一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法及装置

摘要

本公开提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法，包括：将路面点云数据分割为多条扫描线数据；对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果，并根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点；对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点；对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。本公开还提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

说明书

技术领域

本公开涉及路面检测技术领域，具体涉及一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术

城市道路是市政管理的重要区域，道路路面的病害更是市政基础设施检测需要关注的问题。其中，路面裂缝作为路面病害中最常见、最易发生的病害之一，它伴随着道路的整个使用期，并随着路龄的增长而加重。路面出现裂缝不但影响路容美观和行车的舒适性，而且容易扩展造成路面的结构性破坏等，因此，路面裂缝自动检测与提取技术的研究具有较高实用价值。

现有技术中的人工检测路面裂缝的方法成本高、效率低，随着图像处理技术和计算机视觉的发展，人工检测方法已逐渐被基于图像或视频的裂缝自动检测方法替代。然而，图像或视频数据易受路面光照、阴影和污渍等因素的影响，使得裂缝识别的难度增大，给裂缝精确提取带来困难；此外，基于二维数据(图像、视频)的裂缝检测技术在获取路面裂缝三维特征方面存在限制，难以全面评估裂缝信息。移动三维激光扫描系统(MLS，Mobile LaserScanning)可获取路面高精度稠密三维点云，不仅提供了目标的反射强度信息和三维位置信息，还有效避免了光照、阴影等因素对裂缝提取的干扰。因此，近年来移动三维激光扫描系统已开始应用于路面状况精确调查，并激发了相关研究。

相较于沥青路面，裂缝区域在点云数据中通常呈现回波强度和高程较低的特性。根据上述特性，部分报道提出基于点云回波强度的裂缝提取方法，但该类方法在裂缝与路面强度对比不明显或存在高回波强度地物干扰的情况下难以获取完整的裂缝提取效果。此外，还有部分报道结合路面高程信息，通过点云数据构建数字地形模型来提取裂缝。然而，当裂缝高程无明显变化时(如，被沙土填充)，该方法存在漏检的问题。综上所述，裂缝检测技术中仍存在误判和漏检现象，基于点云数据的高精度、强鲁棒性且无需人工干预的路面裂缝提取方法仍有待研究。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本公开实施例提供的一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，基于点云回波强度和区域生长算法，提高路面裂缝点的提取效率及准确率。

本公开的第一个方面提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法，包括：将路面点云数据分割为多条扫描线数据；对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果，并根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点；对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点；对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

进一步地，对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点，包括：采用区域生长算法对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

进一步地，对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果，包括：根据每个激光点的邻域点密度自动生成对应尺寸的卷积核；根据卷积核对每个激光点的强度值进行自适应卷积，生成每条扫描线数据的卷积结果。

进一步地，根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点，包括：根据每条扫描线数据的卷积结果生成的阈值和强度分布特征确定裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应的强度值低于非裂缝轮廓点的强度值

进一步地，对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点，包括：利用标准差椭圆法对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点。

进一步地，利用标准差椭圆法对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点，包括：以一裂缝轮廓点为圆心，按照阈值半径搜索生成该裂缝轮廓点对应圆邻域内的裂缝轮廓点集合；计算在该圆邻域内该裂缝轮廓点的标准差椭圆；根据该标准差椭圆得到扁率，并判断该扁率是否小于第一阈值或大于第二阈值；若是，将该裂缝轮廓点作为种子点；重复上述步骤，直至将所有的裂缝轮廓点进行降噪处理，得到所有的种子点。

进一步地，将路面点云数据分割为多条扫描线数据，包括：根据GPS时间信息将路面点云数据分割为多条扫描线数据。

本公开的第二个方面提供了一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取装置，包括：数据预处理模块，用于将路面点云数据分割为多条扫描线数据；裂缝轮廓点提取模块，用于对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果；根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点；裂缝轮廓点去噪处理模块，用于对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点；路面裂缝点生成模块，用于对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

本公开的第三个方面提供了一种电子设备，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本公开的第一个方面提供的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法。

本公开的第四个方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现本公开的第一个方面提供的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法。

本公开的第五个方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开的第一个方面提供的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法。

本公开提供的一种基于点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，该方法以裂缝处点回波强度发生变化的现象为基础，基于点云回波强度和区域生长算法对路面数据进行裂缝点提取，结合一阶微分算子和点密度分布进行自适应卷积，提取出裂缝轮廓点，该方法具有裂缝提取结果准确，几乎无漏提现象的优势。另外，通过在提取裂缝点的基础上对裂缝宽度、深度和方向特征进行计算与统计，以便于对路面状况进行评估。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：

图1示意性示出了根据本公开一实施例的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法的流程图；

图2A示意性示出了根据本公开一实施例的路面点云数据示意图；

图2B示意性示出了根据本公开一实施例的一扫描线数据的强度示意图；

图3示意性示出了根据本公开一实施例的对裂缝轮廓点进行降噪处理的流程图；

图4A示意性示出了根据本公开一实施例的裂缝轮廓点的强度分布统计图；

图4B示意性示出了根据本公开一实施例的非裂缝轮廓点的强度分布统计图；

图5示意性示出了根据本公开一实施例的区域生长的流程图

图6示意性示出了根据本公开一实施例的裂缝点特征计算的示意图；

图7示意性示出了根据本公开一实施例的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取装置的方框图；

图8示意性示出了根据本公开一实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。

图1示意性示出了根据本公开实施例的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法流程图。如图1所示，该方法包括：步骤S101～S104。

在操作S101，将路面点云数据分割为多条扫描线数据。

本公开的实施例中，在提取裂缝轮廓点前，需对原始路面点云数据进行预处理，具体为按照点云数据的GPS时间信息将路面点云数据分割成多条扫描线数据，如图2A所示为某路面区域对应的点云数据。

其中，每条扫描线数据包括沥青路面点、标识线点及裂缝点。图2A所示的矩形方框为该条扫描线数据中包含裂缝点的部分，该部分的裂缝点强度对应图2B所示。

在激光雷达扫描时，由于裂缝处的回波强度通常低于沥青路面的回波强度。在图2B的强度分布曲线中，矩形框内的裂缝点的强度值明显低于沥青路面点强度值，在两者衔接处即裂缝轮廓处(矩形框内点)的回波强度会出现陡降和陡升。因此，可以通过检测扫描线内强度发生变化的位置来确定裂缝轮廓点所在位置。本公开的实施例中，可通过使用高斯一阶微分算子对每条扫描线数据中每个激光点的强度值进行卷积，而裂缝轮廓点应对应卷积结果中的局部极值点。

在操作S102，对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果；并根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点。

本公开的实施例中，假设每条扫描线数据中包括n个激光点，则每条扫描线数据可以表示为{p

其中，卷积核k

其中，x

根据上述过程得到激光点p

T＝μ+a×σ

其中，μ与σ

本公开的实施例中，根据每条扫描线数据的卷积结果{c

需说明的是，上述阈值T、激光点数量及邻域点数等仅为示例性的说明，便于本领域技术人员理解本公开的技术方案，其并不构成本公开实施例的限定。

在操作S103，对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点。

本公开的实施例中，通过步骤S102处理得到的裂缝轮廓点仍包括部分噪声点。因此，为保证种子点的准确性，提高区域生长结果的精度，避免裂缝点的错提现象，可以通过标准差椭圆法(Standard Deviation Ellipse)对裂缝轮廓点进行降噪处理，对所有的裂缝轮廓点进一步去噪处理。

具体地，如图3所示，利用标准差椭圆法对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的裂缝轮廓点作为种子点，具体包括：步骤S301～S304。

在操作S301，以一裂缝轮廓点q

在操作S302，计算在该圆邻域内该裂缝轮廓点的标准差椭圆。

本公开的实施例中，逐步计算邻域内裂缝轮廓点的标准差椭圆的中心点位置(SDE

其中，x

根据裂缝轮廓点q

在操作S303，根据该标准差椭圆得到扁率，并判断该扁率是否小于第一阈值或大于第二阈值；若是，将该裂缝轮廓点作为种子点。

本公开的实施例中，由于路面裂缝点通常呈方向性分布，经实验设定若裂缝轮廓点q

在操作S304，重复上述步骤S301～S303，直至将所有的裂缝轮廓点进行降噪处理，得到对应所有的种子点。

本公开的实施例中，通过对所有扫描线数据中的裂缝轮廓点进行降噪处理，提高了种子点的准确性，以使提高区域生长结果的精度，避免了裂缝点的错提现象。

在操作S104，对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

本公开的实施例中，在对种子点进行区域生长前，本公开的实施例通过分析路面数据点的强度分布确定生长条件。图4A和图4B所示为RIEGL VMX-2HA采集的某路面区域点云强度值统计结果。其中，图4A所示为裂缝点强度分布统计，可以看出部分裂缝点的回波强度值为0，且最大强度值不超过10000。图4B为路面非裂缝点回波强度统计图，可以看出沥青路面点强度值分布在10000～40000之间，路面标识线点强度值则普遍大于40000。因此，根据上述分析结果，本公开的实施例设定基于回波强度值的生长准则如图5所示。具体地，采用区域生长算法对种子点进行区域生长，得到多条扫描线数据的路面裂缝点。

如图5所示，当种子点(Seed Point)的强度值为0时，且待判断的目标点(TargetPoint)强度值也为0或小于强度阈值

需说明的是，上述阈值取值仅为示例性的说明，其并不构成本公开实施例的限定，其可具体根据实际情况进行设定，以确保基于种子点的提取的裂缝点的准确性。

根据本公开的实施例，在步骤S104裂缝点提取结果之后，该方法还包括根据裂缝点对裂缝的方向、深度和宽度特征进行计算，其中，裂缝宽度和方向的计算方法如图6所示，图中分别表示了路面点和裂缝点，使用主成分分析法计算裂缝主方向，并以主方向和道路走向的夹角θ(θ∈[-90°，90°])为裂缝方向。裂缝宽度为每条扫描线裂缝点宽度的平均值，深度为每条扫描线中裂缝点平均高程与路面点平均高程之差。通过得到裂缝的宽度、深度及方向这些信息后，以便于对路面状况进行评估，做好下一步应对措施。

本公开的实施例提供的一种点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法，该方法基于点云回波强度和区域生长算法对路面数据进行裂缝点提取，以裂缝处点回波强度发生变化的现象为基础，结合一阶微分算子和点密度分布进行自适应卷积，提取出裂缝轮廓点，该方法具有裂缝提取结果准确，几乎无漏提现象的优势。另外，通过在提取裂缝点的基础上对裂缝宽度、深度和方向特征进行计算与统计，以便于对路面状况进行评估。

图7示意性示出了根据本公开实施例的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取装置的方框图。

如图7所示，该点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取装置700包括：数据预处理模块710、裂缝轮廓点提取模块720、裂缝轮廓点去噪处理模块730及路面裂缝点生成模块740。该装置700可以用于实现参考图1所描述的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法。

数据预处理模块710，用于将路面点云数据分割为多条扫描线数据。该数据预处理模块710例如可以用于执行上文参考图1所描述的S101步骤，在此不再赘述。

裂缝轮廓点提取模块720，用于对每条扫描线数据中的每个激光点进行强度值自适应卷积，得到每条扫描线数据的卷积结果；根据卷积结果确定每条扫描线数据中的裂缝轮廓点；其中，裂缝轮廓点对应每条扫描线数据的卷积结果中的极值点。该裂缝轮廓点提取模块720例如可以用于执行上文参考图1所描述的S102步骤，在此不再赘述。

裂缝轮廓点去噪处理模块730，用于对裂缝轮廓点进行降噪处理，将降噪后的所述裂缝轮廓点作为种子点。该裂缝轮廓点去噪处理模块730例如可以用于执行上文参考图1所描述的S103步骤，在此不再赘述。

路面裂缝点生成模块740，用于对所述种子点进行区域生长，得到所述多条扫描线数据的路面裂缝点。该路面裂缝点生成模块740例如可以用于执行上文参考图1所描述的S104步骤，在此不再赘述。

根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上装置、基板上的装置、封装上的装置、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，数据预处理模块710、裂缝轮廓点提取模块720、裂缝轮廓点去噪处理模块730及路面裂缝点生成模块740中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，数据预处理模块710、裂缝轮廓点提取模块720、裂缝轮廓点去噪处理模块730及路面裂缝点生成模块740中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上装置、基板上的装置、封装上的装置、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，数据预处理模块710、裂缝轮廓点提取模块720、裂缝轮廓点去噪处理模块730及路面裂缝点生成模块740中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，本实施例中所描述的电子设备800，包括：处理器801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器801例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 803中，存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。处理器801通过执行ROM 802和/或RAM 803中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM802和RAM 803以外的一个或多个存储器中。处理器801也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备800还可以包括输入/输出(I/O)接口805，输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。电子设备800还可以包括连接至I/O接口805的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的装置、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/装置中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机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装置、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 802和/或RAM 803和/或ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机装置中运行时，该程序代码用于使计算机装置实现本公开实施例所提供的点云回波强度自适应卷积的路面裂缝提取方法。

在该计算机程序被处理器801执行时执行本公开实施例的装置/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的装置、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分809被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的装置、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，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公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“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计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

需要说明的是，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的装置、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、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码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。也应当注意，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，两个接连地表示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，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的装置来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。