CN103109244A - 用于物体跟踪和识别的方法和装置 - Google Patents
用于物体跟踪和识别的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103109244A CN103109244A CN2010800679046A CN201080067904A CN103109244A CN 103109244 A CN103109244 A CN 103109244A CN 2010800679046 A CN2010800679046 A CN 2010800679046A CN 201080067904 A CN201080067904 A CN 201080067904A CN 103109244 A CN103109244 A CN 103109244A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- recognition system
- object tracking
- signal intensity
- equipment
- described object
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 8
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/22—Electrical actuation
- G08B13/24—Electrical actuation by interference with electromagnetic field distribution
- G08B13/2402—Electronic Article Surveillance [EAS], i.e. systems using tags for detecting removal of a tagged item from a secure area, e.g. tags for detecting shoplifting
- G08B13/2465—Aspects related to the EAS system, e.g. system components other than tags
- G08B13/248—EAS system combined with another detection technology, e.g. dual EAS and video or other presence detection system
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
- H04N21/41—Structure of client; Structure of client peripherals
- H04N21/422—Input-only peripherals, i.e. input devices connected to specially adapted client devices, e.g. global positioning system [GPS]
- H04N21/42204—User interfaces specially adapted for controlling a client device through a remote control device; Remote control devices therefor
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
- H04N21/41—Structure of client; Structure of client peripherals
- H04N21/422—Input-only peripherals, i.e. input devices connected to specially adapted client devices, e.g. global positioning system [GPS]
- H04N21/42204—User interfaces specially adapted for controlling a client device through a remote control device; Remote control devices therefor
- H04N21/42206—User interfaces specially adapted for controlling a client device through a remote control device; Remote control devices therefor characterized by hardware details
- H04N21/42222—Additional components integrated in the remote control device, e.g. timer, speaker, sensors for detecting position, direction or movement of the remote control, microphone or battery charging device
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
- G08B13/19697—Arrangements wherein non-video detectors generate an alarm themselves
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及一种物体跟踪和识别***,包括:视频设备,用于在所述物体跟踪和识别***的探测范围内获取物体的图像信息;和RFID设备,用于探测所述物体的RF标签的信号强度,其中在探测到的信号强度达到预定信号强度阈值时使所述视频设备开机以获取所述物体的图像信息。
Description
技术领域
本发明总体上涉及物体跟踪和识别***。具体而言,本发明涉及采用RFID和视频设备进行物体识别和跟踪的方法和装置。
背景技术
云计算的概念能够使用户在并未看到计算机或其他电子设备的情况下对其进行使用。用户无需发出明确的指令,而是通过自然的活动就可以操控应用程序的执行。
建立云计算平台的第一项任务就是进行物体跟踪和识别以获取用户的活动状态。例如,在数字家庭环境下,上述的活动状态可以是与用户的位置、运动、姿势、声音或者面部表情相关的任何信息。通过对用户的活动状态进行探测和分析,***可以进行相应的操作,无需用户在家庭设备上进行任何明确的操作。
下面对一个简单的应用场景进行介绍。1)无论用户进出具有一台电视的起居室,该电视机都处于关闭状态。2)一旦用户表现出观看电视的意愿,例如坐在沙发上或者在电视机前站立不动,则电视机发出闪烁(好像在眨眼)。3)当用户朝着电视机挥手数次时,电视机开机。4)用户可以继续通过手势和声音指令操纵电视机。5)当用户走出起居室时,电视节目暂停;当用户回来时,电视节目继续播放。
现有技术中,已经采用无线射频识别技术(RFID)的位置识别***来进行用户位置探测。但是,在探测过程中还存在困难,因为在多路室内环境下接收到的信号强度有时不稳定。另外,现有技术中也将摄像机用于跟踪物体。根据一台或多台摄像机的视场中的物体的外观确定该物体的图像信息(例如位置,包括物体的“现实”坐标、物体的“物理”位置和物体的“三维”坐标)以及运动和姿势等。
下面说明一个简单的混合式位置探测和物体识别方法。每个家庭用户佩戴有有源RFID标签,该标签能向家庭内的接收器发射无线电信号。一个简单的设置是在需要控制的家用电器(例如电视机)顶部放置一个RFID接收器。所述标签可以附着在用户的鞋子或者衣服上。另外,在电视机的顶部或房间内的具体设置上设置多个视频设备,例如摄像机和视频跟踪设备。
发明内容
本发明涉及一种物体跟踪和识别***,包括:视频设备,用于在所述物体跟踪和识别***的探测范围内获取物体的图像信息;和RFID设备,用于探测所述物体的RF标签的信号强度,其中在探测到的信号强度达到预定信号强度阈值时使所述视频设备开机以获取所述物体的图像信息。
本发明还涉及一种用于物体跟踪和识别***的方法,包括:通过视频设备在所述物体跟踪和识别***的探测范围内获取物体的图像信息;和通过RFID设备探测所述物体的RF标签的信号强度,其中在探测到的信号强度达到预定信号强度阈值时开机所述视频设备以获取所述物体的图像信息。
附图说明
下面结合附图对本发明的示例性实施方式进行说明,其中:
图1是根据本发明实施方式的混合式物体探测和识别***的示意图;
图2是根据本发明实施方式的RF信号强度分布的示意图;
图3是根据本发明实施方式的线性矩阵模型的表格;
图4是根据本发明实施方式的利用线性矩阵模型的方法的示意图;
图5是根据本发明实施方式的视频设备的探测范围的示意图;和
图6是根据本发明实施方式的用于物体探测和识别的方法的流程图。
具体实施方式
图1是根据本发明实施方式的混合式物体探测和识别***100的示意图。***100包括视频设备110,视频设备110可以是设置在电子设备(例如显示设备)上的一台或多台摄像机,用于获取出现在视场内的物体或用户的图像信息。视频设备110连接至或包括图像信息发生器120,图像信息发生器120将视场内的物体的位置映射至显示设备前的坐标,或者获取图像信息,例如运动、姿势、声音或表情。所述坐标可以是真坐标,例如经度、维度和高度。或者所述坐标可以是相对于特定区域或者人为设定的参考域的坐标。所述坐标用于识别物体在***100的探测范围内的实际位置并显示物体与显示设备之间的距离。一般而言,可以基于坐标和一个图像模型150获取所述坐标和其他图像信息,图像模型150可以包括平面模型(floor plan model)和具有维度线和经度线的全局模型(global model)以及图像数据库。利用视频设备110和图像信息发生器120获取物体的坐标或其他图像信息的技术对于本领域普通技术人员而言是已知的,在此不再详述。
***100还包括RFID设备130,其包括设置在显示设备上的一个或多个RFID接收器,用于探测附着在物体或用户上并发射RF能量的RFID标签(未示出)的信号强度。RFID设备130连接至或包括坐标发生器140以基于坐标和图像模型150获得物体的位置,并探测用户与显示设备之间的距离。利用RFID设备130和坐标发生器140以获取坐标和物体的距离的技术对于本领域普通技术人员而言是已知的,在此不再详述。
已知的是,相对RFID设备而言,视频设备能够获得物体更精确的图像信息。但是,考虑到用户的隐私以及能耗,最好能在必要时才让视频设备开机,特别是当无线摄像机用作所述视频设备时。因此,根据本发明的实施方式,采用中央处理器160控制视频设备110和RFID设备130,从而当RF信号强度大于预定阈值时(表示物体或用户靠近显示设备,例如电视机),才开机所述视频设备。当物体或用户远离电视机时,RF信号强度较低,此时关闭视频设备。
所述预定阈值是物***于特定位置或与显示设备具有特定距离(例如6米)时的信号强度。所述阈值可以表示其产生时的环境。如果环境变化,所述阈值可能是无效的,在这种情况下,上述的特定位置或距离可能是错误的。
根据本发明的实施方式,创建一个关系模型来描述***100的探测范围内的两点之间的信号强度关系,从而利用该两点估计和动态更新所述信号强度的阈值。图2是根据本发明实施方式的RF信号强度分布的示意图。图中示出了相应的RSS等高线。图2右侧的条码代表无线信号强度RSS(dB),x轴和y轴限定了物体识别***100的探测范围的坐标,这里是基于***中采用的摄像机而设定。所述摄像机具有某个视场(FoV)和景深(DoV),视场和景深分别是摄像机传感器可以获取精确图像/视频的角度和距离。在此图中,探测范围可以分为数个网格(例如R1-R9以及DR1-DR3),其中DR1-DR3是阈值网格,其中相应的信号强度是用于使所述显示设备开机的预定阈值。每个网格的位置可以由其中心点代表,这表示每个网格的无线信号强度可以由其中心点的无线信号代表。
网格(R1-R9以及DR1-DR3)中的两个网格之间的信号强度关系可以由下面的线性模型来建模:
其中ri表示在第i个网格接收到的信号强度采样,rj表示在第j个网格接收到的信号强度采样。和是线性模型的系数。例如,可以通过在第i个和第j个网格中采集离线训练(offline training)的多个采样并对这些采样采用最小均方误差(MMSE)来获取这些系数。
另外,已知线性关系是稳定或者固定的,即,通常关系不受环境变化的影响。因此采用线性模型矩阵(假设包括M*M个元素)来描述探测范围内的M个网格之间的关系,其中(第i行、第j列的)元素是表示第i个和第j个网格之间的RSS关系。此线性模型矩阵可以用于在线阶段以协助估计探测范围内的信号强度,例如图2中的阈值范围DR1、DR2和DR3内的RSS值。另外,本发明并不局限于从两个网格获得的线性模型,本领域普通技术人言可以理解,还可以从两个以上的网格获得线性模型。本发明也不局限于线性模型矩阵,本领域普通技术人言可以理解,本发明还可以采用网格之间的其他适当模型。
图3示出了一个线性模型矩阵的实例。图3中示出了用于每两个网格的元素。需要指出,用于相同网格的元素,例如在本实施方式中未采用DR1和DR7、R1和R7。
图4是利用线性矩阵模型的方法的示意图。根据本发明的实施方式,使用线性模型矩阵动态地更新DR1-DR3处预定的信号强度阈值。例如,在t0时,通过离线训练获得线性模型矩阵。如果在t1时在探测范围内的网格(例如R7)中出现物体,摄像机将开机,因为附着在物体上的RF标签的信号强度大于原始阈值。此时,摄像机和RF接收器都可用。因此,摄像机将获取显示设备与出现物体的网格之间的距离,并且获得标签的当前信号强度。根据这些采样数据,基于线性模型矩阵和公式(1)在阈值网格(例如DR1)的信号强度。此方法称为单点估计。基于相同的方法,可以更新在t1和t2时估计的阈值以当物体下次进入所述探测区域的时候将所述显示设备开机。
另外,还可以采用基于线性模型矩阵的多点估计方法。当在线阶段摄像机的图像分析获取了多个信号强度采样时,可以采用多点估计。这表示所述阈值是通过多点的多个RSS采样估计出来的。例如,假设将估计对应于DR1的阈值(ri)并且通过图像分析在R4、R5、R7和R8获取信号强度采样。将选择最接近DR1的两个网格(R7、R8)进行估计。然后将分别采用各个线性模型来估计DR1的信号强度。通过一个最大比率合并算法将两个估计结果合并。详细的过程如下:
选择两个最接近的网格(R7、R8),rj、rk分别表示R7和R8的信号强度采样。为了选择更精确的网格以获得估计值,可以如下引入每个网格的可靠系数rj的C1,i和rk的C2,i:
找到网格R7的相邻网格R4(rl为其信号强度),并利用公式(1)通过rl估计rj。然后,通过公式(2)获得R7的可靠系数:
然后找到点R8的最接近的网格R5(rm为其信号强度),并利用公式(1)通过rm估计rk。然后通过公式(3)获得R8的可靠系数:
利用下述公式归一化C1,i和C2,i:
C1,i=C1,i/(C1,i+C2,i) (4)
C2,i=C2,i/(C1,i+C2,i) (5)
利用下述公式采用最大比率合并将阈值ri的估计值合并,并利用rj估计阈值ri(在公式中表示为r1,i):
利用rk估计ri(在公式中表示为r2,i)。
通过MRC方法获得ri的最终估计:
ri=C1,ir1,i+C2,ir2,i (8)
利用获得的ri更新所述阈值,从而当物体进入阈值网格时摄像机能够开机以获取物体的状态信息。图5是根据本发明实施方式的视频设备的探测范围的示意图。在图5中示出了墙和家具分布的轮廓。也显示了在两个边界线之间的探测范围内用户的特征尺寸(例如脸的尺寸)以及摄像机与用户之间的距离。例如,在图像信息发生器120的内存中基于成人脸尺寸/儿童脸尺寸准备拍摄的序列图像,从而基于新拍摄图像与这些样本拍摄图像之间的对比定义显示设备与用户之间的大致距离。实际上,包括用户识别信息的RFID标签有助于选择进行对比的脸型。例如,可以将用户脸部特征存储在RFID标签中。同时,通过分析脸在摄像机图像中的位置(左/右/中间)可以获取用户的方向信息。
图6是根据本发明实施方式的用于物体探测和识别的方法的流程图。在步骤601,进行离线训练以获得图3所示的线性模型矩阵和在阈值网格DR1-DR3的原始阈值信号强度。在步骤602,当物体出现在探测范围内时,摄像机开机以获取所述物体的图像信息。在步骤603,由摄像机根据图像信息确定出现所述物体的网格。此时,在步骤604,RF设备也用于探测附着在物体上的RF标签的信号强度。在步骤605,根据线性模型矩阵获取阈值网格的信号强度阈值,并且在步骤606更新所述原始阈值。
上面结合具体实施方式对本发明进行了说明,本领域普通技术人员根据上述说明还能够在本发明的原理和范围之内设想出其他实施方式。
Claims (9)
1.一种物体跟踪和识别***(100),包括:
视频设备(110),用于在所述物体跟踪和识别***(100)的探测范围内获取物体的图像信息;和
RFID设备(130),用于探测所述物体的RF标签的信号强度,
其中所述视频设备(110)用于在探测到的信号强度达到预定信号强度阈值时开机以获取所述物体的图像信息。
2.根据权利要求1所述物体跟踪和识别***(100),还包括中央处理器(160),用于采用所述探测范围内的信号强度的关系模型更新所述预定阈值。
3.根据权利要求1或2所述物体跟踪和识别***(100),其中所述关系模型是所述探测范围的区域之间的信号强度的线性矩阵模型。
4.根据上述权利要求中任一所述物体跟踪和识别***(100),其中所述预定阈值对应于所述物体与RFID(130)之间的距离。
5.根据上述权利要求中任一所述物体跟踪和识别***(100),其中通过基于所述关系模型的单点或多点估计方法更新所述预定阈值。
6.根据上述权利要求中任一所述物体跟踪和识别***(100),还包括图像坐标或图像模型(150),用于为所述视频设备(110)和RFID设备(130)提供坐标模型。
7.根据上述权利要求中任一所述物体跟踪和识别***(100),其中所述物体跟踪和识别***(100)用于设置在电子设备上以根据由所述视频设备(110)和所述RFID设备(130)探测的图像信息使所述电子设备开机/关闭。
8.一种用于物体跟踪和识别***(100)的方法,包括:
通过视频设备(110)在所述物体跟踪和识别***的探测范围内获取物体的图像信息;和
通过RFID设备(130)探测所述物体的RF标签的信号强度,
其中在探测到的信号强度达到预定信号强度阈值时使所述视频设备(110)开机以获取所述物体的图像信息。
9.一种用于上述权利要求2-7所述物体跟踪和识别***的方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2010/001000 WO2012000138A1 (en) | 2010-07-02 | 2010-07-02 | Method and apparatus for object tracking and recognition |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103109244A true CN103109244A (zh) | 2013-05-15 |
CN103109244B CN103109244B (zh) | 2016-08-24 |
Family
ID=45401288
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201080067904.6A Expired - Fee Related CN103109244B (zh) | 2010-07-02 | 2010-07-02 | 用于物体跟踪和识别的方法和装置 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9628675B2 (zh) |
EP (1) | EP2614413B1 (zh) |
JP (1) | JP5873864B2 (zh) |
KR (1) | KR101783072B1 (zh) |
CN (1) | CN103109244B (zh) |
BR (1) | BR112013000092A2 (zh) |
WO (1) | WO2012000138A1 (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103927503A (zh) * | 2014-04-03 | 2014-07-16 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 关联方法和关联设备 |
CN104678770A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-06-03 | 小米科技有限责任公司 | 位移事件检测方法和*** |
CN109271816A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-25 | 深圳市云辉牧联科技有限公司 | 基于rfid的智慧找牛方法及装置 |
CN110503752A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-26 | 江苏雷威建设工程有限公司 | 一种建筑施工用门禁管理方法、移动装置、存储介质 |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9411037B2 (en) * | 2010-08-18 | 2016-08-09 | RetailNext, Inc. | Calibration of Wi-Fi localization from video localization |
US20150042795A1 (en) * | 2012-02-29 | 2015-02-12 | Reshimo Ltd. | Tracking system for objects |
US9547939B2 (en) * | 2013-07-25 | 2017-01-17 | Fluke Corporation | Detecting and visualizing wireless network devices in communication networks |
CN106133760A (zh) * | 2014-02-18 | 2016-11-16 | 西博互动有限公司 | 用于获得连接型玩具装置的实时玩耍场景的真实反映的***及其使用方法 |
CN103995506A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-08-20 | 深圳创维数字技术股份有限公司 | 一种背景音乐控制方法、终端以及*** |
CN104766106A (zh) * | 2015-03-05 | 2015-07-08 | 桑田智能工程技术(上海)有限公司 | 一种基于rfid标签信号强度的智能跟踪监控*** |
US9811697B2 (en) | 2015-09-04 | 2017-11-07 | International Business Machines Corporation | Object tracking using enhanced video surveillance through a distributed network |
JP6597259B2 (ja) * | 2015-12-10 | 2019-10-30 | 株式会社リコー | プログラム、情報処理装置、画像表示方法、画像処理システム |
WO2017197174A1 (en) * | 2016-05-11 | 2017-11-16 | H4 Engineering, Inc. | Apparatus and method for automatically orienting a camera at a target |
GB2565142B (en) * | 2017-08-04 | 2020-08-12 | Sony Interactive Entertainment Inc | Use of a camera to locate a wirelessly connected device |
US10674152B2 (en) * | 2018-09-18 | 2020-06-02 | Google Llc | Efficient use of quantization parameters in machine-learning models for video coding |
CN114173288A (zh) * | 2019-04-17 | 2022-03-11 | 苹果公司 | 用于跟踪和查找物品的用户界面 |
US11823558B2 (en) | 2019-04-28 | 2023-11-21 | Apple Inc. | Generating tactile output sequences associated with an object |
CN116634377A (zh) | 2020-09-25 | 2023-08-22 | 苹果公司 | 用于跟踪和查找物品的用户界面 |
DE102021120130A1 (de) | 2021-08-03 | 2023-02-09 | Sick Ag | Sicherheitssystem und Verfahren mit einem Sicherheitssystem |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1460369A (zh) * | 2000-06-20 | 2003-12-03 | 皇家菲利浦电子有限公司 | 智能电器的基于令牌的个性化 |
JP2006060471A (ja) * | 2004-08-19 | 2006-03-02 | Canon Inc | 住宅用rfidシステム |
CN1900856A (zh) * | 2006-07-26 | 2007-01-24 | 中山大学 | 一种家电设备的非接触式自适应控制方法及其控制*** |
CN101673094A (zh) * | 2009-09-23 | 2010-03-17 | 曾昭兴 | 一种家电控制装置和控制方法 |
US20100085193A1 (en) * | 2008-10-06 | 2010-04-08 | International Business Machines Corporation | Recording storing, and retrieving vehicle maintenance records |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH066878B2 (ja) | 1986-09-02 | 1994-01-26 | 清水建設株式会社 | トンネルまたは地下空洞の覆工構造 |
JPS6363897U (zh) * | 1986-10-15 | 1988-04-27 | ||
JP3882610B2 (ja) * | 2000-12-22 | 2007-02-21 | 株式会社デンソー | 物探索システム |
US6791603B2 (en) * | 2002-12-03 | 2004-09-14 | Sensormatic Electronics Corporation | Event driven video tracking system |
US6998987B2 (en) * | 2003-02-26 | 2006-02-14 | Activseye, Inc. | Integrated RFID and video tracking system |
JP2004289208A (ja) * | 2003-03-19 | 2004-10-14 | Kyocera Corp | 認証装置および認証方法 |
JP3821122B2 (ja) * | 2003-10-17 | 2006-09-13 | 日本電信電話株式会社 | 無線タグ利用映像システム |
JP2005286493A (ja) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 物品管理用記録装置 |
JP4278598B2 (ja) * | 2004-11-01 | 2009-06-17 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 無線タグの位置推定システム |
JP2007074657A (ja) * | 2005-09-09 | 2007-03-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 画像記録システムおよび画像記録方法 |
US7720572B2 (en) * | 2005-09-30 | 2010-05-18 | Irobot Corporation | Companion robot for personal interaction |
JP4435190B2 (ja) * | 2007-02-16 | 2010-03-17 | パナソニック株式会社 | 携帯端末装置およびキー |
JP2008281239A (ja) * | 2007-05-08 | 2008-11-20 | Idec Corp | 屋内環境制御システム |
CN100514084C (zh) | 2007-09-18 | 2009-07-15 | 澳门科技大学 | 无线射频识别***的定位方法及其装置 |
CN101191833A (zh) | 2007-12-12 | 2008-06-04 | 北京航空航天大学 | 一种基于接收信号强度的射频识别室内定位检测方法 |
JP4561919B2 (ja) * | 2008-04-21 | 2010-10-13 | ソニー株式会社 | 撮像装置、画像処理装置及び画像処理方法 |
US8334775B2 (en) * | 2008-05-23 | 2012-12-18 | Guardian Technologies | RFID-based asset security and tracking system, apparatus and method |
JP5359935B2 (ja) * | 2010-03-03 | 2013-12-04 | カシオ計算機株式会社 | 近距離無線通信機、受信制御方法、及び、プログラム |
-
2010
- 2010-07-02 KR KR1020127034397A patent/KR101783072B1/ko active IP Right Grant
- 2010-07-02 US US13/808,032 patent/US9628675B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2010-07-02 BR BR112013000092A patent/BR112013000092A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2010-07-02 JP JP2013516940A patent/JP5873864B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2010-07-02 CN CN201080067904.6A patent/CN103109244B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2010-07-02 EP EP10853845.5A patent/EP2614413B1/en not_active Not-in-force
- 2010-07-02 WO PCT/CN2010/001000 patent/WO2012000138A1/en active Application Filing
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1460369A (zh) * | 2000-06-20 | 2003-12-03 | 皇家菲利浦电子有限公司 | 智能电器的基于令牌的个性化 |
JP2006060471A (ja) * | 2004-08-19 | 2006-03-02 | Canon Inc | 住宅用rfidシステム |
CN1900856A (zh) * | 2006-07-26 | 2007-01-24 | 中山大学 | 一种家电设备的非接触式自适应控制方法及其控制*** |
US20100085193A1 (en) * | 2008-10-06 | 2010-04-08 | International Business Machines Corporation | Recording storing, and retrieving vehicle maintenance records |
CN101673094A (zh) * | 2009-09-23 | 2010-03-17 | 曾昭兴 | 一种家电控制装置和控制方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103927503A (zh) * | 2014-04-03 | 2014-07-16 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 关联方法和关联设备 |
CN103927503B (zh) * | 2014-04-03 | 2017-06-16 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 关联方法和关联设备 |
US10552974B2 (en) | 2014-04-03 | 2020-02-04 | Beijing Zhigu Rui Tuo Tech Co., Ltd | Association methods and association devices |
CN104678770A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-06-03 | 小米科技有限责任公司 | 位移事件检测方法和*** |
CN104678770B (zh) * | 2015-01-23 | 2019-03-01 | 小米科技有限责任公司 | 位移事件检测方法和*** |
CN109271816A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-25 | 深圳市云辉牧联科技有限公司 | 基于rfid的智慧找牛方法及装置 |
CN110503752A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-26 | 江苏雷威建设工程有限公司 | 一种建筑施工用门禁管理方法、移动装置、存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20130107057A1 (en) | 2013-05-02 |
EP2614413A1 (en) | 2013-07-17 |
US9628675B2 (en) | 2017-04-18 |
WO2012000138A1 (en) | 2012-01-05 |
KR20130103344A (ko) | 2013-09-23 |
BR112013000092A2 (pt) | 2016-05-17 |
JP2013537618A (ja) | 2013-10-03 |
EP2614413A4 (en) | 2015-07-29 |
JP5873864B2 (ja) | 2016-03-01 |
EP2614413B1 (en) | 2017-03-01 |
CN103109244B (zh) | 2016-08-24 |
KR101783072B1 (ko) | 2017-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103109244A (zh) | 用于物体跟踪和识别的方法和装置 | |
Hilsenbeck et al. | Graph-based data fusion of pedometer and WiFi measurements for mobile indoor positioning | |
US8502835B1 (en) | System and method for simulating placement of a virtual object relative to real world objects | |
CN109325456B (zh) | 目标识别方法、装置、目标识别设备及存储介质 | |
CN109564690A (zh) | 使用多向相机评估封闭空间的尺寸 | |
CN104769640A (zh) | 使用多个传感器来进行绘图与定位 | |
CN105636201B (zh) | 基于稀疏信号指纹数据库的室内定位方法 | |
CN104287946A (zh) | 盲人避障提示装置及方法 | |
CN105143907A (zh) | 定位***和方法 | |
US20210025717A1 (en) | Navigation system | |
JP5720491B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
KR101181967B1 (ko) | 고유식별 정보를 이용한 3차원 실시간 거리뷰시스템 | |
CN103377471A (zh) | 物体定位方法和装置、最优摄像机对确定方法和装置 | |
CN105094335A (zh) | 场景提取方法、物体定位方法及其*** | |
JP6959888B2 (ja) | 物体認識情報及び受信電磁波情報に係るモデルを用いて端末位置を推定する装置、プログラム及び方法 | |
CN109389641A (zh) | 室内地图综合数据生成方法及室内重定位方法 | |
CN104598012B (zh) | 一种互动型广告设备及其工作方法 | |
US20220381870A1 (en) | Visual and rf sensor fusion for multi-agent tracking | |
CN103679742A (zh) | 对象跟踪方法和装置 | |
Daniş et al. | An indoor localization dataset and data collection framework with high precision position annotation | |
Bhattacharya et al. | Arrays of single pixel time-of-flight sensors for privacy preserving tracking and coarse pose estimation | |
JP5418938B2 (ja) | グループ行動推定装置およびサービス提供システム | |
JP6194992B2 (ja) | オブジェクト分析方法、オブジェクト分析機器及びオブジェクト分析システム | |
KR101036107B1 (ko) | 고유식별 정보를 이용한 증강 현실 구현시스템 | |
Zhao et al. | A sensor-service collaboration approach for target tracking in wireless camera networks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20160824 Termination date: 20190702 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |