一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法及相关设备与流程

本申请涉及自动化控制领域，尤其涉及一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法及相关设备。

背景技术：

变电站巡检机器人沿巡检道路行走进行设备巡检，到达预定监测位置后停靠，调用云台预置位将监测仪器对准被监测设备，可见光检测仪器通过光学变焦获取比例适当的清晰图片。

现有的机器人云台都是在一倍焦距下进行机器人云台伺服系统的二次对准，然而在实际应用中，机器人云台伺服系统在一倍焦距下获取到的图像数据包含有大量的局部背景，所需的目标纹理特征并没有不明显，且特征点没有均匀分布容易造成特征匹配错误率高，进而使得像素偏差的计算误差增大的技术问题。

技术实现要素：

本申请提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法及相关设备，用于解决现有的机器人云台伺服系统在一倍焦距下获取到的图像数据包含有大量的局部背景，所需的目标纹理特征并没有不明显，且特征点没有均匀分布容易造成特征匹配错误率高，进而使得像素偏差的计算误差增大的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法，包括：

当机器人云台移动至预置巡检位时，获取所述机器人云台的第一实时图像，其中，所述第一实时图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

对所述第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到所述第一实时图像与所述第一目标图像的第一像素偏差，其中，所述第一目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准；

获取所述机器人的第二实时图像，其中，所述第二实时图像具体为所述机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且所述第二预置焦距倍数大于所述第一预置焦距倍数；

对所述第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到所述第二实时图像与所述第二目标图像的第二像素偏差，其中，所述第二目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准。

优选地，所述根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准具体包括：

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系，确定所述第一像素偏差对应的第一偏移角度，根据所述第一偏移角度与标准偏移角度的差值，对所述机器人进行初次对准，其中，所述标准偏移角度具体为零像素偏差对应的偏移角度。

优选地，所述根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准具体包括：

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系，确定所述第二像素偏差对应的第二偏移角度，根据所述第二偏移角度与标准偏移角度的差值，对所述机器人进行二次对准，其中，所述标准偏移角度具体为零像素偏差对应的偏移角度。

优选地，所述根据所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准之前还包括：

判断所述第一像素偏差是否小于第一偏差阈值，若是，则根据所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准，若否，则发出初次对准错误警报。

优选地，所述根据所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准之前还包括：

判断所述第二像素偏差是否小于第二偏差阈值，若是，则根据所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准，若否，则发出二次对准错误警报。

本申请第二方面提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准装置，包括：

第一实时图像获取模块，用于当机器人云台移动至预置巡检位时，获取所述机器人云台的第一实时图像，其中，所述第一实时图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

第一像素偏差计算模块，用于对所述第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到所述第一实时图像与所述第一目标图像的第一像素偏差，其中，所述第一目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

初次对准控制模块，用于根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准；

第二实时图像获取模块，用于获取所述机器人的第二实时图像，其中，所述第二实时图像具体为所述机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且所述第二预置焦距倍数大于所述第一预置焦距倍数；

第二像素偏差计算模块，用于对所述第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到所述第二实时图像与所述第二目标图像的第二像素偏差，其中，所述第二目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

二次对准控制模块，用于根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准。

优选地，还包括：

第一偏差预置判定模块，用于判断所述第一像素偏差是否小于第一偏差阈值，若是，则根据所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准，若否，则发出初次对准错误警报。

优选地，还包括：

第二偏差预置判定模块，用于判断所述第二像素偏差是否小于第二偏差阈值，若是，则根据所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准，若否，则发出二次对准错误警报。

本申请第三方面提供了一种机器人云台终端，包括：控制器；

所述控制器，用于当机器人云台移动至预置巡检位时，获取所述机器人云台的第一实时图像，其中，所述第一实时图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

对所述第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到所述第一实时图像与所述第一目标图像的第一像素偏差，其中，所述第一目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准；

获取所述机器人的第二实时图像，其中，所述第二实时图像具体为所述机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且所述第二预置焦距倍数大于所述第一预置焦距倍数；

对所述第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到所述第二实时图像与所述第二目标图像的第二像素偏差，其中，所述第二目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准。

本申请第四方面提供了一种计算机可存储介质，所述计算机可存储介质中存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

当机器人云台移动至预置巡检位时，获取所述机器人云台的第一实时图像，其中，所述第一实时图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

对所述第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到所述第一实时图像与所述第一目标图像的第一像素偏差，其中，所述第一目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准；

获取所述机器人的第二实时图像，其中，所述第二实时图像具体为所述机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且所述第二预置焦距倍数大于所述第一预置焦距倍数；

对所述第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到所述第二实时图像与所述第二目标图像的第二像素偏差，其中，所述第二目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准。

从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：

本申请提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法，包括：当机器人云台移动至预置巡检位时，获取所述机器人云台的第一实时图像，其中，所述第一实时图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；对所述第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到所述第一实时图像与所述第一目标图像的第一像素偏差，其中，所述第一目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和所述第一像素偏差对所述机器人进行初次对准；获取所述机器人的第二实时图像，其中，所述第二实时图像具体为所述机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且所述第二预置焦距倍数大于所述第一预置焦距倍数；对所述第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到所述第二实时图像与所述第二目标图像的第二像素偏差，其中，所述第二目标图像具体为所述机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和所述第二像素偏差对所述机器人进行二次对准。

本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法，通过分别在不同的焦距倍数下进行位置对准，本申请首先通过由低焦距倍数下的实时图像与目标图像的像素偏差进行初次对准，然后在初次对准的基础上，在通过由高焦距倍数下的实时图像与目标图像的像素偏差进行二次对准，解决了现有技术的机器人云台都是在一倍焦距下进行机器人云台伺服系统的二次对准，然而在实际应用中，机器人云台伺服系统在一倍焦距下获取到的图像数据包含有大量的局部背景，所需的目标纹理特征并没有不明显，且特征点没有均匀分布容易造成特征匹配错误率高，进而使得像素偏差的计算误差增大的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第一个实施例的流程示意图；

图2为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第二个实施例的流程示意图；

图3为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准装置的一个实施例的结构示意图。

图4为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第一对应关系的云台偏航方向上的偏移角度与像素偏差的对应关系；

图5为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第一对应关系的云台俯仰方向上的偏移角度与像素偏差的对应关系；

图6为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法中第二对应关系的云台偏航方向上的偏移角度与像素偏差的对应关系；

图7为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第二对应关系的云台俯仰方向上的偏移角度与像素偏差的对应关系。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法及相关设备，用于解决现有的机器人云台伺服系统在一倍焦距下获取到的图像数据包含有大量的局部背景，所需的目标纹理特征并没有不明显，且特征点没有均匀分布容易造成特征匹配错误率高，进而使得像素偏差的计算误差增大的技术问题。

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

请参阅图1，图1为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第一个实施例的流程示意图。本申请实施例提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法，包括：

101、当机器人云台移动至预置巡检位时，获取机器人云台的第一实时图像。

需要说明的是，在实施本实施例的机器人云台二次对准方法时，当检测到机器人云台移动至预置巡检位时，则驱动机器人云台拍摄巡检目标的第一实时图像。

其中，第一实时图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像。

102、对第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差。

需要说明的是，在拍摄到第一实时图像后，将第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，通过特征匹配得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差。

其中，第一目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像。

103、根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和第一像素偏差对机器人进行初次对准。

104、获取机器人的第二实时图像。

其中，第二实时图像具体为机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且第二预置焦距倍数大于第一预置焦距倍数。

105、对第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到第二实时图像与第二目标图像的第二像素偏差。

其中，第二目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

106、根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和第二像素偏差对机器人进行二次对准。

本实施例通过分别在不同的焦距倍数下进行位置对准，本申请首先通过由低焦距倍数下的实时图像与目标图像的像素偏差进行初次对准，然后在初次对准的基础上，在通过由高焦距倍数下的实时图像与目标图像的像素偏差进行二次对准，解决了现有技术的机器人云台都是在一倍焦距下进行机器人云台伺服系统的二次对准，然而在实际应用中，机器人云台伺服系统在一倍焦距下获取到的图像数据包含有大量的局部背景，所需的目标纹理特征并没有不明显，且特征点没有均匀分布容易造成特征匹配错误率高，进而使得像素偏差的计算误差增大的技术问题。

以上为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第二个实施例的详细说明。

请参阅图2，图2为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第二个实施例的流程示意图。本申请实施例提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法，包括：

201、当机器人云台移动至预置巡检位时，获取机器人云台的第一实时图像。

需要说明的是，在实施本实施例的机器人云台二次对准方法时，当检测到机器人云台移动至预置巡检位时，则驱动机器人云台拍摄巡检目标的第一实时图像。

其中，第一实时图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像。

202、对第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差。

需要说明的是，在拍摄到第一实时图像后，将第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，通过特征匹配得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差。

其中，第一目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像。

203判断第一像素偏差是否小于第一偏差阈值，若是，则执行步骤204，若否，则发出初次对准错误警报。

204、根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系，确定第一像素偏差对应的第一偏移角度，根据第一偏移角度与标准偏移角度的差值，对机器人进行初次对准。

具体地，本实施例的机器人偏移角度与像素偏差的对应关系是通过在第一预置焦距倍数(一倍焦距)下通过对伺服装置偏移角度进行采样(仅分别在偏航方向和俯仰方向进行操作)，并计算拍摄图与原点位置拍摄的基准图之间像素偏差，将所得多点进行三次样条曲线拟合，得到的偏移角度和像素偏差的一一对应关系，结果如图4和图5所示，其中，x轴为云台旋转角度，y轴为两幅图像像素偏差。由图4和图5所示对应关系为一个近似线性关系。

在实际实施时，先根据获取到的第一像素偏差，根据本实施例预先建立的机器人偏移角度与像素偏差的对应关系，确定第一像素偏差对应的第一偏移角度，根据第一偏移角度与标准偏移角度的差值，生成反向调节控制量，对机器人进行初次对准。

其中，标准偏移角度具体为零像素偏差对应的偏移角度。

205、获取机器人的第二实时图像。

其中，第二实时图像具体为机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且第二预置焦距倍数大于第一预置焦距倍数，处于优选方案考虑，本实施例的第二预置焦距倍数优选为三倍焦距，当然也可选用其他焦距倍数作为第二预置焦距倍数，在此不做赘述。

206、对第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到第二实时图像与第二目标图像的第二像素偏差。

其中，第二目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

207、判断第二像素偏差是否小于第二偏差阈值，若是，则执行步骤208，若否，则发出二次对准错误警报

208、根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系，确定第二像素偏差对应的第二偏移角度，根据第二偏移角度与标准偏移角度的差值，对机器人进行二次对准。

更具体地，与上述的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系的建立方式同理，本实施例的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系是通过在第二预置焦距倍数下通过对伺服装置偏移角度进行采样(仅分别在偏航方向和俯仰方向进行操作)，并计算拍摄图与原点位置拍摄的基准图之间像素偏差，将所得多点进行三次样条曲线拟合，得到的偏移角度和像素偏差的一一对应关系，结果如图6和图7所示，其中，x轴为云台旋转角度，y轴为两幅图像像素偏差。由图6和图7所示对应关系为一个近似线性关系。

其中，标准偏移角度具体为零像素偏差对应的偏移角度。

本实施例通过分别在不同的焦距倍数下进行位置对准，本申请首先通过由低焦距倍数下的实时图像与目标图像的像素偏差进行初次对准，然后在初次对准的基础上，在通过由高焦距倍数下的实时图像与目标图像的像素偏差进行二次对准，解决了现有技术的机器人云台都是在一倍焦距下进行机器人云台伺服系统的二次对准，然而在实际应用中，机器人云台伺服系统在一倍焦距下获取到的图像数据包含有大量的局部背景，所需的目标纹理特征并没有不明显，且特征点没有均匀分布容易造成特征匹配错误率高，进而使得像素偏差的计算误差增大的技术问题。

以上为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准方法的第二个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准装置的一个实施例的详细说明。

请参阅图3，图3为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准装置的一个实施例的结构示意图。

本申请实施例提供了一种基于焦距变换的机器人云台二次对准装置，包括：

第一实时图像获取模块301，用于当机器人云台移动至预置巡检位时，获取机器人云台的第一实时图像，其中，第一实时图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

第一像素偏差计算模块302，用于对第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差，其中，第一目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

初次对准控制模块304，用于根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和第一像素偏差对机器人进行初次对准；

第二实时图像获取模块305，用于获取机器人的第二实时图像，其中，第二实时图像具体为机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且第二预置焦距倍数大于第一预置焦距倍数；

第二像素偏差计算模块306，用于对第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到第二实时图像与第二目标图像的第二像素偏差，其中，第二目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

二次对准控制模块308，用于根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和第二像素偏差对机器人进行二次对准。

更具体地，还包括：

第一偏差预置判定模块303，用于判断第一像素偏差是否小于第一偏差阈值，若是，则根据第一像素偏差对机器人进行初次对准，若否，则发出初次对准错误警报。

更具体地，还包括：

第二偏差预置判定模块307，用于判断第二像素偏差是否小于第二偏差阈值，若是，则根据第二像素偏差对机器人进行二次对准，若否，则发出二次对准错误警报。

以上为本申请提供的一种基于焦距变换的机器人云台二次对准装置的一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种机器人云台终端的详细说明。

本申请实施例提供了一种机器人云台终端，包括：控制器；

控制器，用于当机器人云台移动至预置巡检位时，获取机器人云台的第一实时图像，其中，第一实时图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

对第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差，其中，第一目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和第一像素偏差对机器人进行初次对准；

获取机器人的第二实时图像，其中，第二实时图像具体为机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且第二预置焦距倍数大于第一预置焦距倍数；

对第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到第二实时图像与第二目标图像的第二像素偏差，其中，第二目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和第二像素偏差对机器人进行二次对准。

以上为本申请提供的一种机器人云台终端的详细说明，下面为本申请提供的一种计算机可存储介质的详细说明。

本申请实施例提供了一种计算机可存储介质，计算机可存储介质中存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

当机器人云台移动至预置巡检位时，获取机器人云台的第一实时图像，其中，第一实时图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数拍摄得到的实时图像；

对第一实时图像与预置的第一目标图像进行特征匹配，得到第一实时图像与第一目标图像的第一像素偏差，其中，第一目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第一预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第一对应关系和第一像素偏差对机器人进行初次对准；

获取机器人的第二实时图像，其中，第二实时图像具体为机器人在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数拍摄得到的实时图像，且第二预置焦距倍数大于第一预置焦距倍数；

对第二实时图像与预置的第二目标图像进行特征匹配，得到第二实时图像与第二目标图像的第二像素偏差，其中，第二目标图像具体为机器人云台在预置巡检位处通过第二预置焦距倍数下拍摄得到的预置目标图像；

根据预置的机器人偏移角度与像素偏差的第二对应关系和第二像素偏差对机器人进行二次对准。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。