CN111090718B - 一种基于轨迹追踪的人像识别方法 - Google Patents

一种基于轨迹追踪的人像识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111090718B
CN111090718B CN202010196071.9A CN202010196071A CN111090718B CN 111090718 B CN111090718 B CN 111090718B CN 202010196071 A CN202010196071 A CN 202010196071A CN 111090718 B CN111090718 B CN 111090718B
Authority
CN
China
Prior art keywords
respondent
camera device
track
information
mobile phone
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
CN202010196071.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111090718A (zh
Inventor
章和盛
蔡棉锐
蔡宗智
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.)
Guoke Xingtu (Shenzhen) digital technology industry R & D Center Co.,Ltd.
Original Assignee
Zhongke Xingtu Shenzhen Digital Technology Industry R&D Center Co Ltd
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 Zhongke Xingtu Shenzhen Digital Technology Industry R&D Center Co Ltd filed Critical Zhongke Xingtu Shenzhen Digital Technology Industry R&D Center Co Ltd
Priority to CN202010196071.9A priority Critical patent/CN111090718B/zh
Publication of CN111090718A publication Critical patent/CN111090718A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111090718B publication Critical patent/CN111090718B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • 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
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其特征在于，其步骤包括：首先，通过身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；手机轨迹获取模块，生成被调查者的第一轨迹信息；然后，地理信息系统调用模块，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位运动轨迹图上的摄像装置；最后，图像识别系统，根据上述个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，以解决无法重现被调查者的具体运动轨迹进而造成无法精确排查密切接触者的问题，从而提高精确排查密切接触者的效率，能够对重大突发事件进行及时有效的管理。

Description

一种基于轨迹追踪的人像识别方法
技术领域
本发明涉及轨迹追踪和人像识别领域，尤其涉及一种基于轨迹追踪的人像识别方法。
背景技术
随着新冠疫情的爆发，许多城市均需要大量的防疫工作人员，通过区-街道-社区的模式，铺开地毯式防疫排查和宣传，逐级进行涉疫数据采集，此工作量极其巨大，且进展缓慢。为了应对该疫情，工作人员除了公务员和事业编制人员外，还包括在各地征召的许多志愿者，上述工作人员经过多日的连续奋战，才完成了上述防疫排查及宣传，并进行了相关数据的采集。其中，防疫工作人员登记的数据就包括个人的出行信息，但是，这种出行信息往往是模糊的，例如具体某个时间点在哪个城市，最多只能具体到具体的住址。但是，由于时间过长，被调查者往往不一定能仔细复述所有去过的地方，更不可能知道所有可能接触过的人。而如果被调查者为感染者或者其曾经去过的地方有感染者，就给事后追寻密切接触者带来困难，为进一步控制疫情扩散造成障碍。
事实上目前有通过手机定位的案例，通过发送信令到电信运营商进行基站查询是否去过疫区的操作，但是，上述方法也只能进行模糊查询，不能精确复现被调查者的具体运动轨迹，因此急需一种基于轨迹追踪的人像识别方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于轨迹追踪的人像识别方法，以解决无法重现被调查者的具体运动轨迹进而造成无法精确排查密切接触者的问题，从而提高精确排查密切接触者的效率，能够对重大突发事件进行及时有效的管理。
为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其步骤包括：
首先，通过身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
然后，地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位运动轨迹图上的摄像装置；
最后，图像识别系统，根据上述个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
优选的，该人像识别方法还包括：车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；然后，通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其步骤包括：
首先，通过车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
然后，地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位运动轨迹图上的摄像装置；
最后，图像识别系统，根据上述车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
优选的，该人像识别方法还包括：身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
与现有技术相比，本申请的技术方案是手机轨迹获取模块通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息，地理信息系统调用模块根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图，并基于上述第一运动轨迹图，定位运动轨迹图上的摄像装置；然后，通过上述摄像装置结合个人身份信息和/或车辆信息，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图，通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人，不仅重现被调查者的具体运动轨迹进，还提高了精确排查密切接触者的效率，能够对重大突发事件进行及时有效的管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种基于轨迹追踪的人像识别方法。
图2是本发明一实施例提供的一种基于轨迹追踪的人像识别方法。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
参见图1，一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其步骤包括：
首先，通过身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息，身份信息可以但不限于包括姓名、面部特征、身份证号码、籍贯、常期居住地、当前居住地址、联系者式、健康信息等；手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
然后，地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位运动轨迹图上的摄像装置；
最后，图像识别系统，根据上述个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
优选的，该人像识别方法还包括：车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；车辆信息可以但不限于包括车牌号码、车型；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；然后，通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
优选的，数字地图技术可以选我国的地理信息系统GIS，通过接入GIS，在城市地图上标记并显示被调查者手机经过的基站路线、和/或通过面部识别后捕获被调查者及被调查者经过的路线、和/或通过车牌识别后捕获被调查者的车辆及被调查者的车辆经过的路线，在上述路线上匹配对应路口的各个监控摄像头，可精确到每条路每个路灯的辅助摄像头。
参见图2，一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其步骤包括：
首先，通过车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；车辆信息可以但不限于包括车牌号码、车型；手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
然后，地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位运动轨迹图上的摄像装置；
最后，图像识别系统，根据上述车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
优选的，该人像识别方法还包括：身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息，身份信息可以但不限于包括姓名、面部特征、身份证号码、籍贯、常期居住地、当前居住地址、联系者式、健康信息等；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
优选的，数字地图技术可以选我国的地理信息系统GIS，通过接入GIS，在城市地图上标记并显示被调查者手机经过的基站路线、和/或通过面部识别后捕获被调查者及被调查者经过的路线、和/或通过车牌识别后捕获被调查者的车辆及被调查者的车辆经过的路线，在上述路线上匹配对应路口的各个监控摄像头，可精确到每条路每个路灯的辅助摄像头。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种基于轨迹追踪的人像识别系统，其特征在于，包括：
身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；
手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；基于上述第一运动轨迹图，定位上述第一运动轨迹图上的摄像装置；
图像识别系统，根据上述个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
2.根据权利要求1所述的人像识别系统，其特征在于，该系统还包括：车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
3.一种基于轨迹追踪的人像识别系统，其特征在于，包括：
车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；
手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；基于上述第一运动轨迹图，定位上述第一运动轨迹图上的摄像装置；
图像识别系统，根据上述车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
4.根据权利要求3所述的人像识别系统，其特征在于，该系统还包括：身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
5.一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其特征在于，其步骤包括：
首先，通过身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
然后，地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位上述第一运动轨迹图上的摄像装置；
最后，图像识别系统，根据上述个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
6.根据权利要求5所述的人像识别方法，其特征在于，该人像识别方法还包括：车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；
在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；然后，通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
7.一种基于轨迹追踪的人像识别方法，其步骤包括：
首先，通过车辆信息获取模块，读取当前车辆信息；手机轨迹获取模块，通过查询被调查者的手机经过的手机基站及时间，生成被调查者的第一轨迹信息；
然后，地理信息系统调用模块，根据上述第一轨迹信息，调用地理信息系统，在数字地图上生成该手机的第一运动轨迹图；并基于上述第一运动轨迹图，定位上述第一运动轨迹图上的摄像装置；
最后，图像识别系统，根据上述车辆信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者的车辆，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第二运动轨迹图；通过第二运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
8.根据权利要求7所述的人像识别方法，其特征在于，该人像识别方法还包括：身份识别装置，获取被调查者的个人身份信息；在获取上述第一轨迹图的摄像装置之后，图像识别系统还根据个人身份信息和上述摄像装置，从图像上识别出被调查者，并结合上述地理信息系统调用模块，生成被调查者的第三运动轨迹图；通过第三运动轨迹图和上述摄像装置，捕获与被调查者有过密切接触的行为人。
CN202010196071.9A 2020-03-19 2020-03-19 一种基于轨迹追踪的人像识别方法 Active CN111090718B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010196071.9A CN111090718B (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种基于轨迹追踪的人像识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010196071.9A CN111090718B (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种基于轨迹追踪的人像识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111090718A CN111090718A (zh) 2020-05-01
CN111090718B true CN111090718B (zh) 2020-07-28

Family

ID=70400552

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010196071.9A Active CN111090718B (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种基于轨迹追踪的人像识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111090718B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111641928A (zh) * 2020-05-26 2020-09-08 Oppo广东移动通信有限公司 一种确定密切接触者的方法、终端设备及服务器
CN111711676B (zh) * 2020-06-04 2021-12-10 中国联合网络通信集团有限公司 传染病患者的室内密切接触者的确认方法及服务器
CN111798342A (zh) * 2020-07-07 2020-10-20 德能森智能科技(无锡)有限公司 一种基于云平台的智慧社区系统
CN112735605A (zh) * 2021-01-22 2021-04-30 中国银行股份有限公司 人员密切接触识别追踪分析方法及装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7398157B2 (en) * 2002-03-14 2008-07-08 Nd A Islandi Ehf. Method and system for determining a track record of a moving object
CN102239739B (zh) * 2008-12-02 2015-08-19 日本电气株式会社 通信装置、移动通信终端、通信系统和通信装置中的显示方法
CN105488040A (zh) * 2014-09-15 2016-04-13 上海天脉聚源文化传媒有限公司 一种绘制个人行踪轨迹的方法、装置及系统
CN104567858A (zh) * 2014-12-18 2015-04-29 广东小天才科技有限公司 一种基于运动状态的历史轨迹回放方法及系统
CN105180921A (zh) * 2015-08-17 2015-12-23 广州杰赛科技股份有限公司 一种行踪记录装置、移动终端及智能手表
CN106651916B (zh) * 2016-12-29 2019-09-03 深圳市深网视界科技有限公司 一种目标的定位跟踪方法及装置
CN107909025B (zh) * 2017-11-13 2021-12-24 深圳市戴升智能科技有限公司 基于视频和无线监控的人物识别及追踪方法和系统
KR102035030B1 (ko) * 2017-12-28 2019-10-22 한국국토정보공사 차선 정보를 이용한 자동 도화 방법
CN110399525A (zh) * 2019-07-27 2019-11-01 广州伽利略网络科技有限公司 一种基于图像识别技术的人、物运动轨迹快速检索方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111090718A (zh) 2020-05-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111090718B (zh) 一种基于轨迹追踪的人像识别方法
Huang et al. Transport mode detection based on mobile phone network data: A systematic review
US10812761B2 (en) Complex hardware-based system for video surveillance tracking
CN111092938A (zh) 一种基于云平台的智慧城市管理系统
CN109214276A (zh) 一种基于人脸识别技术的目标人员轨迹跟踪的系统及方法
CN107273833B (zh) 用于监测流动人口的方法及其系统
CN108417047A (zh) 一种车辆定位追踪方法及其系统
CN110955738B (zh) 一种基于信令数据结合场景信息的人物画像刻画方法
CN108540751A (zh) 基于视频与电子设备标识的监控方法、装置及系统
CN111368221A (zh) 信息提供方法、信息获取方法、装置、服务器及存储介质
CN112218243B (zh) 海量人车数据的关联方法、装置、设备及存储介质
CN114363842B (zh) 基于手机信令数据的公交乘客下车站点预测方法及装置
KR20050013445A (ko) 디지털 영상 처리 기술을 이용한 위치 추적 시스템 및 방법
CN111355912A (zh) 一种执法记录方法及系统
CN101714188A (zh) 一种单警及最小作战单元信息化终端装置
CN109859426A (zh) 一种社区安防管理系统
CN110557722B (zh) 目标团伙的识别方法及相关装置
CN111738558A (zh) 行为风险识别的可视化方法、装置、设备及存储介质
CN112653871A (zh) 一种分布式视频监控收集、查找的方法及装置
KR20190047218A (ko) 교통정보 제공 방법, 장치 및 그러한 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
CN113161003A (zh) 一种传染病患者活动轨迹和接触者追踪登记系统及方法
CN115497639B (zh) 防疫时空区域确定方法及装置
CN112329899A (zh) 一种高效准确的防走失定位方法
CN111369751A (zh) 一种目标布控方法、装置、服务器及布控系统
KR102452918B1 (ko) 위치 기반 실종신고 및 실시간 실종자 알림 서비스 제공 시스템

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
CP01 Change in the name or title of a patent holder
CP01 Change in the name or title of a patent holder

Address after: 1503-1506, West building, Qiushi building, No.17, Zizhu 7th Road, Zhulin community, Xiangmihu street, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee after: Guoke Xingtu (Shenzhen) digital technology industry R & D Center Co.,Ltd.

Address before: 1503-1506, West building, Qiushi building, No.17, Zizhu 7th Road, Zhulin community, Xiangmihu street, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee before: Zhongke Xingtu (Shenzhen) digital technology industry R & D Center Co.,Ltd.