球型摄像机检测区域识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及视频监控技术领域，具体而言，涉及一种球型摄像机检测区域识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

近年来，为积极应对社会公共安全的复杂形势，各地相关部门都加大了视频监控系统的投资建设力度，加强了视频感知网络的覆盖面，视频监控的触角延伸到了城市的大街小巷，同时深化了公共安全视频监控建设联网应用，加入了人工智能的自动识别技术，更是如虎添翼，为监控视频巡逻、指挥调度、调查取证提供了强有力的技术手段。

但针对目前使用非常广泛的球型摄像机，虽然可以360度无死角进行旋转监控，但是在加入ai识别算法之后，如果需要针对多个角度进行分析，则需要在球机中增加几十个甚至上百个预置位，配置上百个检测任务，从而给运维人员带来很大的工作量，并且对算力资源也造成严重的浪费。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种球型摄像机检测区域识别方法、装置、电子设备及存储介质，以改善现有技术中通过人工进行预置位设置来配置监测任务导致的工作量较大，浪费算力资源的问题。

本申请实施例提供了一种球型摄像机检测区域识别方法，所述方法包括：基于每个球型摄像机的经纬度信息和实时视频信息确定所述每个球型摄像机的空间数据档案；基于所述空间数据档案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，所述像素-世界坐标转换模型用于将所述指定球型摄像机的当前视频画面从像素坐标转换至相机坐标，再从相机坐标转换至世界坐标；基于所述像素-世界坐标转换模型确定所述指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域；将所述当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域与所述指定球型摄像机的完整监控区域的覆盖经纬度矢量面区域的相交区域作为所述指定球型摄像机的当前检测区域。

可选地，所述基于每个球型摄像机的经纬度信息和实时视频信息确定所述每个球型摄像机的空间数据档案，包括：获取所述每个球型摄像机所处位置的所述经纬度信息；获取所述每个球型摄像机的所述实时视频信息；通过物联网网关接收其他物联网物体的状态信息，其中，所述状态信息包括时间、环境信息和/或位置信息；基于所述状态信息、所述经纬度信息、所述实时视频信息确定所述每个球型摄像机的所述空间数据档案。

可选地，所述基于所述状态信息、所述经纬度信息、所述实时视频信息确定所述每个球型摄像机的所述空间数据档案，包括：基于所述每个球型摄像机的状态信息建立所述他物联网物体与所述实时视频信息内的物体的状态信息，所述状态信息包括物体名称和/或物体位置信息；基于所述状态信息确定所述每个球型摄像机的要素数据，所述要素数据包括球型摄像机的ptz值、经纬度信息和视场角；基于所述要素数据确定所述每个球型摄像机的所述空间数据档案。

可选地，所述基于所述要素数据确定所述每个球型摄像机的所述空间数据档案，包括：基于所述经纬度信息确定所述每个球型摄像机在地理影像地图中的位置；基于所述每个球型摄像机在地理影像地图中的位置以及应用需求，确定所述每个球型摄像机的所述完整监控区域；将所述每个球型摄像机的所述完整监控区域和所述要素数据作为所述每个球型摄像机的所述空间数据档案。

可选地，所述基于所述空间数据档案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，包括：基于所述指定球型摄像机的当前视频画面的ptz值和视场角，以及所述指定球型摄像机的经纬度信息，确定所述指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，所述像素-世界坐标转换模型包括像素-相机坐标转换公式和相机-世界坐标转换公式；所述像素-相机坐标转换公式包括：，其中，为相机坐标，为像素坐标转换为相机坐标的平移矩阵，为像素坐标，为宽度；所述相机-世界坐标转换公式包括：，其中为世界坐标，为相机坐标转换为世界坐标的平移矩阵。

可选地，所述方法还包括：基于所述指定球型摄像机的所述当前检测区域为所述指定球型摄像机分配对应的算法和算力资源。

可选地，所述基于所述像素-世界坐标转换模型确定所述指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域，包括：在所述指定球型摄像机的拍摄角度保持预设时间不变时，基于所述像素-世界坐标转换模型确定所述指定球型摄像机的所述当前视频画面的所述覆盖经纬度矢量面区域。

本申请实施例还提供了一种球型摄像机检测区域识别装置，述装置包括：空间数据档案建立模块，用于基于每个球型摄像机的经纬度信息和实时视频信息确定所述每个球型摄像机的空间数据档案；转换模型确定模块，用于基于所述空间数据档案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，所述像素-世界坐标转换模型用于将所述指定球型摄像机的当前视频画面从像素坐标转换至相机坐标，再从相机坐标转换至世界坐标；当前视频画面覆盖确定模块，用于基于所述像素-世界坐标转换模型确定所述指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域；当前检测区域确定模块，用于将所述当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域与所述指定球型摄像机的完整监控区域的覆盖经纬度矢量面区域的相交区域作为所述指定球型摄像机的当前检测区域。

可选地，所述空间数据档案建立模块具体用于：获取所述每个球型摄像机所处位置的所述经纬度信息；获取所述每个球型摄像机的所述实时视频信息；通过物联网网关接收其他物联网物体的状态信息，其中，所述状态信息包括时间、环境信息和/或位置信息；基于所述状态信息、所述经纬度信息、所述实时视频信息确定所述每个球型摄像机的所述空间数据档案。

可选地，所述空间数据档案建立模块具体用于：基于所述每个球型摄像机的状态信息建立所述他物联网物体与所述实时视频信息内的物体的状态信息，所述状态信息包括物体名称和/或物体位置信息；基于所述状态信息确定所述每个球型摄像机的要素数据，所述要素数据包括球型摄像机的ptz值、经纬度信息和视场角；基于所述要素数据确定所述每个球型摄像机的所述空间数据档案。

可选地，所述空间数据档案建立模块具体用于：基于所述经纬度信息确定所述每个球型摄像机在地理影像地图中的位置；基于所述每个球型摄像机在地理影像地图中的位置以及应用需求，确定所述每个球型摄像机的所述完整监控区域；将所述每个球型摄像机的所述完整监控区域和所述要素数据作为所述每个球型摄像机的所述空间数据档案。

可选地，所述转换模型确定模块具体用于：案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，包括：基于所述指定球型摄像机的当前视频画面的ptz值和视场角，以及所述指定球型摄像机的经纬度信息，确定所述指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，所述像素-世界坐标转换模型包括像素-相机坐标转换公式和相机-世界坐标转换公式；所述像素-相机坐标转换公式包括：，其中，为相机坐标，为像素坐标转换为相机坐标的平移矩阵，为像素坐标，为宽度；所述相机-世界坐标转换公式包括：，其中，为世界坐标，为相机坐标转换为世界坐标的平移矩阵。

可选地，所述球型摄像机检测区域识别装置还包括：分配模块，用于基于所述指定球型摄像机的所述当前检测区域为所述指定球型摄像机分配对应的算法和算力资源。

可选地，所述当前视频画面覆盖确定模块具体用于：在所述指定球型摄像机的拍摄角度保持预设时间不变时，基于所述像素-世界坐标转换模型确定所述指定球型摄像机的所述当前视频画面的所述覆盖经纬度矢量面区域。

本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器读取并运行所述程序指令时，执行上述任一实现方式中的步骤。

本申请实施例还提供了一种可读取存储介质，所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述任一实现方式中的步骤。

本申请实施例的有益效果是：通过球型摄像机的空间数据档案以及像素-世界坐标转换模型的构建，基于空间数据档案和像素-世界坐标转换模型确定球型摄像机的可视角度区域，将可视角度区域和其完整监控区域求交获得球型摄像机当前方位应该检测的区域，实现球型摄像机的自动区域检测，提高了检测效率，减少实施和运维人员的工作量，同时基于该计算获得的区域对球型摄像机进行实时的灵活算力分配，节省了算力资源。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种球型摄像机检测区域识别方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的一种空间数据档案确定步骤的流程示意图。

图3为本申请实施例提供的一种完整监控区域的示意图。

图4为本申请实施例提供的一种当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域的示意图。

图5为本申请实施例提供的一种球型摄像机检测区域识别装置的模块示意图。

图标：20-球型摄像机检测区域识别装置；21-空间数据档案建立模块；22-转换模型确定模块；23-当前视频画面覆盖确定模块；24-当前检测区域确定模块。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

球机全称为球型摄像机，是现代电视监控发展的代表，它集成彩色一体化摄像机、云台、解码器、防护罩等多功能于一体，安装方便、使用简单但功能强大，广泛应用于开阔区域的监控。

经本申请人研究发现，现有球型摄像机的自动识别检测技术应用，介于球机自身的缺陷，只能通过设置预置位的方式进行检测。即在每个球机的监控画面中，每转动一个角度，需要设置一个预置位，并且在画面中绘制监控区域，并配置所对应的检测算法和算力资源。该种方式如果要实现区域自动识别检测，可能需要设置几十到几百个预置位，才能做到目标不会漏检。但是这样将给实施人员和运维人员带来很大的工作量，并且需要配置的算力资源也非常大，人力成本和物力成本都遭到了很大的浪费。

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种球型摄像机检测区域识别方法，请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种球型摄像机检测区域识别方法的流程示意图，该球型摄像机检测区域识别方法的具体步骤可以如下：

步骤s12：基于每个球型摄像机的经纬度信息和实时视频信息确定每个球型摄像机的空间数据档案。

具体地，请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种空间数据档案确定步骤的流程示意图，该空间数据档案确定步骤具体可以如下：

步骤s121：获取每个球型摄像机所处位置的经纬度信息。

一般摄像头是会安装在固定的位置，因此能够轻易获得该摄像头的基本经纬度信息。不需要摄像头存储经纬度信息，只需要知道摄像头安装的位置即可以获得。

步骤s122：获取每个球型摄像机的实时视频信息。

可选地，本实施例中实时视频信息可以包括实时视频本身以及实时视频中的物体的相关信息。摄像头的视频信息是传输到中心数据处理单元的，中心数据处理单元接收摄像头的实时视频信息，同时通过人工或机器自动识别，可以对视频中的图像进行分析和分类。比如图中的物体，经过与记录的经纬度信息进行数据运行，从而实现了该经纬度信息计算出物体信息的相关信息，该物体的相关信息包括该物体是什么分类、物体与摄像头之间的空间位置，以及物体周边各种信息。

步骤s123：通过物联网网关接收其他物联网物体的状态信息。

可选地，本实施例中的其他物联网物体可以是其他球型摄像机或任意类型的物联网设备。

其中，状态信息包括时间、环境信息和/或位置信息。应当理解的是，对于每个球型摄像机自身来说，实时视频信息中的物体的相关信息可以视为其状态信息。

步骤s124：基于状态信息、经纬度信息、实时视频信息确定每个球型摄像机的空间数据档案。

具体地，步骤s124具体可以包括如下子步骤：

步骤s1241：基于每个球型摄像机的状态信息建立他物联网物体与实时视频信息内的物体的状态信息。

本步骤s1241中的物体的状态信息与步骤s123的区别在于，步骤s123的状态信息是其他物联网物体传输至球型摄像机的信息，而s1241的状态信息是基于球型摄像机接收的状态信息以及拍摄到的实时视频信息，确定的实时视频信息内物体的状态信息。

步骤s1242：基于状态信息确定每个球型摄像机的要素数据。

可选地，本实施例中的要素数据可以包括球型摄像机的ptz值、经纬度信息和视场角等。

其中，ptz在安防监控应用中是pan/tilt/zoom的简写，代表云台全方位（左右/上下）移动及镜头变倍、变焦控制。因此本实施例可以根据ptz值、视场角确定每个球型摄像机的当前拍摄方向。

步骤s1243：基于要素数据确定每个球型摄像机的空间数据档案。

具体地，步骤s1243可以包括如下子步骤：

步骤s12431：基于经纬度信息确定每个球型摄像机在地理影像地图中的位置。

可选地，本实施例中的地理影像地图可以是通过gis（geographicinformationsystem，地理信息系统）等获得的高精度影像地图。

其中，地理信息系统又称为“地学信息系统”。它是一种特定的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

步骤s12432：基于每个球型摄像机在地理影像地图中的位置以及应用需求，确定每个球型摄像机的完整监控区域。

上述应用需求可以是根据用户的实际应用需求，例如对高速公路上的车辆进行监控等，请参考图3，图3为本申请实施例提供的一种完整监控区域的示意图。

步骤s12433：将每个球型摄像机的完整监控区域和要素数据作为每个球型摄像机的空间数据档案。

可选地，本实施例中可以应用像素-世界坐标转换模型对球型摄像机的拍摄画面进行坐标转换，利用球型摄像机的空间数据档案，建立当前视频画面的像素坐标和地理（世界）坐标互动转换的数学模型即像素-世界坐标转换模型，使原本单一的视频图像加上了一层隐形的、可计算的空间“轴线”，从而实现视频像素与地理坐标的自动转换。

球型摄像机的当前视频画面的像素坐标与世界坐标转换在视频中的应用分两种情况，一是固定场景视角下的视频图像（如枪机视频）的像素转换，这类摄像机由于图像的外部形态不会变化，通过记录摄像机的经纬度、安装高度、方向角，很容易就能够建立视频图像像素坐标和地理坐标转换的数学模型。另一种是可变场景下的视频图像（如球机、云台）像素转换，需要摄像机在姿态发生变化时，自动上报方位角、视场角信息，使之可以建立像素坐标和地理坐标互动转换的数学模型。因此本实施例接下来通过步骤s14进行像素-世界坐标转换模型的建立。

步骤s14：基于空间数据档案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型。

具体地，基于指定球型摄像机的当前视频画面的ptz值和视场角，以及指定球型摄像机的经纬度信息，确定指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，像素-世界坐标转换模型包括像素-相机坐标转换公式和相机-世界坐标转换公式。

可选地，上述像素-相机坐标转换公式包括：

。

其中，为相机坐标，为像素坐标转换为相机坐标的平移矩阵，为像素坐标，为宽度。

可选地，上述相机-世界坐标转换公式包括：

。

其中，为世界坐标，为相机坐标转换为世界坐标的平移矩阵。

应当理解的是，如何进行摄像机或相机的相机坐标到世界坐标的转换细节可参考本领域常见的相关坐标转换技术，在此不再赘述。

步骤s16：基于像素-世界坐标转换模型确定指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域。

具体地，在通过像素-世界坐标转换模型将指定球型摄像机的当前视频画面转换为世界坐标后，对当前视频画面范围的边界的世界坐标进行确定，将其作为当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域。

请参考图4，图4为本申请实施例提供的一种当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域的示意图，其中，o为指定球型摄像机，a、b、c、d组成的四边形为相机坐标下的当前视频画面覆盖区域，c、d、c1、d1组成的四边形为世界坐标下的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域。

步骤s18：将当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域与指定球型摄像机的完整监控区域的覆盖经纬度矢量面区域的相交区域作为指定球型摄像机的当前检测区域。

进一步的，本实施例在确定指定球型摄像机的当前检测区域后，可以通过系统基于该当前检测区域自动分配ai算法和算力资源，实现对当前检测区域的监控。

此外，为了避免球机被恶意快速转动而造成的检测延时和误差，本方法还还可以设置画面停留时间，当球机在转动到一个角度保持5秒不动时，系统将会自动进行画面叠加分析，并启动ai分析功能进行自动检测。

因此，通过本申请实施例提供的上述球型摄像机检测区域识别方法，球机监控区域只需要一次绘制，可以在球机转动时自动适配，球机转动后自动启动算法，无需单独配置，并使多个球机共享算力资源，从而实现球型摄像机的自动区域检测，提高了检测效率，减少实施和运维人员的工作量，同时基于该计算获得的区域对球型摄像机进行实时的灵活算力分配，节省了算力资源。

为了配合本申请实施例提供的上述球型摄像机检测区域识别方法，本申请实施例还提供了一种球型摄像机检测区域识别装置20。

请参考图5，图5为本申请实施例提供的一种球型摄像机检测区域识别装置的模块示意图。

球型摄像机检测区域识别装置20包括：

空间数据档案建立模块21，用于基于每个球型摄像机的经纬度信息和实时视频信息确定每个球型摄像机的空间数据档案；

转换模型确定模块22，用于基于空间数据档案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，像素-世界坐标转换模型用于将指定球型摄像机的当前视频画面从像素坐标转换至相机坐标，再从相机坐标转换至世界坐标；

当前视频画面覆盖确定模块23，用于基于像素-世界坐标转换模型确定指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域；

当前检测区域确定模块24，用于将当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域与指定球型摄像机的完整监控区域的覆盖经纬度矢量面区域的相交区域作为指定球型摄像机的当前检测区域。

可选地，空间数据档案建立模块21具体用于：获取每个球型摄像机所处位置的经纬度信息；获取每个球型摄像机的实时视频信息；通过物联网网关接收其他物联网物体的状态信息，其中，状态信息包括时间、环境信息和/或位置信息；基于状态信息、经纬度信息、实时视频信息确定每个球型摄像机的空间数据档案。

可选地，空间数据档案建立模块21具体用于：基于每个球型摄像机的状态信息建立他物联网物体与实时视频信息内的物体的状态信息，状态信息包括物体名称和/或物体位置信息；基于状态信息确定每个球型摄像机的要素数据，要素数据包括球型摄像机的ptz值、经纬度信息和视场角；基于要素数据确定每个球型摄像机的空间数据档案。

可选地，空间数据档案建立模块21具体用于：基于经纬度信息确定每个球型摄像机在地理影像地图中的位置；基于每个球型摄像机在地理影像地图中的位置以及应用需求，确定每个球型摄像机的完整监控区域；将每个球型摄像机的完整监控区域和要素数据作为每个球型摄像机的空间数据档案。

可选地，转换模型确定模块22具体用于：案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，包括：基于指定球型摄像机的当前视频画面的ptz值和视场角，以及指定球型摄像机的经纬度信息，确定指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，像素-世界坐标转换模型包括像素-相机坐标转换公式和相机-世界坐标转换公式；像素-相机坐标转换公式包括：

；

相机-世界坐标转换公式包括：

。

可选地，球型摄像机检测区域识别装置20还包括：分配模块，用于基于指定球型摄像机的当前检测区域为指定球型摄像机分配对应的算法和算力资源。

可选地，当前视频画面覆盖确定模块23具体用于：在指定球型摄像机的拍摄角度保持预设时间不变时，基于像素-世界坐标转换模型确定指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域。

本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器读取并运行所述程序指令时，执行本实施例提供的球型摄像机检测区域识别方法中任一项所述方法中的步骤。

应当理解是，该电子设备可以是个人电脑（personalcomputer，pc）、平板电脑、智能手机、个人数字助理（personaldigitalassistant，pda）等具有逻辑计算功能的电子设备。

本申请实施例还提供了一种可读取存储介质，所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行球型摄像机检测区域识别方法中的步骤。

综上所述，本申请实施例提供了一种球型摄像机检测区域识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于每个球型摄像机的经纬度信息和实时视频信息确定所述每个球型摄像机的空间数据档案；基于所述空间数据档案建立指定球型摄像机的像素-世界坐标转换模型，所述像素-世界坐标转换模型用于将所述指定球型摄像机的当前视频画面从像素坐标转换至相机坐标，再从相机坐标转换至世界坐标；基于所述像素-世界坐标转换模型确定所述指定球型摄像机的当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域；将所述当前视频画面的覆盖经纬度矢量面区域与所述指定球型摄像机的完整监控区域的覆盖经纬度矢量面区域的相交区域作为所述指定球型摄像机的当前检测区域。

该方法通过球型摄像机的空间数据档案以及像素-世界坐标转换模型的构建，基于空间数据档案和像素-世界坐标转换模型确定球型摄像机的可视角度区域，将可视角度区域和其完整监控区域求交获得球型摄像机当前方位应该检测的区域，实现球型摄像机的自动区域检测，提高了检测效率，减少实施和运维人员的工作量，同时基于该计算获得的区域对球型摄像机进行实时的灵活算力分配，节省了算力资源。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的框图显示了根据本申请的多个实施例的设备的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图中的每个方框、以及框图的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块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。因此本实施例还提供了一种可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行区块数据存储方法中任一项所述方法中的步骤。基于这样的理解，本申请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）执行本申请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。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。