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专利名称 | 基于视频图像的贷后监控方法及系统 |
申请号 | CN201410101411.X | 申请日期 | 2014-03-18 |
法律状态 | 权利终止 | 申报国家 | 暂无 |
公开/公告日 | 2014-05-28 | 公开/公告号 | CN103826108A |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | H04N7/18 | IPC分类号 | H;0;4;N;7;/;1;8查看分类表>
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申请人 | 江苏苏大大数据科技有限公司 | 申请人地址 | 江苏省苏州市苏州工业园区通园路208号
变更
专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效 |
权利人 | 江苏苏大大数据科技有限公司 | 当前权利人 | 江苏苏大大数据科技有限公司 |
发明人 | 严建峰;朱利民;李云飞;郝丹 |
代理机构 | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人 | 杨明 |
摘要
本发明公开一种基于视频图像的贷后监控方法及系统,所述方法包括获取监控区域的视频图像及视频监控装置自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析装置;视频分析装置对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;所述监控终端接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析装置。本发明,提高了放贷方对贷款方的监督效率,极大的减少了放贷方的贷后风险。
1.一种基于视频图像的贷后监控方法,其特征在于,所述方法包括:
获取监控区域的视频图像及视频监控装置自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析装置;
视频分析装置对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;
若不是,则不做处理;
所述监控终端接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析装置;
所述方法还包括对所述视频图像进行存储和/或对所述视频图像进行调取;
所述异常信息发送至监控终端的方法具体包括:
对所述异常视频图像进行异常等级标示;
基于所述等级标示,以预定频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息,其中标示高等级的视频图像的警告信息的发送频率高于标示低等级的视频图像的警告信息的发送频率;
判断各等级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是否大于或等于预定次数,
若大于或等于预定次数,则所述异常视频图像的异常等级增加一级,依次类推,直至所述异常视频图像的异常等级为最高级别;
若小于所述预定次数,则不做处理;
所述警告信息至少包括所述异常视频图像的异常等级标示、所述异常视频图像对应的地理信息;
所述视频图像是否为异常数据的判断方法具体包括:
分析监控区域的被监控对象的出现频率与预定的阈值范围进行比较,
若所述监控区域的被监控对象的出现频率大于所述阈值范围的最大值或小于所述阈值范围的最小值,则该视频图像为异常视频图像;
若所述监控区域的被监控对象的出现频率在所述阈值范围之内,则该视频图像为非异常视频图像。
2.根据权利要求1所述的基于视频图像的贷后监控方法,其特征在于,所述监控终端为个人PC、笔记本、平板电脑、手机。
3.一种基于视频图像的贷后监控系统,其特征在于,所述装置包括:
视频图像获取单元,用于获取监控区域的视频图像,将获取的所述视频图像及所述视频图像获取单元自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析单元;
视频图像分析单元,用于对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,
若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;
若不是,则不做处理;
监控终端,用于接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析单元;
所述监控终端包括存储装置和显示屏,所述存储装置用于存储所述视频图像,所述显示屏用于显示所述视频图像;
所述视频图像分析单元包括:
标示模块,用于对所述异常视频图像进行异常等级标示;
传输模块,用于基于所述等级标示,以预定频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息,其中标示高等级的视频图像的警告信息的发送频率高于标示低等级的视频图像的警告信息的发送频率;
计数模块,用于记录各等级标示的所述异常视频图像的警告信息的发送次数,判断各等级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是否大于或等于预定次数,
若大于或等于预定次数的整数倍,则所述计数模块输出计数信息至所述标记模块,所述标记模块标记所述异常视频图像的异常等级增加一级,依次类推,直至所述异常视频图像的异常等级为最高级别;
若小于所述预定次数,则不做处理;
所述视频图像分析单元包括数据处理模块,用于分析监控区域的被监控对象的出现频率与预定的阈值范围进行比较,
若所述监控区域的被监控对象的出现频率大于所述阈值范围的最大值或小于所述阈值范围的最小值,则所述视频图像为异常视频图像;
若所述监控区域的被监控对象的出现频率在所述阈值范围之内,则该视频图像为非异常视频图像。
基于视频图像的贷后监控方法及系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及金融信用服务领域,具体涉及一种基于视频图像的贷后监控方法及系统。\n背景技术\n[0002] 智能视频(IV,IntelligentVideo)源于计算机视觉(CV,ComputerVision)技术,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,过滤掉用户不关心的信息,仅仅为使用者提供有用的关键信息。\n[0003] 智能视频监控以数字化,网络化视频监控为基础,是一种高级的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。\n发明内容\n[0004] 针对上述问题,本发明提供一种对放贷后的贷款企业监督效率高、成本低的基于视频图像的贷后监控方法及系统。\n[0005] 为达到上述目的,本发明基于视频图像的贷后监控方法,所述方法包括:\n[0006] 获取监控区域的视频图像及视频监控装置自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析装置;\n[0007] 视频分析装置对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,\n[0008] 若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;\n[0009] 若不是,则不做处理;\n[0010] 所述监控终端接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析装置。\n[0011] 进一步地,所述方法还包括对所述视频图像进行存储和/或对所述视频图像进行调取。\n[0012] 具体地,所述异常信息发送至监控终端的方法具体包括:\n[0013] 对所述异常视频图像进行异常等级标示;\n[0014] 基于所述等级标示,以预定频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息,其中标示高等级的视频图像的警告信息的发送频率高于标示低等级的视频图像的警告信息的发送频率;\n[0015] 判断各等级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是否大于或等于预定次数,\n[0016] 若大于或等于预定次数,则所述异常视频图像的异常等级增加一级,依次类推,直至所述异常视频图像的异常等级为最高级别;\n[0017] 若小于所述预定次数,则不做处理。\n[0018] 进一步地,所述警告信息至少包括所述异常视频图像的异常等级标示、所述异常视频图像对应的地理信息。\n[0019] 具体地,所述视频图像是否为异常数据的判断方法具体包括:\n[0020] 分析监控区域的被监控对象的出现频率与预定的阈值范围进行比较,[0021] 若所述监控区域的被监控对象的出现频率大于所述阈值范围的最大值或小于所述阈值范围的最小值,则该视频图像为异常视频图像;\n[0022] 若所述监控区域的被监控对象的出现频率在所述阈值范围之内,则该视频图像为非异常视频图像。\n[0023] 优选地,所述监控终端为个人PC、笔记本、平板电脑、手机。\n[0024] 为达到上述发明目的,本发明基于视频图像的贷后监控系统,所述装置包括:\n[0025] 视频图像获取单元,用于获取监控区域的视频图像,将获取的所述视频图像及所述视频图像获取单元自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析单元;\n[0026] 视频图像分析单元,用于对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,\n[0027] 若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;\n[0028] 若不是,则不做处理;\n[0029] 监控终端,用于接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析单元。\n[0030] 进一步地,所述监控终端包括存储装置和显示屏,所述存储装置用于存储所述视频图像,所述显示屏用于显示所述视频图像。\n[0031] 具体地,所述视频图像分析单元包括:\n[0032] 标示模块,用于对所述异常视频图像进行异常等级标示;\n[0033] 传输模块,用于基于所述等级标示,以预定频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息,其中标示高等级的视频图像的警告信息的发送频率高于标示低等级的视频图像的警告信息的发送频率;\n[0034] 计数模块,用于记录各等级标示的所述异常视频图像的所述警告信息的发送次数,判断各等级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是否大于或等于预定次数,\n[0035] 若大于或等于预定次数,则所述计数模块输出计数信息至所述标记模块,所述标记模块标记所述异常视频图像的异常等级增加一级,依次类推,直至所述异常视频图像的异常等级为最高级别;\n[0036] 若小于所述预定次数,则不做处理。\n[0037] 具体地,所述视频图像分析单元包括数据处理模块,用于分析监控区域的被监控对象的出现频率与预定的阈值范围进行比较,\n[0038] 若所述监控区域的被监控对象的出现频率大于所述阈值范围的最大值或小于所述阈值范围的最小值,则所述视频图像为异常视频图像;\n[0039] 若所述监控区域的被监控对象的出现频率在所述阈值范围之内,则该视频图像为非异常视频图像。\n[0040] 本发明基于视频图像的贷后监控方法及系统,与现有技术相比,通常银行在发放贷款时,会对客户企业进行相关调查,包括生产能力,还贷能力等,以确保放出的贷款和利息能及时且有效收回。但实际上,很多客户企业的授信放贷后,由于各种原因,生产处于停摆或者停产的情况,这将直接导致无法及时还清贷款,这给银行带来巨大的损失。而传统的银行工作模式在放贷后,银行相应管理人员都是通过人工定期去客户企业考察监督,这种方法显然不能及时有效的反应客户企业的现状,且浪费大量人力物力,存在着不小的贷后风险。本实用新型利用智能视频图像分析技术对放贷客户进行了有效及时的监督,通过智能视频图像分析模块,能高效及时的监控客户企业的运营状况,具有很高的精确度与响应速度,一旦识别到异常便第一时间将消息推送至银行客户经理处,大大提高了银行对放贷客户的监督效率,极大减小了贷后风险。\n附图说明\n[0041] 图1是本发明基于视频图像的贷后监控方法的流程图。\n具体实施方式\n[0042] 下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。\n[0043] 本发明基于视频图像的贷后监控方法,所述方法包括:\n[0044] 获取监控区域的视频图像及视频监控装置自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析装置;\n[0045] 视频分析装置对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,\n[0046] 若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;\n[0047] 若不是,则不做处理;\n[0048] 所述监控终端接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析装置。\n[0049] 本发明基于视频图像的贷后监控系统,所述装置包括:\n[0050] 视频图像获取单元,用于获取监控区域的视频图像,将获取的所述视频图像及所述视频图像获取单元自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析单元;\n[0051] 视频图像分析单元,用于对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,\n[0052] 若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;\n[0053] 若不是,则不做处理;\n[0054] 监控终端,用于接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析单元。\n[0055] 实施例1\n[0056] 本实施例基于视频图像的贷后监控方法,本实施例对某贸易型企业进行贷后监控,本实施例中以该公司的门口为监控区域,监控设备也即摄像机(带图像压缩功能)安装在该公司的门口,以进出该公司的车辆为监控对象。\n[0057] 本实施例的方法包括:\n[0058] 摄像机获取监控区域公司门口的视频图像及视频监控装置自身的地理信息,所述地理信息包括公司的名称和公司的地址,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析装置;\n[0059] 视频分析装置对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,\n[0060] 若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;\n[0061] 若不是,则不做处理;\n[0062] 所述监控终端接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析装置。\n[0063] 在本实施例中以4次的视频分析结果具体介绍异常视频图像的处理和非异常视频图像的处理。\n[0064] 在本实施例中,若时间段8:00至18:00,平均每小时出现5(包括5)至20(包括20)量车进出该公司门口都是正常情况;若时间段8:00至18:00,平均每小时出现少于5量大于20量车进出该公司门口均属于非正常情况,此时的视频图像为异常视频图像。\n[0065] 第一次,时间段8:00至18:00,摄像机采集到平均每小时出现2量车在公司门口进出,视频分析装置分析该视频图像为异常图像,向监控终端发送警告信息。\n[0066] 在本实施了中所述视频分析装置发送警告信息的具体方法包括:\n[0067] 对所述异常视频图像进行异常等级标示;\n[0068] 基于所述等级标示,以预定频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息,其中标示高等级的视频图像的警告信息的发送频率高于标示低等级的视频图像的警告信息的发送频率;\n[0069] 判断各等级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是否大于或等于预定次数,\n[0070] 若大于或等于预定次数,则所述异常视频图像的异常等级增加一级,依次类推,直至所述异常视频图像的异常等级为最高级别;\n[0071] 若小于所述预定次数,则不做处理。\n[0072] 本实施例中将异常标示划分为第一,第二,第三,第四,四个等级,每发送超过3次则等级增加一个等级,第四级为最低等级,第一级为最高等级,最低的等级的警告信息的发送频率为4小时一次,异常等级每高一级,发送频率快一小时,也即第四级发送频率为4小时一次,第三级发送频率为3小时一次,依次类推。\n[0073] 在本实施例中第一次的所述异常图像的等级标示为第四级;\n[0074] 基于所述等级标示,以4小时一次的频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息;\n[0075] 在持续发送了3次之后,视频分析装置没有接收到监控终端的反馈信息,此时所述异常视频图像的等级标示高一级变为了第三级,警告信息的发送频率也随之改变,变为了每3小时一次;\n[0076] 在发送了5次警告信息之后,所述视频分析装置接收到了监控终端的反馈信息,此时视频分析装置停止发送警告信息至所述监控终端。\n[0077] 第二次,时间段8:00至18:00,摄像机采集到平均每小时出现25量车在公司门口进出,视频分析装置分析该视频图像为异常图像,向监控终端发送警告信息。\n[0078] 在本实施例中第二次的所述异常图像的等级标示为第三级;\n[0079] 基于所述等级标示,以3小时一次的频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息;\n[0080] 在持续发送了3次之后,视频分析装置没有接收到监控终端的反馈信息,此时所述异常视频图像的等级标示高一级变为了第二级,警告信息的发送频率也随之改变,变为了每2小时一次;\n[0081] 在发送完第6次警告信息之后,所述视频分析装置仍旧没有获的所述监控终端的反馈信息,此时所述异常图像信息的异常等级再增加一级变为第一级,警告信息的发送频率也随之改变,变为了每1小时一次;\n[0082] 在发送了8次警告信息之后,所述视频分析装置接收到了监控终端的反馈信息,此时视频分析装置停止发送警告信息至所述监控终端。\n[0083] 第三次,时间段8:00至18:00,摄像机采集没有车辆在公司门口进出,视频分析装置分析该视频图像为异常图像,向监控终端发送警告信息。\n[0084] 在本实施例中第三次的所述异常图像的等级标示为第一级;\n[0085] 基于所述等级标示,以1小时一次的频率向所述监控终端持续发送所述异常视频图像的警告信息,直至6小时以后所述视频分析装置接收到了监控终端的反馈信息,此时视频分析装置停止发送警告信息至所述监控终端。\n[0086] 第四次,时间段8:00至18:00,时间段8:00至18:00,摄像机采集到平均每小时出现\n5量车在公司门口进出,该视频图像为正常视频图像不做处理。\n[0087] 本实施例基于视频图像的贷后监控方法,还包括对所述视频图像进行存储和/或对所述视频图像进行调取。\n[0088] 实施例2\n[0089] 本实施例基于视频图像的贷后监控系统,本实施例对写字楼里科研公司进行贷后监控,本实施例中以该公司工作区域为监控区域,监控设备也即摄像机安装在工作区域,以该公司的员工人数为监控对象。\n[0090] 本实施例所述装置包括:\n[0091] 视频图像获取单元,用于获取监控区域的视频图像,将获取的所述视频图像及所述视频图像获取单元自身的地理信息,发送所述视频图像及所述地理信息至视频分析单元;\n[0092] 视频图像分析单元,用于对所述视频图像进行分析,判断所述视频图像是否为异常视频图像,\n[0093] 若是,则以预订频率发送所述异常视频的警告信息至监控终端,直至接收到所述监控终端的反馈信息;\n[0094] 若不是,则不做处理;\n[0095] 监控终端,用于接收所述警告信息,反馈处理信息至所述视频分析单元。\n[0096] 所述视频图像分析单元包括:\n[0097] 标示模块,用于对所述异常视频图像进行异常等级标示;\n[0098] 传输模块,用于基于所述等级标示,以预定频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息,其中标示高等级的视频图像的警告信息的发送频率高于标示低等级的视频图像的警告信息的发送频率;\n[0099] 计数模块,用于记录各等级标示的所述异常视频图像的所述警告信息的发送次数,判断各等级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是否大于或等于预定次数,\n[0100] 若大于或等于预定次数,则所述计数模块输出计数信息至所述标记模块,所述标记模块标记所述异常视频图像的异常等级增加一级,依次类推,直至所述异常视频图像的异常等级为最高级别;\n[0101] 若小于所述预定次数,则不做处理。\n[0102] 数据处理模块,用于分析监控区域的被监控对象的出现频率与预定的阈值范围进行比较,\n[0103] 若所述监控区域的被监控对象的出现频率大于所述阈值范围的最大值或小于所述阈值范围的最小值,则所述视频图像为异常视频图像;\n[0104] 若所述监控区域的被监控对象的出现频率在所述阈值范围之内,则该视频图像为非异常视频图像。\n[0105] 在本实施例中以3次的视频分析结果具体介绍异常视频图像的处理和非异常视频图像的处理。\n[0106] 本实施例中将异常标示划分为高,中,低,三个等级,每发送超过2次则等级上升一个等级,最低的等级的警告信息的发送频率为8小时一次,异常等级每高一级,发送频率快2小时。\n[0107] 在本实施例中,若时间段6:00至20:00,出现在工作区域15(包括15)至40(包括40)人都是正常情况,采集到的视频图像为正常视频图像;若时间段6:00至20:00,出现少于15量大于40人出现在工作区域属于非正常情况,此时的视频图像为异常视频图像。\n[0108] 第一次,时间段6:00至20:00,摄像机采集到仅仅有10人在工作区域出现,所述视频图像分析单元的数据处理模块,分析该视频图像为异常图像,向监控终端发送警告信息。\n[0109] 在本实施例中第一次的所述异常图像标示模块标示的等级为低;\n[0110] 传输模块基于所述等级标示,以8小时一次的频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息;\n[0111] 传输模块在持续发送了2次之后,没有接收到监控终端的反馈信息,此时计数模块判断低级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是等于预定次数,所述异常视频图像的等级标示高一级变为了中级,警告信息的发送频率也随之改变,变为了每6小时一次;\n[0112] 在发送了3次警告信息之后,计数模块判断中级标示的所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是小于预定次数,不做升级处理,在发送第4次警告信息之前所述视频分析装置接收到了监控终端的反馈信息,此时视频分析装置停止发送警告信息至所述监控终端。\n[0113] 第二次,时间段6:00至20:00,摄像机采集到有60人在工作区域出现,所述视频图像分析单元的数据处理模块,分析该视频图像为异常图像,向监控终端发送警告信息。\n[0114] 在本实施例中第二次的所述异常图像标示模块标示的等级为中;\n[0115] 传输模块基于所述等级标示,以6小时一次的频率向所述监控终端发送所述异常视频图像的警告信息;\n[0116] 传输模块在持续发送了2次之后,没有接收到监控终端的反馈信息,此时计数模块判断中级标示所述异常视频图像的警告信息发送至所述监控终端的次数是等预定次数,所述异常视频图像的等级标示高一级变为了高级,警告信息的发送频率也随之改变,变为了每4小时一次;\n[0117] 在发送了4次警告信息之前,所述视频分析装置接收到了监控终端的反馈信息,此时视频分析装置停止发送警告信息至所述监控终端。\n[0118] 第三次,时间段6:00至20:00,摄像机采集到有20人在工作区域出现,该视频图像为正常视频图像不做处理。\n[0119] 上述实施例1和实施例2的应用区域不仅仅限于实施例1和实施例2所述的区域,可以应用至任何可以获取视频图像的区域。\n[0120] 异常视频图像的出现包括在合理工作时间内,未出现合理的人员、汽车等元素的活动情况。如车间在上班时间连续几次没有人员活动情况检出;厂房在普通情况下汽车的进出量在每次10辆左右,但是突然发现好几次没有车辆(可能是停工),或者连续几次来了很多车辆(可能是债务纠纷\n[0121] 不同区域异常图像的表现形式和正常图像的表现形式\n[0122] (1)、异常和正常的检测本质上分成两步:首先是利用视频分析技术检测出待检测区域的目标检测对象(汽车、人)的出现频率,然后再将此频率与预设的阈值进行对比,若超出合理范围则判定为异常,否则为正常。\n[0123] (2)、典型案例1:对贸易型企业的进出货情况检测,在待检测公司的门口安装视频检测设备(带图像压缩功能的摄像头和视频传输装置),在正常工作时间内(周一至周五)假设72小时内检测到进出入公司的汽车数量的合理范围是1-20辆,则汽车数量过多或过少则认为是异常。\n[0124] (3)、典型案例2:劳动密集型企业,在企业车间(机床等生产设备附近)安装视频检测设备,在正常工作时间内(周一至周五)假设72小时内未检测出人员活动,则认为是普通异常,若一周未检测出人员活动,则认为是严重异常。\n[0125] (4)、典型案例3:对生产加工企业,则监控其原材料仓库,若原材料的堆积方式形状长时间没有发生变动(如超过一个月),则认为其未开展有效的生产过程,从而发送异常信息。\n[0126] 本发明对于异常图像的识别不限于上述实施例中所述的识别方法,由于图像分析处理已经为很成熟的技术,现有技术中所有的图像识别方法均为本发明分析出异常图像的方法。\n[0127] 最后需要说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案,并非用于对本发明的限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求范围内。
法律信息
- 2019-03-08
未缴年费专利权终止
IPC(主分类): H04N 7/18
专利号: ZL 201410101411.X
申请日:
授权公告日:
- 2017-09-19
- 2014-06-25
实质审查的生效
IPC(主分类): H04N 7/18
专利申请号: 201410101411.X
申请日: 2014.03.18
- 2014-05-28
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 |
1
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2009-10-21
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2009-05-25
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2011-09-28
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2010-03-24
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2008-12-10
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2008-07-01
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2010-02-24
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2009-08-11
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5
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2011-04-27
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2010-06-21
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被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有被任何外部专利所引用! |