一种确认电视台图标的方法及装置与流程

本发明涉及图像识别领域，特别涉及一种确认电视台图标的方法及装置。

背景技术：

电视台图标是广播视频中所特有的视觉内容之一，包含了该电视台的台名、类型、版权等重要的语义信息，是区分广播电视频道的重要标识，而且台标的识别对于广播电视的节目导向、内容分析和检索等都具有重要的意义。目前，在识别电视台图标的方面，经常会遇到电视台图标出现在复杂的背景图像中，导致在一些情况下会出现极端情况，所述极端情况称之为“图像噪声”。尤其是在样本数量较少的情况下，个别的“图像噪声”会严重影响到识别电视台图标的准确度。目前电视台的数量非常多，据统计不少于三百个频道，其中有些电视台图标的类似度较高，更加增加了识别电视台图标的难度。因此如何解决上述问题，就成为了业界亟待解决的课题。

技术实现要素：

本发明提供一种确认电视台图标的方法及装置，用以提高确认电视台图标的准确度。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种确认电视台图标的方法，包括：

获取待检测的电视台的n帧图像；

分别分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

舍弃异常的所述相似概率；

在舍弃所述异常的所述相似概率之后，统计各个相似电视台图标的累计相似概率和；

确定所述累计相似概率和最高的相似电视台图标为匹配电视台图标。

在一个实施例中，所述分别分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率，包括：

分析所述待检测的电视台的第i帧图像的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；

遍历所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像，分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标。

在一个实施例中，所述舍弃异常的所述相似概率，包括：

统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

计算所述第j个相似电视台图标的平均相似概率；

计算第j个相似电视台图标的各个相似概率与所述第j个相似电视台图标的平均相似概率的方差；

判断所述方差是否大于预设的方差阈值；

当所述方差大于预设的方差阈值时，确认所述方差对应的相似概率为异常的所述相似概率；

舍弃所述异常的所述相似概率；

遍历所有的所述相似电视台图标，舍弃所有的所述相似电视台图标的所述异常的所述相似概率。

在一个实施例中，所述在舍弃所述异常的所述相似概率之后，统计各个相似电视台图标的累计相似概率和，包括:

在舍弃异常的所述相似概率之后，再次统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

遍历所有的所述相似电视台图标，分别统计所有的所述相似电视台的累计相似概率和。

在一个实施例中，所述确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标，包括：

判断所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率是否都大于等于预设的限定概率阈值；

当所述判断为是时，确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；

当所述判断为否时，比对出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率大于等于所述预设的限定概率阈值的相似概率排名前k的相似电视台图标，所述k小于所述m；

计算出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前k的相似电视台图标；

其中，当所述k等于0时，确定所述待检测的电视台的第i帧图像没有相应的相似电视台图标。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种确认电视台图标的装置，包括：

获取模块，用于获取待检测的电视台的n帧图像；

分析模块，用于分别分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

舍弃模块，用于舍弃异常的所述相似概率；

统计模块，用于在舍弃所述异常的所述相似概率之后，统计各个相似电视台图标的累计相似概率和；

确定模块，用于确定所述累计相似概率和最高的相似电视台图标为匹配电 视台图标。

在一个实施例中，所述分析模块，包括：

分析子模块，用于分析所述待检测的电视台的第i帧图像的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

第一确认子模块，用于确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；

所述第一确认子模块，还用于判断所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率是否都大于等于预设的限定概率阈值；当所述判断为是时，确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；当所述判断为否时，比对出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率大于等于所述预设的限定概率阈值的相似概率排名前k的相似电视台图标，所述k小于所述m；计算出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前k的相似电视台图标；其中，当所述k等于0时，确定所述待检测的电视台的第i帧图像没有相应的相似电视台图标。

第一遍历子模块，用于遍历所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像，分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标。

在一个实施例中，所述舍弃模块，包括：

第一统计子模块，用于统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

第一计算子模块，用于计算所述第j个相似电视台图标的平均相似概率；

第二计算子模块，用于计算第j个相似电视台图标的各个相似概率与所述第j个相似电视台图标的平均相似概率的方差；

判断子模块，用于判断所述方差是否大于预设的方差阈值；

第二确认子模块，用于当所述方差大于预设的方差阈值时，确认所述方差对应的相似概率为异常的所述相似概率；

舍弃子模块，用于舍弃所述异常的所述相似概率；

第二遍历子模块，用于遍历所有的所述相似电视台图标，舍弃所有的所述相似电视台图标的所述异常的所述相似概率。

在一个实施例中，所述统计模块，包括：

第二统计子模块，用于在舍弃异常的所述相似概率之后，再次统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

第三遍历子模块，用于遍历所有的所述相似电视台图标，分别统计所有的所述相似电视台的累计相似概率和。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的方法的流程图；

图2为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的方法的步骤s12的流程图；

图3为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的方法的步骤s13的流程图；

图4为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的方法的步骤s14的流程图；

图5为本发明另一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的方法的骤s22的流程图；

图6为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的装置的框图；

图7为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的装置的分析模块62的框图；

图8为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的装置的舍弃模块63的框图；

图9为本发明一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的装置的统计模块64的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

电视台图标是广播视频中所特有的视觉内容之一，包含了该电视台的台名、类型、版权等重要的语义信息，是区分广播电视频道的重要标识，而且台标的识别对于广播电视的节目导向、内容分析和检索等都具有重要的意义。目前，在识别电视台图标的方面，经常会遇到电视台图标出现在复杂的背景图像中，导致在一些情况下会出现极端情况，所述极端情况称之为“图像噪声”。尤其是在样本数量较少的情况下，个别的“图像噪声”会严重影响到识别电视台图标的准确度。目前电视台的数量非常多，据统计不少于三百个频道，其中有些电视台图标的类似度较高，更加增加了准确识别电视台图标的难度。

图1是根据一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的方法流程图，如图1所示，该一种确认电视台图标的方法，包括以下步骤s11-s14：

在步骤s11中，获取待检测的电视台的n帧图像；

对待检测的电视台统提取图像，提取的图像数量为n帧，该n帧图像可以是连续的，也可以是非连续的。所有的n帧图像都是来自于同一个电视台的图像。

在步骤s12中，分别分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图 像的相似概率排名前m的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

分析待检测的电视台的第i帧图像的相似电视台图标，该些相似电视台图标包括相似概率，确认出待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标，遍历待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像，分析出待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标。

在步骤s13中，舍弃异常的所述相似概率；

首先，统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；然后，计算第j个相似电视台图标的平均相似概率；接着，计算第j个相似电视台图标的各个相似概率与第j个相似电视台图标的平均相似概率的方差；再接着，判断上述方差是否大于预设的方差阈值；最后，当方差小于预设的方差阈值时，确认该方差对应的相似概率为异常的相似概率，舍弃掉异常的所述相似概率。

遍历所有的相似电视台图标，舍弃所有的相似电视台图标的异常的所述相似概率。

在步骤s14中，在舍弃所述异常的所述相似概率之后，统计各个相似电视台图标的累计相似概率和；

在舍弃异常的相似概率之后，再次统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和。通过上述方案，遍历所有的相似电视台图标，分别统计所有的相似电视台的累计相似概率和。

在步骤s15中，确定所述累计相似概率和最高的相似电视台图标为匹配电视台图标。

确定累计相似概率和最高的相似电视台图标为匹配电视台图标。

若发生累计相似概率和最高的相似电视台图标为多个的情况(包括累计相似概率和最高前几个之间相差极小的情况)，可以根据待检测的电视台的n帧图像所对应的音频信息来进一步确定匹配电视台图标。在预设的音频数据库 中，查找与待检测的音频信息相似度最高的音频信息。利用查找到的音频信息，在预设的音频数据中存储有音频信息与电视台图标对应关系的信息表，根据该信息表查找到匹配电视台图标。

在一个实施例中，如图2所示，步骤s12包括如下步骤s21-s23：

在步骤s21中，分析所述待检测的电视台的第i帧图像的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

分析待检测的电视台的n帧图像中任意一帧图像，不妨假设该任意一帧图像为第i帧图像。在预设的电视台图标的数据库中，该数据库中存有g个电视台图标，该g个电视台图标为标准的电视台图标。通过分析第i帧图像与预设的数据库中g个电视台图标的相似概率，可以得到g个相似电视台图标，以及该些g个相似图标对应的相似概率，不妨命名该些相似概率为pi1、pi2、……、pig。

在步骤s22中，确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；

通过对待检测的电视台的第i帧图像的相似概率pi1、pi2、……、pig的排序，可以根据概率数值的大小排序出前m个相似电视台图标，不妨命名待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标的相似概率集合为pimaxm()。

在步骤s23中，遍历所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像，分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标。

在该预设的电视台图标的数据库中，通过遍历待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像，可以得到每一帧图像与预设的数据库中g个电视台图标的相似概率集合，该相似概率集合不妨命名为通过对待检测的电视台的每一帧图像的相似概率的排序，可以根据概率数值的大小排序每一帧图像的前m 的相似电视台图标，不妨命名待检测的电视台的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标的相似概率集合为

在一个实施例中，如图3所示，步骤s13包括如下步骤s31-s37：

在步骤s31中，统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

在待检测的电视台的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标的相似概率集合为中，不妨假设在与第j个相似电视台图标相关的相似概率的数量为t个，统计该t个在与第j个相似电视台图标相关的相似概率的和，可以得到该第j个相似电视台图标的相似概率和，不妨命名该第j个相似电视台图标的相似概率和为pj。

例如，预设的电视台图标的数据库中的第14个电视台图标，不妨假设中有29个与第14个电视台图标相关的相似概率，叠加该些相似概率，就可以得出第14个电视台图标的相似概率和p14。

在步骤s32中，计算所述第j个相似电视台图标的平均相似概率；

根据上述得到的pj和t，计算pj除以t的数值，不妨命名该数值为平均相似概率

在步骤s33中，计算第j个相似电视台图标的各个相似概率与所述第j个相似电视台图标的平均相似概率的方差；

不妨假设在与第j个相似电视台图标相关的相似概率的数量为t个，计算每一个与第j个相似电视台图标相关的相似概率和平均相似概率的方差。

在步骤s34中，判断所述方差是否大于预设的方差阈值；

不妨假设预设的方差阈值为σ，比较上述的该方差与方差阈值σ的数值大小。

例如，有30帧图像与第17个电视台图标存在相似概率，其中30帧图像对应的平均相似概率为92％，预设的方差阈值为30％，分别计算该30帧图像中的每一幅图像的相似概率与平均相似概率的方差，判断该方差是否大于预设的方差阈值。

在步骤s35中，当所述方差大于预设的方差阈值时，确认所述方差对应的相似概率为异常的所述相似概率；

当上述的该方差大于σ的数值时，确认该方差对应的相似概率为异常的相似概率，即表示该异常的相似概率对应的待检测的电视台的图像与大部分的待检测的电视台的图像存在较大的区别，导致该图像检测的相似概率发生异常，这样的图像在图像检测中称之为“图像噪声”。

在上述的例子中，存在一帧图像对应的相似概率为25％，计算该25％的相似概率与平均相似概率92％的方差是远大于预设的方差阈值30％的，那个相似概率为25％的图像就称之为“图像噪声”。

在步骤s36中，舍弃所述异常的所述相似概率；

对于上述的异常的相似概率，会影响到后续的相似概率的计算，舍弃掉该异常的相似概率。

例如，上述例子中的相似概率为25％的图像就是异常的相似概率。即，舍弃与样本平均概率相差悬殊的相似概率。

在步骤s37中，遍历所有的所述相似电视台图标，舍弃所有的所述相似电视台图标的所述异常的所述相似概率。

统计出在中存在的各个相似电视台图标以及各个相似电视台图标对应的相似概率的个数。通过上述的方法找出各个相似电视台图标中异常的相似概率，舍弃掉所有相似电视台图标中的异常的相似概率。

在一个实施例中，如图4所示，步骤s14包括如下步骤s41-s42：

在步骤s41中，在舍弃异常的所述相似概率之后，再次统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

在舍弃掉中的所有相似电视台图标中的异常的相似概率之后，不妨称待检测的电视台的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标的相似概率集合为不妨假设在与第j个相似电视台图标现相关的相似概率的数量为r个，统计该r个在与第j个相似电视台图标相关的相似概率的和，可以得到该第j个相似电视台图标的相似概率和，不妨命名该第j个相似电视台图标的相似概率和为qj。

例如，预设的电视台图标的数据库中的第31个电视台图标，不妨假设中有19个与与第31个电视台图标相关的相似概率。其中，存在2个异常的相似概率。在舍弃掉这2个异常的相似概率之后，中有17个与第31个电视台图标相关的相似概率，叠加该些相似概率，就可以得出第31个电视台图标的相似概率和q14。

在步骤s42中，遍历所有的所述相似电视台图标，分别统计所有的所述相似电视台的累计相似概率和。

舍弃掉所有的异常的相似概率之后，就形成了在中遍历所有的相似概率，可得出相似电视台图标有多少种类以及每种相似电视台图标对应多少个相似概率。遍历所有种类的相似电视台图标，叠加同一种类的相似电视台图标对应的所有相似概率，即可得到所有种类的的相似电视台的累计相似概率和。

例如，中存在4个种类的相似电视台图标，第一种类的相似电视台图标的存在5个相似概率，分别是81％、88％、78％、91％、84％；第二种类的相似电视台图标的存在4个相似概率，分别是67％、73％、69％、68％；第三种类的相似电视台图标的存在6个相似概率，分别是95％、94％、93％、97％、90％、88％；第四种类的相似电视台图标的存在6个相似概率，分别是98％、96％、95％、96％、94％、98％。那么可以计算出每一个种类的相似电视台图标的相似概率和。可以计算得出第四种类的相似电视台图标的相似概率和为577％，同时也是最高的累计相似概率和。即，确定第四种类的相似电视台图标为匹配电视台图标。

在一个实施例中，如图5所示，步骤s22包括如下步骤s51-s55：

在步骤s51中，判断所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率是否都大于等于预设的限定概率阈值；

不妨命名预设的限定概率阈值为γ，判断待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率与γ的数值大小关系。

在步骤s52中，当所述判断为是时，确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；

当待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率中的所有相似概率都大于等于γ时，确认待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标。

在步骤s53中，当所述判断为否时，比对出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率大于等于所述预设的限定概率阈值的相似概率排名前k的相似电视台图标，所述k小于所述m；

当待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率中的部分相似概率大于γ时，对比出大于γ的该部分相似概率，为了表述方便，不妨假设该部分相似概率的个数为k。

在步骤s54中，确定所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前k的电视台图标为相似电视台图标；

预设的限定概率阈值γ的作用在于，排除过低的相似概率，以降低对后续步骤的不良影响。在相似概率低于预设的限定概率阈值γ的情况下，认为相似程度过低。在这种情况下，确定待检测的电视台的第i帧图像的相似概率为排名前k的电视台图标为相似电视台图标。

例如，不妨假设预设的限定概率阈值γ为50％，如果待检测的电视台的第5帧图像的相似概率排名前5的相似概率为91％、88％、78％、75％和34％，那么对比限定概率阈值50％，可以排除掉34％，低于50％的相似概率等价于相似程度过低。

在步骤s55中，当所述k等于0时，确定所述待检测的电视台的第i帧图像没有相应的相似电视台图标。

在一个实施例中，当所有待检测的电视台的第i帧图像的相似概率为排名前m的相似概率都小于预设的限定概率阈值γ值时，那么确定待检测的电视台的第i帧图像没有相应的相似电视台图标。

在一个实施例中，图6是根据一示例性实施例示出的一种确认电视台图标的装置框图。如图6示，该装置包括获取模块61、分析模块62、舍弃模块63、统计模块64和确定模块65。

该获取模块61，用于获取待检测的电视台的n帧图像；

该分析模块62，用于分别分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

该舍弃模块63，用于舍弃异常的所述相似概率；

该统计模块64，用于在舍弃所述异常的所述相似概率之后，统计各个相似电视台图标的累计相似概率和；

该确定模块65，用于确定所述累计相似概率和最高的相似电视台图标为匹 配电视台图标。

如图7所示，该分析模块62包括分析子模块71、第一确认子模块72和第一遍历子模块73。

该分析子模块71，用于分析所述待检测的电视台的第i帧图像的相似电视台图标，所述相似电视台图标包括相似概率；

该第一确认子模块72，用于确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；

该第一确认子模块72，还用于判断所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的相似概率是否都大于等于预设的限定概率阈值；当所述判断为是时，确认所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前m的电视台图标为相似电视台图标；当所述判断为否时，比对出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率大于等于所述预设的限定概率阈值的相似概率排名前k的相似电视台图标，所述k小于所述m；计算出所述待检测的电视台的第i帧图像的相似概率排名前k的相似电视台图标；其中，当所述k等于0时，确定所述待检测的电视台的第i帧图像没有相应的相似电视台图标。

该第一遍历子模块73，用于遍历所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像，分析出所述待检测的电视台的n帧图像中的每一帧图像的相似概率排名前m的相似电视台图标。

如图8所示，该舍弃模块63包括第一统计子模块81、第一计算子模块82、第二计算子模块83、判断子模块84、第二确认子模块85、舍弃子模块86和第二遍历子模块87。

该第一统计子模块81，用于统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

该第一计算子模块82，用于计算所述第j个相似电视台图标的平均相似概率；

该第二计算子模块83，用于计算第j个相似电视台图标的各个相似概率与所述第j个相似电视台图标的平均相似概率的方差；

该判断子模块84，用于判断所述方差是否大于预设的方差阈值；

该第二确认子模块85，用于当所述方差大于预设的方差阈值时，确认所述方差对应的相似概率为异常的所述相似概率；

该舍弃子模块86，用于舍弃所述异常的所述相似概率；

该第二遍历子模块87，用于遍历所有的所述相似电视台图标，舍弃所有的所述相似电视台图标的所述异常的所述相似概率。

如图9所示，该统计模块64包括第二统计子模块91和第三遍历子模块92。

该第二统计子模块91，用于在舍弃异常的所述相似概率之后，再次统计第j个相似电视台图标的累计相似概率和；

该第三遍历子模块92，用于遍历所有的所述相似电视台图标，分别统计所有的所述相似电视台的累计相似概率和。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个 流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。