应的人员固定设备上的游客提供现场防护。
在所述区块链图像处理机构中，还包括：
状态检测设备，设置在所述扣件上，用于检测所述扣件是否与所述安全带扣接；
其中，所述状态检测设备还用于在所述扣件与所述安全带扣接时，发出扣接成功信号。
在所述区块链图像处理机构中，还包括：
上下拉升绳体，为钢丝绳材料铸造而成，其一端与所述人员固定设备连接，另一端与直流控制电机连接；
直流控制电机，与所述上下拉升绳体连接，用于通过对所述上下拉升绳体的上下拉动带动所述人员固定设备上下升降；
半球型摄像头，设置在所述人员固定设备的上方，用于对所述人员固定设备进行图像数据采集，以获得并输出相应的固定设备图像；
MMC存储卡，用于存储非条纹权重值和条纹权重值，所述非条纹权重值为领域窗口中像素点未在条纹区域时被赋予的权重值，所述条纹权重值为领域窗口中像素点在条纹区域时被赋予的权重值，所述非条纹权重值是所述条纹权重值的倍数；
数据解析设备，与所述半球型摄像头连接，用于接收所述固定设备图像，对所述固定设备图像进行条纹分析，以确定所述固定设备图像中是否存在条纹噪声，并在确定存在条纹噪声时，发出条纹获取信号，以及还基于所述条纹噪声的幅值提取领域窗口的大小；所述数据解析设备还用于在确定不存在条纹噪声时，发出条纹未获取信号；
数据处理设备，分别与所述数据解析设备和所述MMC存储卡连接，用于在接收到所述条纹获取信号时，对所述固定设备图像中的每一个像素点进行以下滤波动作：将所述像素点作为目标像素点并获取其像素值，基于所述数据解析设备提取的领域窗口确定所述固定设备图像中所述目标像素点的各个领域像素点的各个领域像素值，确定各个领域像素值是否位于条纹区域，当领域像素值位于条纹区域时，被赋予条纹权重值，当领域像素值未位于条纹区域时，被赋予非条纹权重值，基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值；所述数据处理设备还用于基于所述固定设备图像中的每一个像素点的滤波像素值组成已处理图像，并输出所述已处理图像；
区块链处理平台，通过网络与所述数据处理设备连接，用于接收所述已处理图像，提取所述已处理图像中的人脸区域，对所述人脸区域进行特征提取以获取与提取的特征对应的衰老等级，并输出所述衰老等级；
次数识别设备，分别与所述状态检测设备和所述区块链处理平台连接，用于接收所述衰老等级，并基于所述衰老等级确定所述状态检测设备的检测次数；
其中，所述基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值包括：计算各个领域像素值的各自权重值之和以作为权重和，计算每一个领域像素值和其权重值的乘积以作为领域像素点乘积，将各个领域像素点的领域像素点乘积相加以获得像素累计值，将所述像素累计值除以所述权重和以确定所述目标像素点的滤波像素值。
在所述区块链图像处理机构中：在所述数据解析设备中，所述条纹噪声的幅值越大，提取的领域窗口越大。
在所述区块链图像处理机构中：所述MMC存储卡、所述数据解析设备和所述数据处理设备被集成在同一块集成电路板上。
在所述区块链图像处理机构中：所述数据处理设备还用于在接收到所述条纹未获取信号时，直接将所述固定设备图像作为所述已处理图像输出。
在所述区块链图像处理机构中：所述状态检测设备还用于在所述扣件未与所述安全带扣接时，发出扣接失败信号。
在所述区块链图像处理机构中：所述区块链处理平台、所述次数识别设备和所述状态检测设备分别采用不同型号的SOC芯片来实现。
在所述区块链图像处理机构中：所述区块链处理平台提取所述已处理图像中的人脸区域包括：基于人脸基准图案从所述已处理图像中搜索出与所述人脸基准图案相似度超过预设百分比阈值的区域以作为人脸区域。
另外，可采用SDRAM存储器替换所述MMC存储卡。SDRAM：Synchronous DynamicRandom Access Memory，同步动态随机存储器，同步是指内存工作需要同步时钟，内部的命令的发送与数据的传输都以他为基准；动态是指存储阵列需要不断的刷新来保证数据不丢失；随机是指数据不是线性依次存储，而是自由指定地址进行数据读写。SDR SDRAM的时钟频率就是数据存储的频率。SDRAM的工作电压为3.3V。
采用本发明的区块链图像处理机构，针对现有技术中娱乐设备无法实现自适应控制的技术问题，采用区块链实现对关键图像处理环节的图像处理，对待处理图像中的条纹噪声情况进行分析，并基于分析结果制定相适应的图像滤波机制，实现了图像的针对性滤波处理，尤为重要的是，为了在单人急速升降娱乐设备运行中加强对老人的看护，对单人急速升降娱乐设备中的人体老年化程度进行分析，以基于人体老年化程度确定对应的安全带的检测次数，能够对老人安全带操作失误的情况进行及时检测，从而解决了上述技术问题。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种区块链图像处理方法，该方法包括提供一种区块链图像处理机构来进行处理，其特征在于，所述区块链图像处理机构包括：
人员固定设备，用于为游客提供乘坐位置，每一个人员固定设备用于放置一名游客。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机构还包括：
现场防护设备，包括安全带和扣件，所述安全带设置在所述人员固定设备的左侧，所述扣件设置在所述人员固定设备的右侧，所述扣件用于与所述安全带扣接，以为相应的人员固定设备上的游客提供现场防护。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机构还包括：
状态检测设备，设置在所述扣件上，用于检测所述扣件是否与所述安全带扣接；
其中，所述状态检测设备还用于在所述扣件与所述安全带扣接时，发出扣接成功信号。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机构还包括：
上下拉升绳体，为钢丝绳材料铸造而成，其一端与所述人员固定设备连接，另一端与直流控制电机连接；
直流控制电机，与所述上下拉升绳体连接，用于通过对所述上下拉升绳体的上下拉动带动所述人员固定设备上下升降；
半球型摄像头，设置在所述人员固定设备的上方，用于对所述人员固定设备进行图像数据采集，以获得并输出相应的固定设备图像；
MMC存储卡，用于存储非条纹权重值和条纹权重值，所述非条纹权重值为领域窗口中像素点未在条纹区域时被赋予的权重值，所述条纹权重值为领域窗口中像素点在条纹区域时被赋予的权重值，所述非条纹权重值是所述条纹权重值的倍数；
数据解析设备，与所述半球型摄像头连接，用于接收所述固定设备图像，对所述固定设备图像进行条纹分析，以确定所述固定设备图像中是否存在条纹噪声，并在确定存在条纹噪声时，发出条纹获取信号，以及还基于所述条纹噪声的幅值提取领域窗口的大小；所述数据解析设备还用于在确定不存在条纹噪声时，发出条纹未获取信号；
数据处理设备，分别与所述数据解析设备和所述MMC存储卡连接，用于在接收到所述条纹获取信号时，对所述固定设备图像中的每一个像素点进行以下滤波动作：将所述像素点作为目标像素点并获取其像素值，基于所述数据解析设备提取的领域窗口确定所述固定设备图像中所述目标像素点的各个领域像素点的各个领域像素值，确定各个领域像素值是否位于条纹区域，当领域像素值位于条纹区域时，被赋予条纹权重值，当领域像素值未位于条纹区域时，被赋予非条纹权重值，基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值；所述数据处理设备还用于基于所述固定设备图像中的每一个像素点的滤波像素值组成已处理图像，并输出所述已处理图像；
区块链处理平台，通过网络与所述数据处理设备连接，用于接收所述已处理图像，提取所述已处理图像中的人脸区域，对所述人脸区域进行特征提取以获取与提取的特征对应的衰老等级，并输出所述衰老等级；
次数识别设备，分别与所述状态检测设备和所述区块链处理平台连接，用于接收所述衰老等级，并基于所述衰老等级确定所述状态检测设备的检测次数；
其中，所述基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值包括：计算各个领域像素值的各自权重值之和以作为权重和，计算每一个领域像素值和其权重值的乘积以作为领域像素点乘积，将各个领域像素点的领域像素点乘积相加以获得像素累计值，将所述像素累计值除以所述权重和以确定所述目标像素点的滤波像素值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
在所述数据解析设备中，所述条纹噪声的幅值越大，提取的领域窗口越大。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
所述MMC存储卡、所述数据解析设备和所述数据处理设备被集成在同一块集成电路板上。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述数据处理设备还用于在接收到所述条纹未获取信号时，直接将所述固定设备图像作为所述已处理图像输出。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：
所述状态检测设备还用于在所述扣件未与所述安全带扣接时，发出扣接失败信号。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：
所述区块链处理平台、所述次数识别设备和所述状态检测设备分别采用不同型号的SOC芯片来实现。
10.如权利要求4-9任一所述的方法，其特征在于：
所述区块链处理平台提取所述已处理图像中的人脸区域包括：基于人脸基准图案从所述已处理图像中搜索出与所述人脸基准图案相似度超过预设百分比阈值的区域以作为人脸区域。
CN201810894629.3A 2018-08-08 2018-08-08 区块链图像处理方法 Pending CN109034091A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810894629.3A CN109034091A (zh) 2018-08-08 2018-08-08 区块链图像处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810894629.3A CN109034091A (zh) 2018-08-08 2018-08-08 区块链图像处理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109034091A true CN109034091A (zh) 2018-12-18

Family

ID=64649331

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810894629.3A Pending CN109034091A (zh) 2018-08-08 2018-08-08 区块链图像处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109034091A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109754561A (zh) * 2019-01-10 2019-05-14 李继明 医疗设备防火监控机构
CN109800722A (zh) * 2019-01-25 2019-05-24 刘勇 医用设备无线通信平台
CN110473045A (zh) * 2019-03-18 2019-11-19 刘剑 区块链数据采集平台
CN111028141A (zh) * 2019-11-22 2020-04-17 西安思后网络科技有限公司 一种图像信号处理方法
CN112037415A (zh) * 2020-03-18 2020-12-04 秦佑胜 应用区块链的成像特征分析系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2357774Y (zh) * 1997-06-28 2000-01-12 刘勋 云霄飞碟游艺机
CN203651705U (zh) * 2013-11-08 2014-06-18 浙江吉利控股集团有限公司 一种安全带未系提醒装置
CN104524772A (zh) * 2014-11-27 2015-04-22 无锡北斗星通信息科技有限公司 一种过山车乘客状态实时检测方法
CN105919229A (zh) * 2016-06-17 2016-09-07 中山市金马科技娱乐设备股份有限公司 带锁紧装置、可检测锁紧情况的安全带锁
CN106778623A (zh) * 2016-12-19 2017-05-31 珠海格力电器股份有限公司 一种终端屏幕控制方法、装置及电子设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2357774Y (zh) * 1997-06-28 2000-01-12 刘勋 云霄飞碟游艺机
CN203651705U (zh) * 2013-11-08 2014-06-18 浙江吉利控股集团有限公司 一种安全带未系提醒装置
CN104524772A (zh) * 2014-11-27 2015-04-22 无锡北斗星通信息科技有限公司 一种过山车乘客状态实时检测方法
CN105919229A (zh) * 2016-06-17 2016-09-07 中山市金马科技娱乐设备股份有限公司 带锁紧装置、可检测锁紧情况的安全带锁
CN106778623A (zh) * 2016-12-19 2017-05-31 珠海格力电器股份有限公司 一种终端屏幕控制方法、装置及电子设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
日本遥感研究会: "《遥感精解》", 31 December 1993, 测绘出版社 *
王中雨: "《导游实务》", 31 August 2013 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109754561A (zh) * 2019-01-10 2019-05-14 李继明 医疗设备防火监控机构
CN109800722A (zh) * 2019-01-25 2019-05-24 刘勇 医用设备无线通信平台
CN110473045A (zh) * 2019-03-18 2019-11-19 刘剑 区块链数据采集平台
CN111028141A (zh) * 2019-11-22 2020-04-17 西安思后网络科技有限公司 一种图像信号处理方法
CN112037415A (zh) * 2020-03-18 2020-12-04 秦佑胜 应用区块链的成像特征分析系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109034091A (zh) 区块链图像处理方法
CN106780906B (zh) 一种基于深度卷积神经网络的人证合一识别方法及系统
CN108509862B (zh) 抗角度与遮挡干扰的快速人脸识别方法
JP7004522B2 (ja) ライブネス検査方法及び装置
CN101853391B (zh) 信息处理设备和方法
CN106557723B (zh) 一种带交互式活体检测的人脸身份认证系统及其方法
CN101661554B (zh) 远距离视频下的正面人体自动身份识别方法
CN102945366B (zh) 一种人脸识别的方法及装置
CN108140123A (zh) 人脸活体检测方法、电子设备和计算机程序产品
CN106919921B (zh) 结合子空间学习与张量神经网络的步态识别方法及系统
CN105631430A (zh) 一种人脸图像的匹配方法和装置
CN105335722A (zh) 一种基于深度图像信息的检测系统及方法
CN103778409A (zh) 基于人脸特征数据挖掘的人脸识别方法与装置
KR20150014899A (ko) 생체 특징 벡터 추출 장치, 생체 특징 벡터 추출 방법, 및 생체 특징 벡터 추출 프로그램
Hsu et al. Deep hierarchical network with line segment learning for quantitative analysis of facial palsy
Kim et al. A survey and proposed framework on the soft biometrics technique for human identification in intelligent video surveillance system
CN103761465A (zh) 一种身份验证的方法及装置
CN101276408A (zh) 一种基于电力系统网络安全访问的人脸识别方法
CN107111755B (zh) 基于活跃度评价的视频假冒检测方法和系统
CN108875907A (zh) 一种基于深度学习的指纹识别方法和装置
WO2017173640A1 (zh) 一种基于多模式生物识别信息的个人识别方法和装置
CN103279744A (zh) 基于多尺度三模式纹理特征的仿造指纹检测方法和系统
Liu et al. Integrating the symmetry image and improved sparse representation for railway fastener classification and defect recognition
Kohli et al. Face verification with disguise variations via deep disguise recognizer
Abikoye Oluwakemi et al. Iris feature extraction for personal identification using fast wavelet transform (FWT)

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
DD01 Delivery of document by public notice
DD01 Delivery of document by public notice

Addressee: Xue Xiaoli

Document name: Notice of giving priority to examination in the reexamination procedure

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181218