图像检测方法及装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像检测方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着经济的发展和基础设施建设的不断完善，电动扶梯在商场、写字楼、公共交通等场景的应用也越来越广泛。在电动扶梯日常运行期间，人们需要对电动扶梯所在区域进行严格管理，以便保障电梯运行，避免引发意外事故。相关技术中针对电梯区域的自动化检测方案，通常是基于红外感应或重力感应来实现电梯的启停运行，容易产生误识别，检测效果较差。

发明内容

本公开提出了一种图像检测技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检测方法，包括：获取电动扶梯的第一图像；对所述第一图像进行区域检测，确定所述电动扶梯在所述第一图像中的第一区域；对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，所述状态识别结果包括所述电动扶梯处于空梯状态或处于非空梯状态；根据所述至少一个状态识别结果，确定所述电动扶梯的状态。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少一个状态识别结果，确定所述电动扶梯的状态，包括：在所述状态识别结果为多个的情况下，根据多个状态识别结果及所述多个状态识别结果的权重，确定所述电动扶梯的状态判别值；在所述状态判别值大于或等于第一阈值的情况下，确定所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第一状态识别结果，所述对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，包括：对所述第一区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第一状态识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第二状态识别结果，所述对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，包括：对所述第一区域图像进行分割，将所述第一区域图像分割为背景区域及所述电动扶梯所在的前景区域；对所述背景区域的像素值进行调整，得到调整后的第二区域图像；对所述第二区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第二状态识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第三状态识别结果，所述对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，包括：对所述第一区域图像与预设的参考图像进行像素匹配，确定所述第一区域图像与所述参考图像之间的匹配区域占比，所述参考图像包括与处于空梯状态的电动扶梯对应的区域图像；在所述匹配区域占比大于或等于第二阈值的情况下，确定所述第三状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第四状态识别结果，所述对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，包括：对所述第一区域图像进行第一目标检测，确定所述第一区域图像中是否存在第一目标；在所述第一区域图像中不存在第一目标的情况下，确定所述第四状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述电动扶梯处于空梯状态的情况下，发送电梯停运信号，所述电梯停运信号用于指示所述电动扶梯停止运行。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述电动扶梯处于非空梯状态，且所述电动扶梯已停止运行的情况下，发送电梯启动信号，所述电梯启动信号用于指示所述电动扶梯运行。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对所述第一图像进行第二目标检测，确定第二目标在所述第一图像中的第三区域；根据所述第一区域与所述第三区域之间的位置关系，确定所述第二目标的检测结果，所述检测结果包括所述第二目标处于所述电动扶梯上或未处于所述电动扶梯上。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一区域与所述第三区域之间的位置关系，确定所述第二目标的检测结果，包括：在第四区域与所述第三区域之间的面积比值大于或等于第三阈值的情况下，确定所述检测结果为所述第二目标处于所述电动扶梯上，所述第四区域包括所述第一区域与所述第三区域之间的交集区域。

在一种可能的实现方式中，所述第二目标包括禁止进入电动扶梯的物品，所述方法还包括：在所述第二目标处于所述电动扶梯上的情况下，发送告警信息。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检测装置，包括：图像获取模块，用于获取电动扶梯的第一图像；区域检测模块，用于对所述第一图像进行区域检测，确定所述电动扶梯在所述第一图像中的第一区域；状态识别模块，用于对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，所述状态识别结果包括所述电动扶梯处于空梯状态或处于非空梯状态；状态确定模块，用于根据所述至少一个状态识别结果，确定所述电动扶梯的状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态确定模块包括：判别值确定子模块，用于在所述状态识别结果为多个的情况下，根据多个状态识别结果及所述多个状态识别结果的权重，确定所述电动扶梯的状态判别值；状态确定子模块，用于在所述状态判别值大于或等于第一阈值的情况下，确定所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第一状态识别结果，所述状态识别模块包括：第一结果确定子模块，用于对所述第一区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第一状态识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第二状态识别结果，所述状态识别模块包括：分割子模块，用于对所述第一区域图像进行分割，将所述第一区域图像分割为背景区域及所述电动扶梯所在的前景区域；像素调整子模块，用于对所述背景区域的像素值进行调整，得到调整后的第二区域图像；第二结果确定子模块，用于对所述第二区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第二状态识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第三状态识别结果，所述状态识别模块包括：像素匹配子模块，用于对所述第一区域图像与预设的参考图像进行像素匹配，确定所述第一区域图像与所述参考图像之间的匹配区域占比，所述参考图像包括与处于空梯状态的电动扶梯对应的区域图像；第三结果确定子模块，用于在所述匹配区域占比大于或等于第二阈值的情况下，确定所述第三状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第四状态识别结果，所述状态识别模块包括：检测子模块，用于对所述第一区域图像进行第一目标检测，确定所述第一区域图像中是否存在第一目标；第四结果确定子模块，用于在所述第一区域图像中不存在第一目标的情况下，确定所述第四状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：停运信号发送模块，用于在所述电动扶梯处于空梯状态的情况下，发送电梯停运信号，所述电梯停运信号用于指示所述电动扶梯停止运行。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：启动信号发送模块，用于在所述电动扶梯处于非空梯状态，且所述电动扶梯已停止运行的情况下，发送电梯启动信号，所述电梯启动信号用于指示所述电动扶梯运行。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：目标检测模块，用于对所述第一图像进行第二目标检测，确定第二目标在所述第一图像中的第三区域；检测结果确定模块，用于根据所述第一区域与所述第三区域之间的位置关系，确定所述第二目标的检测结果，所述检测结果包括所述第二目标处于所述电动扶梯上或未处于所述电动扶梯上。

在一种可能的实现方式中，所述检测结果确定模块包括：确定子模块，用于在第四区域与所述第三区域之间的面积比值大于或等于第三阈值的情况下，确定所述检测结果为所述第二目标处于所述电动扶梯上，所述第四区域包括所述第一区域与所述第三区域之间的交集区域。

在一种可能的实现方式中，所述第二目标包括禁止进入电动扶梯的物品，所述装置还包括：告警信息发送模块，用于在所述第二目标处于所述电动扶梯上的情况下，发送告警信息。

根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

根据本公开的实施例，能够检测出图像中电动扶梯所在的区域，根据电动扶梯的区域图像识别出至少一个状态识别结果，并根据至少一个状态识别结果确定电动扶梯的空梯状态或非空梯状态，能够提高电动扶梯区域的定位准确性，提高电动扶梯运行状态的识别准确率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。

图1示出根据本公开实施例的图像检测方法的流程图。

图2a和图2b示出根据本公开实施例的图像检测方法的区域检测的示意图。

图3示出根据本公开实施例的第一区域的示意图。

图4a和图4b示出根据本公开实施例的第二目标的示意图。

图5示出根据本公开实施例的图像检测方法的处理过程的示意图。

图6示出根据本公开实施例的图像检测装置的框图。

图7示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

图8示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

近年来，基于深度学习的人工智能浪潮，工业+人工智能(AI)成为新时代工业发展的目标之一。智慧工厂、智慧商店、智慧农业等新领域层出不穷，其中将AI用于安防的产业应用，名为智慧安防，该类应用尤为火热。在公共安全领域，电动扶梯是现代生活普遍的代步工具，也是需要严格规章制度管理的公共场所。智慧电梯的目的是提升管理部门的工作效率，并且加强对电梯日常运行的监管。相关技术中通常仅能实现针对电动扶梯的部分检测功能，没有完整的智慧电梯解决方案。

根据本公开实施例的图像检测方法，可应用于商场、写字楼、公共交通等场景中，该方法基于深度学习的方式，对场景中电动扶梯所在区域的图像或视频流进行处理和分析，能够实现电梯区域的定位、电梯的空梯与非空梯状态的判别，以及关键目标(例如婴儿车、轮椅、行李箱等物体)的检测与识别等功能，从而构建完整的智慧电梯解决方案，提高检测效果，降低电梯运行成本，并降低发生安全事故的风险。

图1示出根据本公开实施例的图像检测方法的流程图，如图1所示，所述图像检测方法包括：

在步骤S11中，获取电动扶梯的第一图像；

在步骤S12中，对所述第一图像进行区域检测，确定所述电动扶梯在所述第一图像中的第一区域；

在步骤S13中，对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，所述状态识别结果包括所述电动扶梯处于空梯状态或处于非空梯状态；

在步骤S14中，根据所述至少一个状态识别结果，确定所述电动扶梯的状态。

在一种可能的实现方式中，所述图像检测方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等，所述方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行所述方法。

举例来说，可在待检测电动扶梯所在的位置设置至少一个图像采集设备，例如设置朝向电动扶梯的至少一个摄像头，以便采集电动扶梯的视频流，并对视频流画面中的电动扶梯、搭乘电动扶梯的目标(例如行人、行人携带的物品等)进行检测。本公开对图像采集装置的安装位置、视频流的采集方式及视频流对应的具体区域均不作限制。

在一种可能的实现方式中，在步骤S11中，可获取电动扶梯的第一图像。可将视频流的每个图像帧作为第一图像；也可以一定的时间间隔对视频流进行采样，将采样的图像帧作为第一图像；还可以获取视频流中的关键帧，作为第一图像。本公开对第一图像的获取方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，在步骤S12中，可通过已训练的区域检测网络对第一图像进行区域检测，确定电动扶梯在第一图像中的第一区域。该区域检测网络可例如为卷积神经网络，本公开对区域检测网络的具体网络结构及训练方式均不作限制。

图2a和图2b示出根据本公开实施例的图像检测方法的区域检测的示意图。图2a示出了电动扶梯的第一图像；图2b示出了第一图像中的区域检测结果。

在一种可能的实现方式中，区域检测网络可采用目标检测模型或者区域分割模型。在采用目标检测模型时，检测到的第一区域可为电动扶梯所在区域的矩形检测框，例如图2b中的检测框21；在采用区域分割模型时，检测到的第一区域可为电动扶梯所在的不规则区域，例如图2b中的区域22。本公开对区域检测网络所采用的具体网络模型不作限制。

在采用目标检测模型进行处理时，可使得检测框在包括完整电梯区域的同时，尽可能减少背景面积，从而减少背景噪声对后续处理过程的影响。如图2b所示，在电梯朝向为向左侧偏移时，以深色电梯区域的左下角为基准，作为检测框21的左下顶点坐标；以深色电梯区域的右上角为基准，作为检测框21的右上顶点坐标。在采用区域分割模型进行处理时，可分割出检测框内的深色电梯区域，以电梯扶手为边界绘制多边形，例如图2b中的区域22。

在一种可能的实现方式中，在得到第一区域后，在步骤S13中，可从第一图像中截取与所述第一区域对应的第一区域图像，并根据第一区域图像识别电动扶梯的状态，也即识别电动扶梯处于空梯状态还是处于非空梯状态。其中，电动扶梯上没有行人和/或物品时，处于空梯状态；电动扶梯上存在行人和/或物品时，处于非空梯状态。

在一种可能的实现方式中，可通过至少一种识别方式，分别对第一区域图像进行识别，得到对应的状态识别结果。识别方式可例如包括以下至少一种：直接对第一区域图像进行分类；调整第一区域图像中背景区域的像素值，对调整后的图像进行分类；将第一区域图像与空电梯的参考图像比对；检测电梯上是否有行人等目标。本公开对采用的具体识别方式及其数量均不作限制。

在一种可能的实现方式中，在步骤S14中，可根据至少一个状态识别结果，确定电动扶梯的状态。例如参照投票机制，根据各个状态识别结果的取值及权重，综合判定电动扶梯的状态。在状态识别结果为空梯状态的总体权重更高时，判定电动扶梯处于空梯状态；反之，判定电动扶梯处于非空梯状态。

在一种可能的实现方式中，在电动扶梯处于空梯状态的情况下，可发送电梯停运信号，指示电动扶梯停止运行；在电动扶梯处于非空梯状态且已停止运行的情况下，可发送电梯启动信号，指示所述电动扶梯开始运行。本公开对不同电梯状态下执行的具体操作不作限制。

根据本公开实施例的图像检测方法，能够检测出图像中电动扶梯所在的区域，根据电动扶梯的区域图像识别出至少一个状态识别结果，并根据至少一个状态识别结果确定电动扶梯的空梯状态或非空梯状态，能够提高电动扶梯区域的定位准确性，提高电动扶梯运行状态的识别准确率。

下面对根据本公开实施例的图像检测方法进行展开说明。

如前所述，可通过摄像头采集电动扶梯所在区域的视频流，并将采集的视频流传输给本地的前置服务器或云端服务器等电子设备。电子设备可对视频流进行解码，得到解码后的视频流。

在步骤S11中，可获取电动扶梯的第一图像。该第一图像可以为解码后的视频流的图像帧。在步骤S12中，通过已训练的区域检测网络对第一图像进行区域检测，确定电动扶梯在第一图像中的第一区域，例如电动扶梯所在区域的检测框。

在步骤S13中，可从第一图像中截取与所述第一区域对应的第一区域图像，并通过至少一种识别方式，分别对第一区域图像进行识别，得到至少一个状态识别结果。

图3示出根据本公开实施例的第一区域的示意图。如图3所示，第一图像中包括两个电梯的第一区域31和32，可分别截取与第一区域31和32对应的第一区域图像，并行对两个第一区域图像进行识别，从而提高处理效率。

在一种可能的实现方式中，该状态识别结果包括第一状态识别结果。步骤S13可包括：

对所述第一区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第一状态识别结果。

也就是说，可通过已训练的分类网络(此处称为第一分类网络)，直接对第一区域图像进行分类。该第一分类网络可例如为卷积神经网络，包括卷积层、全连接层、激活层等，本公开对第一分类网络的具体网络结构及训练方式均不作限制。

在一种可能的实现方式中，可将第一区域图像输入第一分类网络中，输出第一状态识别结果，指示电动扶梯处于空梯状态或处于非空梯状态，例如在电动扶梯处于空梯状态时输出1，处于非空梯状态时输出0。通过这种方式，可简单有效地识别电动扶梯的状态。

在一种可能的实现方式中，该状态识别结果包括第二状态识别结果。步骤S13可包括：

对所述第一区域图像进行分割，将所述第一区域图像分割为背景区域及所述电动扶梯所在的前景区域；

对所述背景区域的像素值进行调整，得到调整后的第二区域图像；

对所述第二区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第二状态识别结果。

举例来说，在第一区域为矩形检测框的情况下，可通过已训练的分割网络对与第一区域对应的第一区域图像进行分割，将第一区域图像分割为背景区域及所述电动扶梯所在的前景区域。该分割网络可例如为卷积神经网络，包括卷积层、全连接层、激活层等，本公开对该分割网络的具体网络结构及训练方式均不作限制。

在一种可能的实现方式中，在第一区域为电动扶梯所在的不规则区域的情况下，可将第一区域的外接矩形框对应的区域图像作为第一区域图像。可直接将第一区域作为前景区域；第一区域图像中除了第一区域外的区域作为背景区域，实现第一区域图像的分割。

在一种可能的实现方式中，可对背景区域中像素的像素值进行调整，例如将背景区域的像素值均调整为零(黑色)，得到调整后的第二区域图像。也可以将背景区域的像素值调整为其他值，本公开对此不作限制。

在一种可能的实现方式中，可通过已训练的分类网络(此处称为第二分类网络)对第二区域图像进行分类。该第二分类网络可例如为卷积神经网络，包括卷积层、全连接层、激活层等，该第二分类网络可与第一分类网络的网络结构相同，但网络参数不同。本公开对第二分类网络的具体网络结构及训练方式均不作限制。

在一种可能的实现方式中，将第二区域图像输入第二分类网络中，输出第二状态识别结果，指示电动扶梯处于空梯状态或处于非空梯状态，例如在电动扶梯处于空梯状态时输出1，处于空梯状态时输出0。通过这种方式，可提高电梯状态识别的准确率。

在一种可能的实现方式中，该状态识别结果包括第三状态识别结果。步骤S13可包括：

对所述第一区域图像与预设的参考图像进行像素匹配，确定所述第一区域图像与所述参考图像之间的匹配区域占比，所述参考图像包括与处于空梯状态的电动扶梯对应的区域图像；

在所述匹配区域占比大于或等于第二阈值的情况下，确定所述第三状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

举例来说，在电动扶梯处于空梯状态时，可获取与电动扶梯对应的单个或多个区域图像，例如通过摄像头采集电动扶梯的图像，并对图像进行区域检测得到区域图像。

在一种可能的实现方式中，如果获取到单个区域图像，则可将该区域图像作为参考图像；如果获取到多个区域图像，则可将多个区域图像进行融合，得到参考图像(也可称为空电梯模板)。例如，通过1-2天的长时间图像采集，使用分割模型获得电梯区域中所有像素的标签，再通过高斯混合模型得到空电梯模板。本公开对参考图像的生成方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，可将参考图像保存在数据库中。在进行电梯状态识别时，可对第一区域图像与参考图像进行像素匹配，确定相匹配的像素数量；根据相匹配的像素数量与总像素数量的比值，确定第一区域图像与参考图像之间的匹配区域占比。

在一种可能的实现方式中，如果该匹配区域占比大于或等于第二阈值，则可确定第三状态识别结果为电动扶梯处于空梯状态；反之，如果该匹配区域占比小于第二阈值，则可确定第三状态识别结果为电动扶梯处于非空梯状态。其中，本领域技术人员可根据实际情况设置第二阈值，例如0.8，本公开对第二阈值的具体取值不作限制。

通过像素匹配的方式，可提高电梯状态识别的效率。

在一种可能的实现方式中，该状态识别结果包括第四状态识别结果。步骤S13可包括：

对所述第一区域图像进行第一目标检测，确定所述第一区域图像中是否存在第一目标；

在所述第一区域图像中不存在第一目标的情况下，确定所述第四状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

举例来说，可通过已训练的目标检测网络(可称为第一检测网络)，对第一区域图像进行第一目标检测，确定第一区域图像中是否存在第一目标。该第一目标可例如包括行人、物品等，本公开对此不作限制。

在一种可能的实现方式中，第一检测网络可例如为卷积神经网络，本公开对第一检测网络的具体网络结构及训练方式均不作限制。

在一种可能的实现方式中，如果第一区域图像中存在第一目标，则可确定第四状态识别结果为所述电动扶梯处于非空梯状态；反之，如果第一区域图像中不存在第一目标，则可确定第四状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。通过这种方式，可提高电梯状态识别方式的多样性。

在确定出各个状态识别结果后，可在步骤S14中根据各个状态识别结果确定电动扶梯的状态。其中，步骤S14可包括：在所述状态识别结果为多个的情况下，根据多个状态识别结果及所述多个状态识别结果的权重，确定所述电动扶梯的状态判别值；

在所述状态判别值大于或等于第一阈值的情况下，确定所述电动扶梯处于空梯状态。

举例来说，如果状态识别结果为一个，则可根据该状态识别结果直接确定电动扶梯的状态；如果状态识别结果为多个，则可根据多个状态识别结果综合判定电动扶梯的状态。

在一种可能的实现方式中，可预先设置有各个状态识别结果的权重，将准确率较高的状态识别结果的权重设置为较高，将准确率较低的状态识别结果的权重设置为较低，各个状态识别结果的权重之和为1。

在一种可能的实现方式中，可参照投票机制，根据多个状态识别结果及所述多个状态识别结果的权重，确定所述电动扶梯的状态判别值。其中，状态识别结果可包括上述的第一、第二、第三及第四状态识别结果中的至少两个。

例如，在状态识别结果包括上述的第一、第二、第三及第四状态识别结果a1、a2、a3、a4的情况下，将第一、第二、第三及第四状态识别结果的权重分别设置为w1，w2，w3及w4，则状态判别值＝w1*a1+w2*a2+w3*a3+w4*a4。其中，w1+w2+w3+w4＝1，各个状态识别结果在电动扶梯处于空梯状态时输出1，处于非空梯状态时输出0。

在一种可能的实现方式中，如果状态判别值大于或等于预设的第一阈值，则可认为电动扶梯处于空梯状态；反之，如果状态判别值小于预设的第一阈值，则可认为电动扶梯处于非空梯状态。如图3所示，区域31的电动扶梯处于空梯状态，区域32的电动扶梯处于非空梯状态。

本领域技术人员可根据实际情况设置第一阈值，例如0.5，本公开对第一阈值的具体取值不作限制。

通过上述的投票机制进行判定的方式，能够准确识别出电动扶梯的运行状态，显著降低电梯状态判断的错误率。

在一种可能的实现方式中，根据本公开实施例的图像检测方法还可包括：

在所述电动扶梯处于空梯状态的情况下，发送电梯停运信号，所述电梯停运信号用于指示所述电动扶梯停止运行。

也就是说，如果步骤S14中判定电动扶梯处于空梯状态，则可生成并发送电梯停运信号，以指示电动扶梯停止运行。例如，将电梯停运信号发送给电梯控制设备，以使电梯控制设备控制电动扶梯停止运行；还可将电梯停运信号发送给工作人员，以使工作人员控制电动扶梯停止运行。本公开对电梯停运信号的类型及发送方式不作限制。

通过这种方式，可以在电梯空梯时停止运行，从而降低电梯运行成本。

在一种可能的实现方式中，根据本公开实施例的图像检测方法还可包括：

在所述电动扶梯处于非空梯状态，且所述电动扶梯已停止运行的情况下，发送电梯启动信号，所述电梯启动信号用于指示所述电动扶梯运行。

也就是说，如果步骤S14中判定电动扶梯处于非空梯状态，且电动扶梯已停止运行，也即在停运期间有行人搭乘电动扶梯，则可生成并发送电梯启动信号，以指示电动扶梯运行。与上述的方式类似，可将电梯启动信号发送给电梯控制设备，以使电梯控制设备控制电动扶梯运行；还可将电梯启动信号发送给工作人员，以使工作人员控制电动扶梯运行。本公开对电梯启动信号的类型及发送方式不作限制。

通过这种方式，可以在有人搭乘电梯而电梯停运时启动电梯，从而保证电梯的正常使用。

在一种可能的实现方式中，根据本公开实施例的图像检测方法还可包括：

对所述第一图像进行第二目标检测，确定第二目标在所述第一图像中的第三区域；

根据所述第一区域与所述第三区域之间的位置关系，确定所述第二目标的检测结果，所述检测结果包括所述第二目标处于所述电动扶梯上或未处于所述电动扶梯上。

举例来说，在步骤S11中获取电动扶梯的第一图像后，还可通过已训练的目标检测网络(可称为第二检测网络)，对第一图像进行第二目标检测，确定第一图像中是否存在第二目标。该第二目标可包括禁止进入电动扶梯的物品，例如婴儿车、轮椅、大件行李箱等，本公开对第二目标的类型不作限制。

在一种可能的实现方式中，第二检测网络可例如为卷积神经网络，本公开对第二检测网络的具体网络结构及训练方式均不作限制。

在一种可能的实现方式中，如果第一图像中存在第二目标，则第二检测网络可确定出第二目标在第一图像中的区域(可称为第三区域)。图4a和图4b示出根据本公开实施例的第二目标的示意图。图4a中的第二目标为婴儿车，图4b中的第二目标为行李箱。如图4a和图4b所示，可确定出第二目标所在的检测框，即第三区域。

在一种可能的实现方式中，根据电动扶梯在第一图像中的第一区域，可通过第一区域与第三区域之间的位置关系，确定第二目标的检测结果。也即根据位置关系判断第二目标是否处于电动扶梯上。

在一种可能的实现方式中，根据所述第一区域与所述第三区域之间的位置关系，确定所述第二目标的检测结果的步骤，可包括：

在第四区域与所述第三区域之间的面积比值大于或等于第三阈值的情况下，确定所述检测结果为所述第二目标处于所述电动扶梯上，所述第四区域包括所述第一区域与所述第三区域之间的交集区域。

也就是说，可通过求取交并比IOU的思路进行判断。设第四区域包括第一区域与第三区域之间的交集区域，则可求取第四区域与第三区域之间的面积比值，即第二目标所在区域和电梯区域的交集区域的面积/第二目标所在区域的面积。

在一种可能的实现方式中，如果该面积比值大于或等于预设的第三阈值，则可确定检测结果为第二目标处于电动扶梯上；反之，如果该面积比值小于预设的第三阈值，则可确定检测结果为第二目标未处于电动扶梯上。本领域技术人员可根据实际情况设置第三阈值，例如0.6，本公开对第三阈值的具体取值不作限制。

通过这种方式，可以实现第二目标所处区域的判断。

在一种可能的实现方式中，第二检测网络也可直接对电梯区域的第一区域图像进行第二目标检测，确定第一区域图像中是否存在第二目标。如果第一区域图像中存在第二目标，则可确定第二目标处于电动扶梯上。本公开对采用的具体处理方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，所述第二目标包括禁止进入电动扶梯的物品，根据本公开实施例的图像检测方法，还可包括：在所述第二目标处于所述电动扶梯上的情况下，发送告警信息。

也就是说，针对禁止进入电动扶梯的物品，如果前述步骤中确定该第二目标处于电动扶梯上，则可发送告警信息，以进行提醒或直接控制电动扶梯停止运行。

例如，可将告警信息发送给监控室的电梯监控设备和/或工作人员，以使工作人员控制电动扶梯停止运行和/或前往电梯处理；也可将告警信息发送给电梯控制设备，以使电梯控制设备控制电动扶梯停止运行。本公开对告警信息的类型及发送方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，可以该第二目标首次出现在电梯上时报警，后续连续出现的同一目标，则在指定间隔时间内重复报警，避免告警信息发送得过于频繁。

通过这种方式，可以在禁止进入电动扶梯的物品进入电梯时，及时告警，从而降低发生安全事故的风险。

图5示出根据本公开实施例的图像检测方法的处理过程的示意图。如图5所示，在处理过程中，可在图像输入的步骤51，输入电动扶梯的图像；对图像分别进行电梯定位的步骤52和关键目标检测的步骤53；通过电梯定位的步骤52确定图像中的电梯区域54；再通过空电梯判别的步骤55，确定电梯为空/非空，进而执行相应的处理。

在示例中，通过关键目标检测的步骤53确定图像中关键目标位置56，关键目标即为禁止进入电梯的物品(违规物品)；根据电梯区域54和关键目标位置56，确定关键目标是否在电梯上；如果关键目标在电梯上，则进行违规物品报警。

这样，可实现根据本公开实施例的图像检测方法的整个处理过程。

根据本公开实施例的图像检测方法，能够基于电梯区域定位，构建智慧电梯解决方案的入口；在电梯区域内，利用多路并行的空梯判别方法和结果投票机制，判断电梯是否为空电梯，提升空梯预测的准确度；通过空梯报警，引导管理部门降低电梯运行速度甚至停止运行，在降低能耗的同时保障出行的安全与便利；基于目标检测算法，定位电梯区域内的关键目标，针对违规物件给予报警，提高管理部门的监管力度。

根据本公开实施例的图像检测方法，能够基于深度学习的目标检测/分割模型的方式，进行电梯区域定位，支持多目标检测同时定位多部电梯区域。并且，该方法提出的两种区域定义方法可以在保证完全覆盖电梯区域的同时，减少背景噪声的干扰。在相关技术的智慧电梯解决方案中，完全没有涉及电梯定位的方案。

根据本公开实施例的图像检测方法，能够基于多路并行的空梯状态判别方法，结合结果投票机制判断电梯是否为空，能够极大降低输出结果的错误率，同时也支持多区域并行分类。在相关技术的方案中，通常通过单一方法判断电梯的空梯状态，准确率较低。

根据本公开实施例的图像检测方法，通过训练深度神经网络检测特定违规物品，识别视野范围内的所有关键目标，解决了相关技术中不能检测婴儿车、轮椅、大件行李箱等违规物品的问题，并且基于电梯区域和关键目标区域，采用特定的IOU计算方法来判断违规物品是否登上电梯，提高了判断的准确率。

根据本公开实施例的图像检测方法，提出了一种基于自动定位和关键目标检测的智慧电梯系统，可以形成一套完整、稳定的智能电梯解决方案，可以应用到目前所有的公共电梯场景当中。

该方法可应用于智能相机，对电梯场景进行电梯区域定位和空电梯判别，在电梯处于空梯状态时降低能耗以及保证电梯停运前电梯为空，提升管理部门工作效率；对电梯场景进行电梯区域定位和关键目标检测，对电梯上的违规物品进行报警，加强管理部门的监管力度。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

此外，本公开还提供了图像检测装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种图像检测方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。

图6示出根据本公开实施例的图像检测装置的框图，如图6所示，所述装置包括：

图像获取模块61，用于获取电动扶梯的第一图像；

区域检测模块62，用于对所述第一图像进行区域检测，确定所述电动扶梯在所述第一图像中的第一区域；

状态识别模块63，用于对与所述第一区域对应的第一区域图像进行电梯状态识别，确定所述电动扶梯的至少一个状态识别结果，所述状态识别结果包括所述电动扶梯处于空梯状态或处于非空梯状态；

状态确定模块64，用于根据所述至少一个状态识别结果，确定所述电动扶梯的状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态确定模块包括：判别值确定子模块，用于在所述状态识别结果为多个的情况下，根据多个状态识别结果及所述多个状态识别结果的权重，确定所述电动扶梯的状态判别值；状态确定子模块，用于在所述状态判别值大于或等于第一阈值的情况下，确定所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第一状态识别结果，所述状态识别模块包括：第一结果确定子模块，用于对所述第一区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第一状态识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第二状态识别结果，所述状态识别模块包括：分割子模块，用于对所述第一区域图像进行分割，将所述第一区域图像分割为背景区域及所述电动扶梯所在的前景区域；像素调整子模块，用于对所述背景区域的像素值进行调整，得到调整后的第二区域图像；第二结果确定子模块，用于对所述第二区域图像进行分类处理，得到所述电动扶梯的第二状态识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第三状态识别结果，所述状态识别模块包括：像素匹配子模块，用于对所述第一区域图像与预设的参考图像进行像素匹配，确定所述第一区域图像与所述参考图像之间的匹配区域占比，所述参考图像包括与处于空梯状态的电动扶梯对应的区域图像；第三结果确定子模块，用于在所述匹配区域占比大于或等于第二阈值的情况下，确定所述第三状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述状态识别结果包括第四状态识别结果，所述状态识别模块包括：检测子模块，用于对所述第一区域图像进行第一目标检测，确定所述第一区域图像中是否存在第一目标；第四结果确定子模块，用于在所述第一区域图像中不存在第一目标的情况下，确定所述第四状态识别结果为所述电动扶梯处于空梯状态。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：停运信号发送模块，用于在所述电动扶梯处于空梯状态的情况下，发送电梯停运信号，所述电梯停运信号用于指示所述电动扶梯停止运行。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：启动信号发送模块，用于在所述电动扶梯处于非空梯状态，且所述电动扶梯已停止运行的情况下，发送电梯启动信号，所述电梯启动信号用于指示所述电动扶梯运行。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：目标检测模块，用于对所述第一图像进行第二目标检测，确定第二目标在所述第一图像中的第三区域；检测结果确定模块，用于根据所述第一区域与所述第三区域之间的位置关系，确定所述第二目标的检测结果，所述检测结果包括所述第二目标处于所述电动扶梯上或未处于所述电动扶梯上。

在一种可能的实现方式中，所述检测结果确定模块包括：确定子模块，用于在第四区域与所述第三区域之间的面积比值大于或等于第三阈值的情况下，确定所述检测结果为所述第二目标处于所述电动扶梯上，所述第四区域包括所述第一区域与所述第三区域之间的交集区域。

在一种可能的实现方式中，所述第二目标包括禁止进入电动扶梯的物品，所述装置还包括：告警信息发送模块，用于在所述第二目标处于所述电动扶梯上的情况下，发送告警信息。

在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。

本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当计算机可读代码在设备上运行时，设备中的处理器执行用于实现如上任一实施例提供的图像检测方法的指令。

本公开实施例还提供了另一种计算机程序产品，用于存储计算机可读指令，指令被执行时使得计算机执行上述任一实施例提供的图像检测方法的操作。

电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。

图7示出根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。

参照图7，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(WiFi)，第二代移动通信技术(2G)或第三代移动通信技术(3G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。

图8示出根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图8，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows Server

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、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)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。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，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。