CN114655389A - 一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统 - Google Patents
一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114655389A CN114655389A CN202210382549.6A CN202210382549A CN114655389A CN 114655389 A CN114655389 A CN 114655389A CN 202210382549 A CN202210382549 A CN 202210382549A CN 114655389 A CN114655389 A CN 114655389A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- identification
- ship
- analysis
- database
- 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
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
- B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING
- B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
- B63B79/40—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation for controlling the operation of vessels, e.g. monitoring their speed, routing or maintenance schedules
Abstract
本发明公开了一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,目标识别系统包括：探测模块，用于搜索观测周边是否有阻挡物；识别模块，用于对阻挡物进行识别；特征提取模块，用于对阻挡物的特征部分进行提取；分析模块，用于连接识别模块对阻挡物识别后的数据进行判断分析，并得出该阻挡物名称和数据；数据库，用于存储系统数据，并且数据库与分析模块互联，分析模块可调出数据库中存储的数据与阻挡物进行对比分析，并且分析模块在对比分析后将分析过程和结论均存储至数据库中，对数据库内的数据进行更新。特征提取模块将会忽略不规则的边缘线，保留规则的边缘，保留规则的边缘图形如船舶上设备的边缘和由圆、弧、直线等规则边缘构成的线性。
Description
技术领域
本发明涉及船舶系统技术领域，具体涉及一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统。
背景技术
相关技术中，船舶航行过程中，可利用视觉传感器获取周围的图像信息，再利用深度学习网络训练此类样本，训练后的网络可在线识别实时采集到的海上目标图像中目标船，给出目标船类型等信息，为船舶操控人员快速获取图像中其他船舶的信息，提高船舶航行的安全性。
但是各个船舶的形状各异，大小均不相同，并且水面上情况复杂，在识别图像过程中，船舶周边会有很多不规则的线条，导致识别系统识别起来较为困难。
发明内容
本发明的目的就在于解决上述背景技术的问题，而提出一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统，包括自动航行系统和无人值守系统，还包括与自动航行系统和无人值守系统相配合的目标识别系统，目标识别系统能通过分析图像的方式对水面上的阻挡物进行识别。
无人值守系统具体是依次相连燃气轮机、发电机、直流电源、控制器并进行操作的，而自动航行系统则是控制船舶航行速度和航行方向的。
目标识别系统识别后将会把信息发送给自动航行系统，从而自动航行系统将会通过控制船舶速度和航行方向躲避障碍物，或者目标识别系统还将会对船舶四周的障碍物识别对路线进行记录等。
阻挡物可以是在海上航行的其他船舶等，能通过目标识别系统对其他船舶的型号进行识别。
作为本发明进一步的方案：所述目标识别系统包括：
探测模块，用于搜索观测周边是否有阻挡物；
识别模块，用于对阻挡物进行识别；
特征提取模块，用于对阻挡物的特征部分进行提取；
分析模块，用于连接识别模块对阻挡物识别后的数据进行判断分析，并得出该阻挡物名称和数据；
数据库，用于存储系统数据，并且数据库与分析模块互联，分析模块可调出数据库中存储的数据与阻挡物进行对比分析，并且分析模块在对比分析后将分析过程和结论均存储至数据库中，对数据库内的数据进行更新。
作为本发明进一步的方案：探测模块将观测到的阻挡物通过图像模式传输至识别模块中进行识别。
探测模块可以是图像采集装置，将船舶四周的图像采集后进行传输。
作为本发明进一步的方案：识别模块对图像进行轮廓检测和体积检测，完成对阻挡物的初步识别，随后得出初步识别结论，初步识别的结论会分别传输至分析模块进行分析和数据库中进行储存。
作为本发明进一步的方案：识别模块中阻挡物的图像通过小波变换后传输至特征提取模块中进行特征提取，将阻挡物的特征提取完毕后发送至类型识别模块中进行识别，识别完毕后将结论发送至分析模块中再度进行分析。
作为本发明进一步的方案：分析模块收到初步识别中传输的数据结论和类型识别传输的数据结论后，再对两者结论进行对比分析。
作为本发明进一步的方案：还包括有图片清晰度转换模组，图片清晰度转换模组对探测模组观测的图像进行高清晰化处理，并统一修改为固定分辨率的图像。
作为本发明进一步的方案：特征提取模块将会忽略不规则的边缘线，保留规则的边缘。
保留规则的边缘图形如船舶上设备的边缘和由圆、弧、直线等规则边缘构成的线性。
作为本发明进一步的方案：识别模块用于对障碍物形状、大小和位置进行识别。
本发明的有益效果：
通过设计有初步识别模块、特征提取模块、类型识别、数据库和分析模块，特征提取模块对阻挡物的特征部分进行提取，特征提取模块将会忽略不规则的边缘线，保留规则的边缘，保留规则的边缘图形如船舶上设备的边缘和由圆、弧、直线等规则边缘构成的线性，并且通过分析模块和数据库调取分析数据，能更好的对船舶目标进行识别。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图；
图2是本发明中目标识别功能的系统框图。
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，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一，请参阅图1-2所示，本发明为一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统，包括自动航行系统和无人值守系统，还包括与自动航行系统和无人值守系统相配合的目标识别系统，目标识别系统能通过分析图像的方式对水面上的阻挡物进行识别。
其中，无人值守系统具体是依次相连燃气轮机、发电机、直流电源、控制器并进行操作的，而自动航行系统则是控制船舶航行速度和航行方向的。
所述目标识别系统包括：
探测模块，用于搜索观测周边是否有阻挡物；探测模块将观测到的阻挡物通过图像模式传输至识别模块中进行识别。
其中，探测模块可以是图像采集装置，将船舶四周的图像采集后进行传输。
识别模块，用于对阻挡物进行识别；识别模块对图像进行轮廓检测和体积检测，完成对阻挡物的初步识别，随后得出初步识别结论，初步识别的结论会分别传输至分析模块进行分析和数据库中进行储存。
其中，初步识别是通过对船舶的轮廓和体积进行采样，随后再与数据库中存储的船舶信息进行一一比对，通过比对轮廓和体积大致的船舶进行筛选，选取相似百分比最高的船舶通过外置的显示屏进行显示，如有百分比相同的船舶将共同显示。
识别模块中阻挡物的图像通过小波变换后传输至特征提取模块中进行特征提取，将阻挡物的特征提取完毕后发送至类型识别模块中进行识别，识别完毕后将结论发送至分析模块中再度进行分析。
其中，小波变换到二维图像函数f(x,y)公式：
识别模块用于对障碍物形状、大小和位置进行识别,还包括船舶的尺寸和相对位置进行识别。
特征提取模块，用于对阻挡物的特征部分进行提取；特征提取模块将会忽略不规则的边缘线，保留规则的边缘。
其中，保留规则的边缘图形如船舶上设备的边缘和由圆、弧、直线等规则边缘构成的线性。
分析模块，用于连接识别模块对阻挡物识别后的数据进行判断分析，并得出该阻挡物名称和数据；
其中，分析模块收到初步识别中传输的数据结论和类型识别传输的数据结论后，再对两者结论进行对比分析。
其中，分析模块可为中央处理器等。
其中，具体对比分析是以数据库内容为核心，如若初步识别和类型识别差异较大，可将初步识别中的图像和通过小波变换后类型识别中的图像，依次与数据库中存储的船舶数据和船舶型号、尺寸、外观、外观特征等一一进行对比，对比后显示相似度数据，按百分比进行计算，选取百分比前三者通过显示屏进行显示。
数据库，用于存储系统数据，并且数据库与分析模块互联，分析模块可调出数据库中存储的数据与阻挡物进行对比分析，并且分析模块在对比分析后将分析过程和结论均存储至数据库中，对数据库内的数据进行更新。
其中，数据库还可连接网络，在与网络进行连接时，数据库将会自行的上传数据和下载数据，上传数据的目的在于为了做备份，当船舶硬件损坏时，可重新将原数据库内容重新进行下载，而下载数据是为了时时更新数据库内的其他船舶基本数据。
其中，船舶数据库上传数据到云端数据库中，而下载数据也从云端数据库中下载，而云端数据库时时将会通过互联网对其云端数据库中的内容进行更新。
其中，多个使用该系统的船舶共享其云端数据库。
实施例二，请参阅图1-2所示，本发明为一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统，包括自动航行系统和无人值守系统，还包括与自动航行系统和无人值守系统相配合的目标识别系统，目标识别系统能通过分析图像的方式对水面上的阻挡物进行识别。
其中，无人值守系统具体是依次相连燃气轮机、发电机、直流电源、控制器并进行操作的，而自动航行系统则是控制船舶航行速度和航行方向的。
其中，目标识别系统识别后将会把信息发送给自动航行系统，从而自动航行系统将会通过控制船舶速度和航行方向躲避障碍物，或者目标识别系统还将会对船舶四周的障碍物识别对路线进行记录等。
其中，阻挡物可以是在海上航行的其他船舶等，能通过目标识别系统对其他船舶的型号进行识别。
所述目标识别系统包括：
探测模块，用于搜索观测周边是否有阻挡物；探测模块将观测到的阻挡物通过图像模式传输至识别模块中进行识别。
其中，探测模块可以是图像采集装置，将船舶四周的图像采集后进行传输。
识别模块，用于对阻挡物进行识别；识别模块对图像进行轮廓检测和体积检测，完成对阻挡物的初步识别，随后得出初步识别结论，初步识别的结论会分别传输至分析模块进行分析和数据库中进行储存。
其中，初步识别是通过对船舶的轮廓和体积进行采样，随后再与数据库中存储的船舶信息进行一一比对，通过比对轮廓和体积大致的船舶进行筛选，选取相似百分比最高的船舶通过外置的显示屏进行显示，如有百分比相同的船舶将共同显示。并且其显示内容是船舶的基本信息，如船舶的型号、尺寸、厂家等。
识别模块中阻挡物的图像通过小波变换后传输至特征提取模块中进行特征提取，将阻挡物的特征提取完毕后发送至类型识别模块中进行识别，识别完毕后将结论发送至分析模块中再度进行分析。
其中，小波变换到二维图像函数f(x,y)公式：
识别模块用于对障碍物形状、大小和位置进行识别,还包括船舶的尺寸和相对位置进行识别。
特征提取模块，用于对阻挡物的特征部分进行提取；特征提取模块将会忽略不规则的边缘线，保留规则的边缘。
其中，保留规则的边缘图形如船舶上设备的边缘和由圆、弧、直线等规则边缘构成的线性。
分析模块，用于连接识别模块对阻挡物识别后的数据进行判断分析，并得出该阻挡物名称和数据；
其中，分析模块收到初步识别中传输的数据结论和类型识别传输的数据结论后，再对两者结论进行对比分析。
其中，分析模块可为中央处理器等。
其中，具体对比分析是以数据库内容为核心，如若初步识别和类型识别差异较大，可将初步识别中的图像和通过小波变换后类型识别中的图像，依次与数据库中存储的船舶数据和船舶型号、尺寸、外观、外观特征等一一进行对比，对比后显示相似度数据，按百分比进行计算，选取百分比前三者通过显示屏进行显示。
数据库，用于存储系统数据，并且数据库与分析模块互联，分析模块可调出数据库中存储的数据与阻挡物进行对比分析，并且分析模块在对比分析后将分析过程和结论均存储至数据库中，对数据库内的数据进行更新。
其中，数据库还可连接网络，在与网络进行连接时，数据库将会自行的上传数据和下载数据，上传数据的目的在于为了做备份，当船舶硬件损坏时，可重新将原数据库内容重新进行下载，而下载数据是为了时时更新数据库内的其他船舶基本数据。
其中，船舶数据库上传数据到云端数据库中，而下载数据也从云端数据库中下载，而云端数据库时时将会通过互联网对其云端数据库中的内容进行更新。
其中，多个使用该系统的船舶共享其云端数据库。
还包括有图片清晰度转换模组，图片清晰度转换模组对探测模组观测的图像进行高清晰化处理，并统一修改为固定分辨率的图像。
其中，图片清晰度转换模组高清化处理后的图像将直接运用到识别模块中进行识别。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (9)
1.一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统，包括自动航行系统和无人值守系统，其特征在于，还包括与自动航行系统和无人值守系统相配合的目标识别系统，目标识别系统能通过分析图像的方式对水面上的阻挡物进行识别；
目标识别系统包括：
探测模块，用于搜索观测周边是否有阻挡物；
识别模块，用于对阻挡物进行识别；
特征提取模块，用于对阻挡物的特征部分进行提取；
分析模块，用于连接识别模块对阻挡物识别后的数据进行判断分析，并得出该阻挡物名称和数据；
数据库，用于存储系统数据。
2.根据权利要求1所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，并且数据库与分析模块互联，分析模块可调出数据库中存储的数据与阻挡物进行对比分析，并且分析模块在对比分析后将分析过程和结论均存储至数据库中，对数据库内的数据进行更新。
3.根据权利要求2所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，探测模块将观测到的阻挡物通过图像模式传输至识别模块中进行识别。
4.根据权利要求3所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，识别模块对图像进行轮廓检测和体积检测，完成对阻挡物的初步识别，随后得出初步识别结论，初步识别是通过对船舶的轮廓和体积进行采样，随后再与数据库中存储的船舶信息进行一一比对，通过比对轮廓和体积大致的船舶进行筛选，选取相似百分比最高的船舶通过外置的显示屏进行显示，如有百分比相同的船舶将共同显示，初步识别的结论会分别传输至分析模块进行分析和数据库中进行储存。
5.根据权利要求3所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，识别模块中阻挡物的图像通过小波变换后传输至特征提取模块中进行特征提取，将阻挡物的特征提取完毕后发送至类型识别模块中进行识别，识别完毕后将结论发送至分析模块中再度进行分析。
6.根据权利要求5所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，分析模块收到初步识别中传输的数据结论和类型识别传输的数据结论后，再对两者结论进行对比分析，对比分析是以数据库内容为核心，如若初步识别和类型识别差异较大，可将初步识别中的图像和通过小波变换后类型识别中的图像，依次与数据库中存储的船舶数据和船舶型号、尺寸、外观、外观特征一一进行对比，对比后显示相似度数据，按百分比进行计算，选取百分比前三者通过显示屏进行显示。
7.根据权利要求2-6任意一条所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，还包括有图片清晰度转换模组，图片清晰度转换模组对探测模组观测的图像进行高清晰化处理，并统一修改为固定分辨率的图像。
8.根据权利要求2或5所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，特征提取模块忽略不规则的边缘线，保留规则的边缘图形如船舶上设备的边缘和由圆、弧、直线规则边缘构成的线性。
9.根据权利要求2或4所述的一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统,其特征在于，识别模块用于对障碍物形状、大小和位置进行识别。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210382549.6A CN114655389A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210382549.6A CN114655389A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114655389A true CN114655389A (zh) | 2022-06-24 |
Family
ID=82035644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210382549.6A Pending CN114655389A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114655389A (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101251381A (zh) * | 2007-12-29 | 2008-08-27 | 武汉理工大学 | 基于机器视觉的双集装箱定位系统 |
| US20110211760A1 (en) * | 2000-11-06 | 2011-09-01 | Boncyk Wayne C | Image Capture and Identification System and Process |
| US20150228063A1 (en) * | 2012-10-15 | 2015-08-13 | Hitachi High-Technologies Corporation | Pattern Inspecting and Measuring Device and Program |
| CN106169069A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-11-30 | 韦醒妃 | 具有目标识别功能的无人值守船舶系统 |
| CN110175186A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-27 | 中国舰船研究设计中心 | 一种智能船舶环境威胁目标感知系统及方法 |
| CN110428008A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-08 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种基于多融合传感器的目标探测与识别装置和方法 |
| CN112711995A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-27 | 中南大学 | 一种基于图像的海上目标识别方法 |
| CN113536976A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-10-22 | 武汉理工大学 | 一种基于ais航标的水面溢油监测系统及方法 |
-
2022
- 2022-04-12 CN CN202210382549.6A patent/CN114655389A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110211760A1 (en) * | 2000-11-06 | 2011-09-01 | Boncyk Wayne C | Image Capture and Identification System and Process |
| CN101251381A (zh) * | 2007-12-29 | 2008-08-27 | 武汉理工大学 | 基于机器视觉的双集装箱定位系统 |
| US20150228063A1 (en) * | 2012-10-15 | 2015-08-13 | Hitachi High-Technologies Corporation | Pattern Inspecting and Measuring Device and Program |
| CN106169069A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-11-30 | 韦醒妃 | 具有目标识别功能的无人值守船舶系统 |
| CN110175186A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-27 | 中国舰船研究设计中心 | 一种智能船舶环境威胁目标感知系统及方法 |
| CN110428008A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-08 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种基于多融合传感器的目标探测与识别装置和方法 |
| CN112711995A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-27 | 中南大学 | 一种基于图像的海上目标识别方法 |
| CN113536976A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-10-22 | 武汉理工大学 | 一种基于ais航标的水面溢油监测系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20220114750A1 (en) | Map constructing method, positioning method and wireless communication terminal | |
| US10445602B2 (en) | Apparatus and method for recognizing traffic signs | |
| JP2019514123A (ja) | 地理的領域におけるコンテナ内に格納された量の遠隔決定 | |
| CN111784737B (zh) | 一种基于无人机平台的目标自动跟踪方法及系统 | |
| CN110133443B (zh) | 基于平行视觉的输电线路部件检测方法、系统、装置 | |
| CN113284109B (zh) | 管道缺陷识别方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| CN107527368B (zh) | 基于二维码的三维空间姿态定位方法与装置 | |
| CN112733914B (zh) | 一种基于支持向量机的水下目标视觉识别分类方法 | |
| CN115100423B (zh) | 一种基于视图采集数据实现实时定位系统及方法 | |
| CN108830224A (zh) | 一种基于深度学习的高分辨率遥感影像舰船目标检测方法 | |
| CN112528979B (zh) | 变电站巡检机器人障碍物判别方法及系统 | |
| CN111680609B (zh) | 基于图像配准和目标检测的异物识别系统及其方法 | |
| CN108694716B (zh) | 一种工件检测方法、模型训练方法及设备 | |
| CN116259002A (zh) | 一种基于视频的人体危险行为分析方法 | |
| CN115880231A (zh) | 一种基于深度学习的输电线路隐患检测方法和系统 | |
| CN115381335A (zh) | 一种扫地机器人的路径控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113379736B (zh) | 一种巡检机器人视觉图像深度特征表达方法及系统 | |
| CN113222961A (zh) | 智能船体检测系统及方法 | |
| CN112232269B (zh) | 一种基于孪生网络的船舶身份智能识别方法及系统 | |
| CN110334818B (zh) | 一种管路自动识别的方法及系统 | |
| CN107767366B (zh) | 一种输电线路拟合方法及装置 | |
| CN111531546B (zh) | 一种机器人位姿估计方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111310844B (zh) | 车辆识别模型构建方法及装置、识别方法及装置 | |
| CN114655389A (zh) | 一种具有目标识别功能的无人值守船舶系统 | |
| CN114648686A (zh) | 一种融合激光点云与rgb图像数据的逆光水面目标识别方法、系统及装置 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220624 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |