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鋼軌軌面光帶的自動識別方法和裝置與流程

文檔序號:11288409閱讀:2003來源:國知局
鋼軌軌面光帶的自動識別方法和裝置與流程

本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及鋼軌軌面光帶的自動識別方法和裝置。



背景技術(shù):

隨著鐵路的高速發(fā)展,鐵路漸漸成為人們?nèi)粘I畹某S媒煌üぞ?。鐵路交通安全對軌道狀態(tài)有嚴格的要求,對軌道平穩(wěn)性的要求也在不斷提高。

車輪輪緣與鋼軌間相互作用,會在鋼軌上留下亮痕,這種亮痕稱為鋼軌光帶。鋼軌光帶寬度的增大或減小,可以反映軌道的狀態(tài)。鋼軌光帶發(fā)生異常,直接原因是輪軌間作用力和作用點發(fā)生了改變。因此定量檢測鋼軌光帶可以反映輪軌關(guān)系。

目前,通過視覺圖像檢測技術(shù)進行鋼軌光帶檢測,使用高速攝像機采集圖像,然后對圖像進行預處理、特征提取和缺陷分類等步驟,從而實現(xiàn)鋼軌光帶的狀態(tài)檢測。其中,預處理步驟中是對所有圖像進行處理,計算復雜度較高;特征提取步驟為關(guān)鍵步驟,特征提取的好壞直接影響檢測的效果。但是,采集的圖像受不均勻光照和相機視角等條件的限制,特別是光帶的呈像質(zhì)量差異較大,進而影響鋼軌光帶識別的處理,檢測速度和缺陷檢出率受到嚴重制約。



技術(shù)實現(xiàn)要素:

有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提供鋼軌軌面光帶的自動識別方法和裝置,可以采用激光光源輔助圖像采集,極大地提高了鐵軌軌面光帶缺陷的檢出率,并且以圖像的鋼軌軌面位置作為搜索區(qū)域,降低計算復雜度。

第一方面,本發(fā)明實施例提供了鋼軌軌面光帶的自動識別方法,所述方法包括:

通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從所述圖片中獲取鋼軌圖像;

從所述鋼軌圖像上標記包括所述鋼軌軌面的圖像,并將包括所述鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;

根據(jù)所述軌面模板確定第一搜索圖像,并對所述第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;

從所述第二搜索圖像中提取光帶邊緣;

從所述光帶邊緣和所述軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;

根據(jù)所述光帶邊緣和所述鋼軌圖像邊緣確定所述光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定所述光帶的狀態(tài)。

結(jié)合第一方面,本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式,其中,所述根據(jù)預設(shè)條件,確定所述光帶的狀態(tài)包括:

如果所述光帶中存在長度大于第一像素閾值的第一區(qū)域,則所述光帶處于中斷狀態(tài);

如果所述光帶的平均中心線位置與軌面中心線位置的偏離值大于第二像素閾值,則所述光帶處于偏心狀態(tài);

如果所述光帶中存在所述長度大于第三像素閾值的第二區(qū)域,并且所述第二區(qū)域的所述光帶的平均寬度大于第四像素閾值或者小于第五像素閾值,則所述光帶處于過寬狀態(tài)或過窄狀態(tài)。

結(jié)合第一方面,本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式,其中,所述從所述第二搜索圖像中提取光帶邊緣包括:

將所述第二搜索圖像根據(jù)光帶區(qū)域的顏色分布特征,得到光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域;

將所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域通過圖像邊緣提取算法,得到所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域交界的所述光帶邊緣。

結(jié)合第一方面,本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式,其中,光帶邊緣包括所述光帶邊緣的左邊界和所述光帶邊緣的右邊界,所述從所述光帶邊緣和所述軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣包括:

將所述光帶邊緣的左邊界和所述軌面模板的左邊界作為第三搜索圖像,并將所述第三搜索圖像通過圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的左邊界;

將所述光帶邊緣的右邊界和所述軌面模板的右邊界作為第四搜索圖像,并將所述第四搜索圖像通過所述圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的右邊界;

根據(jù)所述鋼軌圖像的左邊界和所述鋼軌圖像的右邊界,得到所述鋼軌圖像邊緣。

結(jié)合第一方面,本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式,其中,所述根據(jù)所述軌面模板確定第一搜索圖像包括:

將與所述軌面模板的橫坐標相同且寬度相同的縱向區(qū)域作為所述第一搜索圖像。

第二方面,本發(fā)明實施例還提供鋼軌軌面光帶的自動識別裝置,所述裝置包括:

獲取模塊,用于通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從所述圖片中獲取鋼軌圖像;

標記模塊,用于從所述鋼軌圖像上標記包括所述鋼軌軌面的圖像,并將包括所述鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;

預處理模塊,用于根據(jù)所述軌面模板確定第一搜索圖像,并對所述第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;

第一提取模塊,用于從所述第二搜索圖像中提取光帶邊緣;

第二提取模塊,用于從所述光帶邊緣和所述軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;

確定模塊,用于根據(jù)所述光帶邊緣和所述鋼軌圖像邊緣確定所述光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定所述光帶的狀態(tài)。

結(jié)合第二方面,本發(fā)明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式,其中,所述確定模塊包括:

如果所述光帶中存在長度大于第一像素閾值的第一區(qū)域,則所述光帶處于中斷狀態(tài);

如果所述光帶的平均中心線位置與軌面中心線位置的偏離值大于第二像素閾值,則所述光帶處于偏心狀態(tài);

如果所述光帶中存在所述長度大于第三像素閾值的第二區(qū)域,并且所述第二區(qū)域的所述光帶的平均寬度大于第四像素閾值或者小于第五像素閾值,則所述光帶處于過寬狀態(tài)或過窄狀態(tài)。

結(jié)合第二方面,本發(fā)明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式,其中,所述第一提取模塊包括:

將所述第二搜索圖像根據(jù)光帶區(qū)域的顏色分布特征,得到光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域;

將所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域通過圖像邊緣提取算法,得到所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域交界的所述光帶邊緣。

結(jié)合第二方面,本發(fā)明實施例提供了第二方面的第三種可能的實施方式,其中,光帶邊緣包括所述光帶邊緣的左邊界和所述光帶邊緣的右邊界,所述第二提取模塊包括:

將所述光帶邊緣的左邊界和所述軌面模板的左邊界作為第三搜索圖像,并將所述第三搜索圖像通過圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的左邊界;

將所述光帶邊緣的右邊界和所述軌面模板的右邊界作為第四搜索圖像,并將所述第四搜索圖像通過所述圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的右邊界;

根據(jù)所述鋼軌圖像的左邊界和所述鋼軌圖像的右邊界,得到所述鋼軌圖像邊緣。

結(jié)合第二方面,本發(fā)明實施例提供了第二方面的第四種可能的實施方式,其中,所述預處理模塊包括:

將與所述軌面模板的橫坐標相同且寬度相同的縱向區(qū)域作為所述第一搜索圖像。

本發(fā)明實施例提供了鋼軌軌面光帶的自動識別方法和裝置,包括:通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從圖片中獲取鋼軌圖像;從鋼軌圖像上標記包括鋼軌軌面的圖像,并將包括鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;根據(jù)軌面模板確定第一搜索圖像,并對第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;從第二搜索圖像中提取光帶邊緣;從光帶邊緣和軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;根據(jù)光帶邊緣和鋼軌圖像邊緣確定光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定光帶的狀態(tài),從而可以采用激光光源輔助圖像采集,極大地提高了鐵軌軌面光帶缺陷的檢出率,并且以圖像的鋼軌軌面位置作為搜索區(qū)域,降低計算復雜度。

本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述,并且,部分地從說明書中變得顯而易見,或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂,下文特舉較佳實施例,并配合所附附圖,作詳細說明如下。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施方式,對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例一提供的鋼軌軌面光帶的自動識別方法流程圖;

圖2為本發(fā)明實施例一提供的鋼軌軌面光帶的自動識別方法中步驟s104流程圖;

圖3為本發(fā)明實施例一提供的鋼軌軌面光帶的自動識別方法中步驟s105流程圖;

圖4為本發(fā)明實施例一提供的光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域示意圖;

圖5為本發(fā)明實施例二提供的鋼軌軌面光帶的自動識別裝置示意圖。

圖標:

10-獲取模塊;20-標記模塊;30-預處理模塊;40-第一提取模塊;50-第二提取模塊;60-確定模塊。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚,下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例,而不是全部的實施例?;诒景l(fā)明中的實施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發(fā)明保護的范圍。

為便于對本實施例進行理解,下面對本發(fā)明實施例進行詳細介紹。

實施例一:

圖1為本發(fā)明實施例一提供的鋼軌軌面光帶的自動識別方法流程圖。

參照圖1,步驟s101,通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從所述圖片中獲取鋼軌圖像;

這里,將激光器和高速攝像機進行組合采集圖片,可以提高鐵軌軌面光帶缺陷的檢出率。

步驟s102,從所述鋼軌圖像上標記包括所述鋼軌軌面的圖像,并將包括所述鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;

這里,從所述鋼軌圖像上標記包括所述鋼軌軌面的圖像,且標記寬度大于鋼軌軌面寬度,即將鋼軌軌面覆蓋在標記的圖像范圍內(nèi),標記的圖像稱為軌面模板。

步驟s103,根據(jù)所述軌面模板確定第一搜索圖像,并對所述第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;

這里,當軌面模板確定后,根據(jù)軌面模板即可確定第一搜索圖像,即將與軌面模板的橫坐標相同且寬度相同的縱向區(qū)域作為第一搜索圖像,這樣可以縮小篩選圖像的范圍,不是對軌道所有圖像進行搜索匹配,而是直接定位到圖像的軌面位置作為搜索區(qū)域,從而使計算復雜度大大降低。

對第一搜索圖像進行灰度化和二值化處理后,再進行濾波處理,對第一搜索圖像的每一行都采用零相位數(shù)字濾波方法,可以降低第一搜索圖像中的噪聲干擾,也可以有效消除濾波處理對第一搜索圖像的失真影響。

步驟s104,從所述第二搜索圖像中提取光帶邊緣;

步驟s105,從所述光帶邊緣和軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;

步驟s106,根據(jù)所述光帶邊緣和所述鋼軌圖像邊緣確定所述光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定所述光帶的狀態(tài)。

這里,在確定光帶的位置后,分析光帶的位置是否滿足預設(shè)條件,判斷光帶是正常光帶還是異常光帶。其中,預設(shè)條件為異常報警條件。根據(jù)光帶的幾何參數(shù)特征,設(shè)定預設(shè)條件作為光帶的異常報警條件。

進一步的,步驟s106包括:

如果所述光帶中存在長度大于第一像素閾值的第一區(qū)域,則所述光帶處于中斷狀態(tài);

如果所述光帶的平均中心線位置與軌面中心線位置的偏離值大于第二像素閾值,則所述光帶處于偏心狀態(tài);

如果所述光帶中存在所述長度大于第三像素閾值的第二區(qū)域,并且所述第二區(qū)域的所述光帶的平均寬度大于第四像素閾值或者小于第五像素閾值,則所述光帶處于過寬狀態(tài)或過窄狀態(tài)。

這里,第一像素閾值a為1-10厘米的像素值,第二像素閾值b為1-10毫米的像素值,第三像素閾值c為1-10厘米的像素值,第四像素閾值d為1-10厘米的像素值,第五像素閾值e為1-10厘米的像素值。

下面以采集圖像參數(shù)為例,對光帶的狀態(tài)進行說明。

圖像參數(shù)包括圖像分辨率、圖像實際寬度和圖像的空間分辨率,其中,圖像分辨率:2048像素*2048像素;圖像實際寬度:600mm*600mm;圖像的空間分辨率:600/2048≈0.3mm。

第一種情況:如果光帶中存在長度大于第一像素閾值a的第一區(qū)域,則光帶處于中斷狀態(tài)。一般情況下,在10mm左右沒有光帶的情況下,光帶處于中斷狀態(tài),那么a的值為10/0.3≈33。

第二種情況:如果光帶的平均中心線位置與軌面中心線位置的偏離值大于第二像素閾值b,則光帶處于偏心狀態(tài)。一般情況下,光帶位置偏離軌面中心位置5mm左右,光帶處于偏心狀態(tài),那么b的值為5/0.3≈17。

第三種情況:如果光帶中存在長度大于第三像素閾值c的第二區(qū)域,并且第二區(qū)域的光帶的平均寬度在第四像素閾值d~第五像素閾e外,則分析光帶是否處于過寬狀態(tài)或過窄狀態(tài)。一般情況下,計算光帶寬度異常的截取長度為10mm,那么c的值為10/0.3≈33。

光帶寬度異常的檢測標準和鋼軌打磨的作業(yè)要求是一樣的,比如平均寬度第四像素閾值d~第五像素閾值e在20~30mm之間的打磨廓面設(shè)計,那么d的值為20/0.3≈66,e的值為:30/0.3=100。

進一步的,參照圖2,步驟s104包括以下步驟:

步驟s201,將所述第二搜索圖像根據(jù)光帶區(qū)域的顏色分布特征,得到光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域;

步驟s202,將所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域通過圖像邊緣提取算法,得到所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域交界的所述光帶邊緣。

具體地,將第二搜索圖像根據(jù)光帶區(qū)域的顏色分布特征,得到光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域,具體可參照圖4。

由于鋼軌軌面圖像邊緣的階躍性會使得二階微分在邊緣處出現(xiàn)0值,這是因為邊緣點的一階微分(斜率)先升后降,中間有最高點或最低點,再求導(二階微分)就會過0點。

數(shù)字圖像中,f(x,y)可表示成一個m*n的二維數(shù)字陣列,由公式(1)可知:

對于數(shù)字圖像f(i,j),用差分來近似代替導數(shù),則在點(i,j)處沿x方向進行一階差分,得到一階差分數(shù)組,具體由公式(2)可知:

δxf(i,j)=f(i+1,j)-f(i,j)(2)

對于數(shù)字圖像f(i,j),利用差分方程沿x方向進行二階差分,得到二階差分數(shù)組,具體由公式(3)可知:

在第二搜索圖像中,對于每一行來說,先沿x方向進行一階差分,得到一階差分數(shù)組,再沿x方向進行二階差分,得到二階差分數(shù)組。

對于邊緣點(i,j),如果并且判斷δxf(i,j)>0且是否連續(xù)遞增,則得到光帶邊緣的左邊界。

對于邊緣點(i,j),如果并且判斷δxf(i,j)<0且是否連續(xù)遞減,則得到光帶邊緣的右邊界。

在第二搜索圖像的縱向區(qū)域中,匯集光帶邊緣的左邊界和光帶邊緣的右邊界,得到光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域交界的光帶邊緣。

進一步的,參照圖3,光帶邊緣包括所述光帶邊緣的左邊界和所述光帶邊緣的右邊界,步驟s105包括以下步驟:

步驟s301,將所述光帶邊緣的左邊界和所述軌面模板的左邊界作為第三搜索圖像,并將所述第三搜索圖像通過圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的左邊界;

步驟s302,將所述光帶邊緣的右邊界和所述軌面模板的右邊界作為第四搜索圖像,并將所述第四搜索圖像通過所述圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的右邊界;

步驟s303,根據(jù)所述鋼軌圖像的左邊界和所述鋼軌圖像的右邊界,得到所述鋼軌圖像邊緣。

具體地,從光帶邊緣和軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣,光帶邊緣的左邊界(光帶邊緣左邊界=光帶邊緣左邊界-5像素,為了消除光帶的噪聲影響)和軌面模板的左邊界作為第三搜索圖像,并將第三搜索圖像通過圖像邊緣提取算法,得到鋼軌圖像的左邊界;

光帶邊緣的右邊界(光帶邊緣右邊界=光帶邊緣右邊界+5像素,為了消除光帶的噪聲影響)和軌面模板的右邊界作為第四搜索圖像,并將第四搜索圖像通過圖像邊緣提取算法,得到鋼軌圖像的右邊界。

進一步的,步驟s103包括:

將與所述軌面模板的橫坐標相同且寬度相同的縱向區(qū)域作為所述第一搜索圖像。

本發(fā)明實施例提供了鋼軌軌面光帶的自動識別方法,包括:通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從圖片中獲取鋼軌圖像;從鋼軌圖像上標記包括鋼軌軌面的圖像,并將包括鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;根據(jù)軌面模板確定第一搜索圖像,并對第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;從第二搜索圖像中提取光帶邊緣;從光帶邊緣和軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;根據(jù)光帶邊緣和鋼軌圖像邊緣確定光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定光帶的狀態(tài),從而可以采用激光光源輔助圖像采集,極大地提高了鐵軌軌面光帶缺陷的檢出率,并且以圖像的鋼軌軌面位置作為搜索區(qū)域,降低計算復雜度。

實施例二:

圖5為本發(fā)明實施例二提供的鋼軌軌面光帶的自動識別裝置示意圖。

參照圖5,該裝置包括:獲取模塊10、標記模塊20、預處理模塊30、第一提取模塊40、第二提取模塊50和確定模塊60。

獲取模塊10,用于通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從所述圖片中獲取鋼軌圖像;

標記模塊20,用于從所述鋼軌圖像上標記包括所述鋼軌軌面的圖像,并將包括所述鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;

預處理模塊30,用于根據(jù)所述軌面模板確定第一搜索圖像,并對所述第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;

第一提取模塊40,用于從所述第二搜索圖像中提取光帶邊緣;

第二提取模塊50,用于從所述光帶邊緣和軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;

確定模塊60,用于根據(jù)所述光帶邊緣和所述鋼軌圖像邊緣確定所述光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定所述光帶的狀態(tài)。

進一步的,確定模塊60包括:

如果所述光帶中存在長度大于第一像素閾值的第一區(qū)域,則所述光帶處于中斷狀態(tài);

如果所述光帶的平均中心線位置與軌面中心線位置的偏離值大于第二像素閾值,則所述光帶處于偏心狀態(tài);

如果所述光帶中存在所述長度大于第三像素閾值的第二區(qū)域,并且所述第二區(qū)域的所述光帶的平均寬度大于第四像素閾值或者小于第五像素閾值,則所述光帶處于過寬狀態(tài)或過窄狀態(tài)。

進一步的,第一提取模塊40包括:

將所述第二搜索圖像根據(jù)光帶區(qū)域的顏色分布特征,得到光帶區(qū)域和非光帶區(qū)域;

將所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域通過圖像邊緣提取算法,得到所述光帶區(qū)域和所述非光帶區(qū)域交界的所述光帶邊緣。

進一步的,光帶邊緣包括所述光帶邊緣的左邊界和所述光帶邊緣的右邊界,第二提取模塊50包括:

將所述光帶邊緣的左邊界和所述軌面模板的左邊界作為第三搜索圖像,并將所述第三搜索圖像通過圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的左邊界;

將所述光帶邊緣的右邊界和所述軌面模板的右邊界作為第四搜索圖像,并將所述第四搜索圖像通過所述圖像邊緣提取算法,得到所述鋼軌圖像的右邊界;

根據(jù)所述鋼軌圖像的左邊界和所述鋼軌圖像的右邊界,得到所述鋼軌圖像邊緣。

進一步的,預處理模塊30包括:

將與所述軌面模板的橫坐標相同且寬度相同的縱向區(qū)域作為所述第一搜索圖像。

本發(fā)明實施例提供了鋼軌軌面光帶的自動識別裝置,包括:通過激光器和高速攝像機采集圖片,并從圖片中獲取鋼軌圖像;從鋼軌圖像上標記包括鋼軌軌面的圖像,并將包括鋼軌軌面的圖像作為軌面模板;根據(jù)軌面模板確定第一搜索圖像,并對第一搜索圖像進行預處理,得到第二搜索圖像;從第二搜索圖像中提取光帶邊緣;從光帶邊緣和軌面模板邊緣中提取鋼軌圖像邊緣;根據(jù)光帶邊緣和鋼軌圖像邊緣確定光帶的位置,并根據(jù)預設(shè)條件,確定光帶的狀態(tài),從而可以采用激光光源輔助圖像采集,極大地提高了鐵軌軌面光帶缺陷的檢出率,并且以圖像的鋼軌軌面位置作為搜索區(qū)域,降低計算復雜度。

本發(fā)明實施例所提供的計算機程序產(chǎn)品,包括存儲了程序代碼的計算機可讀存儲介質(zhì),所述程序代碼包括的指令可用于執(zhí)行前面方法實施例中所述的方法,具體實現(xiàn)可參見方法實施例,在此不再贅述。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到,為描述的方便和簡潔,上述描述的系統(tǒng)和裝置的具體工作過程,可以參考前述方法實施例中的對應過程,在此不再贅述。

另外,在本發(fā)明實施例的描述中,除非另有明確的規(guī)定和限定,術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解,例如,可以是固定連接,也可以是可拆卸連接,或一體地連接;可以是機械連接,也可以是電連接;可以是直接相連,也可以通過中間媒介間接相連,可以是兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言,可以具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時,可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中?;谶@樣的理解,本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來,該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中,包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機,服務器,或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括:u盤、移動硬盤、只讀存儲器(rom,read-onlymemory)、隨機存取存儲器(ram,randomaccessmemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

在本發(fā)明的描述中,需要說明的是,術(shù)語“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“內(nèi)”、“外”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系,僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述,而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作,因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外,術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的,而不能理解為指示或暗示相對重要性。

最后應說明的是:以上所述實施例,僅為本發(fā)明的具體實施方式,用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對其限制,本發(fā)明的保護范圍并不局限于此,盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應當理解:任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi),其依然可以對前述實施例所記載的技術(shù)方案進行修改或可輕易想到變化,或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換;而這些修改、變化或者替換,并不使相應技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實施例技術(shù)方案的精神和范圍,都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此,本發(fā)明的保護范圍應所述以權(quán)利要求的保護范圍為準。

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