本發(fā)明涉及停車管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種路側(cè)雙車位停車跟蹤方法。
背景技術(shù):
目前,普通的停車位視頻監(jiān)控設(shè)備,因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)限制以及算法機(jī)制局限,只能對(duì)一個(gè)車位的進(jìn)出車輛進(jìn)行識(shí)別,一個(gè)車位需配套一個(gè)設(shè)備,造成設(shè)備資源浪費(fèi)、車位管理成本大,并且施工安裝工期較長(zhǎng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足之處,本發(fā)明提供一種路側(cè)雙車位停車跟蹤方法。該方法可同時(shí)對(duì)路側(cè)的兩個(gè)車位進(jìn)行檢測(cè)及停車車輛跟蹤,從而節(jié)約了設(shè)備資源,節(jié)省了管理成本。
該路側(cè)雙車位停車跟蹤方法包括:對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷所述視頻圖像中是否存在車輛;當(dāng)所述視頻圖像中存在車輛時(shí),識(shí)別所述車輛的車牌信息,并根據(jù)所述車牌信息跟蹤所述車輛;確定所述視頻圖像中下一幀圖像的車輛預(yù)置位,并將所述視頻圖像中當(dāng)前幀圖像的車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與所述車輛預(yù)置位進(jìn)行跟蹤匹配;當(dāng)匹配失敗時(shí)重新對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)匹配成功時(shí),判斷所述視頻圖像中是所述車輛的車頭還是車尾,并根據(jù)判斷結(jié)果確定所述車輛停留的車位;連續(xù)多幀跟蹤所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡,并根據(jù)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判斷所述車輛的停車狀態(tài);保存所述車輛的車牌信息和所述停車狀態(tài)。
可選地,所述對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)的步驟之前,所述方法還包括:通過(guò)車輛模型訓(xùn)練獲得車頭模型和車尾模型;所述對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷所述視頻圖像中是否存在車輛,具體為:根據(jù)所述車頭模型和所述車尾模型對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷所述視頻圖像中是否存在車輛;所述判斷所述視頻圖像中是所述車輛的車頭還是車尾,具體為:根據(jù)所述車頭模型和所述車尾模型判斷所述視頻圖像中是所述車輛的車頭還是車尾。
可選地,所述根據(jù)所述車頭模型和所述車尾模型對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷所述視頻圖像中是否存在車輛,具體為:使用滑框掃描的方式在所述視頻圖像中搜索與所述車頭模型或車尾模型相似的區(qū)域;當(dāng)搜索到與所述車頭模型或車尾模型相似的區(qū)域時(shí),判斷所述視頻圖像中存在車輛;當(dāng)既沒(méi)有搜索到與所述車頭模型相似的區(qū)域,也沒(méi)有搜索到與所述車尾模型相似的區(qū)域時(shí),判斷所述視頻圖像中不存在車輛。
可選地,所述對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷所述視頻圖像中是否存在車輛的步驟之后,所述方法還包括:當(dāng)所述視頻圖像中不存在車輛時(shí),重新對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)。
可選地,所述方法還包括:通過(guò)車輛模型訓(xùn)練獲得車牌模型;所述識(shí)別所述車輛的車牌信息,具體為:使用滑框掃描的方式在所述視頻圖像中搜索與所述車牌模型相似的區(qū)域,并在對(duì)搜索到的區(qū)域圖像進(jìn)行圖像矯正、圖像增強(qiáng)處理后,識(shí)別車牌顏色、號(hào)碼信息。
可選地,所述判斷所述視頻圖像中是所述車輛的車頭還是車尾,并根據(jù)判斷結(jié)果確定所述車輛停留的車位,包括:判斷所述視頻圖像中是所述車輛的車頭還是車尾;當(dāng)所述視頻圖像中是所述車輛的車頭時(shí),判斷所述車輛位于左邊車位;當(dāng)所述視頻圖像中是所述車輛的車尾時(shí),判斷所述車輛位于右邊車位。
可選地,所述根據(jù)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判斷所述車輛的停車狀態(tài),包括:判斷所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡是否連續(xù)多幀位于車位內(nèi);當(dāng)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡連續(xù)多幀位于車位內(nèi)時(shí),確定所述車輛駛?cè)胲囄?;?dāng)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡不是連續(xù)多幀位于車位內(nèi)時(shí),判斷所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡是否形成離開(kāi)軌跡;當(dāng)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡未形成離開(kāi)軌跡時(shí),重新對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡形成離開(kāi)軌跡時(shí),判斷是否連續(xù)多幀無(wú)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡;當(dāng)不是連續(xù)多幀無(wú)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),重新對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)連續(xù)多幀無(wú)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),確定所述車輛駛離車位。
可選地,所述保存所述車輛的車牌信息和所述停車狀態(tài),包括:以第一數(shù)組隊(duì)列存放左邊車位對(duì)應(yīng)的車牌信息和停車狀態(tài),以第二數(shù)組隊(duì)列存放右邊車位對(duì)應(yīng)的車牌信息和停車狀態(tài)。
本發(fā)明的路側(cè)雙車位停車跟蹤方法通過(guò)對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷視頻圖像中是否存在車輛;當(dāng)視頻圖像中存在車輛時(shí),識(shí)別車輛的車牌信息,并根據(jù)車牌信息跟蹤車輛;確定視頻圖像中下一幀圖像的車輛預(yù)置位,并將視頻圖像中當(dāng)前幀圖像的車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與車輛預(yù)置位進(jìn)行跟蹤匹配:當(dāng)匹配失敗時(shí)重新對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)匹配成功時(shí),判斷視頻圖像中是車輛的車頭還是車尾,并根據(jù)判斷結(jié)果確定車輛停留的車位;連續(xù)n幀跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡,并根據(jù)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判斷車輛的停車狀態(tài);保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài)。從而可同時(shí)對(duì)路側(cè)的兩個(gè)車位進(jìn)行檢測(cè)及停車車輛跟蹤,進(jìn)而節(jié)約了設(shè)備資源,節(jié)省了管理成本。
附圖說(shuō)明
圖1為本發(fā)明第一實(shí)施例中路側(cè)雙車位停車跟蹤方法的流程圖;
圖2為本發(fā)明第二實(shí)施例中路側(cè)雙車位停車跟蹤方法的流程圖。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚,下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例是本發(fā)明的一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
第一實(shí)施例
請(qǐng)參閱圖1,圖1示出了本發(fā)明第一實(shí)施例的路側(cè)雙車位停車跟蹤方法的流程圖,具體步驟如下:
s101,對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),然后進(jìn)入步驟102。
需要說(shuō)明的是,步驟101中是利用模型訓(xùn)練的方式,通過(guò)大量的車輛模型訓(xùn)練獲得車頭模型和車尾模型,然后根據(jù)車頭模型和車尾模型對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)。具體為,使用滑框掃描的方式在視頻圖像中搜索與車頭模型或車尾模型相似的區(qū)域。
s102,判斷視頻圖像中是否存在車輛,當(dāng)視頻圖像中不存在車輛時(shí),進(jìn)入步驟101,當(dāng)視頻圖像中存在車輛時(shí),進(jìn)入步驟103。
需要說(shuō)明的是,步驟102中判斷視頻圖像中是否存在車輛的方式為,當(dāng)步驟101中搜索到與車頭模型或車尾模型相似的區(qū)域時(shí),則判斷視頻圖像中存在車輛;當(dāng)步驟101中既沒(méi)有搜索到與車頭模型相似的區(qū)域,也沒(méi)有搜索到與車尾模型相似的區(qū)域時(shí),則判斷視頻圖像中不存在車輛。
s103,識(shí)別車輛的車牌信息,并根據(jù)車牌信息跟蹤車輛,然后進(jìn)入步驟104。
需要說(shuō)明的是,步驟103中對(duì)于車牌信息的識(shí)別是通過(guò)以下方式,首先利用模型訓(xùn)練的方式,通過(guò)大量的車輛模型訓(xùn)練獲得車牌模型,然后使用滑框掃描的方式在視頻圖像中搜索與車牌模型相似的區(qū)域,并在對(duì)搜索到的區(qū)域圖像進(jìn)行圖像矯正、圖像增強(qiáng)處理后,識(shí)別車牌顏色、號(hào)碼信息。
s104,確定視頻圖像中下一幀圖像的車輛預(yù)置位,并將視頻圖像中當(dāng)前幀圖像的車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與車輛預(yù)置位進(jìn)行跟蹤匹配,然后進(jìn)入步驟105。
需要說(shuō)明的是,步驟104中的車輛預(yù)置位可以根據(jù)具體需求設(shè)定,例如將其設(shè)定為剛好可以檢測(cè)到車輛的車頭或車位的位置,并根據(jù)車輛運(yùn)動(dòng)軌跡是否與該車輛預(yù)置位匹配,來(lái)確定是否可以判斷該車輛所停留的車位。
s105,判斷匹配是否成功,當(dāng)匹配失敗時(shí),進(jìn)入步驟101,當(dāng)匹配成功時(shí),進(jìn)入步驟106。
s106,判斷視頻圖像中是車輛的車頭還是車尾,并根據(jù)判斷結(jié)果確定車輛停留的車位,然后進(jìn)入步驟107。
需要說(shuō)明的是,步驟106中是通過(guò)上述的車頭模型和車尾模型來(lái)判斷視頻圖像中是車輛的車頭還是車尾。當(dāng)視頻圖像中是車輛的車頭時(shí),判斷該車輛位于左邊車位;當(dāng)視頻圖像中是車輛的車尾時(shí),則判斷車輛位于右邊車位。
s107,連續(xù)多幀跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡,并根據(jù)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判斷車輛的停車狀態(tài),然后進(jìn)入步驟108。
需要說(shuō)明的是,步驟107中是通過(guò)判斷車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡與其所停留的車位之間的位置關(guān)系來(lái)判斷車輛的停車狀態(tài)。具體為,判斷車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡是否連續(xù)多幀位于車位內(nèi);當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡連續(xù)多幀位于車位內(nèi)時(shí),確定車輛駛?cè)胲囄?;?dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡不是連續(xù)多幀位于車位內(nèi)時(shí),判斷車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡是否形成離開(kāi)軌跡;當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡未形成離開(kāi)軌跡時(shí),重新對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡形成離開(kāi)軌跡時(shí),判斷是否連續(xù)多幀無(wú)所述車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡;當(dāng)不是連續(xù)多幀無(wú)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),重新對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)連續(xù)多幀無(wú)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),確定車輛駛離車位。
s108,保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài)。
需要說(shuō)明的是,步驟108中是以數(shù)組隊(duì)列的形式保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài),具體為,以第一數(shù)組隊(duì)列存放左邊車位對(duì)應(yīng)的車牌信息和停車狀態(tài),以第二數(shù)組隊(duì)列存放右邊車位對(duì)應(yīng)的車牌信息和停車狀態(tài)。
本實(shí)施例的路側(cè)雙車位停車跟蹤方法通過(guò)對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷視頻圖像中是否存在車輛;當(dāng)視頻圖像中存在車輛時(shí),識(shí)別車輛的車牌信息,并根據(jù)車牌信息跟蹤車輛;確定視頻圖像中下一幀圖像的車輛預(yù)置位,并將視頻圖像中當(dāng)前幀圖像的車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與車輛預(yù)置位進(jìn)行跟蹤匹配:當(dāng)匹配失敗時(shí)重新對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)匹配成功時(shí),判斷視頻圖像中是車輛的車頭還是車尾,并根據(jù)判斷結(jié)果確定車輛停留的車位;連續(xù)n幀跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡,并根據(jù)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判斷車輛的停車狀態(tài);保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài)。從而可同時(shí)對(duì)路側(cè)的兩個(gè)車位進(jìn)行檢測(cè)及停車車輛跟蹤,進(jìn)而節(jié)約了設(shè)備資源,節(jié)省了管理成本。
第二實(shí)施例
請(qǐng)參閱圖2,圖2示出了本發(fā)明第二實(shí)施例的路側(cè)雙車位停車跟蹤方法的流程圖,具體步驟如下:
s201,對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),然后進(jìn)入步驟202。
需要說(shuō)明的是,步驟201中是利用模型訓(xùn)練的方式,通過(guò)大量的車輛模型訓(xùn)練獲得車頭模型和車尾模型,然后根據(jù)車頭模型和車尾模型對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)。具體為,使用滑框掃描的方式在視頻圖像中搜索與車頭模型或車尾模型相似的區(qū)域。
s202,判斷視頻圖像中是否存在車輛,當(dāng)視頻圖像中不存在車輛時(shí),進(jìn)入步驟201,當(dāng)視頻圖像中存在車輛時(shí),進(jìn)入步驟203。
需要說(shuō)明的是,步驟202中判斷視頻圖像中是否存在車輛的方式為,當(dāng)步驟201中搜索到與車頭模型或車尾模型相似的區(qū)域時(shí),則判斷視頻圖像中存在車輛;當(dāng)步驟201中既沒(méi)有搜索到與車頭模型相似的區(qū)域,也沒(méi)有搜索到與車尾模型相似的區(qū)域時(shí),則判斷視頻圖像中不存在車輛。
s203,識(shí)別車輛的車牌信息,并根據(jù)車牌信息跟蹤車輛,然后進(jìn)入步驟204。
需要說(shuō)明的是,步驟203中對(duì)于車牌信息的識(shí)別是通過(guò)以下方式,首先利用模型訓(xùn)練的方式,通過(guò)大量的車輛模型訓(xùn)練獲得車牌模型,然后使用滑框掃描的方式在視頻圖像中搜索與車牌模型相似的區(qū)域,并在對(duì)搜索到的區(qū)域圖像進(jìn)行圖像矯正、圖像增強(qiáng)處理后,識(shí)別車牌顏色、號(hào)碼信息。
s204,確定視頻圖像中下一幀圖像的車輛預(yù)置位,并將視頻圖像中當(dāng)前幀圖像的車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與車輛預(yù)置位進(jìn)行跟蹤匹配,然后進(jìn)入步驟205。
需要說(shuō)明的是,步驟204中的車輛預(yù)置位可以根據(jù)具體需求設(shè)定,例如將其設(shè)定為剛好可以檢測(cè)到車輛的車頭或車位的位置,并根據(jù)車輛運(yùn)動(dòng)軌跡是否與該車輛預(yù)置位匹配,來(lái)確定是否可以判斷該車輛所停留的車位。
s205,判斷匹配是否成功,當(dāng)匹配失敗時(shí),進(jìn)入步驟201,當(dāng)匹配成功時(shí),進(jìn)入步驟206。
s206,判斷視頻圖像中是否是車頭,當(dāng)視頻圖像中是車頭時(shí),進(jìn)入步驟207,當(dāng)視頻圖像中不是車頭時(shí),進(jìn)入步驟208。
s207,確定車輛位于左邊車位,然后進(jìn)入步驟2010。
s208,判斷視頻圖像中是否是車尾,當(dāng)視頻圖像中是車尾時(shí),進(jìn)入步驟209,當(dāng)視頻圖像中不是車尾時(shí),進(jìn)入步驟201。
s109,確定車輛位于右邊車位,然后進(jìn)入步驟2010。
需要說(shuō)明的是,上述步驟中是通過(guò)上述的車頭模型和車尾模型來(lái)判斷視頻圖像中是車輛的車頭還是車尾。當(dāng)視頻圖像中是車輛的車頭時(shí),判斷該車輛位于左邊車位;當(dāng)視頻圖像中是車輛的車尾時(shí),則判斷車輛位于右邊車位。
s2010,判斷車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡是否連續(xù)多幀位于車位內(nèi),當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡連續(xù)多幀位于車位內(nèi)時(shí),進(jìn)入步驟2011,當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡不是連續(xù)多幀位于車位內(nèi)時(shí),進(jìn)入步驟2012。
s2011,確定車輛駛?cè)胲囄?,然后進(jìn)入步驟2015。
s2012,判斷車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡是否形成離開(kāi)軌跡,當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡未形成離開(kāi)軌跡時(shí),進(jìn)入步驟201,當(dāng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡形成離開(kāi)軌跡時(shí),進(jìn)入步驟2013。
s2013,判斷是否連續(xù)多幀無(wú)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡,當(dāng)不是連續(xù)多幀無(wú)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),進(jìn)入步驟201,當(dāng)連續(xù)多幀無(wú)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),進(jìn)入步驟2014。
s2014,確定車輛駛離車位,然后進(jìn)入步驟2015。
s2015,保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài)。
需要說(shuō)明的是,步驟2015中是以數(shù)組隊(duì)列的形式保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài),具體為,以第一數(shù)組隊(duì)列存放左邊車位對(duì)應(yīng)的車牌信息和停車狀態(tài),以第二數(shù)組隊(duì)列存放右邊車位對(duì)應(yīng)的車牌信息和停車狀態(tài)。
本實(shí)施例的路側(cè)雙車位停車跟蹤方法通過(guò)對(duì)路側(cè)雙車位的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè),判斷視頻圖像中是否存在車輛;當(dāng)視頻圖像中存在車輛時(shí),識(shí)別車輛的車牌信息,并根據(jù)車牌信息跟蹤車輛;確定視頻圖像中下一幀圖像的車輛預(yù)置位,并將視頻圖像中當(dāng)前幀圖像的車輛運(yùn)動(dòng)軌跡與車輛預(yù)置位進(jìn)行跟蹤匹配:當(dāng)匹配失敗時(shí)重新對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測(cè);當(dāng)匹配成功時(shí),判斷視頻圖像中是車輛的車頭還是車尾,并根據(jù)判斷結(jié)果確定車輛停留的車位;連續(xù)n幀跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡,并根據(jù)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判斷車輛的停車狀態(tài);保存車輛的車牌信息和停車狀態(tài)。從而可同時(shí)對(duì)路側(cè)的兩個(gè)車位進(jìn)行檢測(cè)及停車車輛跟蹤,進(jìn)而節(jié)約了設(shè)備資源,節(jié)省了管理成本。
本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白,本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、裝置、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此,本發(fā)明實(shí)施例可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且,本發(fā)明實(shí)施例可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤(pán)存儲(chǔ)器、cd-rom、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。
本發(fā)明實(shí)施例是參照本發(fā)明的方法、終端設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來(lái)描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器,使得通過(guò)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。
這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中,使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品,該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。
這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備上,使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理,從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。
還需要說(shuō)明的是,在本文中,術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者終端設(shè)備不僅包括那些要素,而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者終端設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下,由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者終端設(shè)備中還存在另外的相同要素。
以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已,并不用于限制本發(fā)明,對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō),本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi),所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。