CN203870764U - 一种基于rfid的跌倒检测装置 - Google Patents
一种基于rfid的跌倒检测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN203870764U CN203870764U CN201420183076.8U CN201420183076U CN203870764U CN 203870764 U CN203870764 U CN 203870764U CN 201420183076 U CN201420183076 U CN 201420183076U CN 203870764 U CN203870764 U CN 203870764U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- radio frequency
- wireless radio
- chip microcomputer
- rfid
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 206010016173 Fall Diseases 0.000 title abstract 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 30
- 210000001872 metatarsal bone Anatomy 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 7
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 101100156949 Arabidopsis thaliana XRN4 gene Proteins 0.000 description 2
- 101100215777 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) ain1 gene Proteins 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 210000001699 lower leg Anatomy 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 235000015429 Mirabilis expansa Nutrition 0.000 description 1
- 244000294411 Mirabilis expansa Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 235000013536 miso Nutrition 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
Abstract
一种基于RFID的跌倒检测装置,包括压力传感器有源电子标签和阅读器模块,所述压力传感器有源电子标签用以检测使用者脚踩力的压力传感器模块,所述压力传感器模块与模数转换模块连接,所述模数转换模块与第一单片机连接,所述第一单片机与第一无线射频模块连接,所述模数转换模块、第一单片机、第一无线射频模块均与第一电源连接,所述第一无线射频模块与第一天线连接;所述阅读器模块包括第二无线射频模块、第二单片机和第二天线,所述第二天线与第二无线射频模块连接,所述第二无线射频模块与所述第二单片机连接。本实用新型精度高、低成本。
Description
技术领域
本实用新型涉及跌倒检测领域,尤其涉及的是一种跌倒检测装置。
背景技术
RFID技术作为物联网发展的关键技术,自第二次世界大战诞生以来,由于RFID技术简单实用易于操作,成本的急剧下降以及功能的不断提升,并逐渐取代了传统条形码,在各个领域的产品追踪、识别和系统构建中得到广泛应用。未来的市场RFID将成为重心,此应用也将逐渐得到普及,成为当下不可或缺的重要无线通信技术。
现在的跌到系统检测判断是否跌倒的方法一般有:基于穿戴式的跌到检测,一般是将加速度传感器数据采集模块佩戴在腰间,当加速度达到跌倒阀值时,便判断为跌倒,还有含有穿戴于脚掌的压力传感器,左右脚掌各一个,根据掌心的压力来判断是否跌倒;针对所摄图像分析对象的实际运动,即判断人体姿态是否正常;基于声学信号的跌到检测,即根据跌倒冲击地面导致震动的频率值来判断人体是否跌倒。通过这些方法来检测跌倒,存在以下几个问题:1)被穿戴人腰间的加速度检测对跌倒条件的要求高且容易产生误判;2)对人体图像,即姿态进行分析,不能足够的保障用户的隐私且对光线等环境因素要求较高,误差较大且带来不便;3)至于脚掌的两压力传感器不能完整的反应人体姿态状况以及人体重心位置,精度不够,也使得误判率增加;4)对声学信号的检测,其安装复杂,同时受环境因素非常大,当材质等发生变化时,误差也就产生,且投入较大;
发明内容
为了克服现有跌到检测系统的精度低的不足,本实用新型提供了一种精度高、低成本的基于RFID的跌倒检测装置。
本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于RFID的跌倒检测装置,包括压力传感器有源电子标签和阅读器模块,所述压力传感器有源电子标签用以检测使用者脚踩力的压力传感器模块,所述压力传感器模块与模数转换模块连接,所述模数转换模块与第一单片机连接,所述第一单片机与第一无线射频模块连接,所述模数转换模块、第一单片机、第一无线射频模块均与第一电源连接,所述第一无线射频模块与第一天线连接;
所述阅读器模块包括第二无线射频模块、第二单片机和第二天线,所述第二天线与第二无线射频模块连接,所述第二无线射频模块与所述第二单片机连接。
进一步,所述阅读器模块与USB转串口模块连接,所述USB转串口模块与PC端连接。
更进一步,所述压力传感器模块安置在使用者所穿的鞋子的鞋垫内,在鞋底安置模数转换模块、第一单片机、第一电源模块和第一无线射频收发模块。
所述压力传感器模块包括用于检测第3~4跖骨的脚踩力的跖骨传感单元,用于检测足跟的脚踩力的足跟传感单元。
本实用新型的技术构思是:本实用新型采用了已广泛应用的RFID技术,首先由PC端做出命令最终传送到脚底的第一单片机C8051F020后,第一单片机C8051F020控制压力传感器ICSensors1451开始采集数据,再由压力传感器ICSensors1451接收数据并经过第一单片机C8051F020分析后,再传输给NRF24L01无线射频模块后经由PCB天线发送出去。当阅读器模块接收到来自于压力传感器有源电子标签的数据后,再将数据进行处理,处理之后再将数据通过USB转串口模块传输给PC端进行进一步数据分析,PC端接收到信息之后便即可根据人体脚底此时的重心情况来判断人体是否跌倒。
本实用新型的有益效果是:判断过程迅速,装置简单,更精确且有效地判断人体行走时是否跌倒;压力传感器合理分布,正确掌握了人体行走时的重心分布状况,并加以利用形成判断;扩大了被检测人活动范围,一定程度上保障了被检测者的安全;在保护用户隐私同时,降低误判率,实现了低功耗、低成本装置。
附图说明
图1是基于RFID的跌倒检测装置搭建图。
图2是阅读器模块结构图。
图3是电源模块供电电路图。
图4压力传感器与模数转换单元及第一单片机连接线路图。
具体实施方式
下面结合附图做进一步说明。
参照图1~图4,一种基于RFID的跌倒检测装置,在鞋垫内安装压力传感器模块11,在鞋底安装模数转换单元1、第一单片机3、第一无线射频模块4、电源模块2、天线5,其中,电源模块2、模数转换单元1和第一无线射频模块4分别和第一单片机3相连,压力传感器模块11与模数转换单元1、电源模块2相连,天线5与第一无线射频模块4相连;在PC端9安置天线6、阅读器模块7、USB转串口模块8,其中,阅读器模块6和PC端9分别与USB转串口模块8相连,天线6和阅读器模块7相连;在阅读器模块内部中,第二天线6与高集成度无线收发芯片10相连。
压力传感器有源电子标签内部通信:此标签先由压力传感器在脚底分区采集数据,再经模数转换单元模数转换与第一单片机数据分析,最后由第一无线射频模块编码处理之后经PCB天线发送出去。其中由电源模块为各部分供电。
压力传感器的选型:压力传感器种类很多,如电容式、压阻式、压电式等,其中绝大多数存在体积太大或者精确度差等原因,不适合用于测量足底压力。所以本系统采用的传感器需要有体积小、量程大、精度高等特点。根据研究,正常人的足底压力平均最大峰值为(385±90)kpa,综合考虑足底压力测量的多个因素,最终选择了ICSensors1451压力传感器芯体。
ICSensors1451提供四个引脚:输出+、输出﹣、电源﹢、电源﹣。ICSensors1451压力传感器芯体的量程为0-100psi(1psi=6.895KPa)。精确度为:±0.25%非线性,供电电压3V,工作温度-40℃~+125℃。其为超小型、低功耗,并提供引压接口,且工作稳定。
模数转换单元的选型:由于本检测系统要求的精度高,所以对模数转换单元的精度要求也相对较高。本系统采用16位的AD7705进行模数转换。AD7705提供了AIN1(+)、AIN1(-)、DIN、DOUT、SCLK等引脚,方便与压力传感器相连接。可通过以下公式计算出AD7705的精度:
l=a/2bKpa
式中:l—可以精确到的压力值,a—量程,b—ADC的位数。
其中,a=700Kpa,当b=12的时候,l=0.171Kpa;当b=16时,l=0.0107Kpa。
所以选择AD7705芯片。
单片机的选型:本系统单片机采用C8051F020单片机,C8051F020单片机是一款高度集成的片上系统。它具有64K字节可在线系统编程的FLASH存储器,4352(4096+256)字节的RAM。总线接口类型丰富,拥有两个UART串行接口、SPI(串行外设接口)和SMBus(系统管理总线)/I2C(集成电路间总线)。其单周期指令运行速度是8051的12倍。
第一无线射频模块的选型:本压力传感器有源电子标签采用NRF24L01无线射频芯片,它是一款工作在2.4GHz~2.5GHz世界通用ISM频段的单片无线收发器芯片。无线收发器包括:频率发生器、增强型ShockBurstTM模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器、解调器。输出功率、频道选择和协议的设置可通过SPI接口进行设置。其有极低的电流消耗特点,发射模式下电流消耗(2000kbps)11.3mA。且最低供电电压为1.9V。同时,NRF24L01有丰富的外设接口。
第一天线的选型:由于考虑到标签体积小,所以本系统天线采用了PCB单端天线。
电源模块的选型:电源模块采用CR2025纽扣电池,其标称电压为3V。电源模块共采用五个CR2025纽扣电池。其中四个CR2025纽扣电池串联,其供电电压值达到12V。其中压力传感器工作电压为3V,压力传感器由一个CR2025纽扣电池单独供电。C8051F020本身是3.3V电压的系统,无线射频模块NRF24L01有宽电压工作范围:1.9V~3.6V,AD7705芯片需要+5V,AD7705的基准电压需要2.5V电源。因此,另一部分供电模块设计为2.5V、3.3V与5V混合直流电源。
参照图3,电源模块供电电压为12V,通过三端电压芯片AMS1117-5.0芯片得到5V直流电源;再通过采用三端电压芯片AMS1117-3.3制作一个3.3V的直流电源。因AD780输入电压为5V,输出电压为2.5V,所以以此作为AD7705的参考电压。
阅读器模块与标签之间的通信:当压力传感器有源电子标签将数据通过第一天线发送出去后,由阅读器模块的第二天线接收,再由第二天线传输给第二无线射频模块,经第二无线射频模块处理之后再传输至第二单片机,其中由USB转串口模块为阅读器各模块部分供电。
第二天线的选型:阅读器模块中采用了比较通用、灵敏度好的3.5dB的鞭状天线。可弥补第一天线的不足。
第二无线射频模块、第二单片机的选型:此部分采用了NORDIC公司生产的NRF24LE1高集成度无线收发芯片。NRF24LE1内嵌2.4Ghz低功耗无线收发内核NRF24L01,且有高性能51内核,是标准51速度的12倍,并提供了丰富的外设:SPI,IIC,UART,6至12位ADC,PWM和一个用于电压等级系统唤醒的超低功耗模拟比较器。其内置电压调节器,可工作在1.9V~3.6V下。其最大传输速率可达2Mbit/s,且其与压力传感器电子标签中的NRF24L01间可进行通信,更方便本系统的数据传输。
USB转串口的选型:USB转串口选用PL2303USB转串口,其内置USB功能控制器、USB收发器、振荡器和带有全部调制解调器控制信号的UART,只需外接几只电容就可实现USB信号与RS232信号的转换,能够方便嵌入到各种设备,PL2303USB转串口模块提供四个引脚VCC、GND、TXD、RXD,输出电压有3.3V和5V两种模式,支持UART接口,可与NRF24LE1相连并对其供电。
阅读器模块与PC的通信:第二单片机将数据处理之后,通过USB转串口模块将传输数据至PC端,再由PC端显示,从而进行进一步重心分析,即可判断人体是否跌倒。
进一步,所述的一种基于RFID的跌到检测系统,压力传感器有源电子标签部分。电源模块供电及压力传感器模块、模数转换模块和第一单片机的线路连接如图3、图4所示。首先电源模块给各个模块供电,使各部分进入工作状态。再由压力传感器ICSensors1451采集数据,压力传感器ICSensors1451分布于左右脚底第3~4跖骨处和足跟处。然后通过输出端口连接模数转换单元AD7705进行模数转换,AD7705的SCLK、DIN、DOUT信号分别与第一单片机C8051F020的SCK、MOSI、MISO信号连接。通过单片机C8051F020的数据分析在传输给无线射频模块NRF24L01,再交由PCB单端天线发送。压力计算值如下:
F=0.035*U
式中F为压力值,单位为牛顿(N);U为电压值,单位为毫伏(mv)。
F即为人体在测量点的压力值。
再进一步,所述的一种基于RFID的跌到检测系统,读器与标签之间的通信处理。阅读器模块的NRF24LE1中第二单片机对前十次接收到的从左右两脚传来的压力值进行储存,并以最小值(MIN)到最大值(MAX)作为标准范围,在十次之后再进行差值计算。阅读器模块的第二天线接收标签传来的信息后交由NRF24LE1中第二无线射频模块,进行解码、识别等处理,在传输给NRF24LE1中第二单片机进行进一步数据处理。由于RFID阅读器接收的信息为左右两脚信息,则应对左右两脚共四部分信息做各自的标签识别,如左脚:01,右脚:02。再做进一步储存或分析比较。
第二单片机具体信息处理如下:(以左右脚其中一只为基准)
第3~4跖骨:F0-F(MIN)=F2
F0-F(MAX)=F3
足跟:F1-F(MIN)=F4
F1-F(MAX)=F5
式中,F0为单片机接收的人体行走十次之后第3~4跖骨的压力值,F1为接收到的足跟的压力值。F(MIN)为所述储存的第3~4跖骨或足跟前十次数据的最小值,F(MIN)为所述储存跖骨或足跟前十次数据的最大值。只有当F2>0且F3<0或F4>0且F5<0时,F0、F1才在标准范围内。
当两脚各自的F2、F3、F4、F5通过第二单片机计算出来之后,再通过USB转串口模块传送至PC端进行进一步的数据分析,在做出判断。
更进一步,所述的一种基于RFID的跌到检测系统,阅读器模块与PC之间的通信,阅读器模块对两脚信息做出分析并得出标准压力差值后,将数据通过USB转串口传输至PC端,并在PC中通过调用重力分析软件来计算、判断出人体是否跌倒。可知,在人行走过程中,一脚前足着地,另一脚足跟也着地。当测得左脚前足压力值时,右脚足跟此时应有压力,即在行走时,一脚第3~4跖骨与另一脚足跟有压力值且此压力值应在标准范围内。重力分析软件基于此情况来判断人体是否跌倒。
本实用新型实施中,在压力传感器有源电子标签部分,电源模块、模数转换单元AD7705和第一无线射频模块NRF24L01分别和单片机C8051F020相连,压力传感器模块ICSensors1451与模数转换单元AD7705、电源模块相连,PCB单端天线与第一无线射频模块NRF24L01相连;在PC端,阅读器模块和PC分别与PL2303USB转串口相连,鞭状天线和阅读器模块相连;阅读器模块中,NRF24LE1高集成度无线收发模块与鞭状天线相连。
首先,将被保护者穿好含有(0)(1)(2)(3)(4)(5)的压力传感器有源电子标签鞋,此时电源模块为标签各部分进行供电,电源模块采用混合直流电源进行供电,由CR2025提供的电压通过三端电压芯片AMS1117-5.0芯片得到5V直流电源,再通过采用三端电压芯片AMS1117-3.3制作一个3.3V的直流电源为C8051F020提供电源。由5V直流电源经AD780输出电压2.5V,以此作为AD7705的参考电压。同时压力传感器ICSensors1451获得由单个CR2025提供的3V电压。这样,位于鞋内的压力传感器有源电子标签各模块均进入正常工作状态。然后由PC端控制开始采集数据。这时,被保护者开始行走后,通过位于左右两脚共四个压力传感器ICSensors1451采集左右两脚(即第3~4跖骨与足跟)数据,并通过其输出﹢与输出﹣将所测得的数据传输给AD7705模数转换单元进行模数转换,其中AD7705的AIN(﹢)AIN(﹣)来接收ICSensors1451所传来的数据。经AD7705模数转换后的数字信号将传送给第一单片机C8051F020进行第一步数据分析,再将分析后的数据传输给第一无线射频模块NRF23L01进行编码、加密等处理,再由PCB天线将数据传输出去。这个过程所涉及到的计算:
F=0.035*U
式中F为压力值,单位为牛顿(N);U为电压值,单位为毫伏(mv)。
F即为人体在测量点的压力值。
接着,由位于PC端的阅读器模块的鞭状天线接收左右两脚共四个区域的数据,再交由NRF24LE1高集成度无线收发模块做进一步分析,其内置的第二单片机将对人体正常行走的前十次的四个区域数据做整理并储存,由此获得被保护者的标准范围,在十次之后进入差值计算。此过程涉及到的计算:
第3~4跖骨:F0-F(MIN)=F2
F0-F(MAX)=F3
足跟:F1-F(MIN)=F4
F1-F(MAX)=F5
式中,F0为单片机接收的人体行走十次之后第3~4跖骨的压力值,F1为接收到的足跟的压力值。F(MIN)为所述储存的第3~4跖骨或足跟前十次数据的最小值,F(MIN)为所述储存跖骨或足跟前十次数据的最大值。只有当F2>0且F3<0或F4>0且F5<0时,F0、F1才在标准范围内。
当两脚各自的F2、F3、F4、F5通过第二单片机计算出来之后,再通过PL2303转串口传送至PC端,再调用PC端的重力分析软件,最后判断人体是否跌倒。
以上实例提供了一种跌倒检测的方式,当然,也可以通过本方案的硬件电路,采用其他的跌倒检测方法,实现较为高精度的跌倒检测。
Claims (4)
1.一种基于RFID的跌倒检测装置,其特征在于:包括压力传感器有源电子标签和阅读器模块,所述压力传感器有源电子标签用以检测使用者脚踩力的压力传感器模块,所述压力传感器模块与模数转换模块连接,所述模数转换模块与第一单片机连接,所述第一单片机与第一无线射频模块连接,所述模数转换模块、第一单片机、第一无线射频模块均与第一电源连接,所述第一无线射频模块与第一天线连接;
所述阅读器模块包括第二无线射频模块、第二单片机和第二天线,所述第二天线与第二无线射频模块连接,所述第二无线射频模块与所述第二单片机连。
2.如权利要求1所述的基于RFID的跌倒检测装置,其特征在于:所述阅读器模块与USB转串口模块连接,所述USB转串口模块与PC端连接。
3.如权利要求1或2所述的基于RFID的跌倒检测装置,其特征在于:所述压力传感器模块安置在使用者所穿的鞋子的鞋垫内,在鞋底安置模数转换模块、第一单片机、第一电源模块和第一无线射频收发模块。
4.如权利要求1或2所述的基于RFID的跌倒检测装置,其特征在于:所述压力传感器模块包括用于检测第3~4跖骨的脚踩力的跖骨传感单元,用于检测足跟的脚踩力的足跟传感单元。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201420183076.8U CN203870764U (zh) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | 一种基于rfid的跌倒检测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201420183076.8U CN203870764U (zh) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | 一种基于rfid的跌倒检测装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN203870764U true CN203870764U (zh) | 2014-10-08 |
Family
ID=51651692
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201420183076.8U Expired - Fee Related CN203870764U (zh) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | 一种基于rfid的跌倒检测装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN203870764U (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103903391A (zh) * | 2014-04-15 | 2014-07-02 | 浙江理工大学 | 一种基于rfid的跌倒检测系统及其方法 |
-
2014
- 2014-04-15 CN CN201420183076.8U patent/CN203870764U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103903391A (zh) * | 2014-04-15 | 2014-07-02 | 浙江理工大学 | 一种基于rfid的跌倒检测系统及其方法 |
CN103903391B (zh) * | 2014-04-15 | 2016-05-11 | 浙江理工大学 | 一种基于rfid的跌倒检测系统及其方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103903391B (zh) | 一种基于rfid的跌倒检测系统及其方法 | |
US9110897B2 (en) | Sensor tag and method of providing service using the same | |
CN103926027B (zh) | 一种基于pvdf的跌倒保护系统及其方法 | |
CN107157485A (zh) | 一种智能监测鞋垫及其智能监测系统 | |
CN103330565A (zh) | 基于足底压力分布变化的人体步态识别装置 | |
CN106037140A (zh) | 用于居家养老的智能鞋底、鞋及摔倒判断、报警方法 | |
US20180191192A1 (en) | Optical charging system with integrated sensor and power receiver | |
CN106037151B (zh) | 一种智能鞋带 | |
CN203870764U (zh) | 一种基于rfid的跌倒检测装置 | |
CN110638462B (zh) | 一种带步态分析的穿戴式足底生理信息采集系统 | |
CN204192584U (zh) | 武警智能化单兵运动监测及生命体征预警救助系统 | |
CN105526967A (zh) | 基于智能终端的测量设备及系统 | |
CN108577150A (zh) | 一种智能背包 | |
CN211534428U (zh) | 一种穿戴式足底生理信息采集硬件系统 | |
CN201897772U (zh) | 一种踩踏鼠标 | |
CN205620043U (zh) | 一种温度检测系统 | |
CN207767629U (zh) | 一种用于步态身份识别的智能鞋 | |
CN104905477B (zh) | 仿真脚印模拟数码鞋 | |
CN107543544A (zh) | 行人惯性导航中的零速度检测系统 | |
CN203869793U (zh) | 一种基于pvdf的跌倒保护装置 | |
CN204129034U (zh) | 水环境多功能多参数集成水质监测传感器 | |
CN210871593U (zh) | 一种步姿检测装置 | |
CN112205319A (zh) | 一种分析肉牛行为和监测生命体征的智能项圈及其方法 | |
CN209529147U (zh) | 反应时测试仪及基于物联网的反应时测试系统 | |
CN203837722U (zh) | 游泳计步器 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20141008 Termination date: 20160415 |