一种用于确定角膜曲率半径的方法、设备、介质及产品与流程

1.本公开的实施例总体涉及信息处理领域，具体涉及一种用于确定角膜曲率半径的方法、电子设备、计算机可读介质及计算机程序产品。


背景技术：

2.利用生物测量仪对人眼角膜曲率半径(屈光度)的测量应用中，拍摄得出的图像在角膜处会有一个聚焦相对最佳的背光圈，通过判定背光圈的直径像素值可以计算得出曲率半径和屈光度。
3.传统方案是通过框定背光圈的左右两个界点来判定直径所占的像素个数。但是，通过框定背光圈的左右两个界点来判定直径所占的像素个数的最大不足之处是外界环境的影响很大，若拍摄环境很亮，则角膜背光圈处会出现不同程度的干扰亮斑，而这些亮斑如果出现在边缘处则会极大的影响到背光圈边缘的标定，从而使得像素个数和曲率半径的计算结果大受影响。


技术实现要素：

4.本公开的实施例提供了一种用于确定角膜曲率半径的方法、电子设备、计算机可读介质及计算机程序产品，由此能够通过对背光圈直径所占像素个数的范围确定，将非条件外的干扰圆都排除，提高了检测拟合圆的精度，从而提高了角膜曲率半径的计算准确率。
5.在本公开的第一方面，提供了一种用于确定角膜曲率半径的方法。该方法包括：基于具有最小角膜曲率半径的多个第一角膜曲率计图像以及具有最大角膜曲率半径的多个第二角膜曲率计图像，确定背光圈外圈直径占据的最小像素个数范围和最大像素个数范围；基于最大像素个数范围和预设偏移，确定背光圈区域范围；采集人眼图像，其中人眼图像中的角膜中心点与图像中心点之间的距离小于或等于预设偏移，且人眼图像中的背光圈位于背光圈区域范围内；基于最大像素个数范围和最小像素个数范围，对人眼图像进行圆形检测与拟合，以获取人眼图像中的背光圈外圈直径占据的像素个数；以及基于所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数，经由预设公式，确定人眼图像的角膜曲率半径。
6.在本公开的第二方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开的第一方面所述的方法。
7.在本公开的第三方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，计算机指令用于使计算机执行根据本公开的第一方面所述的方法。
8.在本公开的第四方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开的第一方面所述的方法。
9.提供发明内容部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或必要特征，也无
意限制本公开的范围。
附图说明
10.通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
11.图1示出了根据本公开的实施例的示例环境100的示意图；
12.图2示出了根据本公开的实施例的用于确定角膜曲率半径的方法200的示意图；
13.图3示出了根据本公开的实施例的角膜曲率计原始图像填充圆之后对圆形区域直径像素的计算300的示意图；
14.图4示出了根据本公开的实施例的背光圈区域范围400的示意图；
15.图5示出了根据本公开的实施例的人眼图像500的示意图；
16.图6示出了根据本公开的实施例的平滑过滤前的图像与平滑过滤后的图像的对比600的示意图；
17.图7示出了根据本公开的实施例的圆形拟合结果700的示意图；
18.图8示出了根据本公开的实施例的用于确定人眼图像的角膜曲率半径的方法800的示意图；
19.图9示出了根据本公开的实施例的标准分辨率板图像900的示意图；
20.图10示出了根据本公开的实施例的经填充的线对1000的示意图；
21.图11示出了根据本公开的实施例的背光圈所成像大小与实际背光圈大小的关系1100的示意图；以及
22.图12示意性示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备1200的框图。
23.在各个附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
24.下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
25.如上所述，传统方案通过框定背光圈的左右两个界点来判定直径所占的像素值的最大不足之处是外界环境的影响很大，若拍摄环境很亮，则角膜背光圈处会出现不同程度的干扰亮斑，而这些亮斑如果出现在边缘处则会极大的影响到背光圈边缘的标定，从而使得像素值和曲率半径的计算结果大受影响。
26.为了解决上述问题或未说明的其他问题，本公开提供了一种用于确定角膜曲率半径的方案。在该方案中，基于具有最小角膜曲率半径的多个第一角膜曲率计图像以及具有最大角膜曲率半径的多个第二角膜曲率计图像，确定背光圈外圈直径占据的最小像素个数范围和最大像素个数范围；基于最大像素个数范围和预设偏移，确定背光圈区域范围；采集人眼图像，其中人眼图像中的角膜中心点与图像中心点之间的距离小于或等于预设偏移，且人眼图像中的背光圈位于背光圈区域范围内；基于最大像素个数范围和最小像素个数范
围，对人眼图像进行圆形检测与拟合，以获取人眼图像中的背光圈外圈直径占据的像素个数；以及基于所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数，经由预设公式，确定人眼图像的角膜曲率半径。
27.由此，通过对背光圈直径所占像素个数的范围确定，将非条件外的干扰圆都排除，提高了检测拟合圆的精度，提高了角膜曲率半径的计算准确度。
28.下面结合附图详细说明。
29.图1示出了根据本公开的实施例的示例环境100的示意图。如图1所示，示例环境100包括计算设备110、具有最小角膜曲率半径的多个第一角膜曲率计图像120、具有最大角膜曲率半径的多个第二角膜曲率计图像130、人眼图像140以及人眼图像140的角膜曲率半径150。
30.计算设备110可以包括但不限于眼科医疗设备、个人计算机、个人数字助理、可穿戴设备、平板计算机、智能手机等。在一些实施例中，计算设备110可以具有或者耦接到图像采集装置，用于采集人眼图像。
31.实际人眼的角膜曲率半径介于5mm～11mm之间。这里的最小角膜曲率半径为5mm，最大角膜曲率半径为11mm。多个第一角膜曲率计图像120和多个第二角膜曲率计图像130的数量例如各为200，但是应当理解，这个数量只是举例说明，数量可以为其他数字，第一角膜曲率计图像的数量与第二角膜曲率计图像的数量也可以不同，本公开的范围在此不受限制。
32.计算设备110可以用于基于具有最小角膜曲率半径的多个第一角膜曲率计图像120以及具有最大角膜曲率半径的多个第二角膜曲率计图像130，确定背光圈外圈直径占据的最小像素个数范围和最大像素个数范围；基于最大像素个数范围和预设偏移，确定背光圈区域范围；采集人眼图像140，其中人眼图像140中的角膜中心点与图像中心点之间的距离小于或等于预设偏移，且人眼图像140中的背光圈位于背光圈区域范围内；基于最大像素个数范围和最小像素个数范围，对人眼图像140进行圆形检测与拟合，以获取人眼图像140中的背光圈外圈直径占据的像素个数；以及基于所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数，经由预设公式，确定人眼图像140的角膜曲率半径150。
33.由此，通过对背光圈直径所占像素个数的范围确定，将非条件外的干扰圆都排除，提高了检测拟合圆的精度，提高了角膜曲率半径的计算准确度。
34.图2示出了根据本公开的实施例的用于确定角膜曲率半径的方法200的示例的示意图。在图2中，各个动作例如可由图1所示的计算设备执行。应当理解，方法200还可以包括未示出的附加动作和/或可以省略所示出的动作，本公开的范围在此方面不受限制。
35.在框202处，基于具有最小角膜曲率半径的多个第一角膜曲率计图像以及具有最大角膜曲率半径的多个第二角膜曲率计图像，确定背光圈外圈直径占据的最小像素个数范围和最大像素个数范围。
36.对于最小角膜曲率半径(r5)而言，在一些实施例中，可以对多个第一角膜曲率计图像进行二值化处理，以生成多个第一二值图像。
37.二值化处理之后，可以对多个第一二值图像进行孔洞填充，以获取多个第一经填充背光圈区域。例如可以采用matlab的imfill函数作为填充函数，结合“holes”参数填充二值图像的孔洞区域，即背光圈的圆形区域，此时背光圈区域变成一个实心的圆形区域，此实
心的圆形区域作为之后的像素值预处理计算区域。可选地，在圆形填充完之后，还可以去掉圆形周围多余的噪声，例如可以运用matlab的bwareaopen函数，设置小对象的值例如为5000，这样既去掉小对象，又不会对圆形区域造成影响，从而提高后续圆形检测与拟合的准确性和速度。
38.孔洞填充之后，可以确定多个第一经填充背光圈区域的多个第一直径像素个数。参照图3，其示出了角膜曲率计原始图像填充圆之后对圆形区域直径像素的计算。如图3所示，二值实心圆形区域(也就是经填充背光圈区域)的数值只有0和1两个值，通过对有效实心的圆形区域画出贯穿直径的一条直线(图中的灰色直线)，累积数值为1的个数，即可以计算出该圆形区域的直径所占的像素个数(也就是经填充背光圈区域的直径像素个数)。
39.接着，可以基于多个第一直径像素个数，生成最小像素个数范围。例如，可以获取多个第一直径像素个数中的最大值和最小值，以及将这两个值之间的范围作为最小像素个数范围，例如90-100个像素。
40.类似地，对于最大角膜曲率半径(r11)而言，在一些实施例中，可以对多个第二角膜曲率计图像进行二值化处理，以生成多个第二二值图像。随后，可以对多个第二二值图像进行孔洞填充，以获取多个第二经填充背光圈区域。接着，可以确定多个第二经填充背光圈区域的多个第二直径像素个数。最后，可以基于多个第二直径像素个数，生成最大像素个数范围，例如220-230个像素。具体与最小像素个数范围的确定过程类似，不再赘述。
41.回到图2，在框204处，基于最大像素个数范围和预设偏移，确定背光圈区域范围。
42.具体来说，可以确定最大像素个数范围中的最大像素个数。例如，如果背光圈外圈直径所占的像素值范围在220～230个像素之间，则确定最大像素个数为230。
43.随后，可以基于最大像素个数和预设偏移，确定背光圈区域范围。考虑到在拍摄过程当中样本的抖动等客观因素导致的样本中心点(例如图像中心点)偏移，例如上下各偏移30个像素，可得到230+30*2＝290个像素，可以将290个像素*290个像素这一范围或者比该范围更大的范围(例如300个像素*300个像素)，作为背光圈区域范围。图4示出了背光圈区域范围的一个示例。如图4所示，方框401代表背光圈区域范围。(例如，300个像素*300个像素)，圆402为角膜曲率半径为11的曲率计的预定圆(直径所占像素个数为240个像素)，圆403和圆404分别表示圆心在设定范围之内向上和向右的偏移最大量(例如30个像素)时的情况。
44.应当理解，虽然这里以正方形为例说明背光圈区域范围，但是这只是举例说明，也可以是长方形或其他形状，本公开的范围在此不受限制。
45.由于实际人眼的曲率半径介于5mm～11mm之间，即我们确定最大的r11角膜曲率计的整个背光圈区域包含在整个背光圈区域范围中，则可以保证两种角膜曲率计以及实际人眼的背光圈区域都能在背光圈区域范围中显示并很好地去除其他噪声。此外，考虑到在拍摄过程当中样本的抖动等客观因素导致的样本中心点偏移，通过预留上下偏移像素空间，使得样本如何抖动也不会超出该区域范围。
46.回到图2，在框206处，采集人眼图像，其中人眼图像中的角膜中心点与图像中心点之间的距离小于或等于预设偏移，且人眼图像中的背光圈位于背光圈区域范围内。
47.以图像采集装置(例如，相机)界面的中心点位置(相当于图像中心点)为预设圆心点(x0，y0)，所获取的图像角膜中心点即圆心(xn，yn)与预设圆心点的距离不得超过30个像
素，即[(x0-xn)^2+(y0-yn)^2]^1/2《＝30个像素。角膜中心点在此范围内的偏移量不会导致背光圈的有用区域移出背光圈区域范围。图5示出了人眼图像500的示意图。如图5所示，人眼图像500中，背光圈501位于背光圈区域范围502内。
[0048]
通过背光圈区域范围内的稳定采样，可以有效提高方法的执行率，排除由于采样过程的客观原因导致的图像偏移抖动等因素影响。通过以图像采集界面的中心点位置(即图像中心点)为预设圆心点，半径为30个像素的预设圆，以及设定同样以此为中心边长为300个像素的正方形框定区域(即背光圈区域范围)，这两个判定标准进行双重监控达到人眼图像的稳定采样。这里以r11作为参考，当r11满足条件时，r5和实际人眼肯定都在框定范围内。
[0049]
在框208处，基于最大像素个数范围和最小像素个数范围，对人眼图像进行圆形检测与拟合，以获取人眼图像中的背光圈外圈直径占据的像素个数。
[0050]
在一些实施例中，可以对人眼图像进行平滑滤波，以生成经平滑滤波的人眼图像。例如，可以采用高斯平滑滤波，卷积大小例如设置为5*5时，滤波效果最符合实际的角膜曲率半径计算值。通过对原始图像进行卷积来减少图像的多余内容，减少人眼的各异性(例如各种附带物，皮肤的凹凸等)，便于后续的圆形检测与拟合。图6示出了平滑过滤前的图像与平滑过滤后的图像的对比600的示意图。
[0051]
接着，可以对经平滑滤波的人眼图像进行二值化处理，以生成二值人眼图像。采取二值图像处理，可以有效地提高图像边缘检测的精度，对后续图像的圆形检测与拟合提供便捷。
[0052]
随后，可以基于最大像素个数范围和最小像素个数范围，对二值人眼图像进行圆形检测与拟合，以获取二值人眼图像中的背光圈外圈直径占据的像素个数。
[0053]
圆形检测与拟合可以采用霍夫变换来实现。在霍夫变换中，可以对待检测的圆形对象进行半径的标量设定，这里可以用所占的像素个数作为指定的数字类型标量计算；还可以设定半径的范围，以指定的数字类型的整数的两个元素向量作为范围的最大值rmax、最小值rmin。有针对性地确定了需要检测圆的半径范围之后，还可以设定待检测圆形对象的特征极性，因为是二值图像所以图像中的值即0或1，可以用暗
‘
dark’或
‘
bright’代替，由于待检测对象背光圈与背景相比是亮的，因此可以用
‘
bright’作为待检测对象的特征极性来检测。另外，还可以设定计算方法为相编码方法。敏感度性因子在霍夫变换检测圆形的过程中起到很大的影响，其范围可以设定在0～1之间。
[0054]
图7示出了圆形拟合的示意图。如图7所示，所拟合的圆形为701，也就是背光圈外圈，通过计算所拟合的圆形701的直径所占据的像素个数，即可获取二值人眼图像中的背光圈外圈直径占据的像素个数。
[0055]
具体来说，可以基于最大像素个数范围和最小像素个数范围，确定二值人眼图像中用于圆形检测与拟合的区域。例如，可以将最大像素个数范围中的最大值作为背光圈外圈直径占据的最大像素个数，以及将最小像素个数范围中的最小值作为背光圈外圈直径占据的最小像素个数。随后可以将以图像中心点为圆心、以所确定的最小像素个数/2(例如45个像素)为半径的圆，到以图像中心点为圆心、以所确定的最大像素个数/2(例如115个像素)为半径的圆之间围成的环形区域，确定为二值人眼图像中用于圆形检测与拟合的区域。
[0056]
可选地，可以考虑一定的偏移，例如可以将以图像中心点为圆心、以所确定的最小
像素个数/2(例如45个像素)-预定偏移(例如10个像素)得到的像素个数为半径的圆，到以图像中心点为圆心、以所确定的最大像素个数/2(例如115个像素)+预定偏移(例如10个像素)为半径的圆之间围成的环形区域，确定为二值人眼图像中用于圆形检测与拟合的区域。
[0057]
在确定二值人眼图像中用于圆形检测与拟合的区域之后，可以基于预设敏感度值，在所确定的用于圆形检测与拟合的区域中进行圆形检测与拟合，以获取二值人眼图像中的背光圈外圈直径占据的像素个数。敏感度值例如可以确定为0.95-0.99之间。
[0058]
由此，通过对背光圈直径所占像素个数范围以及敏感度值的设定，在所确定的用于圆形检测与拟合的区域中的圆能更快更准确地检测并拟合出，提高了圆形检测与拟合的速度和准确性。
[0059]
回到图2，在框210处，基于所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数，经由预设公式，确定人眼图像的角膜曲率半径。
[0060]
可以通过背光圈所成像大小与实际背光圈大小(这里以背光圈的半径大小为参考基准)的公式关系计算出曲率半径。其公式关系如下：r＝2xd，如图11所示，其中r为曲率半径，x为像的放大率，即x＝h/h，h为背光圈像半径的大小，h为背光圈实际物体的半径大小，d为实际背光圈到像的距离。r＝2h/h*d＝h*(2d/h)＝radii*pixelsize*(2d/h)，其中r表示角膜曲率半径，radii表示所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数/2，也就是所获取的背光圈外圈半径占据的像素个数，pixelsize表示图像采集装置的像素尺寸，2d/h表示系数。pixelsize可以是预先获取的，以及2d/h可以通过经验确定，例如，r＝radii*0.025*4.06，通过该公式可以确定角膜曲率半径。下文将参照图8，详细描述用于确定人眼图像的角膜曲率半径的方法。
[0061]
在框802处，获取图像采集装置的像素尺寸。
[0062]
在一些实施例中，可以经由图像采集装置，采集标准分辨率板图像，标准分辨率图像包括多个线对。线对可由一条暗部与一条亮部构成。如图9所示，标准分辨率板图像900可包括多组线对，第4组线对901可以包括多个线对，2个线对对应1mm，第2组线对902可以包括多个线对，1个线对对应1mm。
[0063]
随后，可以对标准分辨率板图像进行二值化处理，以生成二值标准分辨率板图像。对二值标准分辨率板图像进行孔洞填充，以获取经填充的线对。经填充的线对可如图10所示。填充过程可以参见上文，这里不再赘述。
[0064]
接着，可以确定经填充的线对占据的像素个数。基于所确定的像素个数和线对的预定尺寸，确定图像采集装置的像素尺寸。如图10所示，可以通过贯穿线对的一条直线来确定经填充的线对占据的像素个数。例如，对于第2组线对902，可以计算出1.5个线对所占像素个数为63，从而计算出图像采集装置的像素尺寸pixelsize＝1.5mm/63＝0.025mm＝25um。类似的，对于第4组线对901，可以计算出1.5个线对所占像素个数为30，计算图像采集装置的像素尺寸pixelsize＝(3/4)mm/30＝25um。
[0065]
回到图8，在框804处，基于像素尺寸、最小像素个数范围以及最小角膜曲率半径，确定角膜曲率半径相对于背光圈外圈直径的第一系数。
[0066]
例如，对于r5而言，最小像素个数范围为90-100，求平均可以得到半径所占像素个数为95，通过公式r＝radii*pixelsize*(2d/h)倒推，5＝47.5*0.025*(2d/h)，则第一系数2d/h＝4.21。
[0067]
在框806处，基于像素尺寸、最大像素个数范围以及最大角膜曲率半径，确定角膜曲率半径相对于背光圈外圈直径的第二系数。
[0068]
例如，对于r11而言，最大像素个数范围为220-230，求平均可以得到半径所占像素个数为225，通过公式r＝radii*pixelsize*(2d/h)倒推，11＝112.5*0.025*(2d/h)，则第二系数2d/h＝3.91。
[0069]
在框808处，基于第一系数和第二系数，确定角膜曲率半径相对于背光圈外圈直径的最终系数。例如，可以将第一系数与第二系数求平均，以确定最终系数，例如(4.21+3.91)/2＝4.06。应当理解，这里的数值只是举例说明。
[0070]
在框810处，基于最终系数和所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数，确定人眼图像的角膜曲率半径。
[0071]
例如，可以通过r＝radii*pixelsize*a来确定人眼图像的角膜曲率半径，其中r表示角膜曲率半径，raddi表示所获取的背光圈外圈直径占据的像素个数/2，也就是所获取的背光圈外圈半径占据的像素个数，pixelsize表示像素尺寸，a表示确定的最终系数，例如r＝radii*0.025*4.06。
[0072]
由此，通过对背光圈直径所占像素个数的范围确定，将非条件外的干扰圆都排除，提高了检测拟合圆的精度，提高了角膜曲率半径的计算准确度，使得曲率半径的误差范围在0.05mm之内，符合眼科医学评判标准。此外，通过圆形霍夫变换的方法识别图像中的圆形从而确定背光圈直径所占像素值，其一圆形识别算法可以调节识别的敏感度，忽视外界的光斑干扰，因为非圆形物体可直接不识别在内，有效提高了算法的稳定以及高效性。
[0073]
在一些实施例中，在确定角膜曲率半径之后，还可以通过以下公式确定屈光度：k＝0.337*1000/r，其中k表示屈光度，r表示角膜曲率半径。
[0074]
图12示意性示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备1200的框图。设备1200可以用于实现图1的计算设备100。如图所示，设备1200包括中央处理单元(cpu)1201，其可以根据存储在只读存储器(rom)1202中的计算机程序指令或者从存储单元1208加载到随机访问存储器(ram)1203中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在ram1203中，还可存储设备1200操作所需的各种程序和数据。cpu 1201、rom 1202以及ram1203通过总线1204彼此相连。输入/输出(i/o)接口1205也连接至总线1204。
[0075]
设备1200中的多个部件连接至i/o接口1205，包括：输入单元1206，例如键盘、鼠标等；输出单元1207，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1208，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1209，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1209允许设备1200通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0076]
处理单元1201执行上文所描述的各个方法和处理，例如执行方法200、800。例如，在一些实施例中，方法200、800可被实现为计算机软件程序，其被存储于机器可读介质，例如存储单元1208。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom1202和/或通信单元1209而被载入和/或安装到设备1200上。当计算机程序加载到ram 1203并由cpu 1201执行时，可以执行上文描述的方法200、800的一个或多个操作。备选地，在其他实施例中，cpu 1201可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200、800的一个或多个动作。
[0077]
本公开可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括
计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
[0078]
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
[0079]
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
[0080]
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
[0081]
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
[0082]
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
[0083]
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它
设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
[0084]
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令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。在有些作为替换的实现中，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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，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。
[0085]
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。