移动物体检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种移动物体检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

随着自动化技术不断提高,人们对生活设施自动化,智能化的需求越来越高。近年各种生活服务类的机器人如雨后春笋一样涌现到市场中，例如清扫机器人、导游机器人、防疫机器人等。这些机器人的目的在于减少人为干预，执行一系列单调重复的工作。例如在执行如消杀工作时，可能会对周围人员造成影响，甚至有毒有害的任务时，需要对周围环境进行检测，确保周围环境安全无不稳定因素，才可执行任务。为尽可能减少人为干预，机器人需要自主检测环境，判断周围环境变化，确定是否执行任务。

传统的移动物体检测一般采用图像，红外等方法。其中基于图像的方法需要通过加装摄像头，捕捉图像，摄像头观测角度有限，不能全方位捕获环境，且对环境光照敏感，在夜间或光照变化的环境下不能完成任务。基于红外的方法需要多方向加装红外传感器，且红外容易误报。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供了一种移动物体检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术移动物体检测准确度低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种移动物体检测方法，所述方法包括以下步骤:

通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；

获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵；

获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。

可选地，所述通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵，包括：

通过激光雷达获取当前环境的点云数据，确定所述点云数据中各激光点云对应的检测点角度和检测点距离；

根据预设分辨率和所述检测点角度确定各激光点云的检测点坐标；

根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。

可选地，所述获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵，包括：

获取背景投影矩阵，获取所述背景投影矩阵中任一背景元素在所述当前投影矩阵中对应的目标元素；

在所述背景元素的背景元素值与所述目标元素的目标元素值之间的差值大于预设差值时，将所述目标元素标记为差异元素；

根据所述差异元素确定初始矩阵，并对所述初始矩阵进行腐蚀膨胀处理得到差分矩阵。

可选地，所述根据预设分辨率和所述检测点角度确定检测点坐标，包括：

从预设分辨率中读取预设横坐标分辨率，并根据所述预设横坐标分辨率和所述检测点角度确定检测点横坐标；

从预设分辨率中读取预设纵坐标分辨率，并根据所述预设纵坐标分辨率和所述检测点角度确定检测点纵坐标；

根据所述检测点横坐标和所述检测点纵坐标确定检测点坐标。

可选地，所述根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定所述点云数据对应的当前投影矩阵，包括：

根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定初始投影矩阵；

从所述初始投影矩阵中获取若干个矩阵元素，在所述若干个矩阵元素中选取检测点距离最小的元素；

根据所述检测点距离最小的元素确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。

可选地，所述通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵步骤之前，所述方法还包括：

获取若干个背景点云数据，并根据所述若干个背景点云数据生成若干个初始背景投影矩阵；

对所述若干个初始背景投影矩阵进行去离群取平均处理得到背景投影矩阵。

可选地，所述获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体步骤之前，所述方法还包括：

连续获取若干个差分矩阵，根据所述若干个差分矩阵中的差异元素数量确定预设差异阈值。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种移动物体检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；

确定模块，用于获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵；

判断模块，用于获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种移动物体检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的移动物体检测程序，所述移动物体检测程序配置为实现如上文所述的移动物体检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有移动物体检测程序，所述移动物体检测程序被处理器执行时实现如上文所述的移动物体检测方法的步骤。

本发明通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵；获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。由于本发明是通过将激光雷达探测得到的点云数据转换为投影矩阵，通过投影矩阵和背景投影矩阵进行比较确定差分矩阵，并根据差分矩阵中的差异元素数量判断当前环境是否存在移动物体，提高了移动物体检测的准确度且不需要加装其他传感器。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动物体检测设备的结构示意图；

图2为本发明移动物体检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明移动物体检测方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明移动物体检测装置第一实施例的结构框图；

图5为本发明根据激光雷达获取的点云数据投影示意图；

图6为本发明确定检测点角度示意图；

图7为本发明由初始投影矩阵确定当前投影矩阵示意图；

图8为本发明初始矩阵腐蚀处理示意图；

图9为本发明初始矩阵膨胀处理示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动物体检测设备结构示意图。

如图1所示，该移动物体检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对移动物体检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及移动物体检测程序。

在图1所示的移动物体检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明移动物体检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在移动物体检测设备中，所述移动物体检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的移动物体检测程序，并执行本发明实施例提供的移动物体检测方法。

本发明实施例提供了一种移动物体检测方法，参照图2，图2为本发明移动物体检测方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述移动物体检测方法包括以下步骤：

步骤s10：通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；

需要说明的是，本实施例的执行主体是移动机器人，例如清扫机器人、导游机器人、防疫机器人或其他具有相同或类似功能的设备，本实施例对此不作限制，本实施例以移动机器人为例进行说明。

可理解的是，激光雷达通过扫描周围环境可以得到当前环境的点云数据，将所述点云数据通过投影的方法，投影到平面坐标系下得到当前投影矩阵。

应理解的是，参照图5，当前投影矩阵由x轴、y轴和激光雷达测量得到的距离构成，其中投影矩阵中x轴对应着激光雷达激光束旋转发射测距的时刻，y轴对应着激光雷达的线束，矩阵中存放该激光雷达测量得到的距离。

在具体实现中，激光雷达扫描周围环境得到当前环境的点云数据，移动机器人获取到所述点云数据，将所述点云数据投影到平面坐标系下得到当前投影矩阵。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，在所述步骤s10之前，所述方法还包括：

获取若干个背景点云数据，并根据所述若干个背景点云数据生成若干个初始背景投影矩阵；对所述若干个初始背景投影矩阵进行去离群取平均处理得到背景投影矩阵。

应理解的是，背景点云数据是在进行移动物体检测时作为参照背景的环境点云数据。

可理解的是，在移动物体检测前，需要进行背景提取即需要选择一个参照背景，在本实施例中，在进行移动物体检测之前先对当前环境进行检测，得到参照背景的背景点云数据。

应理解的是，在背景提取过程中，可对当前环境进行若干次检测，得到若干个背景点云数据，并根据所述若干个背景点云数据投影得到对应的若干个初始背景投影矩阵。

进一步地，为了滤除在背景提取过程中不确定因素的干扰，对若干个初始背景投影矩阵进行去离群取平均操作，得到最终的背景投影矩阵。

可理解的是，去离群是指将背景投影矩阵中的离群值去除，其中所述离群值也称逸出值，是指在数据中有一个或几个数值与其他数值相比差异较大，在去除离群值后，在对剩余的数据求平均值，得到最终背景投影矩阵。

在具体实现中，在对移动物体检测前先对当前环境进行扫描进行背景提取得到若干个背景点云数据，根据若干个背景点云数据得到若干个对应的初始背景投影矩阵，对若干个初始背景投影矩阵中的矩阵元素进行去离群取平均操作，得到最终的背景投影矩阵，在后续进行移动物体检测时，使用最终确定的背景投影矩阵。

步骤s20：获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵；

可理解的是，背景投影矩阵、当前投影矩阵和差分矩阵的行列相同。

应理解的是，在进行移动物体检测过程中，背景投影矩阵保持不变，当前投影矩阵随着当前环境的变化而变化，将当前投影矩阵和背景矩阵比对，根据当前投影矩阵和背景矩阵之间的差异可以得到差分矩阵。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，所述步骤s20包括：

获取背景投影矩阵，获取所述背景投影矩阵中任一背景元素在所述当前投影矩阵中对应的目标元素；在所述背景元素的背景元素值与所述目标元素的目标元素值之间的差值大于预设差值时，将所述目标元素标记为差异元素；根据所述差异元素确定初始矩阵，并对所述初始矩阵进行腐蚀膨胀处理得到差分矩阵。

可理解的是，背景投影矩阵与当前投影矩阵行列相同，背景投影矩阵中的背景元素与当前投影矩阵中的元素一一对应，因此在获取背景投影矩阵中的任一背景元素后，可以根据该背景元素确定当前投影矩阵中与该背景元素对应的目标元素，所述目标元素为与该背景元素对比的元素。

应理解的是，背景元素值为背景投影矩阵中存放的对应点的距离值，目标元素值为当前投影矩阵中存放的对应点的距离值。

可理解的是，若当前环境中存在移动物体，作为参照的背景被遮挡，激光雷达扫描到移动物体上，此时当前投影矩阵中存放的距离值小于对应点的背景投影矩阵中存放的距离值，即目标元素值小于背景元素值。

应理解的是，在移动物体检测中，存在干扰，因此在确定差异元素时，需要确定一个阈值，在背景元素值减去目标元素值的差值大于预设差值时，才将对应的目标元素标记为差异元素。

可理解的是，参考图8和图9，在标记完差异元素后，可以根据差异元素确定初始矩阵，在得到的初始矩阵中存在噪声，因此需要对初始矩阵做进一步的处理。通过图像处理中的腐蚀膨胀操作，可以有效消除噪声。首先对该初始矩阵进行腐蚀，消除该矩阵中噪声产生的零散的差异元素点，然后再对初始矩阵进行膨胀，得到消除噪声后的差分矩阵。

在具体实现中，可将当前投影矩阵与背景投影矩阵对应位置的元素进行求差值操作，在差值大于预设差值时，将目标元素标记为差异元素，差分矩阵中对应的位置设置为1，在差值小于或者等于预设差值时，将差分矩阵中对应的位置设置为0，可以得到矩阵元素只有1和0的差分矩阵，还可以采用其他设置方式，本实施例对此不作限制。

步骤s30：获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。

可理解的是，在检测移动物体过程中，通过不断读取当前差分矩阵，根据差分矩阵可以统计得到所述差分矩阵中差异元素的数量。

应理解的是，若当前环境发生变化，存在移动物体，差异元素的数量能反映当前投影矩阵与背景投影矩阵的差异即能够反映当前环境的变化，并能根据差异元素的位置，判断移动物体的位置方向。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确性，在所述步骤s30之前，所述方法还包括：

连续获取若干个差分矩阵，根据所述若干个差分矩阵中的差异元素数量确定预设差异阈值。

可理解的是，环境中的干扰因素可能引起产生差异元素，从而导致误判，为了排除误差，连续获取若干个差分矩阵，对若干个差异矩阵中的差异元素数量进行分析，确定预设差异阈值，在当前环境差分矩阵的差异元素数量大于预设差异阈值时，判定当前环境存在移动物体。

在具体实现中，例如，连续读取5个差分矩阵，差分矩阵中差异元素的数量依次为800、1000、950、1150、1020，在差异元素数量为950、1000、1150、1020时，环境中存在移动物体，说明检测成功，在差异元素数量为800时，环境中不存在移动物体，说明检测失败，此时可将预设差异阈值设为大于等于950的数值，本实施例还可以读取更多的差分矩阵进行分析确定预设差异阈值，本实施例对此不作限制。

本实施例通过通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；获取背景投影矩阵，获取所述背景投影矩阵中任一背景元素在所述当前投影矩阵中对应的目标元素；在所述背景元素的背景元素值与所述目标元素的目标元素值之间的差值大于预设差值时，将所述目标元素标记为差异元素；根据所述差异元素确定初始矩阵，并对所述初始矩阵进行腐蚀膨胀处理得到差分矩阵；获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。由于本发明是通过将激光雷达探测得到的点云数据转换为投影矩阵，通过投影矩阵和背景投影矩阵进行比较确定差异元素，根据差异元素确定初始矩阵，对初始矩阵进行腐蚀膨胀处理后得到差分矩阵，并根据差分矩阵中的差异元素数量判断当前环境是否存在移动物体，能够排除移动物体检测中因干扰因素引起的误差，提高了移动物体检测的准确度且不需要加装其他传感器。

参考图3，图3为本发明移动物体检测方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s10包括：

步骤s101：通过激光雷达获取当前环境的点云数据，确定所述点云数据中各激光点云对应的检测点角度和检测点距离；

可理解的是，参考图5，通过激光雷达获取的点云数据中包含检测点角度和检测点距离，在将激光点云数据转换为投影矩阵过程中，需要将激光雷达观测到的的点云数据投影到长为x，高位y的投影矩阵中，其中y轴上下界根据激光雷达最大俯仰角决定，x轴为0-360度。

步骤s102：根据预设分辨率和所述检测点角度确定各激光点云的检测点坐标；

可理解的是，在将点云数据投影到投影矩阵过程中，可通过预设分辨率确定投影矩阵的大小，矩阵中存放该对应检测点的距离大小。

应理解的是，检测点坐标是检测点在投影矩阵中的坐标。

应理解的是，参考图6，通过逐点读取激光雷达获得的点云数据，可以根据以下公式计算出检测点角度：

r＝x²+y²+z²

其中x、y、z为检测点的空间坐标，a为水平角度，b为垂直角度，r为检测点距离。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，所述步骤s102包括：

从预设分辨率中读取预设横坐标分辨率，并根据所述预设横坐标分辨率和所述检测点角度确定检测点横坐标；从预设分辨率中读取预设纵坐标分辨率，并根据所述预设纵坐标分辨率和所述检测点角度确定检测点纵坐标；根据所述检测点横坐标和所述检测点纵坐标确定检测点坐标。

可理解的是，预设分辨率分为横坐标分辨率(水平分辨率)和纵坐标分辨率(垂直分辨率)两个方向，水平分辨率是指左右两个扫描的激光点形成的夹角；由于激光雷达旋转，而激光发射器是脉冲，所以射到目标物上面的是一个一个点，激光脉冲是固定频率的，所以水平方向的分辨率只和雷达旋转速度有关，只要速度足够慢，分辨率就可以很高；垂直分辨率是指上下两个线束形成的激光点的夹角。可通过设置两个线束形成的激光点夹角来调整垂直分辨率，读取到预设横坐标分辨率后，将计算得到的角度a与预设横坐标分辨率比对，可以得到检测点的横坐标，将计算得到的角度b与纵坐标分辨率比对，可以得到检测点的纵坐标。

应理解的是，在检测点横坐标和检测点纵坐标确定后，就可以确定检测点在投影矩阵中的位置。

在具体实现中，例如预设横坐标分辨率为0.1°，预设总坐标分辨率为0.2°，计算得到角度a为60°，角度b为5°，则经过对比60/0.1＝600，5/0.2＝25，即可得到横坐标为600，总坐标为25，在实际应用中，可以根据使用场景选用合适的预设分辨率，本实施例是为了更清楚地说明本方案，并不对本方案做限定。

步骤s103：根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。

可理解的是，投影矩阵的长为x，高为y，投影矩阵中存放着检测点距离，在检测点坐标确定后，可以确定检测点在投影矩阵中的位置，在对应位置存放着对应检测点距离。

进一步地，为了减小在观测过程中的误差的干扰，所述步骤s103包括：

根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定初始投影矩阵；从所述初始投影矩阵中获取若干个矩阵元素，在所述若干个矩阵元素中选取检测点距离最小的元素；根据所述检测点距离最小的元素确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。

可理解的是，受环境中干扰因素的影响，激光雷达获取的点云数据存在误差，从而会影响移动物体检测的准确度，因此先根据检测点距离和检测点坐标确定初始投影矩阵。

应理解的是，参考图7，初始投影矩阵中的矩阵元素为检测点距离，从初始投影矩阵中获取若干个相邻的矩阵元素，即从初始投影矩阵中选取一个子矩阵，并选取其中最小的矩阵元素，每个矩阵点设置为对应多束激光观测的最小距离。

可理解的是，在若干个矩阵元素中选取检测点距离最小的元素后，可以摒弃其他元素，从而确定当前投影矩阵。

本实施例通过激光雷达获取当前环境的点云数据，确定所述点云数据中各激光点云对应的检测点角度和检测点距离；根据预设分辨率和所述检测点角度确定各激光点云的检测点坐标；根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。由于本实施例是通过激光点云数据确定检测点角度和检测点距离，通过将检测点角度和预设分辨率进行对比得到检测点在当前投影矩阵中的位置，将检测点距离存入对应的位置得到初始投影矩阵，将初始投影矩阵的每个矩阵点设置为对应的多束激光观测的最小距离得到当前投影矩阵，可以过滤因环境中的干扰因素引起的数据误差，从而提高移动物体检测的准确度。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有移动物体检测程序，所述移动物体检测程序被处理器执行时实现如上文所述的移动物体检测方法的步骤。

参照图4，图4为本发明移动物体检测装置第一实施例的结构框图。

如图4所示，本发明实施例提出的移动物体检测装置包括：获取模块10、确定模块20、判断模块30。

所述获取模块10，用于通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；

所述确定模块20，用于获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵；

所述判断模块30，用于获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。

本实施例通过获取模块10通过激光雷达获取当前环境的点云数据，并根据所述点云数据确定当前投影矩阵；确定模块20获取背景投影矩阵，根据所述背景投影矩阵和所述当前投影矩阵确定差分矩阵；判断模块30获取所述差分矩阵中的差异元素数量，根据所述差异元素数量判断所述当前环境中是否存在移动物体。由于本实施例是通过将激光雷达探测得到的点云数据转换为投影矩阵，通过投影矩阵和背景投影矩阵进行比较确定差分矩阵，并根据差分矩阵中的差异元素数量判断当前环境是否存在移动物体，提高了移动物体检测的准确度且不需要加装其他传感器。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，所述获取模块10还用于获取若干个背景点云数据，并根据所述若干个背景点云数据生成若干个初始背景投影矩阵；对所述若干个初始背景投影矩阵进行去离群取平均处理得到背景投影矩阵。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，所述确定模块20还用于获取背景投影矩阵，获取所述背景投影矩阵中任一背景元素在所述当前投影矩阵中对应的目标元素；在所述背景元素的背景元素值与所述目标元素的目标元素值之间的差值大于预设差值时，将所述目标元素标记为差异元素；根据所述差异元素确定初始矩阵，并对所述初始矩阵进行腐蚀膨胀处理得到差分矩阵。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确性，所述确定模块20还用于连续获取若干个差分矩阵，根据所述若干个差分矩阵中的差异元素数量确定预设差异阈值。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，所述获取模块还用于通过激光雷达获取当前环境的点云数据，确定所述点云数据中各激光点云对应的检测点角度和检测点距离；根据预设分辨率和所述检测点角度确定各激光点云的检测点坐标；根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。

进一步地，为了提高移动物体检测的准确度，所述获取模块10还用于从预设分辨率中读取预设横坐标分辨率，并根据所述预设横坐标分辨率和所述检测点角度确定检测点横坐标；从预设分辨率中读取预设纵坐标分辨率，并根据所述预设纵坐标分辨率和所述检测点角度确定检测点纵坐标；根据所述检测点横坐标和所述检测点纵坐标确定检测点坐标。

进一步地，为了减小在观测过程中的误差的干扰，所述获取模块10还用于根据所述检测点距离和所述检测点坐标确定初始投影矩阵；从所述初始投影矩阵中获取若干个矩阵元素，在所述若干个矩阵元素中选取检测点距离最小的元素；根据所述检测点距离最小的元素确定所述点云数据对应的当前投影矩阵。

本发明移动物体检测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。