点云数据的处理方法、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及激光雷达技术领域，并且更具体涉及一种点云数据的处理方法、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.点云数据是激光雷达扫描物体产生的数据，激光雷达是自动驾驶等领域的重要传感器，能够弥补摄像头在精度、稳定性和视野方面的局限性。不同激光雷达(特别是不同型号的激光雷达)的性能表现各不相同，对于激光雷达的测试评价是选择激光雷达的一项重要挑战。
3.目前各类用户评测激光雷达，没有统一评测标准，且主要通过人工评价，由于市场上激光雷达品牌及型号众多，这项工作需要付出大量时间和精力，且激光雷达的性能测评的可靠性较低。


技术实现要素：

4.公开了激光雷达点云数据的处理方法，以便可靠测评激光雷达性能。
5.在一个方面中，点云数据的处理方法，包括：采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据；从所采集的点云数据提取与所述目标物体对应的目标物体点云数据；根据目标性能指标对所述目标物体点云数据进行处理，得到在所述预定距离下所述目标性能指标对应的激光雷达评估信息。
6.在另一个方面中，一种电子设备，包括：一个或多个处理器，存储器，存储有计算机可读指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行本发明实施例所述的方法。
7.在另一个方面中，一种存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行本发明实施例所述的方法。
8.在附图、说明书和权利要求书中更详细的描述了所公开技术的上文和其他方面的特征。
附图说明
9.在附图的图中，通过示例的方式而不是限制的方式来对各种实施例进行图示。
10.图1示了可以实现本技术示例实施例的系统的框图。
11.图2示出了根据本技术的一个实施例的点云数据的处理方法的流程图。
12.图3a和图3b分别示出了根据本技术的一个实施例的反射板的正视图及侧视图。
13.图4a和图4b分别示出了根据本技术的另一个实施例的反射板的正视图及侧视图。
14.图5示出了根据图3a及图4a实施例的反射板共同使用的示意图。
15.图6示出了根据本技术的一个实施例的电子设备的框图。
16.在可能的情况下，已经使用相同的附图标记来指定图中共有的相同要素。预期在一个实现中公开的要素可以在没有具体叙述的情况下有益地用于其他实现中。
具体实施方式
17.在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对各种实施例的透彻理解。应理解，在不偏离所公开主题的范围的情况下，可以利用其他实施例并且可以进行结构改变。预期以下特征和要素的任何组合以实现和实践本技术。
18.在说明书中，共同或相似的特征可以由共同的附图标记指定。如本文所使用，“示例性”可以指示示例、实现或方面，并且不应被解释为限制性的或指示偏好或优选实现。
19.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
20.在以下的说明中，本技术的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本技术原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。
21.图1示出了可以应用本技术实施例的系统100的示意图。如图1所示，系统100可以包括一个或多个设备101及激光雷达102，设备101与激光雷达102电连接，设备101可以采集激光雷达102扫描目标物体103产生的点云数据。
22.其中，该设备101可以是任意可以执行计算处理任务的设备，例如计算机、服务器或者边缘终端等。
23.本示例的一种实施方式中，设备101可以采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据；从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据；根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息。
24.图2示意性示出了根据本技术的一个实施例的点云数据的处理方法的流程图。该方法的执行主体可以是任意电子设备，比如图1中所示的设备101。
25.如图2所示，该点云数据的处理方法可以包括步骤s210至步骤s230。
26.步骤s210，采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据；
27.步骤s220，从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据；
28.步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下所述目标性能指标对应的激光雷达评估信息。
29.下面描述点云数据处理时，所进行的各步骤的具体过程。
30.在步骤s210中，采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据。
31.本示例的实施方式中，预定距离即激光雷达与目标物体之间的距离(下文也称作扫描距离)，目标物体可以是任意物体，例如反射板或者可移动物体(例如车辆)等。预定距离可以包括至少一个距离，一个示例中，预定距离包括一个距离，可以得到该一个扫描距离
下的点云数据，该扫描距离例如可以是1米到100米之间的任意值，或者3米到70米之间的任意值，或者3米到50米之间的任意值，或者15米到50米之间的任意值；另一个示例中，预定距离包括至少两个扫描距离，可以得到多个扫描距离下的点云数据，每个扫描距离例如可以是1米到100米之间的任意值，或者3米到70米之间的任意值，不同扫描距离之间可以相差例如10米到20米之间的任意值。
32.一个示例中，参考图3a及图3b，目标物体为反射板301，可以在距离激光雷达预定距离的扫描位置设置反射板301；在扫描位置通过支架302将反射板，按照预定高度悬浮支撑于空中，支架302可拆卸固定于反射板301的背面，反射板301的反射面朝向激光雷达(反射板的反射面例如可以是平面)。一个示例中，支架302为如图3a及图3b所示的倒l型设计，使反射板悬浮在空中，有助于自动提取目标物体点云数据。特别是，倒l型支架可以使得提取目标物体点云数据更准确，有助于把支架(以及地面)和反射板区域分开。
33.一个示例中，目标物体为可移动物体，控制可移动物体按照预设的速度相对激光雷达运动(例如朝向远离激光雷达的方向匀速运动)；在可移动物体运动过程中，按照预定帧率录制每一帧下激光雷达扫描可移动物体所产生的点云数据，每一帧下可移动物体与激光雷达之间的距离对应一个扫描距离。
34.在步骤s220中，从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
35.根据本技术的实施例，考虑到所采集的点云数据可能包含有扫描环境对应的环境点云数据，例如地面对应的地面点云数据，从所采集的点云数据中可以通过区域分割或者聚类处理等方式提取目标物体对应的目标物体点云数据(即除环境点云数据之外的点云数据)，可以保证测评准确性。
36.一个实施例中，目标物体设置于距离地面预定高度的位置；步骤s220，从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据，包括：从所采集的点云数据提取对应于地面的地面点云数据；基于地面点云数据以及该预定高度从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
37.提取到地面点云数据后，根据地面到目标物体预定高度，对所采集的点云数据进行分割，可以以地面为参照提取到目标物体点云数据。在目标物体包括反射板的情形下，提取到目标物体点云数据之后还可以对目标物体点云数据，进行平面拟合。平面拟合过程中，通过设置平面拟合的阈值，可以过滤掉异常点(例如距离拟合平面超过预定距离的点)，得到拟合后的平面，提高目标物体点云数据的准确性。
38.一个实施例中，步骤s220，从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据，包括：基于预定距离从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
39.根据激光雷达到目标物体之间的预定距离，可以确定所采集的点云数据中对应于该预定距离处的预定范围(或区域)的点云数据，从而提取到与目标物体对应的目标物体点云数据。该预定范围(或区域)可以根据经验确定。
40.根据经验确定的该预定范围(或区域)很可能会大于目标物体的尺寸，在目标物体包括反射板的情形下，为了提高目标物体点云数据的准确性，提取到目标物体点云数据之后，还可以对目标物体点云数据进行平面拟合，通过平面拟合可以至少部分去掉所提取的目标物体点云数据与反射板无关的部分。平面拟合后可以进一步使用质心法过滤掉一些异
常点，即超过目标物体点云质心一定距离的点被看做是异常点过滤掉。例如，可以根据反射板尺寸过滤掉反射板周边异常点，根据预设的厚度值(该预设的厚度值例如可以等于反射板的厚度，也可以是任意其它预设的值)，过滤掉反射板厚度方向的异常点。通过平面拟合和质心法可以提高目标物体点云数据的准确性。
41.一个实施例中，步骤s220，从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据，包括：对所采集的点云数据进行聚类，以提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
42.当目标物体为可移动物体(例如车辆)时，通过对所采集的点云数据进行聚类可以将目标物体对应的目标物体点云数据划分为同一个聚类簇，进而提取到目标物体对应的目标物体点云数据。
43.在步骤s230中，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息。
44.本示例的实施方式中，目标性能指标即激光雷达的性能评价指标，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，可以根据目标性能指标对应的处理方式对目标物体点云数据进行处理，进而自动可靠的得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息。
45.一些实施例中，该反射板可以是朗伯体反射板，反射板的数量例如可以是一个或多个，反射板的反射面可以是平面，反射板的反射率(也称作反射率真值)例如可以是1％-98％中的任意值，或者可以是10％至94％中的任意值，例如可以是10％、18％、50％、80％或94％。
46.一个实施例中，目标性能指标包括测距偏差，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：计算目标物体点云数据中的每个点到所拟合的平面的距离，根据所计算的距离，生成统计直方图作为预定距离下的测距偏差对应的激光雷达评估信息。测距偏差即激光雷达测量距离的偏差。根据所计算的距离的分布情况，生成统计直方图可以直观反映激光雷达的测距准确性。这里以及下文所述的“拟合的平面”可以是上文的平面拟合过程中生成的平面，平面拟合过程中会得出平面方程，平面方程代表的平面即这里的“所拟合的平面”。“拟合的平面”也可以是步骤s230中重新进行平面拟合所得到的平面。
47.一个实施例中，目标性能指标包括测距精度，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：计算目标物体点云数据中的每个点到所拟合的平面的距离，对所计算的距离求取标准差σ，作为预定距离下的测距精度对应的激光雷达评估信息。
48.一个实施例中，所述目标性能指标还包括点占比，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下所述目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：计算目标物体点云数据中的每个点到所拟合的平面的距离，对所计算的距离求取标准差，计算目标物体点云数据中对应于不同倍数标准差的点云比例，作为预定距离下点占比对应的激光雷达评估信息。例如，求取标准差σ后，可以统计目标物体点云数据中，在σ、2σ、3σ
…
nσ(n是正整数)范围内的点云比例，可以理解，不同倍数标准差中倍数的具体数值和数目可以根据需求设定。
49.一个实施例中，为了得到更准确的激光雷达评估信息，从目标物体点云数据中去除边缘点云。确定预定距离下提取的目标物体点云数据中的中心点；根据中心点及目标物体(例如反射板)的大小和尺寸，可以确定预定距离下提取的目标物体点云数据中的边缘点(即围绕中间区域的边缘区域内的点)；然后，从提取的目标物体点云数据中，剔除边缘点。剔除边缘点后，目标物体点云数据成为目标物体的中间区域的点云数据，这样，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理包括根据目标性能指标对目标物体中间区域的点云数据进行处理，这样得到的在预定距离下所述目标性能指标对应的激光雷达评估信息，可以反映激光雷达对于物体边缘的测量性能。
50.上文描述了如图3a及图3b所示反射板301包括一个反射区的情形(此时反射区全部覆盖该反射板)，本技术不限于此，本技术实施例的一种反射板还可以包括具有不同反射率的多个反射区；或者，反射板有多个，其中至少一个包括一个反射区，至少一个包括具有不同反射率的多个反射区；或者可以有反射率不同的多个反射板(每个反射板只有一个反射区)。在本技术的一个实施例中，反射率不同的多个反射区的数目可以是2、3、4、5等，这些反射区的反射率(即反射率真值)可以是1％-98％中的任意值，或者可以是10％至94％中的任意值。一个示例中，参考图4a及图4b，至少一个反射板303由5个反射区(反射区3031、反射区3032、反射区3033、反射区3034、反射区3035)组成，5个反射区的反射率(即反射率真值)分别为10％、18％、50％、80％及94％。在扫描位置通过支架304将反射板，按照预定高度悬浮支撑于空中，支架304可拆卸固定于反射板303的背面，反射板303的反射面朝向激光雷达(反射板的反射面例如可以是平面)。另一个示例中，参考图5，反射板有多个，其中一个反射板仅包括一个反射区(例如可以是图3a所示的反射板301)，另一个反射板包括反射率不同的多个反射区(例如可以是图4a所示的反射板303)。
51.在本技术的一些实施例中，反射板仅包括一个反射区时可以是例如正方形，正方形的边长为0.5米到3米中的任意值，或者是边长为0.5米到2米中的任意值，或者是边长为1米中的任意值。
52.在本技术的一些实施例中，反射板包括多个反射区时可以是例如长方形，其一个边长为0.5米到3米中的任意值另一个边长为0.1米到2米中的任意值，或者一个边长为1米到2米中的任意值另一个边长为0.3米到1米中的任意值，或者一个边长为1.25米另一个边长为0.5米。这些反射区可以具有相同的形状(例如，为矩形)并且具有相同的大小，在反射板上水平排列。
53.在反射板仅包括一个反射区的情形下，上文所描述的目标物体点云数据可以是该反射区对应的反射区点云数据。
54.在反射板包括多个反射区的情形下，提取到反射板对应的目标物体点云数据后，可以根据各反射区在反射板上位置及形状和大小进一步提取到各反射区对应的反射区点云数据。
55.一个实施例中，目标性能指标还包括反射强度，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，作为预定距离下的反射强度对应的激光雷达评估信息。每个点的反射强度即采集的点云数据中每个点对应的反射强度值，然后利用反射区点云数据中所有点的反射强度之和
除以所有点的个数，即可得到反射强度的平均值。
56.一个实施例中，所述目标性能指标还包括反射强度精度，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，根据平均值及每个点的反射强度，计算反射强度标准差σ，作为预定距离下反射强度精度对应的激光雷达评估信息。计算每个点的反射强度与反射强度平均值的差值的平方和，除以所有点的个数得到反射强度的方差，对该方差求算数平方根即可得到反射强度标准差。
57.一个实施例中，目标性能指标还包括点占比，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，根据平均值及每个点的反射强度，计算反射强度标准差，计算该反射区点云数据中不同倍数标准差的点云比例，作为预定距离下点占比对应的激光雷达评估信息。例如，求取反射强度标准差σ后，可以统计反射区点云数据中，在σ、2σ、3σ
…
nσ(n是正整数)范围内的点云比例，可以理解，不同倍数标准差中倍数的具体数值和数目可以根据需求设定。
58.一个实施例中，目标性能指标还包括反射率准度，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，计算平均值与反射率的差值，作为预定距离下反射率准度对应的激光雷达评估信息。在本技术中，术语反射率指反射板本身的反射率真值(即标称的反射率，例如，反射板出厂时在反射板上标注的反射率)，术语反射强度即测量的反射率(例如，通过本技术的方法测量得到的反射率)。计算每个反射区对应的反射强度的平均值与反射率差值，可以准确反映激光雷达的反射率准度。
59.一个实施例中，目标性能指标包括反射强度分布，步骤s230，根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；针对反射强度，生成统计直方图作为预定距离下的反射强度分布对应的激光雷达评估信息。绘制该反射区点云数据中所有点的反射强度分布统计直方图，可以直观反映该反射区对应的反射强度分布情况。
60.在反射板包括具有不同反射率的多个反射区时，可以根据每个反射区的大小、形状及反射区的相对位置关系(或反射区在反射板上的位置)，从目标物体点云数据中确定各反射区对应的反射区点云数据。
61.例如，可以根据每个反射区的大小、形状及反射区的相对位置关系，对反射板对应的目标物体点云数据进行分割得到各反射区对应的反射区点云数据。例如，一个示例中，反射板由多个(例如5个)反射区组成，反射板为矩形，这些反射区水平排列、大小相同且为矩形的反射区，每个反射区的长度与反射板的宽度一致，这些反射区的宽度之和等于反射板的长度，进而可以对目标物体点云数据在反射板长度方向进行均匀分割，得到每个反射区对应的反射区点云数据。
62.一个实施例中，目标性能指标还包括点云数量，步骤s230，根据目标性能指标对目
标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，包括：获取目标物体点云数据所包含的点的数量，得到总点数，作为目标扫描距离下点云数量对应的激光雷达评估信息。统计目标物体(例如可移动物体)的点云数据所包含的点的数量，可以得到总点数，该总点数可以进一步反映激光雷达的扫描性能。
63.以这种方式，基于步骤s210至步骤s230，通过采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据；从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据；根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下所述目标性能指标对应的激光雷达评估信息，实现自动可靠地进行激光雷达性能测评。
64.在一些实施例中，还可以对不同反射区或不同扫描距离对应的激光雷达评估信息进行平均(例如加权平均)。
65.为便于更好的实施本技术实施例提供的点云数据处理方法，本技术实施例还提供一种基于上述点云数据的处理方法的点云数据处理装置。其中术语的含义与上述点云数据的处理方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。
66.在一个方面，点云数据的处理装置，包括：采集模块，用于采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据；提取模块，用于从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据；处理模块，用于根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息。
67.一个实施例中，目标物体设置于距离地面预定高度的位置；提取模块被配置为：从所采集的点云数据提取对应于地面的地面点云数据；基于地面点云数据以及预定高度从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
68.一个实施例中，提取模块被配置为：基于预定距离从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
69.一个实施例中，目标物体包括反射板，装置还包括拟合模块被配置为：对目标物体点云数据，进行平面拟合。
70.一个实施例中，目标性能指标包括测距偏差，处理模块被配置为：计算目标物体点云数据中的每个点到所拟合的平面的距离，根据所计算的距离，生成统计直方图作为预定距离下的测距偏差对应的激光雷达评估信息。
71.一个实施例中，目标性能指标包括测距精度，处理模块被配置为：计算目标物体点云数据中的每个点到所拟合的平面的距离，对所计算的距离求取标准差，作为预定距离下的测距精度对应的激光雷达评估信息。
72.一个实施例中，目标性能指标还包括点占比，处理模块被配置为：计算目标物体点云数据中的每个点到所拟合的平面的距离；对所计算的距离求取标准差；计算目标物体点云数据中对应于不同倍数标准差的点云比例，作为预定距离下点占比对应的激光雷达评估信息。
73.一个实施例中，目标物体点云数据是目标物体的中间区域的点云数据。
74.一个实施例中，目标物体包括反射板，反射板包括至少一个反射区，目标物体点云数据包括该反射区对应的反射区点云数据。
75.一个实施例中，所述反射板包括多个，至少一个反射板包括一个反射区，至少一个反射板包括具有不同反射率的多个反射区。
76.一个实施例中，目标性能指标还包括反射强度，处理模块被配置为：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，作为预定距离下的反射强度对应的激光雷达评估信息。
77.一个实施例中，目标性能指标还包括反射强度精度，处理模块被配置为：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，根据平均值及每个点的反射强度，计算反射强度标准差，作为预定距离下反射强度精度对应的激光雷达评估信息。
78.一个实施例中，目标性能指标还包括点占比，处理模块被配置为：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，根据平均值及每个点的反射强度，计算反射强度标准差，计算该反射区点云数据中不同倍数标准差的点云比例，作为预定距离下点占比对应的激光雷达评估信息。
79.一个实施例中，目标性能指标还包括反射率准度，处理模块被配置为：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；计算反射强度的平均值，计算平均值与反射率差值，作为预定距离下反射率准度对应的激光雷达评估信息。
80.一个实施例中，目标性能指标包括反射强度分布，处理模块被配置为：针对至少一个反射区，获取该反射区点云数据中每个点的反射强度；针对反射强度，生成统计直方图作为预定距离下的反射强度分布对应的激光雷达评估信息。
81.一个实施例中，反射板包括具有不同反射率的多个反射区，还包括反射区确定模块被配置为：根据每个反射区的大小、形状及多个反射区的相对位置关系，从目标物体点云数据中确定各反射区对应的反射区点云数据。
82.一个实施例中，采集模块被配置为：对所采集的点云数据进行聚类，以提取与目标物体对应的目标物体点云数据。
83.一个实施例中，目标性能指标还包括点云数量，处理模块被配置为：获取目标物体点云数据所包含的点的数量，得到总点数，作为目标扫描距离下点云数量对应的激光雷达评估信息。
84.以这种方式，基于点云数据处理装置，通过采集激光雷达在预定距离下扫描目标物体所产生的点云数据；从所采集的点云数据提取与目标物体对应的目标物体点云数据；根据目标性能指标对目标物体点云数据进行处理，得到在预定距离下目标性能指标对应的激光雷达评估信息，实现自动可靠地进行激光雷达性能测评。
85.此外，本技术实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为终端或者服务器，在一个实施例中，该电子设备是图1中所示的设备101。如图6所示，其示出了本技术实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：
86.图6示出了呈电子设备400的示例形式的机器的图示，在该电子设备内指令集在被执行时和/或处理逻辑在被启动时可以使该机器执行本文中所描述和/或要求的方法中的任何一种或多种。在备选实施例中，机器作为独立设备操作，或可以被连接(例如联网)到其他机器。在联网部署中，机器可以在服务器-客户端网络环境下以服务器或客户端机器的身份操作，或在对等(或分布式)网络环境中作为对等机操作。机器可以是个人计算机(pc)、膝上型计算机、平板计算系统、个人数字助理(pda)、蜂窝电话、智能电话、网络应用、机顶盒(stb)、网络路由器、交换机或桥接器或能够执行指定将由该机器采取的动作的指令集(相
继或以其他方式)或启动处理逻辑的任何机器。进一步地，虽然只图示了单个机器，但是术语“机器”也可以被理解为包括单独地或联合地执行用以执行本文中所描述和/或要求的方法中的任何一种或多种的指令集(或多个指令集)的机器的任何集合。
87.示例电子设备400可以包括可以经由总线406或其他数据传送系统彼此通信的数据处理器402(例如系统芯片(soc)、通用处理核心、图形核心和可选其他处理逻辑)和存储器404(例如，内存)。电子设备400还可以包括各种输入/输出(i/o)设备和/或接口410，诸如触摸屏显示器、音频插孔、语音接口和可选网络接口412。在示例实施例中，网络接口412可以包括一个或多个无线电收发器，其被配置成与任何一个或多个标准无线和/或蜂窝协议或接入技术(例如蜂窝系统的第二代(2g)、2.5代、第三代(3g)、第四代(4g)和下一代无线电接入、全球移动通信系统(gsm)、通用分组无线电服务(gprs)、增强型数据gsm环境(edge)、宽带码分多址(wcdma)、lte、cdma2000、wlan、无线路由器(wr)网格等)。网络接口412还可以被配置成与各种其他有线和/或无线通信协议(包括tcp/ip、udp、sip、sms、rtp、wap、cdma、tdma、umts、uwb、wifi、wimax、ieee402.11x等)一起使用。本质上，网络接口412可以实际上包括或支持任何有线和/或无线通信和数据处理机构，通过该机构，信息/数据可以经由网络414在计算设备400与另一计算或通信系统之间传播。
88.存储器404可以表示机器可读介质(或计算机可读存储介质)，在机器可读介质(或计算机可读存储介质)上存储实施本文中所描述和/或要求的方法或功能中的任何一个或多个的一个或多个指令集、软件、固件或其他处理逻辑(例如逻辑408)。在由电子设备400执行期间，逻辑408或其一部分也可以完全或至少部分地驻留在处理器402内。如此，存储器404和处理器402也可以构成机器可读介质(或计算机可读存储介质)。逻辑408或其一部分也可以被配置为处理逻辑或逻辑，该处理逻辑或逻辑的至少一部分被部分地实现于硬件中。逻辑408或其一部分还可以经由网络接口412来通过网络414被传输或接收。虽然示例实施例的机器可读介质(或计算机可读存储介质)可以是单种介质，但是术语“机器可读介质”(或计算机可读存储介质)应被理解为包括存储一个或多个指令集的单种非暂时性介质或多种非暂时性介质(例如集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和计算系统)。术语“机器可读介质”(或计算机可读存储介质)也可以被理解为包括能够存储、编码或携带指令集以供机器执行并且使机器执行各种实施例的方法中的任何一种或多种或能够存储、编码或携带被这种指令集利用或与之相关联的数据结构的任何非暂时性介质。术语“机器可读介质”(或计算机可读存储介质)可以因此被理解为包括但不限于固态存储器、光学介质和磁性介质。
89.所公开的和其他实施例、模块以及本文档中所描述的功能操作可以在数字电子电路系统中、或在计算机软件、固件或硬件中(包括本文档中所公开的结构和其结构等效物)或它们中的一个或多个的组合中被实现。所公开的和其他实施例可以被实现为一个或多个计算机程序产品，也就是说，被编码在计算机可读介质上以由数据处理装置执行或以控制该数据处理装置的操作的计算机程序指令的一个或多个模块。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储衬底、存储器设备、影响机器可读传播信号的物质合成物或它们中的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”涵盖了用于处理数据的所有装置、设备和机器，包括例如可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机。除了硬件之外，该装置还可以包括为探讨中的计算机程序创建执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议栈、数据库
管理系统、操作系统或它们中的一个或多个的组合的代码。传播信号是人工生成的信号，例如由机器生成的电信号、光信号或电磁信号，该信号被生成以对要传输给适合的接收器装置的信息进行编码。
90.计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以以任何形式的编程语言(包括编译语言或解译语言)被写入，并且该计算机程序可以以任何形式被部署，包括被部署为独立的程序或部署为模块、部件、子例程或适合在计算环境中使用的另一单元。计算机程序并非必须与文件系统中的文件对应。程序可以被存储在保持其他程序或数据(例如被存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中，或被存储在专用于探讨中的程序的单个文件中，或被存储在多个协作文件(例如存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件)中。计算机程序可以被部署成在一个计算机上执行或在被定位于一个站点处或被分布在多个站点中并且通过通信网络被互连的多个计算机上被执行。
91.本文档中所描述的过程和逻辑流可以被执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器执行以通过对输入数据进行操作并且生成输出来执行功能。过程和逻辑流还可以被专用逻辑电路系统(例如fpga(现场可编程门阵列)或者asic(专用集成电路))执行，并且装置还可以被实现为专用逻辑电路(例如fpga(现场可编程门阵列)或者asic(专用集成电路))。
92.适合执行计算机程序的处理器包括例如通用微处理器和专用微处理器两者以及任何种类的数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器将接收来自只读存储器或随机存取存储器或两者的指令和数据。计算机的必要元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还会包括用于存储数据的一个或多个海量存储设备(例如磁盘、磁光盘或光盘)，或计算机还会被操作地联接以接收来自该一个或多个海量存储设备的数据或将数据传送给该一个或多个海量存储设备或进行两者。然而，计算机不需要具有这种设备。适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，包括例如半导体存储器设备，例如eprom、eeprom和闪速存储器设备；磁盘，例如内部硬盘或可移除盘；磁光盘；以及cd-rom盘和dvd-rom盘。处理器和存储器可以被专用逻辑电路系统补充或可以被并入该专用逻辑电路系统中。
93.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过计算机程序来完成，或通过计算机程序控制相关的硬件来完成，该计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
94.为此，本技术实施例还提供一种存储介质，其中存储有计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种方法中的步骤。
95.其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
96.由于该存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本技术实施例所提供的任一种方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
97.虽然该专利文档包含了许多细节，但是这些细节不应该被解释为对任何发明或可能被要求的内容的范围的限制，而是作为可以针对特定发明的特定实施例的特征的描述。
在该专利文档中在单独实施例的上下文中被描述的某些特征还可以组合地被实现在单个实施例中。相反，在单个实施例的上下文中被描述的各种特征也可以单独地或以任何适合的子组合被实现在多个实施例中。此外，尽管上文可能将特征描述为以某些组合来起作用并且最初甚至同样地对这些特征进行了要求，但是在一些情况下可以从组合中删除来自所要求的组合的一个或多个特征，并且所要求的组合可以针对子组合或子组合的变化。
98.类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是不应该将其理解为需要以所示出的特定顺序或以相继的顺序来执行这种操作，或需要执行所有图示的操作以实现期望的结果。此外，在该专利文档中所描述的实施例中的各种系统部件的分离不应被理解为在所有实施例中都需要这种分离。
99.仅描述了一些实现和示例，并且其他实现、增强和变化可以基于该专利文档中所描述和图示的内容来进行。
100.本文中所描述的实施例的说明旨在提供对各种实施例的结构的一般理解，并且它们并不旨在用作可能会利用本文中所描述的结构的部件和系统的所有元件和特征的完整描述。对于本领域的普通技术人员而言，在检阅本文中所提供的描述之后，许多其他实施例将是显而易见的。可以利用和得出其他实施例，使得可以在不脱离本公开的范围的情况下进行结构和逻辑的替换和改变。本文中的图仅是代表性的，并且可能未按比例绘制。某些比例可能被增大，而其他比例可能被最小化。因此，说明书和附图将被认为是说明性的而不是限制性的。
101.一些实施例在两个或更多个特定的互连的硬件模块或设备中实现功能，其中有关控制和数据信号在模块之间并通过模块被传达，或作为专用集成电路的部分。因此，示例系统适用于软件、固件和硬件实现。
102.提供本公开的摘要以允许读者快速地确定本技术公开的性质。应该将其理解为，本公开的摘要将不被用于解译或限制权利要求书的范围或意义。另外，在前述具体实施方式中，可以看到，出于简化本公开的目的而将各种特征一起分组在单个实施例中。本公开方法不应被解译为反映要求的实施例要求比每个权利要求中明确所述的更多的特征的意图。相反，如以下权利要求所反映，本发明的主题比单个公开实施例的所有特征要少。因此，以下权利要求由此并入具体实施方式中，其中每一权利要求自身作为单独的实施例。
103.虽然前述内容针对本公开的实现，但是可以在不偏离本公开的基本范围的情况下设计本公开的其他和进一步的实现，并且本公开的范围由所附权利要求书确定。