CN113240627A - 一种城市图斑数据采集方法及系统 - Google Patents
一种城市图斑数据采集方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113240627A CN113240627A CN202110379276.5A CN202110379276A CN113240627A CN 113240627 A CN113240627 A CN 113240627A CN 202110379276 A CN202110379276 A CN 202110379276A CN 113240627 A CN113240627 A CN 113240627A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- spot
- acquiring
- characteristic
- comparison
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000009432 framing Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/04—Interpretation of pictures
- G01C11/06—Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area
- G01C11/08—Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area the pictures not being supported in the same relative position as when they were taken
-
- 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
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本申请涉及一种城市图斑数据采集方法及系统,应用于设置有第一采集设备和第二采集设备的系统中,所述方法包括以下步骤:通过所述第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;将所述对比图像与所述参考图像进行比对,查找特征图斑;获取所述特征图斑的图斑坐标,并根据所述图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据。本申请通过利用定位特征图斑的空间位置,并通过第二采集设备采集并上传现场照片,建立现场照片与特征图斑的关联关系,从而减轻工作量,提高工作效率。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,更具体地,涉及一种城市图斑数据采集方法及系统。
背景技术
在现有技术中,往往通过航测影像对比影像上变化并框选变化范围,并将影像与框选的变化范围以纸质化的方式打印出来,并达到现场依据纸质上的位置情况进行路线规划后并依据规划路线进行现场建筑物排查以及现场照片的采集。依赖纸质化的影像图只能快速定位建筑的大致范围内,无法快速定位到目标建筑,同时要求现场作业人员需要熟悉现场情况,这样会造成效率低下并且增加错误率。
发明内容
本申请为克服现有技术中依据纸质上的位置情况进行路线规划后并依据规划路线进行现场建筑物排查以及现场照片的采集的问题,本申请提供一种城市图斑数据采集方法及系统,
一种城市图斑数据采集方法,应用于设置有第一采集设备和第二采集设备的系统中,所述方法包括以下步骤:通过所述第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;将所述对比图像与所述参考图像进行比对,查找特征图斑;获取所述特征图斑的图斑坐标,并根据所述图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据。
可选地,所述通过所述第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;包括:
在所述预设时间间隔前后,所述第一采集设备设置在所述当前地区上空,沿垂直方向分别拍摄当前地区的参考图像、对比图像。
可选地,所述当前地区面积过大时,
在所述预设时间间隔前,通过所述第一采集设备,在当前地区上空多点处,分别拍摄多张照片,并将多张照片进行拼接,形成参考图像;
在所述预设时间间隔后,通过所述第一采集设备,在当前地区上空多点处,分别拍摄多张照片,并将多张照片进行拼接,形成对比图像;
可选地,所述预设时间间隔为10天或1个月。
可选地,所述将所述对比图像与所述参考图像进行比对,查找特征图斑,包括:
分别对所述对比图像和参考图像进行图像网格化处理,将对比图像的每一网格图像,与参考图像相应区域的网格图像进行相似度对比,若相似度低于90%,则为特征图斑。
可选地,所述获取所述特征图斑的图斑坐标,包括:
确定特征图斑在所述对比图像的位置,获取所述特征图斑的经纬度位置,并选取在所述特征图斑区域内任一点为图斑坐标。
可选地,所述根据所述图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据,包括:
将所述图斑坐标和第二采集设备的坐标,输入GPS导航系统或北斗导航系统,生成导航路线;
所述第二采集设备根据所述导航路线,到达图斑坐标位置,采集并上传现场图像;
建立所述特征图斑与所述现场照片关联关系。
可选地,所述现场图像包括建筑物各方位照片、招牌照片、门牌照片中的一种或多种。
此外,本申请还提供一种系统,所述系统还包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据采集程序,所述数据采集程序被所述处理器执行时实现上述的城市图斑数据采集方法的步骤。
可选地,所述第一采集设备为航测影像无人机,所述第二采集设备为精确摄像无人机。
与现有技术相比,本申请的有益效果是:本申请在对比前后当前区域的航测影像变化情况框选出来形成一个图斑基础上,利用两点空间坐标关系,并利用方向传感器做方向参考实现快速定位目标建筑物空间位置,并通过第二采集设备采集并上传现场照片,建立现场照片与特征图斑的关联关系,从而减轻工作量,提高工作效率。
附图说明
图1为本申请实施例的方法的流程图。
图2为本申请实施例的方法的特征图斑示意图。
图3为本申请实施例的方法的现场照片示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本申请作进一步的说明。
本申请实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本申请的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制。
此外,若有“第一”、“第二”等术语仅用于描述目的,主要是用于区分不同的装置、元件或组成部分(具体的种类和构造可能相同也可能不同),并非用于表明或暗示所指示装置、元件或组成部分的相对重要性和数量,而不能理解为指示或者暗示相对重要性。
在如图1所示的实施例中,本申请提供了一种城市图斑数据采集方法,应用于设置有第一采集设备和第二采集设备的系统中,方法包括以下步骤:
100,通过第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;在步骤100中,在预设时间间隔前后,第一采集设备设置在当前地区上空,沿垂直方向分别拍摄当前地区的参考图像、对比图像。
200,将对比图像与参考图像进行比对,查找特征图斑;在步骤200中,分别对所述对比图像和参考图像进行图像网格化处理,将对比图像的每一网格图像,与参考图像相应区域的网格图像进行相似度对比,若相似度低于90%,则为特征图斑。
300,获取特征图斑的图斑坐标,并根据图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据。在步骤300中,将图斑坐标和第二采集设备的坐标,输入GPS导航系统或北斗导航系统,生成导航路线;所述第二采集设备根据所述导航路线,到达图斑坐标位置,采集并上传现场图像;建立所述特征图斑与所述现场照片关联关系。
本申请在对比前后当前区域的航测影像变化情况框选出来形成一个图斑基础上,利用两点空间坐标关系,并利用方向传感器做方向参考实现快速定位目标建筑物空间位置,并通过第二采集设备采集并上传现场照片,建立现场照片与特征图斑的关联关系,从而减轻工作量,提高工作效率。
在一些实施例中,通过第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;包括:在预设时间间隔前后,第一采集设备设置在当前地区上空,沿垂直方向分别拍摄当前地区的参考图像、对比图像。在本实施例中,本申请在数据采集程序控制下,将第一采集设备航行到当前地区的上空,从上空对下方地区进行垂直俯拍,获取参考图像;且在预设时间间隔后,重新采集当前地区的同一位置的图像作为对比图像。其中,预设时间间隔为10天或1个月。一个预设时间间隔为一个监测周期;预设时间间隔可在数据采集程序中进行输入。
在一些实施例中,当前地区面积过大时,可通过第一采集设备,在当前地区上方多点处采集多个照片进行拼接。具体地,在预设时间间隔前,通过第一采集设备,在当前地区上空多点处,分别拍摄多张照片,并将多张照片进行拼接,形成参考图像;在预设时间间隔后,通过第一采集设备,在当前地区上空多点处,分别拍摄多张照片,并将多张照片进行拼接,形成对比图像;其中,图像拼接可以包括特征点提取与匹配、图像配准、图像融合;特征点提取与匹配包括检测尺度空间极值,精炼特征点位置,计算特征点的描述信息,生成描述特征点的特征向量。图像配准包括检测每幅图像中特征点、计算特征点之间的匹配、计算图像间变换矩阵的初始值、迭代精炼H变换矩阵、引导匹配。用估计的H去定义对极线附近的搜索区域,进一步确定特征点的对应。图像合成通过加权平滑算法处理拼接缝,其思想为图像重叠区域中像素点的灰度值Pixel由两幅图像中对应点的灰度值Pixel_L和_R加权平均得到。
在一些实施例中,参见图2,将对比图像与参考图像进行比对,查找特征图斑,包括:分别对所述对比图像和参考图像进行图像网格化处理,将对比图像的每一网格图像,与参考图像相应区域的网格图像进行相似度对比,若相似度低于90%,则为特征图斑。在本申请中,对于对比图像和参考图像进行网格化处理包括:根据对比图像和当前地图的经纬度的比例尺,将对比图像和参考图像进行网格化划分,其划分后的网格图像大小可以为1米*1米。再将对比图像的网格图像,与参考图像相应处的网格图像进行图像相似度对比。其中,可以通过欧氏距离、余弦距离、汉明距离等算法,计算对比图像和参考图像的相似度,当相似度低于90%,则为特征图斑。相似度值可以根据用户进行预设。相邻的特征图斑可通过相互拼接框选,使其成为完整的特征图斑,以便后续的数据采集。
在一些实施例中,获取特征图斑的图斑坐标,包括:确定特征图斑在对比图像的位置,获取特征图斑的经纬度位置,并选取在特征图斑区域内任一点为图斑坐标。在本实施例中,可根据对比图像和当前地图的经纬度的比例尺,对特征图斑进行经纬度计算,获取图斑坐标。
在一些实施例中,根据图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据,包括:将图斑坐标和第二采集设备的坐标,输入GPS导航系统或北斗导航系统,生成导航路线;所述第二采集设备根据所述导航路线,到达图斑坐标位置,采集并上传现场图像;建立所述特征图斑与所述现场照片关联关系。在本实施例中,本申请通过第二采集设备,设定导航路线,到达图斑坐标,通过第二采集设备的图像采集模块,对现场图像进行拍摄采集。参见图3,现场图像包括建筑物各方位照片、招牌照片、门牌照片中的一种或多种。采集并上传现场图像后,建立图像与目标建筑物关联关系,从而减轻工作量,提高工作效率。建立所述特征图斑与所述现场照片关联关系包括建立特征图斑的数据库并将现场照片存入特征图斑的数据库中进行保存。
在一些实施例中,本申请还提供一种系统,系统还包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的数据采集程序,数据采集程序被处理器执行时实现上述的城市图斑数据采集方法的步骤。第一采集设备为航测影像无人机,第二采集设备为精确摄像无人机。本申请在对比前后当前区域的航测影像变化情况框选出来形成一个图斑基础上,利用两点空间坐标关系,并利用方向传感器做方向参考实现快速定位目标建筑物空间位置,并通过第二采集设备采集并上传现场照片,建立现场照片与特征图斑的关联关系,从而减轻工作量,提高工作效率。
显然,本申请的上述实施例仅仅是为清楚地说明本申请所作的举例,而并非是对本申请的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,应用于设置有第一采集设备和第二采集设备的系统中,所述方法包括以下步骤:
通过所述第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;
将所述对比图像与所述参考图像进行比对,查找特征图斑;
获取所述特征图斑的图斑坐标,并根据所述图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据。
2.根据权利要求1所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述通过所述第一采集设备,采集当前地区的参考图像,且在预设时间间隔后,采集当前地区的对比图像;包括:
在所述预设时间间隔前后,所述第一采集设备设置在所述当前地区上空,沿垂直方向分别拍摄当前地区的参考图像、对比图像。
3.根据权利要求2所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述当前地区面积过大时,
在所述预设时间间隔前,通过所述第一采集设备,在当前地区上空多点处,分别拍摄多张照片,并将多张照片进行拼接,形成参考图像;
在所述预设时间间隔后,通过所述第一采集设备,在当前地区上空多点处,分别拍摄多张照片,并将多张照片进行拼接,形成对比图像。
4.根据权利要求1所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述预设时间间隔为10天或1个月。
5.根据权利要求1所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述将所述对比图像与所述参考图像进行比对,查找特征图斑,包括:
分别对所述对比图像和参考图像进行图像网格化处理,将对比图像的每一网格图像,与参考图像相应区域的网格图像进行相似度对比,若相似度低于90%,则为特征图斑。
6.根据权利要求1所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述获取所述特征图斑的图斑坐标,包括:
确定特征图斑在所述对比图像的位置,获取所述特征图斑的经纬度位置,并选取在所述特征图斑区域内任一点为图斑坐标。
7.根据权利要求1所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述根据所述图斑坐标,通过第二采集设备采集特征图斑的现场图像数据,包括:
将所述图斑坐标和第二采集设备的坐标,输入GPS导航系统或北斗导航系统,生成导航路线;
所述第二采集设备根据所述导航路线,到达图斑坐标位置,采集并上传现场图像;
建立所述特征图斑与所述现场照片关联关系。
8.根据权利要求2所述的一种城市图斑数据采集方法,其特征在于,所述现场图像包括建筑物各方位照片、招牌照片、门牌照片中的一种或多种。
9.一种系统,其特征在于,所述系统还包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据采集程序,所述数据采集程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的城市图斑数据采集方法的步骤。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述第一采集设备为航测影像无人机,所述第二采集设备为精确摄像无人机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110379276.5A CN113240627A (zh) | 2021-04-08 | 2021-04-08 | 一种城市图斑数据采集方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110379276.5A CN113240627A (zh) | 2021-04-08 | 2021-04-08 | 一种城市图斑数据采集方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113240627A true CN113240627A (zh) | 2021-08-10 |
Family
ID=77131173
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110379276.5A Pending CN113240627A (zh) | 2021-04-08 | 2021-04-08 | 一种城市图斑数据采集方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113240627A (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106067168A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-11-02 | 深圳市创驰蓝天科技发展有限公司 | 一种无人机图像变化识别方法 |
CN110276319A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-24 | 韶关市创驰科技技术发展有限公司 | 一种比对监管系统 |
CN110276254A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-24 | 恒锋信息科技股份有限公司 | 基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法 |
CN110689563A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-14 | 佛山科学技术学院 | 一种用于提取遥感图像中违法建筑信息的数据处理方法 |
CN111275396A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 东南大学 | 基于无人机采集变更图斑照片的新方法 |
-
2021
- 2021-04-08 CN CN202110379276.5A patent/CN113240627A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106067168A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-11-02 | 深圳市创驰蓝天科技发展有限公司 | 一种无人机图像变化识别方法 |
CN110276254A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-24 | 恒锋信息科技股份有限公司 | 基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法 |
CN110276319A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-24 | 韶关市创驰科技技术发展有限公司 | 一种比对监管系统 |
CN110689563A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-14 | 佛山科学技术学院 | 一种用于提取遥感图像中违法建筑信息的数据处理方法 |
CN111275396A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 东南大学 | 基于无人机采集变更图斑照片的新方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
赵小川: "《机器人技术创意设计》", vol. 1, 31 January 2013, 北京航空航天大学出版社, pages: 205 - 212 * |
赵建才 等: "基于无人机多期影像对比的违章建筑监测系统", 《现代测绘》, vol. 43, no. 4, pages 62 - 64 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9465129B1 (en) | Image-based mapping locating system | |
CN112184890B (zh) | 一种应用于电子地图中的摄像头精准定位方法及处理终端 | |
CN109387186B (zh) | 测绘信息获取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR102664900B1 (ko) | 드론을 이용한 지상기준점 측량장치 및 그 방법 | |
CN109949365B (zh) | 基于路面特征点的车辆指定位置停车方法及系统 | |
KR102200299B1 (ko) | 3d-vr 멀티센서 시스템 기반의 도로 시설물 관리 솔루션을 구현하는 시스템 및 그 방법 | |
CN111540048A (zh) | 一种基于空地融合的精细化实景三维建模方法 | |
CN109596121B (zh) | 一种机动站自动目标检测与空间定位方法 | |
CN111256701A (zh) | 一种设备定位方法和系统 | |
CN103874193A (zh) | 一种移动终端定位的方法及系统 | |
CN112469967B (zh) | 测绘系统、测绘方法、装置、设备及存储介质 | |
EP3318841B1 (en) | Camera controller | |
CN113139031B (zh) | 用于自动驾驶的交通标识的生成方法及相关装置 | |
US11015929B2 (en) | Positioning method and apparatus | |
CN116030194A (zh) | 一种基于目标检测规避的空地协同实景三维建模优化方法 | |
CN115950435A (zh) | 无人机巡检影像的实时定位方法 | |
KR102033075B1 (ko) | 딥러닝을 이용한 위치정보 시스템 및 그 제공방법 | |
CN109883400B (zh) | 基于yolo-sitcol的固定站自动目标检测与空间定位方法 | |
Božić-Štulić et al. | Complete model for automatic object detection and localisation on aerial images using convolutional neural networks | |
KR102393300B1 (ko) | 객체 지도 생성 시스템 및 그 방법 | |
JPWO2020194570A1 (ja) | 標識位置特定システム及びプログラム | |
CN113240627A (zh) | 一种城市图斑数据采集方法及系统 | |
KR102458559B1 (ko) | 휴대용 단말기를 이용한 건설 분야 시공 관리 시스템 및 방법 | |
CN113592837A (zh) | 一种基于无人机定点航拍的道路窑井盖高差计算方法 | |
KR102559042B1 (ko) | 개량형 지상기준점 매칭 이미지 모델링 시스템과 이를 이용한 이미지 모델링 방법, 그리고 이것이 수록된 컴퓨터 프로그램 |
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 |