CN109523731A - 一种分布式光纤安全预警的数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及周界安防技术领域,具体公开了一种分布式光纤安全预警的数据处理方法,其中,包括:建立报警行为特征识别库;采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息;采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息;将每个初步入侵点的特征运算信息与报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。本发明还公开了一种分布式光纤安全预警的数据处理系统及分布式光纤安全预警系统。本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理方法能够提升报警的准确率,减少漏报率,降低误报率。
Description
技术领域
本发明涉及周界安防技术领域,尤其涉及一种分布式光纤安全预警的数据处理方法、一种分布式光纤安全预警的数据处理系统及包括该分布式光纤安全预警的数据处理系统的分布式光纤安全预警系统。
背景技术
铁路场站、高铁沿线、城市管廊、石油管道、仓库、监狱、国境线等地点的安全防范非常重要,发现并且识别入侵行为有着十分迫切的需求。但是对长距离分布式光纤安全预警系统而言,由于其数据量大但是软件处理能力有限,对于系统的实时性、零漏报、成本的要求以及模式识别的准确高效等要求难以满足,所以迫切需要一种能提高数据处理能力的方法解决上述存在的问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提供一种分布式光纤安全预警的数据处理方法、一种分布式光纤安全预警的数据处理系统及包括该分布式光纤安全预警的数据处理系统的分布式光纤安全预警系统,以解决现有技术中的问题。
作为本发明的第一个方面,提供一种分布式光纤安全预警的数据处理方法,其中,所述分布式光纤安全预警的数据处理方法包括:
建立报警行为特征识别库,所述报警行为特征识别库包括多种报警行为特征;
采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数;
采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息,其中20N≤M≤120N;
将每个初步入侵点的特征运算信息与所述报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。
优选地,所述采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到入侵点的数据信息包括:
采集N组分布式光纤的数据信息;
对每组分布式光纤中的每个数据采样点的数据信息进行相位提取和运算处理得到每个数据采样点的相位变化值;
将每个数据采样点的相位变化值与预设的相位变化阈值进行比较;
若当前数据采样点的相位变化值大于所述相位变化阈值,则判定该当前数据采样点为初步入侵点;
计算所述初步入侵点的位置信息。
优选地,所述计算所述初步入侵点的位置信息包括:
根据位置计算公式计算所述初步入侵点的位置信息,其中所述位置计算公式为:
L=c2n×Δt,
其中,n表示分布式光纤折射率,c表示光速,Δt表示采集到当前初步入侵点时所需的时间,L表示初步入侵点的位置信息。
优选地,所述采集M组每个入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息包括:
分别采集M组每个初步入侵点的数据信息;
提取每个初步入侵点的相位、频率和强度后进行运算得到每个初步入侵点的特征运算信息。
优选地,所述建立报警行为特征识别库包括:
采集多种报警行为;
对每种报警行为进行特征参数提取;
将每种报警行为的特征参数形成特征样本,得到报警行为特征识别库。
优选地,所述分布式光纤安全预警的数据处理方法还包括在所述得到需要进行报警处理的入侵点的步骤后进行的:
将需要进行报警处理的入侵点的振动信号进行报警显示;
标识需要进行报警处理的入侵点的模式类别和位置信息。
优选地,N为不大于50的正整数。
作为本发明的第二个方面,提供一种分布式光纤安全预警的数据处理系统,其中,所述分布式光纤安全预警的数据处理系统包括:
建立模块,所述建立模块用于建立报警行为特征识别库,所述报警行为特征识别库包括多种报警行为特征;
第一采集与处理模块,所述第一采集与处理模块用于采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数;
第二采集与处理模块,所述第二采集与处理模块用于采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息,其中20N≤M≤120N;
入侵点获取模块,所述入侵点获取模块用于将每个初步入侵点的特征运算信息与所述报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。
优选地,所述第一采集与处理模块包括:
数据采集卡,所述数据采集卡用于采集N组分布式光纤的数据信息;
FPGA芯片,所述FPGA芯片用于对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数。
作为本发明的第三个方面,提供一种分布式光纤安全预警系统,其中,所述分布式光纤安全预警系统包括分布式光纤系统和前文所述的分布式光纤安全预警的数据处理系统,所述分布式光纤系统与所述分布式光纤安全预警的数据处理系统通信连接,所述分布式光纤安全预警的数据处理系统用于对所述分布式光纤系统的数据信息进行采集并处理得到需要进行报警处理的入侵点。
本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理方法,通过建立报警行为特征识别库,然后先采集N组分布式光纤的数据信息,对这些分布式光纤的数据信息进行数据处理后得到初步入侵点的数据信息,然后针对这些初步入侵点的数据信息进行采集,然后进行处理得到特征运算信息,将特征运算信息与报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对得到需要进行报警处理的入侵点,由于先获取一些初步入侵点,再针对初步入侵点进行处理,这样初始采集的N组分布式光纤的数据信息的样本量可以很小,处理速度快,因而可以频繁采集,有助于减少漏报率,降低误报率,因此本发明提供的这种分布式光纤安全预警的数据处理方法可以实现长距离分布式光纤安全预警的实时处理,提升了报警的准确率。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理方法的流程图。
图2为本发明提供的初步入侵点的获取流程图。
图3为本发明提供的需要进行报警处理的入侵点的获取流程图。
图4为本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理系统的结构框图。
图5为本发明提供的分布式光纤安全预警系统的结构框图。
图6为本发明提供的分布式光纤安全预警系统的具体实施方式结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
作为本发明的第一个方面,提供一种分布式光纤安全预警的数据处理方法,其中,如图1所示,所述分布式光纤安全预警的数据处理方法包括:
S110、建立报警行为特征识别库,所述报警行为特征识别库包括多种报警行为特征;
S120、采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数;
S130、采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息,其中20N≤M≤120N;
S140、将每个初步入侵点的特征运算信息与所述报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。
本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理方法,通过建立报警行为特征识别库,然后先采集N组分布式光纤的数据信息,对这些分布式光纤的数据信息进行数据处理后得到初步入侵点的数据信息,然后针对这些初步入侵点的数据信息进行采集,然后进行处理得到特征运算信息,将特征运算信息与报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对得到需要进行报警处理的入侵点,由于先获取一些初步入侵点,再针对初步入侵点进行处理,这样初始采集的N组分布式光纤的数据信息的样本量可以很小,处理速度快,因而可以频繁采集,有助于减少漏报率,降低误报率,因此本发明提供的这种分布式光纤安全预警的数据处理方法可以实现长距离分布式光纤安全预警的实时处理,提升了报警的准确率。
具体地,所述采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到入侵点的数据信息包括:
采集N组分布式光纤的数据信息;
对每组分布式光纤中的每个数据采样点的数据信息进行相位提取和运算处理得到每个数据采样点的相位变化值;
将每个数据采样点的相位变化值与预设的相位变化阈值进行比较;
若当前数据采样点的相位变化值大于所述相位变化阈值,则判定该当前数据采样点为初步入侵点;
计算所述初步入侵点的位置信息。
进一步具体地,所述计算所述初步入侵点的位置信息包括:
根据位置计算公式计算所述初步入侵点的位置信息,其中所述位置计算公式为:
L=c/2n×Δt,
其中,n表示分布式光纤折射率,c表示光速,Δt表示采集到当前初步入侵点时所需的时间,L表示初步入侵点的位置信息。
具体地,所述采集M组每个入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息包括:
分别采集M组每个初步入侵点的数据信息;
提取每个初步入侵点的相位、频率和强度后进行运算得到每个初步入侵点的特征运算信息。
应当理解的是,对于N和M均与分布式光纤的长度以及采集频率相关,若采集频率高,则N和M数量均大。
具体地,所述建立报警行为特征识别库包括:
采集多种报警行为;
对每种报警行为进行特征参数提取;
将每种报警行为的特征参数形成特征样本,得到报警行为特征识别库。
具体地,所述分布式光纤安全预警的数据处理方法还包括在所述得到需要进行报警处理的入侵点的步骤后进行的:
将需要进行报警处理的入侵点的振动信号进行报警显示;
标识需要进行报警处理的入侵点的模式类别和位置信息。
应当理解的是,所述模式类别表示的是导致入侵点需要报警处理的原因分类,例如符合报警需要的振动信号。所述位置信息表示需要报警处理的入侵点的位置,以便报警时显示该入侵点的位置。
优选地,N为不大于50的正整数。
进一步优选地,N通常选取20,M通常选取20*100=2000。
下面结合图2和图3对本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理方法的具体实施过程进行详细描述,其中N以20为例,M以2000为例。
首先数据采集卡采集20组数据到FPGA芯片中进行预处理,由于振动入侵有一定的持续性,系统采集20组数据(采样时间按照系统每隔500微秒发一次脉冲来算,对应10毫秒)中一定包含了入侵信息。将这些数据的相位信息提取出来做运算,若没有入侵点则相位基本没有变化,若有入侵点则相位变化比较大,设置一个相位变化阈值,将超过阈值的点判定为可能有入侵,将这些初步入侵点的位置通过公式L=c/2n×Δt计算出来。为了提高数据处理后在频谱上体现出的效果,以及降低误判率,这时就要采集这些初步入侵点长达一秒的完整数据(2000组数据),其余未被判定为初步入侵点的数据通过FPGA程序进行丢弃。FPGA只输出判定为初步入侵点(即可能有入侵点)的数据,并将入侵位置一并送入计算机处理,计算机程序(PC)只处理初步入侵点的数据,其数据处理量从一秒钟处理250MB减少为50KB(对于同样2000组数据,采集1秒钟,现有技术中处理250MB)。通过这种预处理的筛选,数据处理量减小到原来的五千分之一,在长距离分布式光纤安全预警系统中使用能快速实时地处理入侵信息,并通过特征识别库中的样本判断入侵类别,从而减少系统漏报警。
作为本发明的第二个方面,提供一种分布式光纤安全预警的数据处理系统,其中,如图4所示,所述分布式光纤安全预警的数据处理系统100包括:
建立模块110,所述建立模块110用于建立报警行为特征识别库,所述报警行为特征识别库包括多种报警行为特征;
第一采集与处理模块120,所述第一采集与处理模块120用于采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数;
第二采集与处理模块130,所述第二采集与处理模块130用于采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息,其中20N≤M≤120N;
入侵点获取模块140,所述入侵点获取模块140用于将每个初步入侵点的特征运算信息与所述报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。
本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理系统,通过建立报警行为特征识别库,然后先采集N组分布式光纤的数据信息,对这些分布式光纤的数据信息进行数据处理后得到初步入侵点的数据信息,然后针对这些初步入侵点的数据信息进行采集,然后进行处理得到特征运算信息,将特征运算信息与报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对得到需要进行报警处理的入侵点,由于先获取一些初步入侵点,再针对初步入侵点进行处理,这样初始采集的N组分布式光纤的数据信息的样本量可以很小,处理速度快,因而可以频繁采集,有助于减少漏报率,降低误报率,因此本发明提供的这种分布式光纤安全预警的数据处理系统可以实现长距离分布式光纤安全预警的实时处理,提升了报警的准确率。
具体地,所述第一采集与处理模块包括:
数据采集卡,所述数据采集卡用于采集N组分布式光纤的数据信息;
FPGA芯片,所述FPGA芯片用于对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数。
关于本发明提供的分布式光纤安全预警的数据处理系统的工作过程可以参照前文的分布式光纤安全预警的数据处理方法的描述,此处不再赘述。
作为本发明的第三个方面,提供一种分布式光纤安全预警系统,其中,如图5所示,所述分布式光纤安全预警系统10包括分布式光纤系统200和前文所述的分布式光纤安全预警的数据处理系统100,所述分布式光纤系统200与所述分布式光纤安全预警的数据处理系统100通信连接,所述分布式光纤安全预警的数据处理系统100用于对所述分布式光纤系统100的数据信息进行采集并处理得到需要进行报警处理的入侵点。
本发明提供的分布式光纤安全预警系统,通过采用前文的分布式光纤安全预警的数据处理系统,建立报警行为特征识别库,然后先采集N组分布式光纤的数据信息,对这些分布式光纤的数据信息进行数据处理后得到初步入侵点的数据信息,然后针对这些初步入侵点的数据信息进行采集,然后进行处理得到特征运算信息,将特征运算信息与报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对得到需要进行报警处理的入侵点,由于先获取一些初步入侵点,再针对初步入侵点进行处理,这样初始采集的N组分布式光纤的数据信息的样本量可以很小,处理速度快,因而可以频繁采集,有助于减少漏报率,降低误报率,因此本发明提供的这种分布式光纤安全预警系统可以实现长距离分布式光纤安全预警的实时处理,提升了报警的准确率。
需要说明的是,所述分布式光纤系统200包括的具体结构可以如图6所示,具体包括光源、第一光纤耦合器、第二光纤耦合器、声光调制器、光纤放大器、光回旋器、射频信号发生器、平衡探测器以及待测光纤,上述结构的连接关系可以如图6所示,另外关于该分布式光纤系统200的工作原理为本领域技术人员所熟知,此处不再赘述。
关于本发明提供的分布式光纤安全预警系统的工作过程可以参照前文的分布式光纤安全预警的数据处理方法的描述,此处不再赘述。
可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,所述分布式光纤安全预警的数据处理方法包括:
建立报警行为特征识别库,所述报警行为特征识别库包括多种报警行为特征;
采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数;
采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息,其中20N≤M≤120N;
将每个初步入侵点的特征运算信息与所述报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。
2.根据权利要求1所述的分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,所述采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到入侵点的数据信息包括:
采集N组分布式光纤的数据信息;
对每组分布式光纤中的每个数据采样点的数据信息进行相位提取和运算处理得到每个数据采样点的相位变化值;
将每个数据采样点的相位变化值与预设的相位变化阈值进行比较;
若当前数据采样点的相位变化值大于所述相位变化阈值,则判定该当前数据采样点为初步入侵点;
计算所述初步入侵点的位置信息。
3.根据权利要求2所述的分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,所述计算所述初步入侵点的位置信息包括:
根据位置计算公式计算所述初步入侵点的位置信息,其中所述位置计算公式为:
L=c/2n×Δt,
其中,n表示分布式光纤折射率,c表示光速,Δt表示采集到当前初步入侵点时所需的时间,L表示初步入侵点的位置信息。
4.根据权利要求1所述的分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,所述采集M组每个入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息包括:
分别采集M组每个初步入侵点的数据信息;
提取每个初步入侵点的相位、频率和强度后进行运算得到每个初步入侵点的特征运算信息。
5.根据权利要求1所述的分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,所述建立报警行为特征识别库包括:
采集多种报警行为;
对每种报警行为进行特征参数提取;
将每种报警行为的特征参数形成特征样本,得到报警行为特征识别库。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,所述分布式光纤安全预警的数据处理方法还包括在所述得到需要进行报警处理的入侵点的步骤后进行的:
将需要进行报警处理的入侵点的振动信号进行报警显示;
标识需要进行报警处理的入侵点的模式类别和位置信息。
7.根据权利要求1所述的分布式光纤安全预警的数据处理方法,其特征在于,N为不大于50的正整数。
8.一种分布式光纤安全预警的数据处理系统,其特征在于,所述分布式光纤安全预警的数据处理系统包括:
建立模块,所述建立模块用于建立报警行为特征识别库,所述报警行为特征识别库包括多种报警行为特征;
第一采集与处理模块,所述第一采集与处理模块用于采集N组分布式光纤的数据信息,并对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数;
第二采集与处理模块,所述第二采集与处理模块用于采集M组每个初步入侵点的数据信息,并对每个初步入侵点的数据信息进行数据处理得到每个初步入侵点的特征运算信息,其中20N≤M≤120N;
入侵点获取模块,所述入侵点获取模块用于将每个初步入侵点的特征运算信息与所述报警行为特征识别库中的多种报警行为特征进行比对,得到需要进行报警处理的入侵点。
9.根据权利要求8所述的分布式光纤安全预警的数据处理系统,其特征在于,所述第一采集与处理模块包括:
数据采集卡,所述数据采集卡用于采集N组分布式光纤的数据信息;
FPGA芯片,所述FPGA芯片用于对N组分布式光纤的数据信息进行数据预处理得到初步入侵点的数据信息,其中,每组分布式光纤的数据信息包括多个数据采样点,N为不大于100的正整数。
10.一种分布式光纤安全预警系统,其特征在于,所述分布式光纤安全预警系统包括分布式光纤系统和权利要求8或9所述的分布式光纤安全预警的数据处理系统,所述分布式光纤系统与所述分布式光纤安全预警的数据处理系统通信连接,所述分布式光纤安全预警的数据处理系统用于对所述分布式光纤系统的数据信息进行采集并处理得到需要进行报警处理的入侵点。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109949527A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-06-28 | 河南顺博建筑智能化工程有限公司 | 基于fpga的光纤周界入侵的检测方法以及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103824406A (zh) * | 2014-02-08 | 2014-05-28 | 上海波汇通信科技有限公司 | 基于光纤传感的隧道电缆入侵探测方法和系统 |
CN104282103A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-14 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法 |
CN106023499A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-10-12 | 北京北邮国安技术股份有限公司 | 一种光纤安防信号双重识别方法及系统 |
WO2016210035A1 (en) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Underwater container cooling via external heat exchanger |
CN107067605A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-08-18 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 一种分布式光纤围栏振动入侵识别方法 |
-
2018
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103824406A (zh) * | 2014-02-08 | 2014-05-28 | 上海波汇通信科技有限公司 | 基于光纤传感的隧道电缆入侵探测方法和系统 |
CN104282103A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-14 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法 |
WO2016210035A1 (en) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Underwater container cooling via external heat exchanger |
CN106023499A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-10-12 | 北京北邮国安技术股份有限公司 | 一种光纤安防信号双重识别方法及系统 |
CN107067605A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-08-18 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 一种分布式光纤围栏振动入侵识别方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109949527A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-06-28 | 河南顺博建筑智能化工程有限公司 | 基于fpga的光纤周界入侵的检测方法以及系统 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190326 |
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