基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)，包括手機端與服務(wù)器，所述服務(wù)器端包括情景感知子系統(tǒng)、推薦子系統(tǒng)和導(dǎo)航子系統(tǒng)三部分，三個子系統(tǒng)公用一個數(shù)據(jù)庫，情景感知子系統(tǒng)一方面負責采集用戶情景信息提供基于位置的消息推送服務(wù)，另一方面，將底層情景信息經(jīng)處理提取高層信息存儲在數(shù)據(jù)庫中，作為推薦子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，推薦系統(tǒng)會根據(jù)用戶具體情景調(diào)用相應(yīng)推薦算法，再將推薦結(jié)果推送到手機端，推薦結(jié)果還會作為導(dǎo)航子系統(tǒng)的路線規(guī)劃依據(jù)，導(dǎo)航子系統(tǒng)將用戶行程列表中的展品作為路線必經(jīng)地點，再結(jié)合用戶具體情景進行路線規(guī)劃，最后，將最佳路線推送到手機端。
【專利說明】基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 不同于互聯(lián)網(wǎng)以信息傳輸為主，物聯(lián)網(wǎng)不僅包含信息傳輸，智能信息處理和融合 也是物聯(lián)網(wǎng)的重要特征之一，它貫穿物聯(lián)網(wǎng)采集、控制、傳輸和上層應(yīng)用的整個"物物相連" 過程。隨著計算機和傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展，遍布環(huán)境的計算資源使得情景感知易于實現(xiàn)。 作為物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理最關(guān)鍵的情景感知能夠做到在用戶不發(fā)出服務(wù)請求的情況下自 主判斷何時提供以及提供何種服務(wù)。情景感知技術(shù)簡化了用戶和網(wǎng)絡(luò)的交互，提升了用戶 體驗，因此得到了廣泛的關(guān)注，各領(lǐng)域?qū)W者也將情景感知技術(shù)融入到生活中的方方面面，其 中旅游業(yè)被認為最具發(fā)展?jié)摿Α?br> [0003] 由于智能移動設(shè)備日益普及，移動推薦系統(tǒng)具有普適性和個性化兩種特性，目前 已成為推薦系統(tǒng)研究領(lǐng)域的研究熱點之一。國外許多大學和研究機構(gòu)對移動推薦展開了深 入研究。
[0004] 隨著旅游業(yè)的發(fā)展，散客"個性化"自助游將成為未來旅游市場的發(fā)展主流，根據(jù) "攜程網(wǎng)"最近一次問卷調(diào)查顯示，84. 3%的出游者表示會以自助游的方式出行。在旅游過 程中，自助旅游者對信息和相關(guān)旅游服務(wù)的需求往往多于團隊游客，因此，隨時隨地滿足旅 行者的需求，為旅行者提供快捷便利的信息，將成為一項重要課題。
[0005] 近年來智能手機的普及率越來越高，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測機構(gòu)comScore發(fā)布的 《comScore2010移動年綜述》中，美國和歐洲的智能手機使用率已經(jīng)分別達到27%和31%。 同時，全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)得到迅速發(fā)展，繼美國的全球定位系統(tǒng)、俄羅斯的GLONASS系統(tǒng)、 歐盟退出的"伽利略"計劃后，中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)也在不斷發(fā)展。在這樣的背景 下，國內(nèi)外已經(jīng)退出了一些以手機為平臺的移動旅游服務(wù)。
[0006] 目前的旅游信息普遍存在很多問題，主要體現(xiàn)在兩個方面：一是缺少個性化，現(xiàn)有 的旅游信息系統(tǒng)很少或者完全不考慮用戶個人的偏好，推薦給不同身份和不同興趣的用戶 都是同樣的內(nèi)容，而且現(xiàn)在各景點用的專用導(dǎo)覽機基本采用的是布設(shè)射頻發(fā)射基站，采用 定制的導(dǎo)覽機，專物專用且功能單一，難于升級。二是缺少應(yīng)變性，現(xiàn)有旅游信息系統(tǒng)基本 都是一成不變的很少考慮外部環(huán)境的變化，比如根據(jù)場館空氣質(zhì)量或人流密集度為游客推 薦較為舒適的游覽路線。
[0007] 如果在旅游過程中能夠?qū)崟r的知道旅行者的個人偏好和所處環(huán)境，通過情景感知 計算不斷獲取用戶位置、周圍人群及事物的信息，以及這些事物隨著時間的變化狀態(tài)，那么 就可以依據(jù)用戶行為及所處環(huán)境為用戶提供即時有效的服務(wù)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的在于克服上述技術(shù)存在的缺陷，提供一種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽 系統(tǒng)，該系統(tǒng)以游客的智能手機為平臺，充分利用已有資源來提高游客接待水平和服務(wù)質(zhì) 量，在室內(nèi)實現(xiàn)旅客游覽展品時的自動講解，私人定制游覽路線，實時挖掘游客潛在的興趣 愛好并推薦可能感興趣的展品，為游客提供更加個性化的智能服務(wù)。其具體技術(shù)方案為：
[0009] -種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)，包括手機端與服務(wù)器，所述服務(wù)器端包括情 景感知子系統(tǒng)、推薦子系統(tǒng)和導(dǎo)航子系統(tǒng)三部分，三個子系統(tǒng)公用一個數(shù)據(jù)庫，情景感知子 系統(tǒng)一方面負責采集用戶情景信息提供基于位置的消息推送服務(wù)，另一方面，將底層情景 信息經(jīng)處理提取高層信息存儲在數(shù)據(jù)庫中，作為推薦子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，推薦系統(tǒng)會根據(jù)用 戶具體情景調(diào)用相應(yīng)推薦算法，再將推薦結(jié)果推送到手機端，推薦結(jié)果還會作為導(dǎo)航子系 統(tǒng)的路線規(guī)劃依據(jù)，導(dǎo)航子系統(tǒng)將用戶行程列表中的展品作為路線必經(jīng)地點，再結(jié)合用戶 具體情景進行路線規(guī)劃，最后，將最佳路線推送到手機端：
[0010] 數(shù)據(jù)庫：負責存儲物品的詳細信息，用戶歷史行為數(shù)據(jù)，場所的地圖信息，場所各 區(qū)域人流密度信息；
[0011] 情景感知子系統(tǒng)：負責獲取用戶的情景信息，此處情景信息包括用戶的位置，身邊 的人數(shù)，在某一物品旁的逗留時間，用戶的個人喜好，還負責即時撲捉用戶興趣變化，繼續(xù) 為用戶提供個性服務(wù)；
[0012] 推薦子系統(tǒng)：根據(jù)用戶歷史行為數(shù)據(jù)和用戶個人喜好為用戶推薦物品列表；
[0013] 導(dǎo)航子系統(tǒng)：通過將推薦子系統(tǒng)形成的推薦物品列表整合排序，為用戶選擇一條 最佳的游覽路線，在瀏覽過程中，如果情景感知子系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶的興趣發(fā)生變化，該模塊會 根據(jù)用戶興趣和當前位置動態(tài)調(diào)整游覽路線。
[0014] 優(yōu)選地，所述情景感知子系統(tǒng)還提供以一種基于位置的消息推送服務(wù)，該服務(wù)基 于用戶當前位置，判斷用戶是否在觀看展品，且觀看的是哪一件展品，然后推送該展品的詳 細信息，包括文本信息與語音信息，實現(xiàn)多媒體信息服務(wù)。
[0015] 優(yōu)選地，所述基于位置的消息推送過程見下步驟：
[0016] 1)智能手機端軟件定時向服務(wù)器上報用戶的位置信息；
[0017] 2)服務(wù)器收到位置信息后，與數(shù)據(jù)庫中地圖匹配，找到附近的物品信息；
[0018] 3)比較用戶當前位置與附近各物品之間的距離，找到最近的物品信息；
[0019] 4)將3)中找到的物品信息推送給智能手機端。
[0020] 優(yōu)選地，所述推薦子系統(tǒng)的推薦過程見下步驟：
[0021] 1)用戶興趣建模
[0022] 協(xié)同過濾算法采用用戶-項目評分矩陣實現(xiàn)用戶興趣的建模，個體用戶所有已評 分數(shù)據(jù)與未評分數(shù)據(jù)共同構(gòu)成該用戶的評分向量，系統(tǒng)中所有用戶的評分向量共同按行構(gòu) 成用戶-項目評分矩陣；對于具有m個用戶，η個項目的協(xié)同推薦系統(tǒng)，其用戶-項目評分 矩陣；
[0023] 用戶對項目的評分通過顯示或隱式收集方式獲得；
[0024] 2)相似度計算方法
[0025] 3)求最近鄰居集
[0026] 采用固定數(shù)量的鄰居集的方法選取最近鄰居集；在本系統(tǒng)中設(shè)定鄰居集大小為 5,即選取與指定用戶1或物品1相似度最小的5個鄰居節(jié)點；
[0027] 4)形成推薦列表
[0028] 將3)中得到的最近鄰居集中各鄰居感興趣的且指定用戶1未游覽過的物品形成 推薦列表。
[0029] 優(yōu)選地，所述導(dǎo)航子系統(tǒng)的工作過程步驟如下：
[0030] 1)確定用戶當前位置；
[0031] 2)獲取場所地圖，查詢得到推薦列表中各物品的具體位置以及場所中各區(qū)域的人 流密度；
[0032] 3)根據(jù)用戶當前位置，將推薦列表中的物品按照與用戶當前位置距離大小進行排 序：位置近的物品在該列表中的位置靠前，形成物品推薦列表；
[0033] 4)采用A*算法并根據(jù)各區(qū)域的人流密度對游覽路線人性化規(guī)劃，最終形成路線 坐標，并發(fā)送到用戶智能手機上。
[0034] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明以游客的智能手機為平臺，充分利 用已有資源來提高游客接待水平和服務(wù)質(zhì)量，在室內(nèi)實現(xiàn)旅客游覽展品時的自動講解，私 人定制游覽路線，實時挖掘游客潛在的興趣愛好并推薦可能感興趣的展品，為游客提供更 加個性化的智能服務(wù)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0035] 圖1是基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖；
[0036] 圖2是基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)的工作流程圖；
[0037] 圖3是情景感知子系統(tǒng)架構(gòu)圖；
[0038] 圖4是用戶-項目評分矩陣；
[0039] 圖5是最近鄰居集算法示意圖。

【具體實施方式】
[0040] 下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步詳細地說明。
[0041] 本發(fā)明一種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)的總體框架如圖1所示：
[0042] 各組成部分的功能描述：
[0043] 數(shù)據(jù)庫：負責存儲物品的詳細信息，用戶歷史行為數(shù)據(jù)，場所的地圖信息，場所各 區(qū)域人流密度信息。
[0044] 情景感知子系統(tǒng)：負責獲取用戶的情景信息，此處情景信息包括用戶的位置，身邊 的人數(shù)，在某一物品旁的逗留時間，用戶的個人喜好。該模塊還負責即時撲捉用戶興趣變化 (通過用戶在某一物品旁的逗留時間），繼續(xù)為用戶提供個性服務(wù)。
[0045] 推薦子系統(tǒng)：該模塊根據(jù)用戶歷史行為數(shù)據(jù)和用戶個人喜好為用戶推薦物品列 表。
[0046] 導(dǎo)航子系統(tǒng)：該模塊通過將推薦子系統(tǒng)形成的推薦物品列表整合排序，為用戶選 擇一條最佳的游覽路線。在瀏覽過程中，如果情景感知子系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶的興趣發(fā)生變化，該 模塊會根據(jù)用戶興趣和當前位置動態(tài)調(diào)整游覽路線。
[0047] 其詳細過程如圖2所示：
[0048] 本發(fā)明一種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)的各模塊詳細介紹如下：
[0049] 情景感知子系統(tǒng)：
[0050] 1.情景感知是如何利用環(huán)境中的情景信息輔助決策優(yōu)化的一種計算模式，需要解 決的問題主要是：情景信息采集和情景信息處理。子系統(tǒng)采用三層結(jié)構(gòu)設(shè)計，情景采集層 主要實現(xiàn)情景信息的實時獲取，情景處理層負責將情景信息分類，應(yīng)用相關(guān)規(guī)則推理進行 用戶模型與興趣模型更新，經(jīng)過處理的情景信息在情景表示層轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)學習到的一條知 識，將該情景知識進行合理表示存儲在數(shù)據(jù)庫中，這種情景知識可以作為其他子系統(tǒng)的數(shù) 據(jù)源。根據(jù)不同的場合，系統(tǒng)收集的情景信息也不同。詳細設(shè)計如圖3所示。
[0051] 2.情景感知子系統(tǒng)還提供以一種基于位置的消息推送服務(wù)，該服務(wù)基于用戶當前 位置，判斷用戶是否在觀看展品，且觀看的是哪一件展品，然后推送該展品的詳細信息，包 括文本信息與語音信息，實現(xiàn)多媒體信息服務(wù)。
[0052] 基于位置的消息推送過程見下步驟：
[0053] 1.智能手機端軟件定時向服務(wù)器上報用戶的位置信息；
[0054] 2.服務(wù)器收到位置信息后，與數(shù)據(jù)庫中地圖匹配，找到附近的物品信息；
[0055] 3.比較用戶當前位置與附近各物品之間的距離，找到最近的物品信息。
[0056] 4.將3中找到的物品信息推送給智能手機端。
[0057] 推薦子系統(tǒng)
[0058] 推薦子系統(tǒng)旨在利用情景感知得到的用戶興趣和用戶當前的位置信息為用戶做 出個性化的推薦。
[0059] 推薦子系統(tǒng)采用協(xié)同過濾算法和基于內(nèi)容的推薦算法的混合推薦算法實現(xiàn)為用 戶個性化推薦。
[0060] 推薦過程見下步驟：
[0061] 1.用戶興趣建模
[0062] 協(xié)同過濾算法采用用戶-項目評分矩陣實現(xiàn)用戶興趣的建模，個體用戶所有已評 分數(shù)據(jù)與未評分數(shù)據(jù)共同構(gòu)成該用戶的評分向量，系統(tǒng)中所有用戶的評分向量共同按行構(gòu) 成用戶-項目評分矩陣。對于具有m個用戶，η個項目的協(xié)同推薦系統(tǒng)，其用戶-項目評分 矩陣R(m*n)。如圖4所示。
[0063] 用戶對項目的評分可以通過顯示或隱式收集方式獲得，
[0064] 2.相似度計算方法
[0065] 確定目標用戶的鄰居用戶是協(xié)同過濾的一個關(guān)鍵點，主流系統(tǒng)一般通過特定的相 似度計算方法來實現(xiàn)用戶間相關(guān)性的度量，本系統(tǒng)采用皮爾森相關(guān)系數(shù)作為相似度的度量 標準。
[0066] 基于皮爾森相關(guān)性的相似度（Pearson correlation-based similarity)中的皮 爾森相關(guān)系數(shù)反應(yīng)了兩個變量之間的線性相關(guān)程度，它的取值在[-1，1]之間。當兩個變量 的線性關(guān)系增強時，相關(guān)系數(shù)趨于1或-1;當一個變量增大，另一個變量也增大時，表明它 們之間是正相關(guān)的，相關(guān)系數(shù)大于0;如果一個變量增大，另一個變量卻減小，表明它們之 間是負相關(guān)的，相關(guān)系數(shù)小于0 ;如果相關(guān)系數(shù)等于0,表明它們之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。
[0067] 3.求最近鄰居集
[0068] 如圖5所示，本系統(tǒng)采用固定數(shù)量的鄰居集（K-neighborhoods neighborhoods, KNN)的方法選取最近鄰居集。在本系統(tǒng)中設(shè)定鄰居集大小為5,即選取與指定用戶1或物 品1相似度最小的5個鄰居節(jié)點。在此注意的是，本系統(tǒng)可靈活修改改變K值來適應(yīng)不同 需求的推薦服務(wù)。
[0069] 4.形成推薦列表
[0070] 將3中得到的最近鄰居集中各鄰居感興趣的且指定用戶1未游覽過的物品形成推 薦列表。
[0071] 內(nèi)容過濾
[0072] 通過基于內(nèi)容的推薦算法，將4中得到推薦列表進行內(nèi)容過濾，形成最終推薦列 表，推送到用戶終端和導(dǎo)航子系統(tǒng)。
[0073] 導(dǎo)航子系統(tǒng)
[0074] 導(dǎo)航子系統(tǒng)旨在利用推薦子系統(tǒng)發(fā)送過來的推薦列表為用戶形成游覽路線，并最 終顯示到客戶端。
[0075] 其過程步驟如下：
[0076] 1.確定用戶當前位置；
[0077] 2.獲取場所地圖，查詢得到推薦列表中各物品的具體位置以及場所中各區(qū)域的人 流密度；
[0078] 3.根據(jù)用戶當前位置，將推薦列表中的物品按照與用戶當前位置距離大小進行排 序：位置近的物品在該列表中的位置靠前，形成物品推薦列表。
[0079] 4.采用Α*算法并根據(jù)各區(qū)域的人流密度對游覽路線人性化規(guī)劃，最終形成路線 坐標，并發(fā)送到用戶智能手機上。
[0080] 該系統(tǒng)主要為旅游場所-室內(nèi)區(qū)域的導(dǎo)覽。同時值得注意的是，路線規(guī)劃不是一 次性的，而是動態(tài)的。如用戶在瀏覽過程中在某一未被推薦的物品前停留時間較長，智能手 機終端就能撲捉到用戶興趣發(fā)生變化，此時手機終端就會將用戶興趣提交到情景感知子系 統(tǒng)，從而再次執(zhí)行圖2中的導(dǎo)覽過程為用戶形成新的推薦路線。
[0081] 以上所述，僅為本發(fā)明較佳的【具體實施方式】，本發(fā)明的保護范圍不限于此，任何熟 悉本【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，可顯而易見地得到的技術(shù)方案的簡 單變化或等效替換均落入本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1. 一種基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)，其特征在于，包括手機端與服務(wù)器，所述服務(wù)器 端包括情景感知子系統(tǒng)、推薦子系統(tǒng)和導(dǎo)航子系統(tǒng)三部分，三個子系統(tǒng)公用一個數(shù)據(jù)庫，情 景感知子系統(tǒng)一方面負責采集用戶情景信息提供基于位置的消息推送服務(wù)，另一方面，將 底層情景信息經(jīng)處理提取高層信息存儲在數(shù)據(jù)庫中，作為推薦子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，推薦系統(tǒng) 會根據(jù)用戶具體情景調(diào)用相應(yīng)推薦算法，再將推薦結(jié)果推送到手機端，推薦結(jié)果還會作為 導(dǎo)航子系統(tǒng)的路線規(guī)劃依據(jù)，導(dǎo)航子系統(tǒng)將用戶行程列表中的展品作為路線必經(jīng)地點，再 結(jié)合用戶具體情景進行路線規(guī)劃，最后，將最佳路線推送到手機端： 數(shù)據(jù)庫：負責存儲物品的詳細信息，用戶歷史行為數(shù)據(jù)，場所的地圖信息，場所各區(qū)域 人流密度信息； 情景感知子系統(tǒng)：負責獲取用戶的情景信息，此處情景信息包括用戶的位置，身邊的人 數(shù)，在某一物品旁的逗留時間，用戶的個人喜好，還負責即時撲捉用戶興趣變化，繼續(xù)為用 戶提供個性服務(wù)； 推薦子系統(tǒng)：根據(jù)用戶歷史行為數(shù)據(jù)和用戶個人喜好為用戶推薦物品列表； 導(dǎo)航子系統(tǒng)：通過將推薦子系統(tǒng)形成的推薦物品列表整合排序，為用戶選擇一條最佳 的游覽路線，在瀏覽過程中，如果情景感知子系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶的興趣發(fā)生變化，該模塊會根據(jù) 用戶興趣和當前位置動態(tài)調(diào)整游覽路線。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)法，其特征在于，所述情景感 知子系統(tǒng)還提供以一種基于位置的消息推送服務(wù)，該服務(wù)基于用戶當前位置，判斷用戶是 否在觀看展品，且觀看的是哪一件展品，然后推送該展品的詳細信息，包括文本信息與語音 信息，實現(xiàn)多媒體信息服務(wù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)法，其特征在于，所述基于位 置的消息推送過程見下步驟： 1) 智能手機端軟件定時向服務(wù)器上報用戶的位置信息； 2) 服務(wù)器收到位置信息后，與數(shù)據(jù)庫中地圖匹配，找到附近的物品信息； 3) 比較用戶當前位置與附近各物品之間的距離，找到最近的物品信息； 4) 將3)中找到的物品信息推送給智能手機端。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)法，其特征在于，所述推薦子 系統(tǒng)的推薦過程見下步驟： 1) 用戶興趣建模 協(xié)同過濾算法采用用戶-項目評分矩陣實現(xiàn)用戶興趣的建模，個體用戶所有已評分數(shù) 據(jù)與未評分數(shù)據(jù)共同構(gòu)成該用戶的評分向量，系統(tǒng)中所有用戶的評分向量共同按行構(gòu)成用 戶-項目評分矩陣；對于具有m個用戶，η個項目的協(xié)同推薦系統(tǒng)，其用戶-項目評分矩陣； 用戶對項目的評分通過顯示或隱式收集方式獲得； 2) 相似度計算方法 3) 求最近鄰居集 采用固定數(shù)量的鄰居集的方法選取最近鄰居集；在本系統(tǒng)中設(shè)定鄰居集大小為5,即 選取與指定用戶1或物品1相似度最小的5個鄰居節(jié)點； 4) 形成推薦列表 將3)中得到的最近鄰居集中各鄰居感興趣的且指定用戶1未游覽過的物品形成推薦 列表。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于情景感知的室內(nèi)導(dǎo)覽系統(tǒng)法，其特征在于，所述導(dǎo)航子 系統(tǒng)的工作過程步驟如下： 1) 確定用戶當前位置； 2) 獲取場所地圖，查詢得到推薦列表中各物品的具體位置以及場所中各區(qū)域的人流密 度； 3) 根據(jù)用戶當前位置，將推薦列表中的物品按照與用戶當前位置距離大小進行排序： 位置近的物品在該列表中的位置靠前，形成物品推薦列表； 4) 采用A*算法并根據(jù)各區(qū)域的人流密度對游覽路線人性化規(guī)劃，最終形成路線坐標， 并發(fā)送到用戶智能手機上。
【文檔編號】G06Q50/12GK104156897SQ201410360032
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月24日
【發(fā)明者】張羽, 姚朋賓, 李士寧, 藏琳飛, 張振海, 吳飛揚 申請人:西北工業(yè)大學