CN115361663A - 无线传感网络部署方法 - Google Patents
无线传感网络部署方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115361663A CN115361663A CN202210950353.2A CN202210950353A CN115361663A CN 115361663 A CN115361663 A CN 115361663A CN 202210950353 A CN202210950353 A CN 202210950353A CN 115361663 A CN115361663 A CN 115361663A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wireless sensor
- information
- specific position
- processing
- deployment method
- 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 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 49
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
- G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
- G06K17/0025—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device the arrangement consisting of a wireless interrogation device in combination with a device for optically marking the record carrier
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/18—Network planning tools
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W56/00—Synchronisation arrangements
- H04W56/001—Synchronization between nodes
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了无线传感网络部署方法，包括以下步骤：S1、设置标点，对配网设备进行网络配置；S2、设置二维码标记具体位置设备的位置信息，将设置的二维码贴在无线传感器正面，将具体位置设备Publish通过BA10配置同一个Mesh网络，并对具体位置设备进行信息获取处理，本发明的有益效果是：通过加入了二维码，实现了通过二维码识别无线传感器的位置信息和传感器应用信息，提高了识别的安全性和工作效率，通过对全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别，将无线传感器的位置进行图像建立，并准确确定传感器的具体位置，提高了工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及无线传感网络技术领域，具体为无线传感网络部署方法。
背景技术
早在上世纪70年代，就出现了将传统传感器采用点对点传输、连接传感控制器而构成传感网络雏形，我们把它归之为第一代传感器网络，随着相关学科的不断发展和进步，传感器网络同时还具有了获取多种信息信号的综合处理能力，并通过与传感控制的相联，组成了有信息综合和处理能力的传感器网络，这是第二代传感器网络，在现有的无线传感网络部署中不便于对传感设置的位置进行精准定位处理，工作人员入场时间长，工作量大配网、分组过程复杂费时。
发明内容
本发明的目的在于提供无线传感网络部署方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：无线传感网络部署方法，包括以下步骤：
S1、设置标点，对配网设备进行网络配置；
S2、设置二维码标记具体位置设备的位置信息，将设置的二维码贴在无线传感器正面，将具体位置设备Publish通过BA10配置同一个Mesh网络，并对具体位置设备进行信息获取处理；
S3、建立具体位置设备与后台点的对应关系，并通过BA10进行分组配置处理；
S4、对无人机设置配网APP和距离传感器，并通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理；
S5、全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别，识别无人机空间位置信息；
S6、将空间模型和空间模型中的无线传感器传输至后台，并进行位置标记。
作为优选，所述S1中的设置标点具体包括以下步骤：
S11、通过后台对项目、大楼和楼层进行创建标点处理；
S12、根据设置的标点具体位置进行安装处理。
作为优选，所述S2中的对具体位置设备进行信息获取处理具体包括以下步骤：
S21、设备Publish到0xC00NGroup地址、BA10Subscribe0xC00N，具体位置设备将自身信息以固定周期Publish到BA10通过0xC00NGroup地址；
S22、获取全部具体位置设备的MAC地址和ElementID对应关系和具体位置设备的信息。
作为优选，所述S3中的建立位置设备与后台点的对应关系具体包括以下步骤：
S31、配置边缘网关和BA10，使BA10Subscribe0xC00N后上传至网络；
S32、获取具体位置设备的MAC地址与ElementID之间的对应关系；
S33、通过APP对无线传感器的信息进行获取，查询绑定状态；
S34、查询后手动输入无线传感器的位置信息。
作为优选，所述S4中的全覆盖扫描处理具体包括以下步骤：
S41、开启无人机摄像头进行全覆盖扫描处理；
S42、在扫描识别到二维码时，在无线传感器的下方悬停，对具体位置设备的信息进行获取；
S43、通过获取的信息对看具体位置设备的位置对应关系；
S44、将位置对应关系上传至网络进行同步。
作为优选，所述S5中的图像识别具体包括以下步骤：
S51、通过GoogleColab搭建模型并存入相关库内；
S52、输入模型训练的预处理数据并对数据进行分类处理；
S53、对模型框架进行建立后训练，对真实标签和图像进行验证处理；
S54、对识别的图像进行预测评估处理。
作为优选，所述S5中的识别无人机空间位置信息具体包括以下步骤：
S511、无人机装配ToF摄像头，识别空间图像并对空间模型进行建立；
S512、对空间中无线传感器在空间模型中的位置进行获取。
作为优选，所述S511中的ToF摄像头需要发送设备与接收设备之间保持同步，所述S511中的ToF摄像头在接收设备提供的信号时需要对传输时间进行纪录，对时钟进行同步处理。
作为优选，所述S6中的位置标记具体包括以下步骤：
S61、在S4中通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理时手动进行位置标记；
S62、在S5中全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别时进行自动标记。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过加入了二维码，实现了通过二维码识别无线传感器的位置信息和传感器应用信息，提高了识别的安全性和工作效率，通过对全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别，将无线传感器的位置进行图像建立，并准确确定传感器的具体位置，提高了工作效率，通过对无线传感器进行位置标记，对部署的无线传感器的位置进行准确定位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术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示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其他的实施附图。
图1为本发明图像算法计算方法示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置的例子。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：无线传感网络部署方法，包括以下步骤：
S1、设置标点，对配网设备进行网络配置；
S2、设置二维码标记具体位置设备的位置信息，将设置的二维码贴在无线传感器正面，将具体位置设备Publish通过BA10配置同一个Mesh网络，并对具体位置设备进行信息获取处理；
S3、建立具体位置设备与后台点的对应关系，并通过BA10进行分组配置处理；
S4、对无人机设置配网APP和距离传感器，并通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理；
S5、全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别，识别无人机空间位置信息；
S6、将空间模型和空间模型中的无线传感器传输至后台，并进行位置标记。
其中，S1中的设置标点具体包括以下步骤：
S11、通过后台对项目、大楼和楼层进行创建标点处理；
S12、根据设置的标点具体位置进行安装处理。
其中，S2中的对具体位置设备进行信息获取处理具体包括以下步骤：
S21、设备Publish到0xC00NGroup地址、BA10Subscribe0xC00N，具体位置设备将自身信息以固定周期Publish到BA10通过0xC00NGroup地址；
S22、获取全部具体位置设备的MAC地址和ElementID对应关系和具体位置设备的信息。
其中，S3中的建立位置设备与后台点的对应关系具体包括以下步骤：
S31、配置边缘网关和BA10，使BA10Subscribe0xC00N后上传至网络；
S32、获取具体位置设备的MAC地址与ElementID之间的对应关系；
S33、通过APP对无线传感器的信息进行获取，查询绑定状态；
S34、查询后手动输入无线传感器的位置信息，对无线传感器的信息进行快速获取处理，提高了工作效率。
其中，S4中的全覆盖扫描处理具体包括以下步骤：
S41、开启无人机摄像头进行全覆盖扫描处理；
S42、在扫描识别到二维码时，在无线传感器的下方悬停，对具体位置设备的信息进行获取；
S43、通过获取的信息对看具体位置设备的位置对应关系；
S44、将位置对应关系上传至网络进行同步，对获取的位置对应关系进行网络同步，提高了工作的稳定性。
其中，S5中的图像识别具体包括以下步骤：
S51、通过GoogleColab搭建模型并存入相关库内；
S52、输入模型训练的预处理数据并对数据进行分类处理；
S53、对模型框架进行建立后训练，对真实标签和图像进行验证处理；
S54、对识别的图像进行预测评估处理，对识别的图像进行预测评估处理，提高了工作的稳定性。
其中，S5中的识别无人机空间位置信息具体包括以下步骤：
S511、无人机装配ToF摄像头，识别空间图像并对空间模型进行建立；
S512、对空间中无线传感器在空间模型中的位置进行获取，ToF(TimeofFlight)直译为飞行时间，进一步引申为通过信号往返时间，实现空间距离的测定：距离＝(光速x飞行时间)/2ToF测距方法有两个关键的约束：一是发送设备和接收设备必须始终同步；二是接收设备提供信号的传输时间的长短。
其中，S511中的ToF摄像头需要发送设备与接收设备之间保持同步，S511中的ToF摄像头在接收设备提供的信号时需要对传输时间进行纪录，对时钟进行同步处理，为了实现时钟同步，ToF测距方法采用了时钟偏移量来解决时钟同步问题。
其中，S6中的位置标记具体包括以下步骤：
S61、在S4中通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理时手动进行位置标记，通过手动对全覆盖扫描后的图像位置进行标记处理；
S62、在S5中全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别时进行自动标记，通过图像算法和无线传感器对位置进行标记处理，提高了工作效率。
实施例1
无线传感网络部署方法，包括以下步骤：
S1、通过后台对项目、大楼和楼层进行创建标点处理，根据设置的标点具体位置进行安装处理，对配网设备进行网络配置；
S2、设置二维码标记具体位置设备的位置信息，将设置的二维码贴在无线传感器正面，将具体位置设备Publish通过BA10配置同一个Mesh网络，设备Publish到0xC00NGroup地址、BA10Subscribe0xC00N，具体位置设备将自身信息以固定周期Publish到BA10通过0xC00NGroup地址，获取全部具体位置设备的MAC地址和ElementID对应关系和具体位置设备的信息；
S3、配置边缘网关和BA10，使BA10Subscribe0xC00N后上传至网络，获取具体位置设备的MAC地址与ElementID之间的对应关系，通过APP对无线传感器的信息进行获取，查询绑定状态，查询后手动输入无线传感器的位置信息，并通过BA10进行分组配置处理；
S4、对无人机设置配网APP和距离传感器，并开启无人机摄像头进行全覆盖扫描处理，在扫描识别到二维码时，在无线传感器的下方悬停，对具体位置设备的信息进行获取，通过获取的信息对看具体位置设备的位置对应关系，将位置对应关系上传至网络进行同步；
S5、全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器通过GoogleColab搭建模型并存入相关库内，输入模型训练的预处理数据并对数据进行分类处理，对模型框架进行建立后训练，对真实标签和图像进行验证处理，对识别的图像进行预测评估处理，无人机装配ToF摄像头，识别空间图像并对空间模型进行建立，对空间中无线传感器在空间模型中的位置进行获取，ToF摄像头需要发送设备与接收设备之间保持同步；
S6、将空间模型和空间模型中的无线传感器传输至后台，并进行位置标记，在通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理时手动进行位置标记，在全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别时进行自动标记。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围由下面的权利要求指出。
Claims (9)
1.无线传感网络部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设置标点，对配网设备进行网络配置；
S2、设置二维码标记具体位置设备的位置信息，将设置的二维码贴在无线传感器正面，将具体位置设备Publish通过BA10配置同一个Mesh网络，并对具体位置设备进行信息获取处理；
S3、建立具体位置设备与后台点的对应关系，并通过BA10进行分组配置处理；
S4、对无人机设置配网APP和距离传感器，并通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理；
S5、全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别，识别无人机空间位置信息；
S6、将空间模型和空间模型中的无线传感器传输至后台，并进行位置标记。
2.根据权利要求1所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S1中的设置标点具体包括以下步骤：
S11、通过后台对项目、大楼和楼层进行创建标点处理；
S12、根据设置的标点具体位置进行安装处理。
3.根据权利要求2所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S2中的对具体位置设备进行信息获取处理具体包括以下步骤：
S21、设备Publish到0xC00NGroup地址、BA10Subscribe0xC00N，具体位置设备将自身信息以固定周期Publish到BA10通过0xC00NGroup地址；
S22、获取全部具体位置设备的MAC地址和ElementID对应关系和具体位置设备的信息。
4.根据权利要求3所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S3中的建立位置设备与后台点的对应关系具体包括以下步骤：
S31、配置边缘网关和BA10，使BA10Subscribe0xC00N后上传至网络；
S32、获取具体位置设备的MAC地址与ElementID之间的对应关系；
S33、通过APP对无线传感器的信息进行获取，查询绑定状态；
S34、查询后手动输入无线传感器的位置信息。
5.根据权利要求4所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S4中的全覆盖扫描处理具体包括以下步骤：
S41、开启无人机摄像头进行全覆盖扫描处理；
S42、在扫描识别到二维码时，在无线传感器的下方悬停，对具体位置设备的信息进行获取；
S43、通过获取的信息对看具体位置设备的位置对应关系；
S44、将位置对应关系上传至网络进行同步。
6.根据权利要求5所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S5中的图像识别具体包括以下步骤：
S51、通过GoogleColab搭建模型并存入相关库内；
S52、输入模型训练的预处理数据并对数据进行分类处理；
S53、对模型框架进行建立后训练，对真实标签和图像进行验证处理；
S54、对识别的图像进行预测评估处理。
7.根据权利要求6所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S5中的识别无人机空间位置信息具体包括以下步骤：
S511、无人机装配ToF摄像头，识别空间图像并对空间模型进行建立；
S512、对空间中无线传感器在空间模型中的位置进行获取。
8.根据权利要求7所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S511中的ToF摄像头需要发送设备与接收设备之间保持同步，所述S511中的ToF摄像头在接收设备提供的信号时需要对传输时间进行纪录，对时钟进行同步处理。
9.根据权利要求8所述的无线传感网络部署方法，其特征在于，所述S6中的位置标记具体包括以下步骤：
S61、在S4中通过无人机打开摄像头进行全覆盖扫描处理时手动进行位置标记；
S62、在S5中全覆盖扫描处理后通过图像算法和无线传感器进行图像识别时进行自动标记。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210950353.2A CN115361663A (zh) | 2022-08-09 | 2022-08-09 | 无线传感网络部署方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210950353.2A CN115361663A (zh) | 2022-08-09 | 2022-08-09 | 无线传感网络部署方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115361663A true CN115361663A (zh) | 2022-11-18 |
Family
ID=84033224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210950353.2A Pending CN115361663A (zh) | 2022-08-09 | 2022-08-09 | 无线传感网络部署方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115361663A (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101517842B1 (ko) * | 2014-05-09 | 2015-05-07 | 한국로봇융합연구원 | 특정 공간내 이동 물체의 위치 인식 및 통합관리를 위한 자동화 장치 및 관리방법 |
| CN105181010A (zh) * | 2015-07-31 | 2015-12-23 | 昆明维萌科技有限公司 | 一种同步仓储参数监测用无线传感器位置信息的方法 |
| CN105824282A (zh) * | 2016-05-26 | 2016-08-03 | 东莞市基核材有限公司 | 互联网智能仓储系统 |
| CN206161835U (zh) * | 2016-10-31 | 2017-05-10 | 江苏省安全生产科学研究院 | 一种复杂架构受限空间人员定位监控装置 |
| CN106899935A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-06-27 | 深圳大学 | 一种基于无线接收设备和摄像头的室内定位方法及系统 |
| CN109100738A (zh) * | 2018-08-20 | 2018-12-28 | 武汉理工大学 | 一种基于多传感器信息融合的可靠定位系统及方法 |
| WO2019132112A1 (ko) * | 2017-12-26 | 2019-07-04 | 주식회사 아프로스 | 관리 대상 설비 이상 상태 모니터링 시스템 |
| CN113810953A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-17 | 重庆邮电大学 | 一种基于数字孪生的无线传感网络资源调度方法及系统 |
| CN114615099A (zh) * | 2020-11-23 | 2022-06-10 | 美的集团股份有限公司 | 网关、智能设备配网处理方法、电子设备及存储介质 |
| CN114840004A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-08-02 | 江苏大学 | 一种基于二维码识别的无人机自主降落方法 |
-
2022
- 2022-08-09 CN CN202210950353.2A patent/CN115361663A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101517842B1 (ko) * | 2014-05-09 | 2015-05-07 | 한국로봇융합연구원 | 특정 공간내 이동 물체의 위치 인식 및 통합관리를 위한 자동화 장치 및 관리방법 |
| CN105181010A (zh) * | 2015-07-31 | 2015-12-23 | 昆明维萌科技有限公司 | 一种同步仓储参数监测用无线传感器位置信息的方法 |
| CN105824282A (zh) * | 2016-05-26 | 2016-08-03 | 东莞市基核材有限公司 | 互联网智能仓储系统 |
| CN206161835U (zh) * | 2016-10-31 | 2017-05-10 | 江苏省安全生产科学研究院 | 一种复杂架构受限空间人员定位监控装置 |
| CN106899935A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-06-27 | 深圳大学 | 一种基于无线接收设备和摄像头的室内定位方法及系统 |
| WO2019132112A1 (ko) * | 2017-12-26 | 2019-07-04 | 주식회사 아프로스 | 관리 대상 설비 이상 상태 모니터링 시스템 |
| CN109100738A (zh) * | 2018-08-20 | 2018-12-28 | 武汉理工大学 | 一种基于多传感器信息融合的可靠定位系统及方法 |
| CN114615099A (zh) * | 2020-11-23 | 2022-06-10 | 美的集团股份有限公司 | 网关、智能设备配网处理方法、电子设备及存储介质 |
| CN113810953A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-17 | 重庆邮电大学 | 一种基于数字孪生的无线传感网络资源调度方法及系统 |
| CN114840004A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-08-02 | 江苏大学 | 一种基于二维码识别的无人机自主降落方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11270504B2 (en) | Estimating a condition of a physical structure | |
| CN104143220B (zh) | 基于本机人脸识别技术和智能终端的考勤及定位追踪系统 | |
| AU2018324086B2 (en) | System and method for monitoring a property using drone beacons | |
| US8463541B2 (en) | Camera-based indoor position recognition apparatus and method | |
| JP2018523868A5 (zh) | ||
| CN102960035A (zh) | 扩展的指纹产生 | |
| CN108234927A (zh) | 视频追踪方法和系统 | |
| CN111462226A (zh) | 一种定位方法、系统、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN104464005A (zh) | 一种远程考勤方法及装置 | |
| CN113111144A (zh) | 一种房间标记方法、装置和机器人的运动方法 | |
| CN109038826A (zh) | 基于物联网和ar技术的变电站设备巡视系统及巡视方法 | |
| CN113988228B (zh) | 一种基于rfid和视觉融合的室内监控方法及系统 | |
| CN107610260B (zh) | 一种基于机器视觉的智能考勤系统及考勤方法 | |
| US11258939B2 (en) | System, method and apparatus for networking independent synchronized generation of a series of images | |
| CN115361663A (zh) | 无线传感网络部署方法 | |
| CN201689439U (zh) | 分布式人脸识别系统 | |
| US11631245B2 (en) | Smart glasses for property evaluation using AI and ML | |
| JP2006003157A (ja) | 位置検出システム | |
| US11354962B2 (en) | Method for commissioning system for door identification using location fingerprinting | |
| CN110688912A (zh) | 一种基于IPv6云端互联的在线人脸搜索定位系统及方法 | |
| CN117689355A (zh) | 基于数字孪生的制造车间有效工时可解释性计算方法 | |
| CN116357358A (zh) | 一种钻锚机器人远程控制系统及方法 | |
| CN114417481A (zh) | 基于云端的拆装式建筑建设方法、系统及存储介质 | |
| CN116996988A (zh) | 定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
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 |