CN108141244A - 用于通过通信网络的数据压缩的***和方法 - Google Patents

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CN108141244A CN201680062034.0A CN201680062034A CN108141244A CN 108141244 A CN108141244 A CN 108141244A CN 201680062034 A CN201680062034 A CN 201680062034A CN 108141244 A CN108141244 A CN 108141244A
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Abstract

一种用于数据压缩的方法包括读取表示传感器数据捕获的第一数据，采用无损算法来压缩数据，将压缩的数据作为参考帧来传送，读取后续数据，计算第一数据与后续数据之间的增量，压缩数据增量，并且确定压缩的数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内。如果压缩比处于阈值之内，则传送压缩的数据增量帧，并且对于后续数据重复进行计算、压缩和确定步骤；否则，如果压缩比不处于阈值之内，则压缩当前后续数据，并且将结果作为已更新参考帧来传送。然后对于后续数据重复进行计算、压缩和确定步骤。还公开用于实现该方法的***和非暂时计算机可读介质。

Description

用于通过通信网络的数据压缩的***和方法
背景技术
市政当局面临来自带来更多人、车辆和事件的增长的挑战。城市规划者已经更新基础设施以构建更鲁棒的***，其设计成结合可能采用新技术的特征。例如，技术进行可能无线遥控以及街道和路面灯的监测。
视频监视器能够向中央管理***提供关于交通模式的信息。这个信息能够用来控制交通灯，以调整交通流。另外，关于最佳路线的信息和停车信息能够上传到智能启用车辆。从天气传感器所得到的信息能够准备用于洪涝的排水***。运动检测器能够与路灯进行接口，以阻止犯罪。太阳能传感器能够与智能建筑的网络进行通信，以协调功率和能量使用。化学、生物危害和电离辐射检测器能够监测和分析空气质量。
通过将传感器嵌入路灯并且安装这些附加装置，能够收集大量数据。所有这个数据需要跨通信网络来传递给集中数据存储库，其中能够分析和利用数据。这个通信网络还能够具有对有效地下载数据和/或向传感器装置提供控制命令的需要。
通过收集数据的庞大数量的传感器，通信网络带宽在没有鲁棒数据压缩方案的情况下能够严重受损。
附图说明
图1描绘智能传感器的代表性数据捕获；
图2描绘根据实施例的、用于实现数据压缩的***；以及
图3描绘根据实施例的、用于数据压缩的过程。
具体实施方式
根据实施例，***和方法提供一种数据传输压缩方案，其包括参考帧（即，分组或结构），后面是可变数量的数据增量（delta）帧，其中参考帧之间的数据增量帧的数量由发射节点主动选择。根据实现，发射节点能够通过将当前数据增量帧的压缩比与预定可选压缩比阈值进行比较来确定是否需要参考帧。发射节点然后能够生成新参考帧。在某些实施例中，来自后端服务器（和/或接收器）的显式请求能够请求新参考帧被传送。
图1描绘数据捕获100，其表示市政传感器能够捕获的数据格式和性质。实施压缩***和方法并不局限于数据捕获的数据格式和性质。数据捕获100只为了讨论的目的而呈现。示范数据捕获100具有五个数据块（块0、块1、块2、块3和块4）。这些数据块的某些能够是随时间不变的—例如资源标识符块0、模型标识块3和GPS位置块2。时间戳块1能够改变，以反映传感器数据由装置来捕获的时间。传感器数据块4还能够基于所监测数据来改变。传感器数据块4仅为了说明的目的而描绘为具有四个数据块。应当易于理解，由传感器所采集的数据量取决于传感器以及正被采集的数据的性质。
例如，天气传感器能够捕获温度、湿度、空气压力和风速数据。其它传感器（例如化学传感器）可能仅具有一个传感器数据块。传感器能够将它的数据捕获提供给运行于远程服务器上的万维网应用。然而，数据传递的带宽要求能够通过对于每个传送数据封装帧不发送块0、块2和块3的不变数据来降低。
图2描绘根据实施例的、用于实现数据压缩方案的***200。***200包括传感器单元202、204、206、208、210，其监测它们的物理位置本地的条件、活动和/或状态。所监测条件和/或活动的非详尽列表能够包括环境光条件、交通堵塞、停车可用性、行人流、天气、和环境条件。为了说明的目的，***200描绘为具有五个传感器单元。应当易于理解，实施***和方法并不这样局限。
每个传感器单元能够包括传感器控制处理器214，其通过执行计算机指令（其能够存储在存储器216中）来控制传感器单元的操作。传感器控制处理器214能够跨内部总线218与传感器单元的其它组件进行通信。控制处理器能够控制传感器元件220的操作。传感器元件收集、监测和/或获取关于为那个传感器单元所特定的所监测条件和/或活动的数据。由传感器元件所收集的数据能够存储在数据缓冲存储器224中。这个数据能够采用如由数据捕获100所表示的格式来存储。根据实施例，数据捕获100无需是如图1所描绘的一维矩阵。相反，数据捕获100能够是多维的，其中每个维能够表示由传感器元件220所得到的数据的快照。在一些实现中，数据缓冲存储器224和存储器216无需是独立存储器单元。
编码器/解码器（编解码器）226能够根据以下所公开的实施压缩方法对数据捕获100进行编码（压缩）。传感器单元能够包括输入/输出（I/O）单元228，其跨电子通信网络230与服务器240进行通信。在一些实现中，在服务器240向传感器单元提供数据和/或控制信号的情况下，编解码器226能够对服务器信号进行解码（解压缩）。为了安全传输，编解码器226还能够实现加密算法和技术。
电子通信网络230能够实现为网状网络、个人区域网络（PAN）、因特网和/或任何其它通信网络。市政传感器单元普遍链接以形成网状网络或者低功率PAN，其中电子通信网络230的节点是传感器单元本身。传感器单元充当跨网络中继数据分组的节点。一个低功率PAN指定为6loWPAN，其在低功率无线PAN上实现IPv6。6loWPAN向具有有限处理能力的低功率装置提供因特网协议连网能力。电子通信网络230的带宽受到有限处理能力和传感器单元的低带宽能力极大地约束。相应地，实施压缩技术使得市政网络中典型地存在的多个传感器单元的连网是可能的。
服务器240能够包括编解码器242，以对跨电子通信网络所接收的数据进行解压缩。这个数据能够存储在数据存储设备250内的数据记录中。万维网应用（WebApp）244能够访问从（一个或多个）传感器单元所接收的数据。服务器控制处理器248能够通过执行在存储器中存储的计算机指令来控制服务器240、它的组件和万维网应用的操作。
图3描绘根据实施例的、用于数据压缩的过程300。编解码器能够从缓冲存储器中读取（步骤310）数据编组。数据编组能够格式化为数据的单维阵列，例如数据捕获100（图1）。在其它实现中，数据编组能够是多维数据阵列的一维，其中每个维是数据捕获100。
压缩从存储器所读取的第一数据编组，步骤320。压缩算法能够是无损压缩，使得重构数据尽可能接近原始数据。例如，数据压缩能够实现为Lempel-Ziv-Welch （LZW）数据压缩。压缩的数据跨电子通信网络来传送（步骤330）给服务器。这个第一数据编组用作后续编组的参考帧。
步骤340-390形成以下所公开的循环。该循环在从多维阵列中读取最后数据编组时终止。对于压缩单维数据编组的实现，后续数据捕获在这个循环中被读取并且被压缩，如下所公开的。在单维实现中，该循环能够在预定时间周期的到期（其中参考数据能够被认为变陈旧）之后终止。根据实施例，如果压缩比在预定阈值外；在预定数量的所传送增量帧之后；在由服务器、发射节点或电子通信网络进行功率重置时；以及在来自服务器（和/或接收器）的显式请求时，压缩能够终止。在一些实现中，如果增量帧与先前传送帧没有差异（即，增量帧全部为零），则零增量帧能够可选地被传送或者不传送。
后续数据编组由编解码器来读取（步骤340）。在步骤350所读取的当前数据编组与参考帧之间的增量通过从当前数据编组中减去参考帧来确定。数据增量使用无损压缩算法来压缩（步骤360）。
做出关于当前数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内的确定（步骤370）。这个预定阈值能够由***设计人员基于带宽效率或其它考虑来选择。如果压缩比处于容差之内，则向服务器传送（步骤370）压缩的数据增量。过程300在步骤340继续进行，其中下一个数据编组由编解码器来读取。
如果在步骤370，做出当前数据增量的压缩比不处于预定容差阈值之内的确定，则当前数据编组由编解码器来压缩（步骤390）。过程300返回到步骤330，其中这个压缩的当前数据编组作为后续数据编组的已更新参考来传送。
实施***和方法传送参考帧，后面是若干数据增量帧。每个传送帧使用无损技术（例如LZW无损压缩算法）来压缩。对于特定数据集，估计LZW压缩，以对于参考帧实现大约50%的压缩比以及对于数据增量帧实现大约超过70%的压缩比。应当易于理解，这些压缩比能够由经过压缩技术的数据的内容和性质来变化。
根据实施例，服务器能够传送每个接收帧的确认。增量帧与参考帧关联。根据实施例，对于每个增量，存在关联参考帧。服务器需要了解应用什么参考以得到增量，以便能够对它的数据进行解码。例如，如果服务器只是重新引导并且开始接收增量帧，则它们是无用的，直到服务器接收参考帧（从其中得到增量）。在缺失数据增量帧的情况下，服务器将不会一在它接收新增量或参考帧时就立即丢失。如果对于参考帧传输没有接收到确认，则服务器将需要从编解码器接收至少另一个参考帧，以便对于任何后续数据增量帧实现容差之内的解压缩比。
根据实施例，对参考数据帧及它们的增量帧进行编号能够改进这个压缩方案的鲁棒性。作为示例，参考帧能够从0至255来编号，通过参考帧所生成的增量帧能够从0至255来编号。所传送增量分组能够在它的报头信息中包括参考帧号码以及这个传送增量分组的增量帧号码两者。在分组报头中包括两种号码能够由服务器（和/或接收器）用来跟踪适当的解压缩。如果服务器只加入网络（例如在重新引导之后），则这个编号方案能够通知服务器关于对于解压缩需要哪一个（哪些）参考分组。
编解码器能够对数据的矩阵来实现实施压缩技术，其中参考数据的第一矩阵表示为Di,j，如表1所描绘：
第一数据元素
表1
第一读取数据元素Di,j在由编解码器应用无损压缩之后作为参考帧来发送。对应矩阵位置中的后续数据元素（di,j）（表2）由编解码器来读取。
当前数据元素
表2
参考帧Di,j与后续当前数据元素di,j之间的差由编解码器来计算，以产生数据增量δi,j（表3），其被压缩并且发送给服务器。正是这个δi,j使它的压缩比与预定阈值进行比较，以确定压缩效率是否处于可接受容差之内。
数据增量元素
表3
根据一些实施例，非易失性存储器、计算机可读介质（例如寄存器存储器、处理器高速缓存、RAM、ROM、硬盘驱动器、闪速存储器、CD ROM、磁媒体等）和/或外部存储器中存储的计算机程序应用可包括代码或者可执行指令，其在被执行时可指示和/或促使控制器或处理器执行本文所讨论的方法，包括数据压缩技术，其基于关于如上所述的数据增量帧的压缩比是否处于预定阈值之内的确定来传送可变数量的数据增量帧。
计算机可读介质可以是非暂时计算机可读媒体，包括除了暂时传、播信号之外的所有形式和类型的存储器和所有计算机可读媒体。在一个实现中，非易失性存储器或计算机可读介质可以是外部存储器。
虽然本文已经描述了特定硬件和方法，但是注意，任何数量的其它配置可根据本发明的实施例来提供。因此，虽然已经示出、描述和指出本发明的基本新颖特征，但是将会理解，可由本领域的技术人员进行所示实施例的形式和细节及它们的操作的各种省略、置换和改变，而不背离本发明的精神和范围。还全面打算和预期从一个实施例到另一个实施例的元件的置换。本发明仅针对其所附权利要求书以及其中引述的等效体来限定。

Claims (32)

1.一种用于数据压缩的方法，所述方法包括：
编码器/解码器（编解码器）从存储器中读取第一数据组，所述第一数据组表示通过多个传感器之中的传感器的传感器数据捕获；
所述编解码器采用无损压缩算法来压缩所述第一数据组；
将所压缩的第一数据组作为参考帧跨电子通信网络来传送给服务器；
从所述存储器中读取第一后续数据组；
计算所述第一数据组与所述第一后续数据组之间的数据增量；
所述编解码器压缩所述数据增量；
确定所压缩的数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内，
如果所述压缩比处于所述预定容差阈值之内，则将所压缩的数据增量作为增量数据帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
从所述存储器中读取第二后续数据组；以及
对于所述第二后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤。
2.如权利要求1所述的方法，包括：
如果所述压缩比不处于所述预定容差阈值之内，则压缩所述第一后续数据组；
将所压缩的第一后续数据组作为已更新参考帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
从所述存储器中读取第二后续数据组；以及
对于所述第二后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤。
3.如权利要求1所述的方法，包括链接作为节点的所述多个传感器的至少一部分，以形成所述电子通信网络。
4.如权利要求1所述的方法，包括将所述数据编组格式化为单维阵列。
5.如权利要求1所述的方法，包括将所述数据编组格式化为多维阵列，其中每个维表示后续传感器数据捕获。
6.如权利要求1所述的方法，包括当数据编组是多维阵列的最后数据组时终止所述方法。
7.如权利要求1所述的方法，包括在预定时间周期的到期之后终止所述方法。
8.如权利要求1所述的方法，包括在传送所述参考帧之后传送可变数量的数据增量帧。
9.一种其上已存储了指令的非暂时计算机可读介质，所述指令在由处理器执行时促使所述处理器执行数据压缩的方法，所述方法包括：
从存储器中读取第一数据组，所述第一数据组表示通过多个传感器之中的传感器的传感器数据捕获；
采用无损压缩算法来压缩所述第一数据组；
将所压缩的第一数据组作为参考帧跨电子通信网络来传送给服务器；
从所述存储器中读取第一后续数据组；
计算所述第一数据组与所述第一后续数据组之间的数据增量；
压缩所述数据增量；
确定所压缩的数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内，
如果所述压缩比处于所述预定容差阈值之内，则将所压缩的数据增量作为增量数据帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
从所述存储器中读取第二后续数据组；以及
对于所述第二后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤。
10.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括指令，所述指令促使所述处理器以：
如果所述压缩比不处于所述预定容差阈值之内，则压缩所述第一后续数据组；
将所压缩的第一后续数据组作为已更新参考帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
从所述存储器中读取第二后续数据组；以及
对于所述第二后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤。
11.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括促使所述处理器链接作为节点的所述多个传感器的至少一部分以形成所述电子通信网络的指令。
12.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括促使所述处理器将所述数据编组格式化为单维阵列的指令。
13.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括促使所述处理器将所述数据编组格式化为多维阵列的指令，其中每个维表示后续传感器数据捕获。
14.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括促使所述处理器在数据编组是多维阵列的最后数据组时终止所述方法的指令。
15.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括促使所述处理器在预定时间周期的到期之后终止所述方法的指令。
16.如权利要求9所述的非暂时计算机可读介质，包括促使所述处理器在传送所述参考帧之后传送可变数量的数据增量帧的指令。
17.一种用于数据压缩的***，所述***包括：
至少一个传感器单元，具有传感器元件，所述传感器元件配置成监测它的位置本地的条件、活动或状态；
所述传感器跨电子通信网络来连接到服务器；
所述传感器单元包括控制处理器，其与存储器单元、编码器/解码器（编解码器）、所述传感器元件和所述传感器中的一个或多个存储器单元进行通信；
所述编解码器配置成从所述存储器单元中读取传感器数据，并且在所述控制处理器的控制下采用压缩算法来压缩所述传感器数据；
所述压缩算法包括：
计算第一数据组与第一后续数据组之间的数据增量；
压缩所述数据增量；
确定所压缩的数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内，
如果所述压缩比处于所述预定容差阈值之内，则将所压缩的数据增量作为增量数据帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
读取附加后续数据组；
对于所述附加后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤；以及
如果所述压缩比不处于所述预定容差阈值之内，则压缩所述第一后续数据组，将所压缩的第一后续数据组作为已更新参考帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器。
18.如权利要求17所述的***，包括所述电子通信网络，其由作为所述电子通信网络的节点所链接的多个传感器来形成。
19.如权利要求17所述的***，包括所述编解码器，其配置成在传送参考帧之后传送可变数量的数据增量帧。
20.如权利要求17所述的***，包括服务器，其连接到所述电子通信网络，所述服务器包括控制处理器、配置成对来自所述传感器的数据进行解压缩的编解码器，以及配置成利用所解压缩的数据来执行指令的万维网应用。
21.一种用于压缩来自街道照明组合件中的至少一个传感器单元的数据的方法，所述方法包括：
编码器/解码器（编解码器）从存储器中读取第一数据组，所述第一数据组表示通过多个传感器之中的传感器的传感器数据捕获；
所述编解码器采用无损压缩算法来压缩所述第一数据组；
将所压缩的第一数据组作为参考帧跨电子通信网络来传送给服务器；
从所述存储器中读取第一后续数据组；
计算所述第一数据组与所述第一后续数据组之间的数据增量；
所述编解码器压缩所述数据增量；
确定所压缩的数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内，
如果所述压缩比处于所述预定容差阈值之内，则将所压缩的数据增量作为增量数据帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
从所述存储器中读取第二后续数据组；以及
对于所述第二后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤。
22.如权利要求21所述的方法，包括：
如果所述压缩比不处于所述预定容差阈值之内，则压缩所述第一后续数据组；
将所压缩的第一后续数据组作为已更新参考帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
从所述存储器中读取第二后续数据组；以及
对于所述第二后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤。
23.如权利要求21所述的方法，包括链接作为节点的所述多个传感器的至少一部分，以形成所述电子通信网络。
24.如权利要求21所述的方法，包括将所述数据编组格式化为单维阵列。
25.如权利要求21所述的方法，包括将所述数据编组格式化为多维阵列，其中每个维表示后续传感器数据捕获。
26.如权利要求21所述的方法，包括当数据编组是多维阵列的最后数据组时终止所述方法。
27.如权利要求21所述的方法，包括在预定时间周期的到期之后终止所述方法。
28.如权利要求21所述的方法，包括在传送所述参考帧之后传送可变数量的数据增量帧。
29.一种街道照明组合件，包括：
路灯；以及
至少一个传感器单元，具有传感器元件，所述传感器元件配置成监测它的位置本地的条件、活动或状态，所述传感器跨电子通信网络来连接到服务器；
其中所述传感器单元包括控制处理器，其与存储器单元、编码器/解码器（编解码器）、所述传感器元件和所述传感器中的一个或多个存储器单元进行通信；其中所述编解码器配置成从所述存储器单元中读取传感器数据，并且在所述控制处理器的控制下采用压缩算法来压缩所述传感器数据；
所述压缩算法包括：
计算第一数据组与第一后续数据组之间的数据增量；
压缩所述数据增量；
确定所压缩的数据增量的压缩比是否处于预定容差阈值之内，
如果所述压缩比处于所述预定容差阈值之内，则将所压缩的数据增量作为增量数据帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器；
读取附加后续数据组；
对于所述附加后续数据组重复进行所述计算、压缩和确定步骤；以及
如果所述压缩比不处于所述预定容差阈值之内，则压缩所述第一后续数据组，将所压缩的第一后续数据组作为已更新参考帧跨所述电子通信网络来传送给所述服务器。
30.如权利要求29所述的街道照明组合件，包括所述编解码器，其配置成在传送参考帧之后传送可变数量的数据增量帧。
31.一种电子通信网络，包括根据权利要求29所述的多个街道照明组合件，所述电子通信网络由作为所述电子通信网络的节点所链接的多个所述传感器单元来形成。
32.如权利要求31所述的电子通信网络，还包括服务器，所述服务器包括控制处理器、配置成对来自所述传感器的数据进行解压缩的编解码器，以及配置成利用所解压缩的数据来执行指令的万维网应用。
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AU (1) AU2016341126A1 (zh)
BR (1) BR112018007808A2 (zh)
CA (1) CA3002035A1 (zh)
MX (1) MX2018004921A (zh)
WO (1) WO2017070087A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109067775A (zh) * 2018-09-11 2018-12-21 国网上海市电力公司 一种通信数据压缩、解压方法、装置及***
CN112534842A (zh) * 2018-08-07 2021-03-19 昕诺飞控股有限公司 使用分布式计算网络的边缘节点的压缩感测***和方法
CN113037693A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 航天科工惯性技术有限公司 地质灾害监测数据传输方法及装置

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10069511B2 (en) * 2016-12-12 2018-09-04 Texas Instruments Incorporated Lossless data compression
EP3602975A4 (en) * 2017-03-31 2020-04-15 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) METHOD AND DEVICES FOR MANAGING THE COMPRESSION OF INFORMATION IN A WIRELESS NETWORK
JP6943008B2 (ja) * 2017-04-24 2021-09-29 富士通株式会社 制御プログラム、制御方法、及び情報処理装置
CN111447582A (zh) * 2019-01-16 2020-07-24 索尼公司 无线通信***中的用户设备
WO2021163496A1 (en) * 2020-02-14 2021-08-19 Circonus, Inc. Method for compressing sequential records of interrelated data fields
WO2024030040A1 (en) * 2022-08-02 2024-02-08 Huawei Technologies Co., Ltd Method for date compression and related device

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101800556A (zh) * 2001-02-13 2010-08-11 莫塞德技术股份有限公司 适合数据压缩的方法和设置
CN103731492A (zh) * 2013-12-31 2014-04-16 优视科技有限公司 一种页面传输处理方法、装置和***

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6195024B1 (en) * 1998-12-11 2001-02-27 Realtime Data, Llc Content independent data compression method and system
US6340864B1 (en) 1999-08-10 2002-01-22 Philips Electronics North America Corporation Lighting control system including a wireless remote sensor
DE102004038110B3 (de) * 2004-08-05 2005-12-29 Siemens Ag Verfahren zum Codieren und Decodieren, sowie Codier- und Decodiervorrichtung zur Videocodierung
US8290710B2 (en) 2007-09-07 2012-10-16 Led Roadway Lighting Ltd. Streetlight monitoring and control
KR20130084469A (ko) * 2012-01-17 2013-07-25 삼성전자주식회사 데이터 압축 저장 방법 및 이를 이용한 저장 장치
TWI537958B (zh) * 2014-02-21 2016-06-11 群聯電子股份有限公司 資料寫入方法、記憶體儲存裝置及記憶體控制電路單元

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101800556A (zh) * 2001-02-13 2010-08-11 莫塞德技术股份有限公司 适合数据压缩的方法和设置
CN103731492A (zh) * 2013-12-31 2014-04-16 优视科技有限公司 一种页面传输处理方法、装置和***

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112534842A (zh) * 2018-08-07 2021-03-19 昕诺飞控股有限公司 使用分布式计算网络的边缘节点的压缩感测***和方法
CN112534842B (zh) * 2018-08-07 2024-05-28 昕诺飞控股有限公司 使用分布式计算网络的边缘节点的压缩感测***和方法
CN109067775A (zh) * 2018-09-11 2018-12-21 国网上海市电力公司 一种通信数据压缩、解压方法、装置及***
CN109067775B (zh) * 2018-09-11 2020-12-08 国网上海市电力公司 一种通信数据压缩、解压方法、装置及***
CN113037693A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 航天科工惯性技术有限公司 地质灾害监测数据传输方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
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