CN110740297B - 一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法 - Google Patents

一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110740297B
CN110740297B CN201911026264.3A CN201911026264A CN110740297B CN 110740297 B CN110740297 B CN 110740297B CN 201911026264 A CN201911026264 A CN 201911026264A CN 110740297 B CN110740297 B CN 110740297B
Authority
CN
China
Prior art keywords
resistor
video
monitoring
data
unit
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
Application number
CN201911026264.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110740297A (zh
Inventor
汤海晨
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.)
Zhejiang Industry and Trade Vocational College
Original Assignee
Zhejiang Industry and Trade Vocational College
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 Zhejiang Industry and Trade Vocational College filed Critical Zhejiang Industry and Trade Vocational College
Priority to CN201911026264.3A priority Critical patent/CN110740297B/zh
Publication of CN110740297A publication Critical patent/CN110740297A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110740297B publication Critical patent/CN110740297B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供了一种自动识别的基于计算机的监控装置，包括：高清高倍变焦运动摄像机、监控计算机、图像形成及处理模块、远程视频监控及识别系统；所述图像形成及处理模块用于处理所摄像机自动追踪到的高清视频信号和数据，包括数据采集电路、无线信号发射器、参数调整单元、存储单元和主控制器；所述远程视频监控及识别系统用于对所述处理后的高清视频信号和数据进行监控和识别，所述远程视频监控及识别系统包括无线信号接收器、数据接收单元、视频流存储单元和图像识别单元，所述远程视频监控及识别系统与所述监控计算机电连接，相应地，提出一种视频监控方法，本发明可以更好的对视频参数进行畸变矫正且对监控目标进行更加快速跟踪识别。

Description

一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法
技术领域
本发明涉及监控技术领域，尤其涉及到一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法。
背景技术
随着科技的进步，对安全防护的监控手段也越来越多样化，而视频监控系统以其直观、方便、信息内容丰富而在医疗监护、公安系统、电信机房、城市交通、水利系统和小区治安等方面得到了广泛应用，现有的监控装置由原来的模拟视频监控开始转向网络视频监控，但由于其现场环境等因素需要特定的监控布线增加了电路成本和复杂性，并且现有的监控图像处理由于其采用的算法较为复杂占用CPU降低了识别速度，不适用于一些需要快速跟踪识别的场景。
综上所述，如何提供一种电路布线简易且视频传输可靠度高并能对监控目标进行更加快速跟踪识别的基于计算机的监控装置及监控方法，是本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本方案针对上文提到的问题和需求，提出一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法，其由于采取了如下技术方案而能够解决上述技术问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：一种自动识别的基于计算机的监控装置包括：高清高倍变焦运动摄像机、监控计算机、图像形成及处理模块、远程视频监控及识别系统；
所述图像形成及处理模块用于处理所述高清高倍变焦运动摄像机自动追踪到的高清视频信号和数据，包括数据采集电路、无线信号发射器、参数调整单元、存储单元和主控制器，所述高清高倍变焦运动摄像机通过所述数据采集电路与所述主控制器连接，所述无线信号发射器、所述参数调整单元和所述存储单元与所述主控制器连接，所述参数调整单元包括畸变/弯曲信息测量矫正模块和比较模块，所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的输出端与所述比较模块的输入端相连，所述比较模块的输出端与所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的第一输入端相连，所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的第二输入端与所述数据采集电路输出端相连，所述存储单元为数据库用于存储视频信息和视频信息相关的场景信息；
所述远程视频监控及识别系统用于对所述图像形成及处理模块处理后的高清视频信号和数据进行监控和识别，所述远程视频监控及识别系统包括无线信号接收器、数据接收单元、视频流存储单元和图像识别单元，所述远程视频监控及识别系统与所述监控计算机电连接。
进一步地，所述无线信号接收器与所述数据接收单元电连接，所述数据接收单元与所述视频流存储单元和所述图像识别单元电连接。
进一步地，所述场景信息包括时间、编号和地点。
进一步地，所述数据采集电路包括电阻R1、可调电阻R2、电阻R3、电阻R4、电阻R5、电阻R6、极性电容C1、非极性电容C2、非极性电容C3、运放U1、视频同步分离芯片和A/D转换器，所述A/D转换器的数据输出端和启动信号控制端与所述主控制器相连，所述电阻R5的一端、所述电阻R6的一端和所述非极性电容C2的一端并接后接所述A/D转换器的输入端，所述电阻R1的一端、所述电阻R6的另一端和所述非极性电容C2的另一端并接后通过所述非极性电容C3与所述视频同步分离芯片的输入端相连，所述电阻R1的另一端和所述电阻R4的一端与所述运放U1的负极输入端相连，所述电阻R4的另一端与所述电阻R5的另一端和所述运放U1的输出端相连，所述运放U1的正极输入端与所述可调电阻R2并联后接所述极性电容C1的正极，所述极性电容C1的负极与所述电阻R3的一端并接，所述电阻R3的另一端接地，所述电阻R3并接在视频输入端口上。
一种自动识别的基于计算机的监控方法，包括：
S1：图像获取，通过所述与摄像机连接的数据采集电路获取高清视频信号和数据；
S2：所述参数调整单元对视频畸变/弯曲信息进行矫正；
S3：所述主控制器将经过矫正和与场景信息进行匹配压缩过的视频信息通过无线信号发射器发送给与所述无线信号接收器相连的数据接收单元；
S4：所述数据接收单元将接收到的视频流信息进行编码解压发送给所述图像识别单元；
S5：所述图像识别单元对图像进行目标识别。
进一步地，所述S2的具体步骤为：
S21：畸变像素点为(Ud，Vd)，非畸变像素点为：(U，V)，在非畸变坐标系内x′＝(U-Cx)/fx，y′＝(V-Cy)/fy，由畸变模型可得：
x″＝x′(1+k1.r2+k2.r4)+2.p1x′.y′+p2(r2+2x′2)
y″＝y′(1+k1.r2+k2.r4)+2p2x′.y′+p1(r2+2y′2)
，则Ud＝fx.x″+Cx，Vd＝fy.y″+Cy，其中，k1，k2为径向形变系数，p1，p2为切向形变系数
S22：对畸变像素进行赋值和插值处理得到映射的非畸变像素(U，V)。
进一步地，所述S5的具体步骤为：
S51：视频高速跟踪，提取视频帧在当前位置附近用二维分块循环矩阵采样，训练得到一个回归器；
S52：在前一帧位置附近采样，用所述回归器判断每个采样的响应，将响应最强的采样作为本帧的位置。
本发明的有益效果是，该发明可以更好的对视频参数进行畸变矫正且对监控目标进行更加快速跟踪识别。。
下文中将结合附图对实施本发明的最优实施例进行更详尽的描述，以便能容易地理解本发明的特征和优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下文中将对本发明实施例的附图进行简单介绍。其中，附图仅仅用于展示本发明的一些实施例，而非将本发明的全部实施例限制于此。
图1为本发明中自动识别的基于计算机的监控装置的结构示意图。
图2为本发明中数据采集电路的电路示意图。
图3为本发明中数据接收单元的电路示意图。
图4为本发明中自动识别的基于计算机的监控方法的步骤流程图。
具体实施方式
为了使得本发明的技术方案的目的、技术方案和优点更加清楚，下文中将结合本发明具体实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。附图中相同的附图标记代表相同的部件。需要说明的是，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种电路布线简易且视频传输可靠度高并能对监控目标进行更加快速跟踪识别的基于计算机的监控装置及监控方法。
如附图1至附图4所示，该监控装置包括：高清高倍变焦运动摄像机、监控计算机、图像形成及处理模块、远程视频监控及识别系统；所述图像形成及处理模块用于处理所述高清高倍变焦运动摄像机自动追踪到的高清视频信号和数据，包括数据采集电路、无线信号发射器、参数调整单元、存储单元和主控制器，所述高清高倍变焦运动摄像机通过所述数据采集电路与所述主控制器连接，所述无线信号发射器、所述参数调整单元和所述存储单元与所述主控制器连接，所述参数调整单元包括畸变/弯曲信息测量矫正模块和比较模块，所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的输出端与所述比较模块的输入端相连，所述比较模块的输出端与所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的第一输入端相连，所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的第二输入端与所述数据采集电路输出端相连，所述存储单元为数据库用于存储视频信息和视频信息相关的场景信息，所述无线信号接收器与所述数据接收单元电连接，其中，所述数据接收单元与所述视频流存储单元和所述图像识别单元电连接，场景信息包括时间、编号和地点；所述远程视频监控及识别系统用于对所述图像形成及处理模块处理后的高清视频信号和数据进行监控和识别，所述远程视频监控及识别系统包括无线信号接收器、数据接收单元、视频流存储单元和图像识别单元，所述远程视频监控及识别系统与所述监控计算机电连接。
视频图像采集的方法很多，基本上可分为自动图像采集和基于处理的图像采集两类。前者采用专用图像采集芯片，自动完成图像的采集、帧存储器地址生成以及图像数据的刷新；除了要对采集模式进行设定外，主处理器不参与采集过程。这种方法的特点是采集不占用CPU的时间，实时性好，适合活动图像的采集，但电路较复杂、成本高。后者采用通用视频A/D转换器实现图像的采集，不能完成图像的自动采集，整个采集过程在CPU的控制下完成，由CPU启动A/D转换，读取A/D转换数据，将数据存入帧存储器。其特点是数据采集占用CPU的时间，对处理器的速度要求高，但电路简单、成本低、易于实现，能够满足某些图像采集系统的需要，本发明采用基于数据信号处理器DSP的视频图像采集电路和采集方法，所述DSP采用型号为TMS320VC5402，所述数据信号处理器DSP为主控制器，如图2所示，所述数据采集电路包括电阻R1、可调电阻R2、电阻R3、电阻R4、电阻R5、电阻R6、极性电容C1、非极性电容C2、非极性电容C3、运放U1、视频同步分离芯片和A/D转换器，所述A/D转换器的数据输出端和启动信号控制端与所述主控制器相连，所述电阻R5的一端、所述电阻R6的一端和所述非极性电容C2的一端并接后接所述A/D转换器的输入端，所述电阻R1的一端、所述电阻R6的另一端和所述非极性电容C2的另一端并接后通过所述非极性电容C3与所述视频同步分离芯片的输入端相连，所述电阻R1的另一端和所述电阻R4的一端与所述运放U1的负极输入端相连，所述电阻R4的另一端与所述电阻R5的另一端和所述运放U1的输出端相连，所述运放U1的正极输入端与所述可调电阻R2并联后接所述极性电容C1的正极，所述极性电容C1的负极与所述电阻R3的一端并接，所述电阻R3的另一端接地，所述电阻R3并接在视频输入端口上。
一种自动识别的基于计算机的监控方法，包括：
S1：图像获取，通过所述与摄像机连接的数据采集电路获取高清视频信号和数据；
S2：所述参数调整单元对视频畸变/弯曲信息进行矫正；
S21：畸变像素点为(Ud，Vd)，非畸变像素点为：(U，V)，在非畸变坐标系内x′＝(U-Cx)/fx，y′＝(V-Cy)/fy，由畸变模型可得：
x″＝x′(1+k1.r2+k2.r4)+2.p1x′.y′+p2(r2+2x′2)
y″＝y′(1+k1.r2+k2.r4)+2p2x′.y′+p1(r2+2y′2)
，则Ud＝fx.x″+Cx，Vd＝fy.y″+Cy，其中，k1，k2为径向形变系数，p1，p2为切向形变系数；
S22：对畸变像素进行赋值和插值处理得到映射的非畸变像素(U，V)；
S3：所述主控制器将经过矫正和与场景信息进行匹配压缩过的视频信息通过无线信号发射器发送给与所述无线信号接收器相连的数据接收单元；
S4：所述数据接收单元将接收到的视频流信息进行编码解压发送给所述图像识别单元；
S5：所述图像识别单元对图像进行目标识别；
S51：视频高速跟踪，提取视频帧在当前位置附近用二维分块循环矩阵采样，训练得到一个回归器；
S52：在前一帧位置附近采样，用所述回归器判断每个采样的响应，将响应最强的采样作为本帧的位置。
该图像识别跟踪中利用循环矩阵进行快速计算的方式，可以对目标快速计算跟踪，具体过程为首先进行窗口尺寸设置，再使用高斯形状的回归标签，用窗口对图像大小处理，接着根据上一帧跟踪位置和尺度抓取目标作为测试集，然后用平移过滤器计算平移滤波器响应找到目标位置，用尺度过滤器计算平移滤波器响应找到目标所在的尺度，用计算结果更新目标位置和更新目标尺度，接下来抓取上一步中找到的目标图块作为训练集，训练平移分类器和训练尺度分类器，保存目标位置尺度以及时间，最后进行可视化，对图像进行循环处理直到结束。
应当说明的是，本发明所述的实施方式仅仅是实现本发明的优选方式，对属于本发明整体构思，而仅仅是显而易见的改动，均应属于本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种自动识别的基于计算机的监控装置，其特征在于，包括：高清高倍变焦运动摄像机、监控计算机、图像形成及处理模块、远程视频监控及识别系统；
所述图像形成及处理模块用于处理所述高清高倍变焦运动摄像机自动追踪到的高清视频信号和数据，包括数据采集电路、无线信号发射器、参数调整单元、存储单元和主控制器，所述高清高倍变焦运动摄像机通过所述数据采集电路与所述主控制器连接，所述无线信号发射器、所述参数调整单元和所述存储单元与所述主控制器连接，所述参数调整单元包括畸变/弯曲信息测量矫正模块和比较模块，所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的输出端与所述比较模块的输入端相连，所述比较模块的输出端与所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的第一输入端相连，所述畸变/弯曲信息测量矫正模块的第二输入端与所述数据采集电路输出端相连，所述存储单元为数据库用于存储视频信息和视频信息相关的场景信息,所述数据采集电路包括电阻R1、可调电阻R2、电阻R3、电阻R4、电阻R5、电阻R6、极性电容C1、非极性电容C2、非极性电容C3、运放U1、视频同步分离芯片和A/D转换器，所述A/D转换器的数据输出端和启动信号控制端与所述主控制器相连，所述电阻R5的一端、所述电阻R6的一端和所述非极性电容C2的一端并接后接所述A/D转换器的输入端，所述电阻R1的一端、所述电阻R6的另一端和所述非极性电容C2的另一端并接后通过所述非极性电容C3与所述视频同步分离芯片的输入端相连，所述电阻R1的另一端和所述电阻R4的一端与所述运放U1的负极输入端相连，所述电阻R4的另一端与所述电阻R5的另一端和所述运放U1的输出端相连，所述运放U1的正极输入端与所述可调电阻R2并联后接所述极性电容C1的正极，所述极性电容C1的负极与所述电阻R3的一端并接，所述电阻R3的另一端接地，所述电阻R3并接在视频输入端口上；
所述远程视频监控及识别系统用于对所述图像形成及处理模块处理后的高清视频信号和数据进行监控和识别，所述远程视频监控及识别系统包括无线信号接收器、数据接收单元、视频流存储单元和图像识别单元，所述远程视频监控及识别系统与所述监控计算机电连接；
所述图像形成及处理模块与所述远程视频监控及识别系统实现监控过程的监控方法具体包括：S1：图像获取，通过与摄像机连接的数据采集电路获取高清视频信号和数据；
S2：所述参数调整单元对视频畸变/弯曲信息进行矫正；
S21：畸变像素点为(Ud，Vd),非畸变像素点为：(U,V)，在非畸变坐标系内x′＝(U-Cx)/fx,y′＝(V-Cy)/fy，由畸变模型可得：
x″＝x′(1+k1.r2+k2.r4)+2.p1x′.y′+p2(r2+2x′2)
y″＝y′(1+k1.r2+k2.r4)+2p2x′.y′+p1(r2+2y′2)
则Ud＝fx.x″+Cx,Vd＝fy.y″+Cy，其中，k1，k2为径向形变系数，p1，p2为切向形变系数；
S22：对畸变像素进行赋值和插值处理得到映射的非畸变像素(U,V)；
S3：所述主控制器将经过矫正和与场景信息进行匹配压缩过的视频信息通过无线信号发射器发送给与所述无线信号接收器相连的数据接收单元；
S4：所述数据接收单元将接收到的视频流信息进行编码解压发送给所述图像识别单元；
S5：所述图像识别单元对图像进行目标识别；
S51：视频高速跟踪，提取视频帧在当前位置附近用二维分块循环矩阵采样，训练得到一个回归器；
S52：在前一帧位置附近采样，用所述回归器判断每个采样的响应，将响应最强的采样作为本帧的位置。
2.根据权利要求1所述的自动识别的基于计算机的监控装置，其特征在于，所述无线信号接收器与所述数据接收单元电连接，所述数据接收单元与所述视频流存储单元和所述图像识别单元电连接。
3.根据权利要求1所述的自动识别的基于计算机的监控装置，其特征在于，所述场景信息包括时间、编号和地点。
CN201911026264.3A 2019-10-25 2019-10-25 一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法 Active CN110740297B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911026264.3A CN110740297B (zh) 2019-10-25 2019-10-25 一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911026264.3A CN110740297B (zh) 2019-10-25 2019-10-25 一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110740297A CN110740297A (zh) 2020-01-31
CN110740297B true CN110740297B (zh) 2021-03-12

Family

ID=69271530

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911026264.3A Active CN110740297B (zh) 2019-10-25 2019-10-25 一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110740297B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112861629B (zh) * 2021-01-07 2022-05-10 天津大学 一种多窗口判别典型模式匹配方法及脑-机接口应用

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101000242A (zh) * 2006-12-31 2007-07-18 哈尔滨工程大学 多波束宽覆盖海底地形地貌探测装置
CN101231750A (zh) * 2008-02-21 2008-07-30 南京航空航天大学 一种双目立体测量系统的标定方法
CN102045551A (zh) * 2010-12-30 2011-05-04 常熟市高事达光电科技有限公司 用于有线电视双向网络改造的射频光纤传输光工作站
CN105472340A (zh) * 2015-12-21 2016-04-06 常州信息职业技术学院 一种基于光学及电学校正的图像形成智能高清视频监控系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102158377B (zh) * 2011-03-08 2013-03-06 武汉大学 一种嵌入式列车图像检测系统
JP7165140B2 (ja) * 2017-05-10 2022-11-02 グラバンゴ コーポレイション 効率的配置のための直列構成カメラアレイ
US10740617B2 (en) * 2017-12-19 2020-08-11 Intel Corporation Protection and recovery of identities in surveillance camera environments
CN109435852B (zh) * 2018-11-08 2021-11-02 湖北工业大学 一种针对大型卡车的全景式辅助驾驶系统及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101000242A (zh) * 2006-12-31 2007-07-18 哈尔滨工程大学 多波束宽覆盖海底地形地貌探测装置
CN101231750A (zh) * 2008-02-21 2008-07-30 南京航空航天大学 一种双目立体测量系统的标定方法
CN102045551A (zh) * 2010-12-30 2011-05-04 常熟市高事达光电科技有限公司 用于有线电视双向网络改造的射频光纤传输光工作站
CN105472340A (zh) * 2015-12-21 2016-04-06 常州信息职业技术学院 一种基于光学及电学校正的图像形成智能高清视频监控系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110740297A (zh) 2020-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110969124B (zh) 基于轻量级多分支网络的二维人体姿态估计方法及系统
CN108109385B (zh) 一种输电线防外破的车辆识别与危险行为判别系统与方法
CN112183236A (zh) 无人机航拍视频内容识别方法、装置及系统
CN113192646B (zh) 目标检测模型构建方法及不同目标间距离监控方法、装置
CN101617528A (zh) 数据处理设备，数据处理方法和存储介质
US11836887B2 (en) Video generation method and apparatus, and readable medium and electronic device
WO2022205329A1 (zh) 对象检测方法、对象检测装置及对象检测系统
CN110740297B (zh) 一种自动识别的基于计算机的监控装置及监控方法
CN110736472A (zh) 一种基于车载环视图像与毫米波雷达融合的室内高精地图表征方法
CN112183431A (zh) 实时行人数量统计方法、装置、相机和服务器
CN108320522A (zh) 车辆测速装置及方法
CN112926415A (zh) 一种行人避让系统和行人监测方法
CN112396637A (zh) 一种基于3d神经网络的动态行为识别方法及系统
CN116723282A (zh) 一种超高清转高清多机位智能视频生成方法及系统
CN103455998A (zh) 视频图像中阴影的检测方法及装置
CN104717419A (zh) 自动对焦影像捕获设备与影像撷取方法
CN116452487A (zh) 一种图像识别方法、装置、设备及介质
CN108900734B (zh) 一种广角镜头畸变自动校正装置及方法
CN102801962A (zh) 用于物联网的在线物体图像信息获取装置及获取方法
CN113283285A (zh) 一种基于图像识别技术精确地址定位的方法
CN112261474A (zh) 一种多媒体视频图像处理系统及处理方法
CN114640785A (zh) 站点模型更新方法及系统
CN110661785A (zh) 视频处理方法、装置、系统、电子设备及可读存储介质
CN108259840A (zh) 一种适用于标注平台的多路视频采集方法及装置
CN117640914B (zh) 基于ar视频和多方实时协作的远程设备维护方法及系统

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