像素信息确定方法、装置、AR眼镜及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种像素信息确定方法、装置、AR眼镜及存储介质。

背景技术

目前，对于图像的像素识别场景，一般通过对无人机拍摄的图像进行视觉分析，来计算某片区域的绿化率、某河道的结冰率、某街道的积雪率等等。具体地，通过对无人机拍摄的图像进行一些像素点的颜色标记，进行图像的像素占比计算。例如：绿色的像素点标记为R:0G:255B:0，在加载图像中所有的像素点后，逐一进行判断，最后得到绿色像素点的占比，即绿化率。

然而，第一方面，在天气不好的情况下，无人机拍摄的图像颜色会比较暗，预先标记的像素点颜色的RGB值会不准确，因此受天气变化的影响，计算结果误差较大；第二方面，无人机并不是垂直向下拍摄，是有一定的倾斜角度拍摄的，在图像中整个区域的场景就是由远到近变大的，计算结果误差较大；第三方面，对于需要频繁采集数据的场景，需要耗费大量的人力来操作设备进行采集，实时性较差。

因此，现有技术的不足在于：像素信息确定的实时性和准确性较差。

发明内容

本发明提供一种像素信息确定方法、装置、AR眼镜及存储介质，用以解决现有技术中像素信息确定的实时性和准确性较差的缺陷，实现提升像素信息确定的实时性和准确性的目的。

本发明提供一种像素信息确定方法，应用于AR眼镜，所述方法包括：

采集当前视野范围内的实时扫描图像；

确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及所述AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，并确定所述目标图像中的目标区域；所述目标图像为所述实时扫描图像对应的俯视图；所述目标区域中包括所述目标对象；

确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量。

根据本发明提供的一种像素信息确定方法，所述确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，包括：

基于所述当前视野范围内的目标方向，确定所述实时扫描图像的目标位置；所述目标方向指向所述目标对象；

将所述实时扫描图像的目标位置对应的像素范围，确定为所述实时扫描图像中目标对象的所述像素范围。

根据本发明提供的一种像素信息确定方法，所述基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，包括：

基于所述像素范围，确定所述实时扫描图像的截取图像；

基于所述夹角对所述截取图像进行透视变换，得到所述目标图像。

根据本发明提供的一种像素信息确定方法，所述基于所述像素范围，确定所述实时扫描图像的截取图像，包括：

基于所述像素范围，对所述实时扫描图像的灰度图进行二值化处理，得到第一图像；

将所述第一图像进行腐蚀操作，以去除所述第一图像中的白色噪点，得到第二图像；

将所述第二图像进行膨胀操作，以填补所述第二图像中的黑色空洞，得到第三图像；

确定所述第三图像中白色区域的最大轮廓的最小矩形；

按照所述最小矩形的位置截取所述实时扫描图像，得到所述实时扫描图像的截取图像。

根据本发明提供的一种像素信息确定方法，所述基于所述夹角对所述截取图像进行透视变换，得到所述目标图像，包括：

基于所述夹角，确定透视变换矩阵；

基于所述截取图像与所述透视变换矩阵，得到所述目标图像。

根据本发明提供的一种像素信息确定方法，所述确定所述目标图像的目标区域，包括：

基于所述目标图像进行凸包检测，得到凸包边界；

将所述凸包边界内的区域，确定为所述目标图像的目标区域。

根据本发明提供的一种像素信息确定方法，所述方法还包括：

确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量之间的比值；

显示所述比值。

本发明还提供一种像素信息确定装置，应用于AR眼镜，所述装置包括：

图像采集模块，用于采集当前视野范围内的实时扫描图像；

第一确定模块，用于确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及所述AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

图像处理模块，用于基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，并确定所述目标图像中的目标区域；所述目标图像为所述实时扫描图像对应的俯视图；所述目标区域中包括所述目标对象；

第二确定模块，用于确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量。

本发明还提供一种AR眼镜，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的像素信息确定方法的步骤。

本发明还提供一种非暂态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如上述任一种所述的像素信息确定方法的步骤。

本发明提供的像素信息确定方法、装置、AR眼镜及存储介质，首先，AR眼镜采集当前视野范围内的实时扫描图像；而后，确定实时扫描图像中目标对象(例如：某区域的绿化物、某河道的冰面、某街道的积雪等)的像素范围，以及AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；然后，通过夹角将实时扫描图像转换为实时扫描图像对应的俯视图，即目标图像，并确定目标图像中的目标区域(即某区域、某河道、某街道等)，目标区域中包括目标对象；最后，确定目标区域中处于像素范围内的各像素的数量，与目标区域内的各像素的数量。第一方面，实时确定目标对象的像素范围，可以避免天气变化带来的计算误差；第二方面，将实时扫描图像转换为实时扫描图像对应的俯视图进行后续的计算，可以避免实时扫描图像的拍摄角度倾斜带来的计算误差；第三方面，AR眼镜实时采集图像并实时处理，可以提升像素信息确定的实时性。因此，本发明可以提升像素信息确定的实时性和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1是本发明实施例提供的像素信息确定方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的实时扫描图像的灰度图的示意图；

图3是本发明实施例提供的第一图像的示意图；

图4是本发明实施例提供的第三图像的示意图；

图5是本发明实施例提供的实时扫描图像的截取图像的示意图；

图6是本发明实施例提供的目标图像的示意图；

图7是本发明实施例提供的目标图像中的目标区域的示意图；

图8是本发明实施例提供的像素信息确定装置的结构示意图；

图9是本发明实施例提供的AR眼镜的结构示意图；

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1至图7描述本发明的像素信息确定方法。

请参照图1，图1是本发明实施例提供的像素信息确定方法的流程示意图。该方法应用于增强现实(AR，Augmented Reality)眼镜，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤101、采集当前视野范围内的实时扫描图像；

步骤102、确定实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

步骤103、基于夹角，将实时扫描图像转换为目标图像，并确定目标图像中的目标区域；目标图像为实时扫描图像对应的俯视图；目标区域中包括目标对象；

步骤104、确定目标区域中处于像素范围内的各像素的数量，与目标区域内的各像素的数量。

在步骤101中，工作人员佩戴AR眼镜后，开启功能按钮和摄像头，AR眼镜采集当前视野范围内的实时扫描图像。

在步骤102中，目标对象可以指某区域的绿化物、某河道的冰面、某街道的积雪等。实时扫描图像中目标对象的像素范围可以指实时扫描图像中绿化物的像素范围、冰面的像素范围、积雪的像素范围等。

AR眼镜的视线方向可以指连接视点和所观察场景中心点的射线方向。垂直方向可以指垂直于所观察场景的表面的方向。

在采集到实时扫描图像后，可以实时确定像素范围和夹角。

在步骤103中，实时扫描图像是AR眼镜在侧视方向拍摄的图像，基于夹角将实时扫描图像转换为实时扫描图像对应的俯视图，即目标图像，并且确定目标图像中包括目标对象的目标区域(即某区域、某河道、某街道等)。

在步骤104中，目标区域中处于像素范围内的各像素的数量，例如：某区域中处于绿化物对应的像素范围内的各像素的数量(即某区域中绿化物的像素数量)，某河道中处于冰面对应的像素范围内的各像素的数量(即某河道中冰面的像素数量)，某街道中处于积雪对应的像素范围内的各像素的数量(即某街道中积雪的像素数量)，等等。

目标区域内的各像素的数量，例如：某区域内的总像素数量，某河道的总像素数量、某街道的总像素数量等。

计算目标区域中处于像素范围内的各像素的数量，与目标区域内的各像素的数量。

本实施例提供一种像素信息确定方法，首先，AR眼镜采集当前视野范围内的实时扫描图像；而后，确定实时扫描图像中目标对象(例如：某区域的绿化物、某河道的冰面、某街道的积雪等)的像素范围，以及AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；然后，通过夹角将实时扫描图像转换为实时扫描图像对应的俯视图，即目标图像，并确定目标图像中的目标区域(即某区域、某河道、某街道等)，目标区域中包括目标对象；最后，确定目标区域中处于像素范围内的各像素的数量，与目标区域内的各像素的数量。第一方面，实时确定目标对象的像素范围，可以避免天气变化带来的计算误差；第二方面，将实时扫描图像转换为实时扫描图像对应的俯视图进行后续的计算，可以避免实时扫描图像的拍摄角度倾斜带来的计算误差；第三方面，AR眼镜实时采集图像并实时处理，可以提升像素信息确定的实时性。因此，本实施例可以提升像素信息确定的实时性和准确性。

在一实施例中，步骤102中，确定实时扫描图像中目标对象的像素范围，可以包括以下子步骤：

步骤1021、基于当前视野范围内的目标方向，确定实时扫描图像的目标位置；目标方向指向目标对象；

步骤1022、将实时扫描图像的目标位置对应的像素范围，确定为实时扫描图像中目标对象的所述像素范围。

在步骤1021中，当前视野范围内的目标方向可以为佩戴AR眼镜的工作人员手指向目标对象的方向，例如：佩戴AR眼镜的工作人员手指向绿化物的方向，佩戴AR眼镜的工作人员手指向冰面的方向等。AR眼镜通过手势识别可以得到当前视野范围内的目标方向。本实施例不限于此，当前视野范围内的目标方向还可以为其他指向目标对象的方向。

将当前视野范围内的目标方向与实时扫描图像的交点，确定为实时扫描图像的目标位置。

在步骤1022中，实时扫描图像的目标位置对应的像素范围，可以指以实时扫描图像的目标位置为中心点的预设区域的像素范围。

可以将实时扫描图像的目标位置对应的像素范围，作为实时扫描图像中目标对象的像素范围。

在本实施例中，可以将当前视野范围内的目标方向与实时扫描图像的交点，确定为实时扫描图像的目标位置，然后将实时扫描图像的目标位置对应的像素范围，作为实时扫描图像中目标对象的像素范围，可以提升像素范围确定的实时性和准确性。

在一实施例中，步骤103中，基于夹角，将实时扫描图像转换为目标图像，可以包括以下子步骤：

步骤1031、基于像素范围，确定实时扫描图像的截取图像；

步骤1032、基于夹角对截取图像进行透视变换，得到目标图像。

在步骤1031中，实时扫描图像的截取图像为从实时扫描图像中截取的包括目标对象的图像，

根据像素范围可以确定目标对象，从实时扫描图像中截取包括目标对象的图像，即为实时扫描图像的截取图像。

在步骤1032中，透视变换(Perspective Transformation)是将图像投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。

由于AR眼镜的视线方向与垂直方向之间存在夹角，根据该夹角对截取图像进行透视变换，得到包括目标对象的目标图像。

在本实施例中，由于AR眼镜的视线方向与垂直方向之间存在夹角，根据该夹角可以将包括目标对象的截取图像进行透视变换，得到包括目标对象的目标图像，可以避免实时扫描图像的拍摄角度倾斜带来的计算误差。

在一种可能的实施方式中，步骤1031可以包括以下子步骤：

步骤10311、基于像素范围，对实时扫描图像的灰度图进行二值化处理，得到第一图像；

步骤10312、将第一图像进行腐蚀操作，以去除第一图像中的白色噪点，得到第二图像；

步骤10313、将第二图像进行膨胀操作，以填补第二图像中的黑色空洞，得到第三图像；

步骤10314、确定第三图像中白色区域的最大轮廓的最小矩形；

步骤10315、按照最小矩形的位置截取实时扫描图像，得到实时扫描图像的截取图像。

在步骤10311中，将实时扫描图像转换成灰度图，基于像素范围求取二值化阈值，基于二值化阈值对灰度图进行二值化处理，得到第一图像。

以河道结冰场景为例，图2为河道的实时扫描图像的灰度图，对河道的实时扫描图像的灰度图进行二值化处理，得到如图3所示的第一图像。其中，第一图像中的白色区域为冰面，第一图像中的黑色区域为非冰面

在步骤10312和步骤10313中，将第一图像进行腐蚀操作，得到第二图像，可以去除第一图像中的白色噪点。将第二图像进行膨胀操作，得到第三图像，可以填补第二图像中的黑色空洞。

以河道结冰场景为例，对第一图像进行腐蚀和膨胀操作，可以将整个河道区域渲染成白色，非河道区域渲染成黑色，得到如图4所示的第三图像。

在步骤10314中，对第三图像中白色区域进行轮廓提取，得到第三图像中白色区域的最大轮廓。然后，绘制第三图像中白色区域的最大轮廓的外接最小矩形。

在步骤10315中，将第三图像与实时扫描图像进行对比，按照第三图像中白色区域的最大轮廓的最小矩形的位置截取实时扫描图像，得到实时扫描图像的截取图像。

以河道结冰场景为例，第三图像中白色区域的最大轮廓为第三图像中的河道区域，第三图像中白色区域的最大轮廓的最小矩形为第三图像中的河道区域的外接最小矩形，按照外接最小矩形的位置截取实时扫描图像，得到如图5所示的实时扫描图像的截取图像。

在本实施方式中，可以从实时扫描图像中截取到白色区域的外接最小矩形的图像，即截取图像。

在一种可能的实施方式中，步骤1032可以包括以下子步骤：

步骤10321、基于夹角，确定透视变换矩阵；

步骤10322、基于截取图像与透视变换矩阵，得到目标图像。

在步骤10321中，根据夹角可以计算出透视变换矩阵：

其中，Transform表示透视变换矩阵，a

在步骤10322中，通过以下表达式进行透视变换：

其中，(u，v)表示截取图像的像素坐标，(x＝x′/w′，y＝y′/w′)为目标图像的像素坐标。

可选地，还可以采用OpenCV提供的warpPerspective()函数来实现图像的透视变换，warpPerspective()函数的输入参数包括：截取图像的四个坐标和透视变换矩阵，输出为与截取图像相同大小的目标图像。

以河道结冰场景为例，基于夹角计算出透视变换矩阵，基于透视变换矩阵对图5所示的截取图像进行透视变换，得到图6所示的目标图像。

在本实施方式中，可以基于夹角计算出透视变换矩阵，基于透视变换矩阵对截取图像进行透视变换，得到目标图像，可以避免实时扫描图像的拍摄角度倾斜带来的计算误差。

在一实施例中，步骤103中，确定目标图像中的目标区域，可以包括以下子步骤：

步骤1033、基于目标图像进行凸包检测，得到凸包边界；

步骤1034、将凸包边界内的区域，确定为目标图像的目标区域。

在步骤1033中，在OpenCV中提供的凸包检测函数包括：isCon tourConvex(contours)和convexHull(points,hull,clockwise,returnPoints)。

其中，isContourConvex(contours)用于判断某个轮廓是不是一个凸轮廓，其返回的是一个布尔值。当轮廓是凸轮廓时返回true，不是凸轮廓时返回false。不过要注意的是，轮廓必须是一个简单的轮廓，也就是说要么是凸轮廓，要么就是凹轮廓，不可以出现自相交的情况，否则返回值就会出现未定义的情况。

convexHull(points,hull,clockwise,returnPoints)用于寻找凸包，points表示输入的点集(轮廓点集)；hull表示获得的凸包的顶点坐标点集，输出形式由第四个参数returnPoints决定；clockwise表示寻找凸包顶点的方向是顺时针或逆时针，使用默认参数false即可；returnPoints，如果为true，则hull输出为凸包的顶点集；如果为false，则hull输出为int类型的vector，包含元素为凸包的各个顶点在轮廓点集对应的index。

以河道结冰场景为例，可以通过上述任意凸包检测函数，对图6所示的目标图像进行凸包检测，得到凸包边界，即河道的边界。

在步骤1034中，将凸包边界内的区域(即河道的边界内的区域)确定为目标区域(即河道区域)，目标区域为图7所示的白线以内的区域。

在本实施例中，可以通过凸包检测方法快速准确获得目标图像的目标区域。

可选地，该方法还包括：确定目标区域中处于像素范围内的各像素的数量，与目标区域内的各像素的数量之间的比值；显示该比值。

以河道结冰场景为例，目标区域中处于像素范围内的各像素的数量可以指某河道中冰面的像素数量，目标区域内的各像素的数量可以指某河道的总像素数量，二者的比值即为某河道的结冰率。在计算出比值后，AR眼镜显示该比值。

在结冰率超过预设占比时，AR眼镜可进行告警提示。告警提示的方式包括但不限于：AR眼镜显示告警提示信息(例如：告警提示信息可以为文字、图片、动画中的至少一种形式)、AR眼镜触发其他设备(例如：手机等智能终端)进行告警提示，可以及时通知工作人员像素占比已超标。

在本实施例中，可以提升像素占比确定的实时性和准确性。

下面对本发明提供的像素信息确定装置进行描述，下文描述的像素信息确定装置与上文描述的像素信息确定方法可相互对应参照。

请参照图8，图8是本发明实施例提供的像素信息确定装置的结构示意图。该装置应用于AR眼镜，如图8所示，该装置可以包括：

图像采集模块10，用于采集当前视野范围内的实时扫描图像；

第一确定模块20，用于确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及所述AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

图像处理模块30，用于基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，并确定所述目标图像中的目标区域；所述目标图像为所述实时扫描图像对应的俯视图；所述目标区域中包括所述目标对象；

第二确定模块40，用于确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量。

可选地，所述第一确定模块20，具体用于：

基于所述当前视野范围内的目标方向，确定所述实时扫描图像的目标位置；所述目标方向指向所述目标对象；

将所述实时扫描图像的目标位置对应的像素范围，确定为所述实时扫描图像中目标对象的所述像素范围。

可选地，所述图像处理模块30包括：

确定单元，用于基于所述像素范围，确定所述实时扫描图像的截取图像；

变换单元，用于基于所述夹角对所述截取图像进行透视变换，得到所述目标图像。

可选地，所述确定单元具体用于：

基于所述像素范围，对所述实时扫描图像的灰度图进行二值化处理，得到第一图像；

将所述第一图像进行腐蚀操作，以去除所述第一图像中的白色噪点，得到第二图像；

将所述第二图像进行膨胀操作，以填补所述第二图像中的黑色空洞，得到第三图像；

确定所述第三图像中白色区域的最大轮廓的最小矩形；

按照所述最小矩形的位置截取所述实时扫描图像，得到所述实时扫描图像的截取图像。

可选地，所述变换单元具体用于：

基于所述夹角，确定透视变换矩阵；

基于所述截取图像与所述透视变换矩阵，得到所述目标图像。

可选地，所述图像处理模块30，具体用于：

基于所述目标图像进行凸包检测，得到凸包边界；

将所述凸包边界内的区域，确定为所述目标图像的目标区域。

可选地，所述装置还包括：

第三确定模块，确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量之间的比值。

图9示例了一种AR眼镜的实体结构示意图，如图9所示，该AR眼镜可以包括：处理器(processor)910、通信接口(Communications Interface)920、存储器(memory)930和通信总线940，其中，处理器910，通信接口920，存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令，以执行像素信息确定方法，该方法包括：

采集当前视野范围内的实时扫描图像；

确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及所述AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，并确定所述目标图像中的目标区域；所述目标图像为所述实时扫描图像对应的俯视图；所述目标区域中包括所述目标对象；

确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量。

此外，上述的存储器930中的逻辑指令可以通过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部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的像素信息确定方法，该方法包括：

采集当前视野范围内的实时扫描图像；

确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及所述AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，并确定所述目标图像中的目标区域；所述目标图像为所述实时扫描图像对应的俯视图；所述目标区域中包括所述目标对象；

确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量。

又一方面，本发明还提供一种非暂态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以执行上述各提供的像素信息确定方法，该方法包括：

采集当前视野范围内的实时扫描图像；

确定所述实时扫描图像中目标对象的像素范围，以及所述AR眼镜的视线方向与垂直方向之间的夹角；

基于所述夹角，将所述实时扫描图像转换为目标图像，并确定所述目标图像中的目标区域；所述目标图像为所述实时扫描图像对应的俯视图；所述目标区域中包括所述目标对象；

确定所述目标区域中处于所述像素范围内的各像素的数量，与所述目标区域内的各像素的数量。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。