目标检测方法、目标检测装置及智能终端与流程
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、目标检测装置、智能终端及计算机可读存储介质。
背景技术：
图像编辑技术(如人像前景提取、背景虚化、背景替换等)已成为人们发微博、朋友圈前的常见操作。“爱美之心，人皆有之”，人们往往希望将自己完美的一面展现给外人，同时不希望被看出所发布的图片经过ps处理。因此，具有精细化程度的图像编辑技术有着极好的应用前景。
现有图像处理软件(如photoshop、美图秀秀、泼辣修图等)的目标分割往往采用传统的grabcut、floodfill等依赖颜色特征的方法，这些方法在检测目标边缘时精确度较低。
技术实现要素：
有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标检测方法、目标检测装置、智能终端及计算机可读存储介质，以解决现有技术在检测目标边缘时精确度较低的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种目标检测方法，所述目标检测方法包括：
获取待处理图像和所述待处理图像的辅助特征图；
将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，输出目标区域的初始边缘图；
根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。
本申请实施例的第二方面提供了一种目标检测装置，所述目标检测装置包括：
图像获取模块，用于获取待处理图像和所述待处理图像的辅助特征图；
图像处理模块，用于将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，输出目标区域的初始边缘图；
边缘获取模块，用于根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。
本申请实施例的第三方面提供了一种智能终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述目标检测方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述目标检测方法的步骤。
由上可见，本申请方案先获取待处理图像以及所述待处理图像的辅助特征图，再将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，从而输出目标区域的初始边缘图，再根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。本申请通过在使用边缘检测深度网络获取目标区域的初始边缘图时，引入人机交互的辅助特征图，提高了目标边缘检测的精确度，并根据目标区域的初始边缘图获取目标区域的最终边缘图，可进一步精细化目标边缘。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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他的附图。
图1是本申请实施例一提供的目标检测方法的实现流程示意图；
图2a是待处理图像的示例图；图2b是辅助特征图的示例图；图2c是目标区域的初始边缘图的示例图；
图3是基于vgg架构的编码-解码边缘检测深度网络；
图4是本申请实施例二提供的目标检测方法的实现流程示意图；
图5是在待处理图像中标记出目标边缘的示例图；
图6是本申请实施例三提供的目标检测装置的示意图；
图7是本申请实施例四提供的智能终端的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
具体实现中，本申请实施例中描述的智能终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。
在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的智能终端。然而，应当理解的是，智能终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。
智能终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。
可以在智能终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。
应理解，本实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1，是本申请实施例一提供的目标检测方法的实现流程示意图，如图所示该目标检测方法可以包括以下步骤：
步骤s101，获取待处理图像和所述待处理图像的辅助特征图。
在本申请实施例中，在检测到用户输入的待处理图像时，获取所述待处理图像。其中，所述待处理图像可以是指待检测目标边缘的图像，包括但不限于彩色图像、黑白图像等。
在本申请实施例中，所述辅助特征图可以是指包含人机交互辅助信息的图像，在所述辅助特征图中已预先标记好目标边缘的大致位置。
可选的，所述获取所述待处理图像的辅助特征图包括：
获取多个指定目标边缘点；
根据所述多个指定目标边缘点，生成所述待处理图像的辅助特征图。
在本申请实施例中，所述指定目标边缘点可以是指用户在所述待处理图像中指定的目标边缘点，例如，在接收到用户对所述待处理图像中任一位置的点击操作时，该点击操作在所述待处理图像中所处位置的像素即为指定目标边缘点。其中，所述多个指定目标边缘点即为人机交互辅助信息。
可选的，所述根据所述多个指定目标边缘点，生成所述待处理图像的辅助特征图包括：
根据所述待处理图像生成第一图像，其中，所述第一图像与所述待处理图像的尺寸相同；
在所述第一图像中标记出以所述多个指定目标边缘点中每个指定目标边缘点为中心的第一区域，其中，一个指定目标边缘点对应一个第一区域，包括所有第一区域的第一图像为所述辅助特征图。
在本申请实施例中，所述获取多个指定目标边缘点可以是指获取多个指定目标边缘点在所述待处理图像中的位置。在获取到所述多个指定目标边缘点在所述待处理图像中的位置之后，可以以所述多个指定目标边缘点中每个指定目标边缘点为中心分别获取每个指定目标边缘点对应的第一区域，并生成与所述待处理图像的尺寸相同的第一图像，根据多个第一区域在所述待处理图像中的位置，确定所述多个第一区域在所述第一图像中的位置(其中，第一区域在所述待处理图像中的位置与在所述第一图像中的位置相同)，并在所述第一图像中标记出所述多个第一区域；在获取到所述多个指定目标边缘点之后，也可以先生成与所述待处理图像尺寸相同的第一图像，根据所述多个指定目标边缘点在所述待处理图像中的位置，确定所述多个指定目标边缘点在所述第一图像中的位置，在所述第一图像中以所述多个指定目标边缘点中每个指定目标边缘点为中心分别获取每个指定目标边缘点对应的第一区域(由于一个指定目标边缘点对应一个第一区域，那么多个指定目标边缘点就对应多个第一区域)，并标记出获得的多个第一区域。其中，指定目标边缘点在所述待处理图像中的位置与在所述第一图像中的位置相同，例如，五个指定目标边缘点在待处理图像中的坐标信息分别为c1、c2、c3、c4、c5，那么上述五个指定目标边缘点在第一图像中的坐标信息也分别为c1、c2、c3、c4、c5。如图2a所示是待处理图像的示例图，为了便于用户观察指定目标边缘点，在图2a显示出了用户指定的目标区域边缘点；图2b是图2a中待处理图像的辅助特征图。
在本申请实施例中，每个指定目标边缘点对应的第一区域，可以是以该指定的目标边缘点为中心的预设范围内的区域，包括但不限于以该指定目标边缘点为中心，m(其中，m为大于1的整数，例如10)个像素为半径的圆形区域，或者以该指定目标边缘点为中心呈现高斯分布的区域(例如用户指定的n个目标边缘点坐标信息为c＝{ci|i＝1,…,n}，每个指定目标边缘点在辅助特征图中对应的第一区域的高斯分布函数
在本申请实施例中，在所述辅助特征图中每个指定目标边缘点对应的第一区域可以是亮度渐变的区域，指定目标边缘点最亮(例如将指定目标边缘点的灰度值设置为255)，第一区域之外的像素的灰度值可以设置为0(即显示为黑色)，如图2b所示。
步骤s102，将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，输出目标区域的初始边缘图。
可选的，所述将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络包括：
将所述待处理图像和所述辅助特征图串联，合并输入至边缘检测深度网络。
其中，所述待处理图像通常为三通道图像，所述辅助特征图为单通道图像。本申请实施例将三通道的所述待处理图像和单通道的所述辅助特征图串联合并构成一个具有四通道的图像，将该四通道的图像作为边缘检测深度网络的输入。
所述边缘检测深度网络可以是预先设置的用于检测所述待处理图像中目标区域的边缘，包括但不限于vgg、resnet、pspnet，deeplab等。可选的，用户可以根据实际需要自行修改选定的边缘检测深度网络。如图3是基于vgg架构的编码-解码边缘检测深度网络，编码器采用预训练vgg16作为基准，解码器将预训练vgg16不同阶段的输出特征进行整合并上采样得到分支输出，将多分支输出再次整合作为最终输出。
本申请实施例将待处理图像以及辅助特征图作为边缘检测深度网络的输入，辅助特征图中的交互辅助信息能够辅助边缘检测深度网络取得更好的边缘检测效果。如图2c是目标区域的初始边缘图，从图2c可以看出目标边缘已经较为清晰而突出，即在边缘检测深度网络中加入辅助特征图可以得到一个较好的目标边缘轮廓效果图。
步骤s103，根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。
在本申请实施例中，在将获取到目标区域的初始边缘图之后，可以对目标边缘进一步精细化，获取边缘更为精确的目标区域的最终边缘图，该最终边缘图可以用于指导后续的目标分割、目标抠图等图像编辑。
可选的，所述根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图包括：
获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点；
获取相邻鞍点之间的最短路径；
根据所述相邻鞍点之间的最短路径定位所述目标区域的边缘，以获得所述目标区域的最终边缘图。
在本申请实施例中，由于目标边缘点像素是由具有较大梯度的像素构成的，而这些像素中又有一部分像素具有比周围像素(包含边缘点像素)更大的梯度，这些具有局部最大梯度的像素称之为鞍点，鞍点是目标边缘，而相邻鞍点之间的像素有一定概率属于目标边缘，该概率与梯度成正比，那么在对目标区域的初始边缘图进一步精细化时，可以先获取目标区域的初始边缘图中所有鞍点，再通过最短路径搜索算法进一步定位目标区域的轮廓边缘。具体的，可以先获取所有鞍点中所有相邻鞍点之间的最短路径，在获取到所有相邻鞍点之间的最短路径之后，途径相邻鞍点之间的最短路径连接相邻鞍点即可获得目标区域的最终边缘图。其中，上述最短路径搜索算法包括但不限于dijstra算法。
可选的，所述获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点包括：
根据所述多个指定目标边缘点获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点；和/或获取用户在所述目标区域的初始边缘图中输入的鞍点。
在本申请实施例中，根据所述多个指定目标边缘点获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点具体可以是：从相邻指定目标边缘点中每个指定目标边缘点出发，分别沿着在所述目标区域的初始边缘图中该相邻指定目标边缘点之间的路径(即边缘线)搜索(即双向搜索)该相邻指定目标边缘点之间的鞍点，通过搜索所述多个指定目标边缘点中所有相邻指定目标边缘点之间的鞍点即可获得所述目标区域的初始边缘图中所有鞍点。
例如，用户输入五个指定目标边缘点c1、c2、c3、c4、c5，从c1出发沿着目标区域的初始边缘图中c1至c2的边缘线，同时从c2出发沿着目标区域的初始边缘图中c2至c1的边缘线，分别搜索c1与c2之间的鞍点；从c2出发沿着目标区域的初始边缘图中c2至c3的边缘线，同时从c3出发沿着目标区域的初始边缘图中c3至c2的边缘线，分别搜索c2与c3之间的鞍点，从c3出发沿着目标区域的初始边缘图中c3至c4的边缘线，同时从c4出发沿着目标区域的初始边缘图中c4至c3的边缘线，分别搜索c3与c4之间的鞍点；从c4出发沿着目标区域的初始边缘图中c4至c5的边缘线，同时从c5出发沿着目标区域的初始边缘图中c5至c4的边缘线，分别搜索c4与c5之间的鞍点；从c5出发沿着目标区域的初始边缘图中c5至c1的边缘线，同时从c1出发沿着目标区域的初始边缘图中c1至c5的边缘线，分别搜索c5与c1之间的鞍点。
在本申请实施例中，可以以相邻指定目标边缘点(分别定义为第一指定目标边缘点和第二指定目标边缘点)中任一指定目标边缘点(例如第一指定目标边缘点)为例，说明如何从该任一指定目标边缘点出发获取相邻指定目标边缘点之间的鞍点，具体的，可以先获取相邻指定目标边缘点中以第一指定目标边缘点为中心的第二区域，获取所述以第一指定目标边缘点为中心的第二区域中所有像素的梯度，所述以第一指定目标边缘点为中心的第二区域中梯度最大的像素为鞍点，在目标区域的初始边缘图中沿着第一指定目标边缘点与第二指定目标边缘点之间的边缘线移动第二区域，移动后的第二区域以边缘线上的像素为中心，获取移动后的第二区域中所有像素的梯度，所述第二区域中梯度最大的像素为鞍点，同理，沿着第一指定目标边缘点与第二指定目标边缘点之间的边缘线依次移动第二区域直到到达第二指定目标边缘点，从而获取从第一指定目标边缘点出发获取的第一指定目标边缘点与第二指定目标边缘点之间的所有鞍点；同理，可以使用相同的方法获取从第二指定目标边缘点出发获取的第一指定目标边缘点与第二指定目标边缘点之间的所有鞍点。其中，用户可以根据实际需要自行设定第二区域和第二区域的移动步长，例如，第二区域为以指定目标边缘点为中心，h个像素为半径的圆形区域，移动步长为2h，h为大于1的整数。在获取第二区域中所有像素的梯度时，可以是获取第二区域中所有像素在目标区域的初始边缘图中的位置，获取在待处理图像中相同位置处像素的梯度，例如，获取第二区域中某个像素的梯度时，可以是先获取该像素在目标区域的初始边缘图中的位置a，再获取在待处理图像中位置a处的像素的梯度，该梯度即为第二区域中上述某个像素的梯度。
在本申请实施例中，用户可以通过人机交互方式在目标区域的初始边缘图中输入鞍点，从而调整局部目标边缘。
本申请实施例通过在使用边缘检测深度网络获取目标区域的初始边缘图时，引入人机交互的辅助特征图，提高了目标边缘检测的精确度，并根据目标区域的初始边缘图获取目标区域的最终边缘图，可进一步精细化目标边缘。
参见图4，是本申请实施例二提供的目标检测方法的实现流程示意图，如图所示该目标检测方法可以包括以下步骤：
步骤s401，获取待处理图像和所述待处理图像的辅助特征图。
该步骤与步骤s101相同，具体可参见步骤s101的相关描述，在此不再赘述。
步骤s402，将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，输出目标区域的初始边缘图。
该步骤与步骤s102相同，具体可参见步骤s102的相关描述，在此不再赘述。
步骤s403，根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。
该步骤与步骤s103相同，具体可参见步骤s103的相关描述，在此不再赘述。
步骤s404，根据所述目标区域的最终边缘图，在所述待处理图像中标记出所述目标区域的边缘。
在本申请实施例中，在获取到目标区域的最终边缘图之后，可以获取所述目标区域的所有边缘点在目标区域的最终边缘图中的位置，在待处理图像的相同位置处可以标记出目标区域的边缘，以便于用户查看检测出的目标区域边缘，如图5所示是在待处理图像中标记出目标边缘的示例图。其中，标记方式包括但不限于加粗显示目标区域的边缘、以虚线显示目标区域的边缘等。可选的，用户也可以在所述待处理图像中调整标记出的目标区域的边缘。
在本申请实施例中，在获取到目标区域的精细轮廓边缘后，可以在待处理图像中标记出目标区域的边缘，用于指导后续的目标分割、目标抠图等图像编辑。
参见图6，是本申请实施例三提供的目标检测装置的示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
所述目标检测装置包括：
图像获取模块61，用于获取待处理图像和所述待处理图像的辅助特征图；
图像处理模块62，用于将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，输出目标区域的初始边缘图；
边缘获取模块63，用于根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。
可选的，所述图像获取模块61包括：
边缘点获取单元，用于获取多个指定目标边缘点；
特征图生成单元，用于根据所述多个指定目标边缘点，生成所述待处理图像的辅助特征图。
可选的，所述特征图生成单元包括：
生成子单元，用于根据所述待处理图像生成第一图像，其中，所述第一图像与所述待处理图像的尺寸相同；
标记子单元，用于在所述第一图像中标记出以所述多个指定目标边缘点中每个指定目标边缘点为中心的第一区域，其中，一个指定目标边缘点对应一个第一区域，包括所有第一区域的第一图像为所述辅助特征图。
可选的，所述边缘获取模块63包括：
鞍点获取单元，用于获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点；
路径获取单元，用于获取相邻鞍点之间的最短路径；
边缘定位单元，用于根据所述相邻鞍点之间的最短路径定位所述目标区域的边缘，以获得所述目标区域的最终边缘图。
可选的，所述鞍点获取单元具体用于：
根据所述多个指定目标边缘点获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点；和/或获取用户在所述目标区域的初始边缘图中输入的鞍点。
可选的，所述目标检测装置还包括：
边缘标记模块64，用于根据所述目标区域的最终边缘图，在所述待处理图像中标记出所述目标区域的边缘。
可选的，所述图像处理模块62具体用于：
将所述待处理图像和所述辅助特征图串联，合并输入至边缘检测深度网络。
本申请实施例提供的目标检测装置可以应用在前述方法实施例一和实施例二中，详情参见上述方法实施例一和实施例二的描述，在此不再赘述。
图7是本申请实施例四提供的智能终端的示意图。如图7所示，该实施例的智能终端7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个信息处理方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s104。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块61至64的功能。
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述智能终端7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成图像获取模块、图像处理模块、边缘获取模块以及边缘标记模块，各模块具体功能如下：
图像获取模块，用于获取待处理图像和所述待处理图像的辅助特征图；
图像处理模块，用于将所述待处理图像和所述辅助特征图输入至边缘检测深度网络，输出目标区域的初始边缘图；
边缘获取模块，用于根据所述目标区域的初始边缘图，获取所述目标区域的最终边缘图。
可选的，所述图像获取模块包括：
边缘点获取单元，用于获取多个指定目标边缘点；
特征图生成单元，用于根据所述多个指定目标边缘点，生成所述待处理图像的辅助特征图。
可选的，所述特征图生成单元包括：
生成子单元，用于根据所述待处理图像生成第一图像，其中，所述第一图像与所述待处理图像的尺寸相同；
标记子单元，用于在所述第一图像中标记出以所述多个指定目标边缘点中每个指定目标边缘点为中心的第一区域，其中，一个指定目标边缘点对应一个第一区域，包括所有第一区域的第一图像为所述辅助特征图。
可选的，所述边缘获取模块包括：
鞍点获取单元，用于获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点；
路径获取单元，用于获取相邻鞍点之间的最短路径；
边缘定位单元，用于根据所述相邻鞍点之间的最短路径定位所述目标区域的边缘，以获得所述目标区域的最终边缘图。
可选的，所述鞍点获取单元具体用于：
根据所述多个指定目标边缘点获取所述目标区域的初始边缘图中鞍点；和/或获取用户在所述目标区域的初始边缘图中输入的鞍点。
可选的，所述目标检测装置还包括：
边缘标记模块，用于根据所述目标区域的最终边缘图，在所述待处理图像中标记出所述目标区域的边缘。
可选的，所述图像处理模块具体用于：
将所述待处理图像和所述辅助特征图串联，合并输入至边缘检测深度网络。
所述智能终端7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述智能终端可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是智能终端7的示例，并不构成对智能终端7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述智能终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器70可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器71可以是所述智能终端7的内部存储单元，例如智能终端7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述智能终端7的外部存储设备，例如所述智能终端7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述智能终端7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述智能终端所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/智能终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/智能终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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，在本申请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。
所述集成的模块/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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述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，均应包含在本申请的保护范围之内。
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