一种用于招投标的身份关联方法

技术领域

本发明涉及招投标技术领域，具体涉及一种用于招投标的身份关联方法。

背景技术

招投标是一种商业活动，旨在确保在合同交易中实现公正、透明、公平和竞争的原则，身份关联在招投标中扮演着重要的角色。首先，身份关联可以确保只有合格、有资质的投标者参与招标。通过对投标人的身份进行验证，招标方能够确定投标者是否满足预定的资格标准，例如技术能力、财务状况和经验要求。其次，身份关联有助于防范不当竞争行为，如串通投标价格、虚假宣传等。通过确保投标者的真实身份，可以减少不法分子的机会，从而维护竞争的公平性和市场的正常运行。最后，确认投标者身份有助于防范欺诈和虚假投标。招标方可以通过核实身份信息来降低虚假投标的风险，确保投标文件中所述的能力和资源是真实存在的。

生物识别技术常常被用于招投标的身份关联系统中，以提高身份验证的准确性和安全性，生物识别技术对人为欺骗具有较高的抵抗能力，通过使用生物特征进行验证，能够更可靠地确定投标者的真实身份，降低了投标者通过伪造或提供虚假信息的可能性，其次，生物识别技术的应用增强了身份验证的安全性，因为人体的生物特征都是困难被仿造的，所以攻击者难以通过欺骗系统进行非法访问。

虹膜识别技术通常用于招投标的身份关联，而且在一些场景中被认为是一种高度安全和准确的生物识别技术。虹膜识别通常是通过虹膜仪(Iris Scanner)捕捉和识别人眼虹膜，再通过光学技术或成像传感器获取虹膜图像，并通过图像处理和比对算法验证用户的身份。虹膜是人眼的一个独特部分，每个人的虹膜图案都是独一无二的。虹膜识别技术因此具有非常高的精度和准确性，能够在极大程度上防范身份盗用和虚假身份，虹膜图案通常是稳定且不易受外界环境的影响的，难以被伪造，这使得虹膜识别技术相对其他生物识别技术更难被欺骗，增加了身份识别验证的安全性。

现有技术存在以下不足：通过虹膜仪对投标方进行身份关联时，若虹膜仪识别异常导致身份信息混淆，即将不同投标者的虹膜信息错误地关联到同一个身份上，或者将同一个投标者的虹膜信息关联到多个不同的身份上，这种身份混淆可能导致招投标过程中的认证错误，使得合法的投标者被错误地拒绝或者不合法的投标者被错误地接受，从而影响整个招投标的公正性和可靠性。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于招投标的身份关联方法，通过监测虹膜仪对投标方进行身份关联的过程中，当虹膜仪对投标方进行身份关联时存在将不同投标者的虹膜信息错误地关联到同一个身份上或者将同一个投标者的虹膜信息关联到多个不同身份上的隐患时，根据隐患程度的大小，采取自动进行一次自检，尝试自动修复的方式对虹膜仪进行自动维护，若没有修复成功，提供相应的维护建议，或者通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，并要求投标方进行二次身份验证，有效地避免身份混淆导致招投标过程中出现认证错误使合法的投标者被错误地拒绝或者不合法的投标者被错误地接受，以解决上述背景技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于招投标的身份关联方法，包括以下步骤：

S101、通过虹膜仪对投标方进行虹膜信息采集，并将采集到的虹膜图像经过图像处理，提取虹膜的特征信息；

S102、从处理后的虹膜图像中提取唯一的虹膜特征，并将这些特征存储在数据库中；

S103、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集和特征提取时的信息，并将信息处理后建立监测模型，对虹膜仪的身份识别精度进行评估；

S104、若虹膜仪身份识别正常，将投标方虹膜特征与其真实身份信息进行关联，若虹膜仪身份识别异常，则进行后续分析；

S105、对虹膜仪身份识别异常进行分析后，自动进行一次自检，尝试自动修复，或者通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，并要求投标方进行二次身份验证。

优选的，虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的信息包括红外光光源波长偏移指数和曝光时间异常指数，采集后，将红外光光源波长偏移指数和曝光时间异常指数分别标定为G

优选的，红外光光源波长偏移指数获取的逻辑如下：

A101、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集时在T时间内的实时红外光光源波长，并将实时红外光光源波长标定为G

A102、计算红外光光源波长偏移指数，计算的表达式为：

优选的，曝光时间异常指数获取的逻辑如下：

B101、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集时在T时间内的若干个实际曝光时间，并将曝光时间标定为B

B102、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的最佳曝光时间范围，并将最佳曝光时间范围标定为B

B103、计算曝光时间异常指数，计算的表达式为：

优选的，虹膜仪对投标方进行特征提取时的信息包括相似度指数，采集后，将相似度指数标定为X

优选的，相似度指数获取的逻辑如下：

C101、对于投标方的虹膜，通过虹膜仪进行特征提取，得到一个虹膜特征向量，将投标方的虹膜特征向量标定为A，则：A＝[Ai]＝[A1、A2、A3、…、An]，其中，i表示特征向量的维数，i＝1、2、3、……、n，并且n为正整数；

C102、从数据库中获取已注册虹膜的特征向量，并将已注册的虹膜特征向量标定为B，则：B＝[Bi]＝[B1、B2、B3、…、Bn]；

C103、使用欧氏距离公式计算虹膜特征向量的相似度，公式如下：

C104、计算相似度指数，计算公式为：

优选的，获取到虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的红外光光源波长偏移指数G

优选的，将虹膜仪对投标者进行身份关联时生成的关联评估系数与预先设定的关联评估系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若关联评估系数小于关联评估系数参考阈值，则生成身份识别正常信号，将投标方虹膜特征与其真实身份信息进行关联；

若关联评估系数大于等于关联评估系数参考阈值，则生成身份识别异常信号，不将投标方虹膜特征与其真实身份信息进行关联。

优选的，当获取到虹膜仪对投标方进行身份关联时生成的身份识别异常信号后，获取后续生成的若干个关联评估系数，将大于关联评估系数参考阈值的关联评估系数建立数据集合，并将数据集合标定为Z，则Z＝{PG

通过关联评估系数和预先设定的关联评估系数参考阈值生成异常指数，依据的公式为：

优选的，将生成的异常指数与预先设定的异常指数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若异常指数大于等于异常指数参考阈值，则生成高异常风险信号，当虹膜仪对投标方进行身份关联时生成高异常风险信号时，通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，要求投标方进行二次身份验证；

若异常指数小于异常指数参考阈值，则生成低异常风险信号，当虹膜仪对投标方进行身份关联时生成高异常风险信号时，采取自动进行一次自检，尝试自动修复，若没有修复成功，提供相应的维护建议。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

本发明通过监测虹膜仪对投标方进行身份关联的过程中，当虹膜仪对投标方进行身份关联时存在将不同投标者的虹膜信息错误地关联到同一个身份上或者将同一个投标者的虹膜信息关联到多个不同身份上的隐患时，根据隐患程度的大小，采取自动进行一次自检，尝试自动修复的方式对虹膜仪进行自动维护，若没有修复成功，提供相应的维护建议，或者通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，并要求投标方进行二次身份验证，有效地避免身份混淆导致招投标过程中出现认证错误使合法的投标者被错误地拒绝或者不合法的投标者被错误地接受。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种用于招投标的身份关联方法的方法流程图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

本发明提供了如图1所示的一种用于招投标的身份关联方法，包括以下步骤：

S101、通过虹膜仪对投标方进行虹膜信息采集，并将采集到的虹膜图像经过图像处理，提取虹膜的特征信息；

虹膜信息采集时需要在虹膜仪前注视摄像头，使虹膜仪能够获取清晰的虹膜图像，虹膜仪使用光学技术或传感器捕获投标者的虹膜图像，并将其用于后续的身份验证，采集到的虹膜图像需要经过图像处理，以提取虹膜的特征点和纹理等信息，虹膜图像处理的目标是将虹膜图像转换为数学特征，形成虹膜特征模板，用于后续的比对和识别；

在招投标的身份关联系统中使用虹膜仪进行身份关联时，对投标方进行虹膜信息采集后，通过图像处理来提取虹膜的特征点和纹理等信息，图像处理的方式通常包括以下几种：

虹膜定位(Iris Localization)：虹膜定位是图像处理的第一步，目的是在整个眼球图像中准确定位虹膜的位置，这可以通过检测眼球和虹膜的边界，寻找虹膜的位置信息。

边缘检测(Edge Detection)：边缘检测有助于识别图像中虹膜与其他眼部结构的边界，常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等，这些算法能够找到图像中灰度变化较大的区域，包括虹膜的边缘。

虹膜分割(Iris Segmentation)：虹膜分割是将虹膜从整个眼球图像中分离出来的过程，通过虹膜定位和边缘检测，可以确定虹膜的区域，并将其从图像中提取出来，以便后续的特征提取。

纹理特征提取(Texture Feature Extraction)：一旦得到了虹膜的图像，可以使用纹理特征提取算法来捕捉虹膜中独特的纹理信息，这些纹理特征可以包括纹孔的分布、纹路的形状等，是虹膜识别的关键特征。

特征点检测(Feature Point Detection)：特征点检测可以帮助识别虹膜中的关键特征点，这些点通常是具有显著纹理变化的位置，这些点的选择和提取有助于建立虹膜的唯一性特征。

S102、从处理后的虹膜图像中提取唯一的虹膜特征，并将这些特征存储在数据库中；

虹膜仪会从处理后的虹膜图像中提取唯一的虹膜特征，并将这些特征存储在数据库中，提取的虹膜特征包括虹膜纹理、血管分布等，这些特征将用于后续的虹膜识别比对。

S103、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集和特征提取时的信息，并将信息处理后建立监测模型，对虹膜仪的身份识别精度进行评估；

虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的信息包括红外光光源波长偏移指数和曝光时间异常指数，采集后，将红外光光源波长偏移指数和曝光时间异常指数分别标定为G

在虹膜仪进行虹膜采集时，光源波长指的是用于照射和照明虹膜的光的波长范围，虹膜采集过程中使用的光源波长是一个重要的参数，因为虹膜组织对不同波长的光具有不同的吸收和反射特性，而这些特性对虹膜图像的质量和特征提取的效果产生影响，现有技术中，虹膜识别通常使用红外光作为光源，因为虹膜对红外光有较好的透过性，这意味着红外光可以穿透虹膜表面，进入虹膜内部，使得虹膜图像更清晰，而且红外光对人眼来说是不可见的，不会造成不适；

通过虹膜仪对投标方进行虹膜采集时，红外光光源波长偏移较大，确实会对虹膜仪的识别精度造成严重的影响，以下是详细的阐述：

虹膜吸收特性：虹膜组织对红外光的吸收特性是基于特定波长的，当光源波长偏离虹膜组织的吸收峰时，虹膜的吸收率将发生变化，波长偏移较大可能导致光能不能被虹膜充分吸收，或者被过度吸收，从而影响采集到的虹膜图像的质量；

特征提取问题：虹膜识别系统通常依赖于提取虹膜图像中的特征点和纹理等信息进行识别，波长偏移可能导致虹膜图像特征的变化，使得之前注册的虹膜特征与采集到的虹膜图像之间的匹配变得困难，从而影响了识别的准确性；

图像对比度问题：光的波长与虹膜吸收特性相关，影响图像的对比度，波长偏移可能导致采集到的虹膜图像中亮度和对比度的不稳定，使得识别算法难以稳定地处理不同光照条件下的图像；

虹膜图像失真：波长偏移可能导致光在传播过程中的折射和散射等现象，使得图像产生失真，图像失真可能使得虹膜图像中的细节信息丢失或变形，进而影响识别算法的性能；

因此，通过监测虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的红外光光源波长，可发现红外光光源波长偏移较大可能导致虹膜仪识别精度出现异常的问题。

红外光光源波长偏移指数获取的逻辑如下：

A101、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集时在T时间内的实时红外光光源波长，并将实时红外光光源波长标定为G

需要说明的是，光谱仪是一种能够测量光谱的仪器，可以实时记录不同波长的光的强度，将光谱仪放置在虹膜仪的红外光源附近，通过光学元件将红外光引入光谱仪，光谱仪将实时记录光的频谱，包括红外光的波长，光谱仪通常配备了数据输出接口，可以实时传输光谱数据，连接光谱仪的数据输出接口可实时监测光谱数据，并实时获取红外光光源的波长信息；

A102、计算红外光光源波长偏移指数，计算的表达式为：

由红外光光源波长偏移指数的计算表达式可知，虹膜仪对投标方进行虹膜采集时在T时间内的生成的红外光光源波长偏移指数的表现值越大，表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越大，反之则表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越小。

虹膜仪在虹膜采集过程中的曝光时间过短或过长均可能对识别精度产生严重的影响，下面详细阐述这两种情况的影响：

曝光时间太短：如果曝光时间太短，虹膜图像可能会缺乏足够的细节和清晰度，缺乏细节可能导致虹膜特征提取不准确，从而影响识别的准确性；快速曝光还可能引入图像噪声，对虹膜模式的准确提取造成干扰；

曝光时间太长：长时间的曝光可能导致图像过度曝光，使得虹膜纹理过于亮和模糊，过度曝光会降低图像的对比度，使得虹膜特征的边缘不够清晰；过长的曝光时间还可能引入运动模糊，特别是当被采集者眼睛或头部有微小的移动时；

因此，通过监测虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的曝光时间，可发现曝光时间太短或者太长可能导致虹膜仪识别精度出现异常的问题。

曝光时间异常指数获取的逻辑如下：

B101、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集时在T时间内的若干个实际曝光时间，并将曝光时间标定为B

需要说明的是，虹膜识别时通常会记录采集过程的详细信息，包括曝光时间，这些信息可能存储在系统的日志文件中，可以通过审查日志文件来获取实际曝光时间；

B102、获取虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的最佳曝光时间范围，并将最佳曝光时间范围标定为B

需要说明的是，进行实验性的曝光时间调整，尝试不同的曝光时间设置，并评估虹膜图像的质量，观察图像的清晰度、对比度和虹膜特征的可见性，以确定最佳曝光时间范围，虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的最佳曝光时间范围在此不做具体的限定，可根据实际情况进行调整；

B103、计算曝光时间异常指数，计算的表达式为：

由曝光时间异常指数的计算表达式可知，虹膜仪对投标方进行虹膜采集时在T时间内的生成的曝光时间异常指数的表现值越大，表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越大，反之则表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越小。

虹膜仪对投标方进行特征提取时的信息包括相似度指数，采集后，将相似度指数标定为X

在招投标的身份关联系统中使用虹膜仪进行身份关联时，相似度指数是用于衡量两个虹膜特征向量之间相似性的一个数值，这个相似度指数表征了投标方提供的虹膜特征与其在系统中注册的虹膜特征之间的相似程度，在虹膜识别系统中，这个相似度指数通常用于确定投标方是否与系统中已注册的虹膜特征匹配，从而进行身份验证。

在招投标的身份关联时，提取时的相似度指数较低可能会对虹膜仪的识别精度造成一定的影响，尤其是在招投标等需要高度精准身份验证的场景中，以下是详细阐述可能的影响因素：

识别准确性受挑战：虹膜识别的基本原理是通过提取虹膜图像的特征，并与预先注册的虹膜特征进行比对，如果相似度指数较低，表示提取的虹膜特征与注册时的特征相差较大，这可能使得识别系统更难确保准确性，身份关联系统在确保高度准确性的需求下，低相似度可能导致错误的身份关联；

虹膜特征的稳定性：虹膜特征的稳定性对于识别系统的性能至关重要，如果提取时的相似度指数较低，可能意味着虹膜特征发生了一定程度的变化，虹膜特征的不稳定性可能影响虹膜仪的识别准确性；

虹膜识别精度：虹膜识别系统的性能通常通过相似度指数来衡量，较低的相似度指数可能表示虹膜特征提取算法不够鲁棒，不能有效地捕捉虹膜的唯一特征，这会直接影响虹膜仪的整体识别精度，使其难以在实际应用中可靠地进行身份关联；

因此，通过监测虹膜仪对投标方进行特征提取时的相似度指数，可发现相似度指数异常可能导致虹膜仪识别精度出现异常的问题。

相似度指数获取的逻辑如下：

C101、对于投标方的虹膜，通过虹膜仪进行特征提取，得到一个虹膜特征向量，将投标方的虹膜特征向量标定为A，则：A＝[Ai]＝[A1、A2、A3、…、An]，其中，i表示特征向量的维数，i＝1、2、3、……、n，并且n为正整数；

C102、从数据库中获取已注册虹膜的特征向量，并将已注册的虹膜特征向量标定为B，则：B＝[Bi]＝[B1、B2、B3、…、Bn]；

C103、使用欧氏距离公式计算虹膜特征向量的相似度，公式如下：

C104、计算相似度指数，计算公式为：

由相似度指数的计算表达式可知，虹膜仪对投标方进行特征提取时生成的相似度指数的表现值越大，表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越小，反之则表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越大。

获取到虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的红外光光源波长偏移指数G

由计算公式可知，虹膜仪对投标方进行虹膜采集时的红外光光源波长偏移指数越大、曝光时间异常指数越大、相似度指数越小，即虹膜仪对投标方进行身份关联时生成的关联评估系数的表现值越大，表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越大，反之则表明虹膜仪出现识别精度异常的概率越小。

S104、若虹膜仪身份识别正常，将投标方虹膜特征与其真实身份信息进行关联，若虹膜仪身份识别异常，则进行后续分析；

首次使用虹膜仪进行身份关联的投标者需要进行身份注册，即将其虹膜特征与其真实身份信息关联起来投标者的虹膜特征和身份信息(如姓名、身份证号等)建立映射关系，确保将来能够准确识别投标者身份；

将虹膜仪对投标者进行身份关联时生成的关联评估系数与预先设定的关联评估系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若关联评估系数小于关联评估系数参考阈值，则生成身份识别正常信号，此时将投标方虹膜特征与其真实身份信息进行关联；

若关联评估系数大于等于关联评估系数参考阈值，则生成身份识别异常信号，此时不将投标方虹膜特征与其真实身份信息进行关联。

S105、对虹膜仪身份识别异常进行分析后，自动进行一次自检，尝试自动修复，或者通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，并要求投标方进行二次身份验证；

当获取到虹膜仪对投标方进行身份关联时生成的身份识别异常信号后，获取后续生成的若干个关联评估系数，将大于关联评估系数参考阈值的关联评估系数建立数据集合，并将数据集合标定为Z，则Z＝{PG

通过关联评估系数和预先设定的关联评估系数参考阈值生成异常指数，依据的公式为：

将生成的异常指数与预先设定的异常指数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若异常指数大于等于异常指数参考阈值，则生成高异常风险信号，当虹膜仪对投标方进行身份关联时生成高异常风险信号时，通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，当虹膜仪对投标方进行身份关联时生成高异常风险信号时，则表明虹膜仪对投标方进行身份关联时出现精度异常的概率很大，需要要求投标方进行二次身份验证；

若异常指数小于异常指数参考阈值，则生成低异常风险信号，当虹膜仪对投标方进行身份关联时生成高异常风险信号时，表明虹膜仪对投标方进行身份关联时可能只是偶然异常，此时采取自动进行一次自检，尝试自动修复，若没有修复成功，提供相应的维护建议，便于相关管理员进行维护管理；

相应的维护建议如下(不仅仅包括这些，下述只是列举，而非穷举)：

1、进行日志分析，检查异常发生的具体情况以及错误信息，日志可能记录了异常的原因、时间戳等信息，这有助于定位问题。

2、确保系统的硬件设备正常工作，检查连接线是否牢固，确认电源和数据线的稳定性，如果有其他硬件组件(如摄像头、光源等)，也需要检查其状态。

3、虹膜仪工作的环境可能影响其性能，检查是否有光照、阴影、反光等环境因素导致的异常，调整光照条件或改善环境可能有助于提高系统稳定性。

4、确保虹膜仪使用的软件和驱动程序是最新版本，有时，制造商可能发布更新来解决性能问题或提高系统兼容性。

5、尝试对整个招投标身份关联系统进行重新启动，包括虹膜仪和相关的服务器或终端设备，有时，重新启动可以清除临时问题。

本发明通过监测虹膜仪对投标方进行身份关联的过程中，当虹膜仪对投标方进行身份关联时存在将不同投标者的虹膜信息错误地关联到同一个身份上或者将同一个投标者的虹膜信息关联到多个不同身份上的隐患时，根据隐患程度的大小，采取自动进行一次自检，尝试自动修复的方式对虹膜仪进行自动维护，若没有修复成功，提供相应的维护建议，或者通过警报机制触发警报通知相关管理员知晓情况，并要求投标方进行二次身份验证，有效地避免身份混淆导致招投标过程中出现认证错误使合法的投标者被错误地拒绝或者不合法的投标者被错误地接受。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程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。

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。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，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。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。