Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

CN107273823A - 一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法 - Google Patents

一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107273823A
CN107273823A CN201710386237.1A CN201710386237A CN107273823A CN 107273823 A CN107273823 A CN 107273823A CN 201710386237 A CN201710386237 A CN 201710386237A CN 107273823 A CN107273823 A CN 107273823A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mobile terminal
neck
angle
axis
face
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
Application number
CN201710386237.1A
Other languages
English (en)
Inventor
李军怀
柯若勐
王怀军
于蕾
胡志勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CERNET Corp
Original Assignee
Xian University of Technology
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian University of Technology filed Critical Xian University of Technology
Priority to CN201710386237.1A priority Critical patent/CN107273823A/zh
Publication of CN107273823A publication Critical patent/CN107273823A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：判断用户是否正在使用移动终端，则转到步骤2，否则转到步骤1；步骤2：通过三轴加速度传感器采集移动终端长机轴与重垂线的夹角，即移动终端的倾斜角度β；步骤3：对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，计算用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle；步骤4：根据步骤2的移动终端的倾斜角度β和步骤3的用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle计算颈部弯曲角度α；步骤5：依据颈部弯曲角度α大小对颈部姿态进行基于规则的分类，对不正确的颈部姿态进行实时预警。本发明方法可以实时监测使用者的颈部姿态，并对不健康颈部姿态进行实时预警。

Description

一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法
技术领域
本发明属于医疗健康技术领域，具体涉及一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法。
背景技术
随着电子科技的飞速发展，智能手机早已成为我们生活的一部分，因此产生的手机“低头族”变得非常普遍。手机体积小，人们时常手握手机，僵直于一个姿势，且常常低着头专注于虚拟世界长时间不活动，会造成肩颈肌肉紧张、劳损，让人肩膀痛脖子酸。长期低头会引起椎间盘退行性病变，骨质增生，进而压迫神经和血管，导致颈椎疾病，从而给生活和学习带来各种困扰。
目前市场上很少有专门针对“低头族”现象颈部姿态监测的软件平台，大多数相似的软件都是通过监测使用手机的时长、禁用某些软件的方法来进行干预，使用户戒掉过度沉迷于使用手机的坏习惯。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，可以实时监测使用者的颈部姿态，并对不健康颈部姿态进行实时预警。
本发明所采用的技术方案是，一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1：判断用户是否正在使用移动终端，则转到步骤2，否则转到步骤1；
步骤2：通过三轴加速度传感器采集移动终端长机轴与重垂线的夹角，即移动终端的倾斜角度β；
步骤3：对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，计算用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle；
步骤4：根据步骤2的移动终端的倾斜角度β和步骤3的用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle计算颈部弯曲角度α；
步骤5：依据颈部弯曲角度α大小对颈部姿态进行基于规则的分类，对不正确的颈部姿态进行实时预警。
本发明的特点还在于：
步骤1具体为：
步骤1.1：当检测到移动终端屏幕被点亮后，每隔一定时间使用前置摄像头捕捉一次镜头前的图像；
步骤1.2：对步骤1.1采集到的图像进行面部特征检测，如果检测到图像中有且只有一张人脸，则判定只有一个用户正在使用移动终端，转到步骤2；否则转到步骤1。
步骤2具体为：
x轴与移动终端的短机体轴对齐，y轴与移动终端的长机体轴对齐，z轴与x轴和y轴构成的平面垂直且向下；
加速度传感器在静止放置时受重力作用有1G的重力加速度，重力加速度在加速度传感器的x轴、y轴、z轴的分量分别为Ax、Ay、Az，则移动终端的倾斜角度β为：
步骤3具体为：
步骤3.1：通过对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，获取图像中的两眼之间距离DE和嘴巴长度DM；
步骤3.2：将步骤3.1获取的两眼之间距离DE、嘴巴长度DM分别与视线与移动终端屏幕垂直时前置摄像头采集图片中的两眼之间距离dE、嘴巴长度dM做比较：
当DE>dE且DM<dM，则表示头向前倾斜，这时定义面部角度为正数；
当DE<dE且DM>dM，则表示头向后倾斜，这时定义面部角度为负数；
步骤3.3：相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle为：
步骤4颈部弯曲角度α为：
α＝β+FaceAngle。
步骤5具体为：
步骤5.1：基于规则的分类标准为：
①健康：颈部弯曲角度α小于等于15度；
②正常：颈部弯曲角度α大于15度小于等于30度；
③轻微不健康：颈部弯曲角度α大于30度小于等于45度；
④不健康：颈部弯曲角度α大于45度小于等于60度；
⑤严重不健康；颈部弯曲角度α大于60度；
步骤5.2：依据步骤5.1的分类，当分类结果为轻微不健康、不健康、严重不健康时，通过消息提示和移动终端振动的方式提醒用户修正颈部姿势。
移动终端内置三轴加速度传感器和前置摄像头。
本发明的有益效果是：
①本发明一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，监测使用者的颈部姿态，并对不健康颈部姿态进行实时预警，保证使用者在使用手机时颈部姿势是健康的，防止使用者颈椎受到较大伤害；
②本发明一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，充分利用智能手机内置资源，降低成本，为“互联网+医疗”持续发展提供了新思路；
③本发明一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，采用嵌入到智能手机内的传感器进行数据采集，不会影响到釆集者的正常生活和工作，便于获取更真实的数据。
附图说明
图1是本发明颈部姿态监测方法的流程图；
图2是本发明颈部姿态监测方法中移动终端的三维坐标图；
图3是使用移动终端时颈部弯曲情况。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：
步骤1：判断用户是否正在使用移动终端，则转到步骤2，否则转到步骤1，具体为：
步骤1.1：当检测到移动终端屏幕被点亮后，每隔一定时间使用前置摄像头捕捉一次镜头前的图像；
步骤1.2：对步骤1.1采集到的图像进行面部特征检测，如果检测到图像中有且只有一张人脸，则判定只有一个用户正在使用移动终端，转到步骤2；否则转到步骤1。
步骤2：通过三轴加速度传感器采集移动终端长机轴与重垂线的夹角，即移动终端的倾斜角度β，具体为：
如图2表示了移动终端的三维坐标，x轴与移动终端的短机体轴对齐，y轴与移动终端的长机体轴对齐，z轴与x轴和y轴构成的平面垂直且向下。由于加速度传感器在静止放置时受到重力作用，因此会有1G的重力加速度。利用这个性质，通过测量重力加速度在加速度传感器的x轴、y轴、z轴上的分量：Ax、Ay、Az，通过公式算出移动终端的倾斜角度β。
步骤3：对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，计算用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle；
步骤3.1：通过对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，获取图像中的两眼之间距离DE和嘴巴长度DM；
步骤3.2：将步骤3.1获取的两眼之间距离DE、嘴巴长度DM分别与视线与移动终端屏幕垂直时(即默认情况)前置摄像头采集图片中的两眼之间距离dE、嘴巴长度dM做比较：
当DE>dE且DM<dM，则表示头向前倾斜，这时定义面部角度为正数；
当DE<dE且DM>dM，则表示头向后倾斜，这时定义面部角度为负数；
步骤3.3：相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle为：
即DE与dE每变化5％，面部角度变化1度。
步骤4：根据步骤2的移动终端的倾斜角度β和步骤3的用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle计算颈部弯曲角度α，如图3所示，模拟了人们在使用手机过程中颈部弯曲角度与手机倾斜角和相对于屏幕的面部角度之间的关系。从图中可以看出，颈部弯曲角度等于手机倾斜角度与相对于手机屏幕的面部角度之和：α＝β+FaceAngle。
步骤5：依据颈部弯曲角度α大小对颈部姿态进行基于规则的分类，对不正确的颈部姿态进行实时预警，具体为：
步骤5.1：基于规则的分类标准为：
①健康：颈部弯曲角度α小于等于15度；
②正常：颈部弯曲角度α大于15度小于等于30度；
③轻微不健康：颈部弯曲角度α大于30度小于等于45度；
④不健康：颈部弯曲角度α大于45度小于等于60度；
⑤严重不健康；颈部弯曲角度α大于60度；
步骤5.2：依据步骤5.1的分类，当分类结果为轻微不健康、不健康、严重不健康时，通过消息提示和移动终端振动的方式提醒用户修正颈部姿势。
本发明中移动终端内置三轴加速度传感器和前置摄像头，常用的比如手机和Pad等。

Claims (7)

1.一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1：判断用户是否正在使用移动终端，则转到步骤2，否则转到步骤1；
步骤2：通过三轴加速度传感器采集移动终端长机轴与重垂线的夹角，即移动终端的倾斜角度β；
步骤3：对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，计算用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle；
步骤4：根据步骤2的移动终端的倾斜角度β和步骤3的用户相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle计算颈部弯曲角度α；
步骤5：依据颈部弯曲角度α大小对颈部姿态进行基于规则的分类，对不正确的颈部姿态进行实时预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
步骤1.1：当检测到移动终端屏幕被点亮后，每隔一定时间使用前置摄像头捕捉一次镜头前的图像；
步骤1.2：对步骤1.1采集到的图像进行面部特征检测，如果检测到图像中有且只有一张人脸，则判定只有一个用户正在使用移动终端，转到步骤2；否则转到步骤1。
3.根据权利要求1所述的一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
x轴与移动终端的短机体轴对齐，y轴与移动终端的长机体轴对齐，z轴与x轴和y轴构成的平面垂直且向下；
加速度传感器在静止放置时受重力作用有1G的重力加速度，重力加速度在加速度传感器的x轴、y轴、z轴的分量分别为Ax、Ay、Az，则移动终端的倾斜角度β为：
<mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>=</mo> <mn>90</mn> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mi>c</mi> <mi>r</mi> <mi>t</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msqrt> <mrow> <msup> <msub> <mi>A</mi> <mi>x</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>A</mi> <mi>z</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mrow> <msup> <msub> <mi>A</mi> <mi>y</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>.</mo> </mrow>
4.根据权利要求1所述的一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
步骤3.1：通过对移动终端前置摄像头捕捉的面部图像进行图像处理，获取图像中的两眼之间距离DE和嘴巴长度DM；
步骤3.2：将步骤3.1获取的两眼之间距离DE、嘴巴长度DM分别与视线与移动终端屏幕垂直时前置摄像头采集图片中的两眼之间距离dE、嘴巴长度dM做比较：
当DE>dE且DM<dM，则表示头向前倾斜，这时定义面部角度为正数；
当DE<dE且DM>dM，则表示头向后倾斜，这时定义面部角度为负数；
步骤3.3：相对于移动终端屏幕的面部角度FaceAngle为：
<mrow> <mi>F</mi> <mi>a</mi> <mi>c</mi> <mi>e</mi> <mi>A</mi> <mi>n</mi> <mi>g</mi> <mi>l</mi> <mi>e</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mi>E</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>E</mi> </msub> </mrow> <mn>0.05</mn> </mfrac> <mo>.</mo> </mrow>
5.根据权利要求1所述的一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，所述步骤4颈部弯曲角度α为：
α＝β+FaceAngle。
6.根据权利要求1所述的一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
步骤5.1：基于规则的分类标准为：
①健康：颈部弯曲角度α小于等于15度；
②正常：颈部弯曲角度α大于15度小于等于30度；
③轻微不健康：颈部弯曲角度α大于30度小于等于45度；
④不健康：颈部弯曲角度α大于45度小于等于60度；
⑤严重不健康；颈部弯曲角度α大于60度；
步骤5.2：依据步骤5.1的分类，当分类结果为轻微不健康、不健康、严重不健康时，通过消息提示和移动终端振动的方式提醒用户修正颈部姿势。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法，其特征在于，所述移动终端内置三轴加速度传感器和前置摄像头。
CN201710386237.1A 2017-05-26 2017-05-26 一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法 Pending CN107273823A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710386237.1A CN107273823A (zh) 2017-05-26 2017-05-26 一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710386237.1A CN107273823A (zh) 2017-05-26 2017-05-26 一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107273823A true CN107273823A (zh) 2017-10-20

Family

ID=60065258

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710386237.1A Pending CN107273823A (zh) 2017-05-26 2017-05-26 一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107273823A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108153422A (zh) * 2018-01-08 2018-06-12 维沃移动通信有限公司 一种显示对象控制方法和移动终端
CN109740543A (zh) * 2019-01-07 2019-05-10 深圳前海默比优斯科技有限公司 一种基于视觉的用户特定行为分析方法及自助医疗终端
CN110236551A (zh) * 2019-05-21 2019-09-17 西藏纳旺网络技术有限公司 用户颈椎倾斜角度的获取方法、装置、电子设备及介质
CN110941998A (zh) * 2019-11-07 2020-03-31 咪咕互动娱乐有限公司 姿势调整方法、装置及计算机存储介质
CN111345928A (zh) * 2020-03-09 2020-06-30 腾讯科技（深圳）有限公司 头部姿势监测方法及装置、存储介质、电子设备
CN115240385A (zh) * 2022-07-12 2022-10-25 深圳闪回科技有限公司 一种手机摆放位置检测方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103927250A (zh) * 2014-04-16 2014-07-16 北京尚德智产投资管理有限公司 一种终端设备用户姿态检测方法
CN104580693A (zh) * 2014-12-05 2015-04-29 三星电子（中国）研发中心 一种用户低头姿势检测方法和装置
CN106510719A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 歌尔股份有限公司 一种用户姿态监测方法和可穿戴设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103927250A (zh) * 2014-04-16 2014-07-16 北京尚德智产投资管理有限公司 一种终端设备用户姿态检测方法
CN104580693A (zh) * 2014-12-05 2015-04-29 三星电子（中国）研发中心 一种用户低头姿势检测方法和装置
CN106510719A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 歌尔股份有限公司 一种用户姿态监测方法和可穿戴设备

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108153422A (zh) * 2018-01-08 2018-06-12 维沃移动通信有限公司 一种显示对象控制方法和移动终端
CN109740543A (zh) * 2019-01-07 2019-05-10 深圳前海默比优斯科技有限公司 一种基于视觉的用户特定行为分析方法及自助医疗终端
CN110236551A (zh) * 2019-05-21 2019-09-17 西藏纳旺网络技术有限公司 用户颈椎倾斜角度的获取方法、装置、电子设备及介质
CN110941998A (zh) * 2019-11-07 2020-03-31 咪咕互动娱乐有限公司 姿势调整方法、装置及计算机存储介质
CN110941998B (zh) * 2019-11-07 2024-02-02 咪咕互动娱乐有限公司 姿势调整方法、装置及计算机存储介质
CN111345928A (zh) * 2020-03-09 2020-06-30 腾讯科技（深圳）有限公司 头部姿势监测方法及装置、存储介质、电子设备
CN111345928B (zh) * 2020-03-09 2022-02-25 腾讯科技（深圳）有限公司 头部姿势监测方法及装置、存储介质、电子设备
CN115240385A (zh) * 2022-07-12 2022-10-25 深圳闪回科技有限公司 一种手机摆放位置检测方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107273823A (zh) 一种基于传感器与图像处理融合的颈部姿态监测方法
WO2018059431A1 (zh) 一种用户姿态监测方法和可穿戴设备
KR101868597B1 (ko) 올바른 기기사용자세 유도 장치 및 방법
US20150081061A1 (en) Exercise support device, exercise support method, and exercise support program
CN104239860B (zh) 一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置
CN107072543A (zh) 姿态矫正装置、系统和方法
CN106022378B (zh) 坐姿判断方法及基于摄像头与压力传感器颈椎病识别系统
CN106643708A (zh) 一种基于imu的交互式坐姿矫正装置、坐姿矫正器及监测软件
CN107812373A (zh) 姿势训练矫正设备、姿势训练与矫正的控制方法
EP3582071B1 (en) Devices having system for reducing the impact of near distance viewing on myopia onset and/or myopia progression
CN103513768A (zh) 一种基于移动终端姿态变化的控制方法及装置、移动终端
CN109938739A (zh) 一种颈椎监测装置
CN113571153A (zh) 面向脑瘫患者肢体康复的被动式训练感知系统及其客户端
US9706962B1 (en) Apparatus and method for teaching and algorithms for identifying qualifying movements
CN104407768B (zh) 一种终端
CN106933338B (zh) 一种阅读状态提醒的方法及装置
CN106344030A (zh) 一种姿势矫正方法和装置
CN109799624A (zh) 一种智能儿童护眼镜及终端设备
CN210582487U (zh) 颈椎三维活动度智能测量仪
Ma et al. A fatigue detect system based on activity recognition
TWI478695B (zh) 睡眠效率分析方法及其裝置
Lee et al. A new posture monitoring system for preventing physical illness of smartphone users
CN111297371A (zh) 监测人体正立位姿态的检测装置及方法
CN209473689U (zh) 一种具有摔倒报警功能的智能鞋
Lee et al. Mobile posture monitoring system to prevent physical health risk of smartphone users

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
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20180608

Address after: 710048 No. 5 Jinhua South Road, Shaanxi, Xi'an

Applicant after: Xi'an University of Technology

Applicant after: Cernet Co., Ltd.

Address before: 710048 No. 5 Jinhua South Road, Shaanxi, Xi'an

Applicant before: Xi'an University of Technology

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171020