包裹定位方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及三维处理技术领域，尤其涉及一种包裹定位方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着三维(3-dimension，3d)视觉技术的发展，3d视觉技术已经应用到了工业领域的多个环节当中。相比于二维(2-dimension，2d)视觉，3d视觉能够获取物体准确的空间位置信息，在工业领域有着巨大的优势。
3.在物流包裹分拣环节，存在一种单件分离包裹分拣设备，将大量进入的包裹通过该设备分拣成前后间距一致的有序包裹，保证后续设备对单个包裹信息的获取。其中单件分离设备中的核心技术之一是通过3d相机获取每个包裹的位置信息，进而通过控制不同电机运动来实现包裹分离。但是相关技术中，在对包裹进行分离时采用边缘检测的方法，但是该方法在包裹存在粘连时无法分割包裹，进而导致对包裹的定位不准确。


技术实现要素：

4.本技术的目的是提供一种包裹定位方法、装置、电子设备和存储介质，用于分割粘连的包裹并对包裹进行定位。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种包裹定位方法，包括：
6.基于包含包裹的投影深度图，确定所述投影深度图中每个像素点的深度值，并根据所述深度值从像素点中确定候选分割点；
7.针对每个候选分割点，将所述候选分割点作为目标候选分割点，以所述目标候选分割点为起点，沿梯度下降方向以像素为单位连续获取指定数量的像素点的二维坐标；并基于获取的二维坐标确定对应的所述像素点拟合成的直线的斜率，若所述斜率大于指定阈值则确定所述斜率对应的目标候选分割点为分割点；其中所述像素点的横坐标表示与所述目标候选分割点之间的距离，纵坐标表示深度值；
8.将所述分割点从所述投影深度图中剔除，基于所述投影深度图中剩余的点确定所述包裹的位置。
9.在本技术中，基于包含包裹的投影深度图中确定出分割点，排除了包裹表面纹理的干扰，然后基于分割点对包裹进行分割，可以精准的分割开粘连包裹，基于剩余点对包裹进行定位，提升了对包裹定位的准确性。
10.在一些可能的实施例中，所述包含包裹的投影深度图是根据以下方法获取的：
11.获取包含包裹的颜色空间(rgb)图像和深度图像；
12.对所述rgb图像进行深度学习实例分割，得到所述掩模图像；
13.基于深度图像与rgb图像之间的映射关系，将所述深度图像的像素点与所述rgb图像的像素点对齐，得到所述像素点的深度值；
14.基于所述像素点的深度值和所述掩模图像得到点云数据；
15.将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图。
16.本技术中，对包含包裹的rgb图像进行深度学习实例分割，可以粗略的分割开粘连包裹，即实现了初筛，为后续的确定分割点较少了计算量。
17.在一些可能的实施例中，所述将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图，包括：
18.根据预先标定的平台平面方程，将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到投影图；
19.确定所述点云数据中的每个像素点与所述投影图之间的距离；
20.基于所述距离与所述投影图生成所述投影深度图。
21.在本技术中，采用投影深度图来确定包裹的位置，便于计算包裹的长宽高等尺寸信息，进而使得对包裹的定位更加准确。
22.在一些可能的实施例中，所述基于所述像素点的深度值和所述掩模图像得到点云数据，包括：
23.将所述像素点的深度值和所述掩模图像输入预先标定内参的深度相机；
24.获取所述深度相机生成的所述点云数据。
25.在本技术中，通过深度相机来获取包含包裹的点云数据，将低了后续的计算难度，节省了算力。
26.在一些可能的实施例中，所述根据所述深度值从像素点中确定候选分割点，包括：
27.针对所述投影深度图中的每个像素点，以所述像素点为目标像素点；
28.以所述目标像素点为中心，确定指定区域内的深度值最大和深度值最小的像素点；
29.若所述深度值最大的像素点与所述深度值最小的像素点的深度差值大于第一阈值，且所述目标像素点的深度值小于第二阈值，则将所述目标像素点作为候选分割点。
30.在本技术中，通过梯度来从投影深度图中确定出候选分割点，减少了后续确定分割点的计算量，进而提高了效率。
31.在一些可能的实施例中，所述第二阈值为所述指定区域内的深度值最大的像素点的深度值和深度值最小的像素点的深度均值。
32.在一些可能的实施例中，所述基于所述投影深度图中剩余的点确定所述包裹的位置，包括：
33.对所述剩余的点进行连通域分析，得到所述包裹的位置。
34.在本技术中，为了提高对包裹定位的准确性，因此，在确定包裹的分割点后，对剩余点进行连通域分析。
35.第二方面本技术还提供了一种包裹定位装置，所述装置包括：
36.候选分割点确定模块，用于基于包含包裹的投影深度图，确定所述投影深度图中每个像素点的深度值，并根据所述深度值从像素点中确定候选分割点；
37.分割点确定模块，用于针对每个候选分割点，将所述候选分割点作为目标候选分割点，以所述目标候选分割点为起点，沿梯度下降方向以像素为单位连续获取指定数量的像素点的二维坐标；并基于获取的二维坐标确定对应的所述像素点拟合成的直线的斜率，若所述斜率大于指定阈值则确定所述斜率对应的目标候选分割点为分割点；其中所述像素
点的横坐标表示与所述目标候选分割点之间的距离，纵坐标表示深度值；
38.包裹位置确定模块，用于将所述分割点从所述投影深度图中剔除，基于所述投影深度图中剩余的点确定所述包裹的位置。
39.在一些可能的实施例中，所述包含包裹的投影深度图是根据以下方法获取的：
40.获取包含包裹的rgb图像和深度图像；
41.对所述rgb图像进行深度学习实例分割，得到所述掩模图像；
42.基于深度图像与rgb图像之间的映射关系，将所述深度图像的像素点与所述rgb图像的像素点对齐，得到所述像素点的深度值；
43.基于所述像素点的深度值和所述掩模图像得到点云数据；
44.将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图。
45.在一些可能的实施例中，所述候选分割点确定模块执行将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图时，被配置为：
46.根据预先标定的平台平面方程，将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到投影图；
47.确定所述点云数据中的每个像素点与所述投影图之间的距离；
48.基于所述距离与所述投影图生成所述投影深度图。
49.在一些可能的实施例中，所述候选分割点确定模块执行基于所述像素点的深度值和所述掩模图像得到点云数据时，被配置为：
50.将所述像素点的深度值和所述掩模图像输入预先标定内参的深度相机；
51.获取所述深度相机生成的所述点云数据。
52.在一些可能的实施例中，所述分割点确定模块执行根据所述深度值从像素点中确定候选分割点时，被配置为：
53.针对所述投影深度图中的每个像素点，以所述像素点为目标像素点；
54.以所述目标像素点为中心，确定指定区域内的深度值最大和深度值最小的像素点；
55.若所述深度值最大的像素点与所述深度值最小的像素点的深度差值大于第一阈值，且所述目标像素点的深度值小于第二阈值，则将所述目标像素点作为候选分割点。
56.在一些可能的实施例中，所述第二阈值为所述指定区域内的深度值最大的像素点的深度值和深度值最小的像素点的深度均值。
57.在一些可能的实施例中，所述包裹位置确定模块执行基于所述投影深度图中剩余的点确定所述包裹的位置时，被配置为：
58.对所述剩余的点进行连通域分析，得到所述包裹的位置。
59.第三方面，本技术另一实施例还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本技术第一方面实施例提供的任一方法。
60.第四方面，本技术另一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行本技术第一方面实施例提供的任一方法。
61.本技术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，或者通过实施本技术而了解。本技术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。
附图说明
62.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
63.图1为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的应用场景图；
64.图2为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的流程示意图；
65.图3为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的确定投影深度图的流程示意图；
66.图4为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的包裹掩模示意图；
67.图5为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的获取点云数据的流程示意图；
68.图6为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的获取投影深度图的流程示意图；
69.图7为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的投影示意图；
70.图8为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的确定候选分割点的流程示意图；
71.图9为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的确定候选分割点的示意图；
72.图10为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的确定分割点的流程示意图；
73.图11为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的确定分割点的示意图；
74.图12为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的装置示意图；
75.图13为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的电子设备示意图。
具体实施方式
76.为了使本领域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
77.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
78.发明人研究发现，随着3d视觉技术的发展，3d视觉技术已经应用到了工业领域的多个环节当中。相比于2d视觉，3d视觉能够获取物体准确的空间位置信息，在工业领域有着巨大的优势。
79.在物流包裹分拣环节，存在一种单件分离包裹分拣设备，将大量进入的包裹通过该设备分拣成前后间距一致的有序包裹，保证后续设备对单个包裹信息的获取。其中单件分离设备中的核心技术之一是通过3d相机获取每个包裹的位置信息，进而通过控制不同电机运动来实现包裹分离。但是相关技术中，在对包裹进行分离时采用边缘检测的方法，但是
该方法在包裹存在粘连时无法分割包裹。
80.有鉴于此，本技术提出了一种包裹定位方法、装置、电子设备和存储介质，用于解决上述问题。本技术的发明构思可概括为：基于包含包裹的投影深度图，确定投影深度图中每个像素点的深度值，并根据深度值从像素点中确定候选分割点；针对每个候选分割点，采用局部阈值分割的方法确定出分割点；然后将分割点从投影深度图中剔除，最后基于投影深度图中剩余的点确定包裹的位置。
81.为了便于理解，下面结合附图来对本技术实施例提供一种包裹定位方法进行详细说明：
82.如图1所示，为本技术实施例中的包裹定位方法的应用场景图。图中包括：服务器10、存储器20、相机30；
83.服务器10从存储器20中获取相机30拍摄的包含包裹的图像，并对图像进行处理，得到包含包裹的投影深度图，然后基于包含包裹的投影深度图，确定投影深度图中每个像素点的深度值，并根据深度值从像素点中确定候选分割点；针对每个候选分割点，将候选分割点作为目标候选分割点，以目标候选分割点为起点，沿梯度下降方向以像素为单位连续获取指定数量的像素点的二维坐标；并基于获取的二维坐标确定对应的像素点拟合成的直线的斜率，若斜率大于指定阈值则确定斜率对应的目标候选分割点为分割点；将分割点从投影深度图中剔除，基于投影深度图中剩余的点确定包裹的位置。
84.本技术中的描述中仅就单个服务器或相机加以详述，但是本领域技术人员应当理解的是，示出的相机30、服务器10和存储器20旨在表示本技术的技术方案涉及的相机、服务器以及存储器的操作。对单个服务器和存储器加以详述至少为了说明方便，而非暗示对相机和服务器的数量、类型或是位置等具有限制。应当注意，如果向图示环境中添加附加模块或从其中去除个别模块，不会改变本技术的示例实施例的底层概念。
85.需要说明的是，本技术实施例中的存储器例如可以是缓存系统、也可以是硬盘存储、内存存储等等。此外，本技术提出的包裹定位方法不仅适用于图1所示的应用场景，还适用于任何有包裹定位需求的装置。
86.下面对本技术提出的包裹定位方法进行详细说明，如图2所示，为本技术实施例提供的一种包裹定位方法的整体流程图，其中：
87.步骤201中：基于包含包裹的投影深度图，确定投影深度图中每个像素点的深度值，并根据深度值从像素点中确定候选分割点；
88.步骤202中：针对每个候选分割点，将候选分割点作为目标候选分割点，以目标候选分割点为起点，沿梯度下降方向以像素为单位连续获取指定数量的像素点的二维坐标；并基于获取的二维坐标确定对应的像素点拟合成的直线的斜率，若斜率大于指定阈值则确定斜率对应的目标候选分割点为分割点；其中像素点的横坐标表示与目标候选分割点之间的距离，纵坐标表示深度值；
89.步骤203中：将分割点从投影深度图中剔除，基于投影深度图中剩余的点确定包裹的位置。
90.为了便于理解，下面对图2中所涉及到的步骤进行详细说明：
91.在本技术实施例中，为了可以确定出包裹的长、宽、高的三维信息，因此根据包裹的投影深度图来确定包裹的位置，其中投影深度图可采用如图3所示的步骤确定，其中：
92.步骤301中：获取包含包裹的rgb图像和深度图像；
93.步骤302中：对rgb图像进行深度学习实例分割，得到掩模图像；
94.如图4所示，左侧为包含包裹a的rgb图，右侧为包含包裹a的掩模图像。
95.步骤303中：基于深度图像与rgb图像之间的映射关系，将深度图像的像素点与rgb图像的像素点对齐，得到像素点的深度值；
96.在本技术中，在得到包含包裹的rgb图像中的像素点的坐标后，根据预先标定的深度图像与rgb图像之间的映射关系，将rgb图像中的像素点映射到深度图像中，进而可以得到每个像素点的深度值。
97.步骤304中：基于像素点的深度值和掩模图像得到点云数据；
98.在本技术是实施例中，获取点云数据的方法具体可实施为如图5所示的步骤：
99.步骤501中：将像素点的深度值和掩模图像输入预先标定内参的深度相机；
100.步骤502中：获取深度相机生成的点云数据。
101.在本技术中，为了使得生成的点云数据更加准确，因此预先由本领域的技术人员根据实际的需求标定深度相机的内参，在具体实施时，直接将像素点的深度值和掩模图像输入深度相机即可获取点云数据。
102.步骤305中：将点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图。
103.在本技术中，步骤305在具体实施时，可实施为如图6所示的步骤，其中：
104.步骤601中：根据预先标定的平台平面方程，将点云数据中的像素点投影至参考平面得到投影图；
105.其中，投影图如图7所示。
106.步骤602中：确定点云数据中的每个像素点与投影图之间的距离；
107.再具体实施时，可确定像素点与投影图之间的欧式距离来确定每个像素点与投影图之间的距离，也可采用其他方法来确定像素点与投影图之间的距离，本技术对此不作限定。
108.步骤603中：基于距离与投影图生成投影深度图。
109.下面对从像素点中选取候选分割点的过程中进行详细说明，如图8所示，其中：
110.步骤801中：针对投影深度图中的每个像素点，以像素点为目标像素点；
111.步骤802中：以目标像素点为中心，确定指定区域内的深度值最大和深度值最小的像素点；
112.如图9所示，以像素点a为目标像素点，在指定区域内深度值最大的像素点为像素点b，深度值最小的像素点为像素点c。
113.步骤803中：若深度值最大的像素点与深度值最小的像素点的深度差值大于第一阈值，且目标像素点的深度值小于第二阈值，则将目标像素点作为候选分割点。
114.在一些实施例中，第一阈值为本领域技术人员根据经验确定的经验值，第二预设值为指定区域内的深度值最大的像素点的深度值和深度值最小的像素点的深度均值，以图9为例，第二阈值为像素点b和像素点c的深度值的均值。
115.综上采用图8中的步骤遍历所有像素点即可得到所有的候选分割点，下面对获取分割点的步骤进行详细说明，如图10所示：
116.步骤1001中：针对每个候选分割点，将候选分割点作为目标候选分割点；
117.步骤1002中：以目标候选分割点为起点，沿梯度下降方向以像素为单位连续获取指定数量的像素点的二维坐标；其中像素点的横坐标表示与目标候选分割点之间的距离，纵坐标表示深度值；
118.步骤1003中：基于获取的二维坐标确定对应的像素点拟合成的直线的斜率；
119.步骤1004中：若斜率大于指定阈值则确定斜率对应的目标候选分割点为分割点。
120.例如：如图11所示，以像素点a为目标像素点，指定数量为3个，则从a开始沿梯度下降方向，选取3个像素点，并将像素点a和选取的3个像素点拟合成直线。
121.综上，首先根据包含包裹的投影深度图确定出候选分割点，然后从候选分割点中选出分割点，在本技术中，在确定出分割点后，对剩余的点进行连通域分析，进而可得到包裹的位置。
122.在本技术中，基于包含包裹的投影深度图中确定出分割点，排除了包裹表面纹理的干扰，然后基于分割点对包裹进行分割，可以精准的分割开粘连包裹，基于剩余点对包裹进行定位，提升了包裹三维位置信息的准确性。
123.如图12所示，基于相同的发明构思，提出一种包裹定位装置1200，包括：
124.候选分割点确定模块12001，用于基于包含包裹的投影深度图，确定所述投影深度图中每个像素点的深度值，并根据所述深度值从像素点中确定候选分割点；
125.分割点确定模块12002，用于针对每个候选分割点，将所述候选分割点作为目标候选分割点，以所述目标候选分割点为起点，沿梯度下降方向以像素为单位连续获取指定数量的像素点的二维坐标；并基于获取的二维坐标确定对应的所述像素点拟合成的直线的斜率，若所述斜率大于指定阈值则确定所述斜率对应的目标候选分割点为分割点；其中所述像素点的横坐标表示与所述目标候选分割点之间的距离，纵坐标表示深度值；
126.包裹位置确定模块12003，用于将所述分割点从所述投影深度图中剔除，基于所述投影深度图中剩余的点确定所述包裹的位置。
127.在一些可能的实施例中，所述包含包裹的投影深度图是根据以下方法获取的：
128.获取包含包裹的rgb图像和深度图像；
129.对所述rgb图像进行深度学习实例分割，得到所述掩模图像；
130.基于深度图像与rgb图像之间的映射关系，将所述深度图像的像素点与所述rgb图像的像素点对齐，得到所述像素点的深度值；
131.基于所述像素点的深度值和所述掩模图像得到点云数据；
132.将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图。
133.在一些可能的实施例中，所述候选分割点确定模块执行将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到包含包裹的投影深度图时，被配置为：
134.根据预先标定的平台平面方程，将所述点云数据中的像素点投影至参考平面得到投影图；
135.确定所述点云数据中的每个像素点与所述投影图之间的距离；
136.基于所述距离与所述投影图生成所述投影深度图。
137.在一些可能的实施例中，所述候选分割点确定模块执行基于所述像素点的深度值和所述掩模图像得到点云数据时，被配置为：
138.将所述像素点的深度值和所述掩模图像输入预先标定内参的深度相机；
139.获取所述深度相机生成的所述点云数据。
140.在一些可能的实施例中，所述分割点确定模块执行根据所述深度值从像素点中确定候选分割点时，被配置为：
141.针对所述投影深度图中的每个像素点，以所述像素点为目标像素点；
142.以所述目标像素点为中心，确定指定区域内的深度值最大和深度值最小的像素点；
143.若所述深度值最大的像素点与所述深度值最小的像素点的深度差值大于第一阈值，且所述目标像素点的深度值小于第二阈值，则将所述目标像素点作为候选分割点。
144.在一些可能的实施例中，所述第二阈值为所述指定区域内的深度值最大的像素点的深度值和深度值最小的像素点的深度均值。
145.在一些可能的实施例中，所述包裹位置确定模块执行基于所述投影深度图中剩余的点确定所述包裹的位置时，被配置为：
146.对所述剩余的点进行连通域分析，得到所述包裹的位置。
147.在介绍了本技术示例性实施方式的包裹定位方法和装置之后，接下来，介绍根据本技术的另一示例性实施方式的电子设备。
148.所属技术领域的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
149.在一些可能的实施方式中，根据本技术的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的包裹定位方法中的步骤。
150.下面参照图13来描述根据本技术的这种实施方式的电子设备130。图13显示的电子设备130仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
151.如图13所示，电子设备130以通用电子设备的形式表现。电子设备130的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。
152.总线133表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
153.存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)1321和/或高速缓存存储器1322，还可以进一步包括只读存储器(rom)1323。
154.存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325，这样的程序模块1324包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
155.电子设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与电子设备130交互的设备通信，和/或与使得该电子设备130能与一个或多个其它电子设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口135进行。并且，电子设备130还可以通过网络适
配器136与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器136通过总线133与用于电子设备130的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合电子设备130使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
156.在一些可能的实施方式中，本技术提供的一种包裹定位方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的一种包裹定位方法中的步骤。
157.程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、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)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
158.本技术的实施方式的用于包裹定位的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在电子设备上运行。然而，本技术的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
159.可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
160.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户电子设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务端上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
161.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
162.此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个
步骤分解为多个步骤执行。
163.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
164.本技术是参照根据本技术的方法、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。
165.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。
166.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。
167.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。