多参数水质及水位检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及水质检测技术领域，特别涉及一种多参数水质及水位检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

抽水蓄能电站建设期污废水处理设施80％为分散式，其运维需要大量水质参数用于判断设施运行状态、辅助设施控制操作。

然而，现有水质监测仪表价格昂贵，主要依靠人工检测，但分散设施管理人员专业水平良莠不齐，且人工检测工作量大、具有一定滞后性，因此，分散设施极度缺乏水质监测系统，亟待解决。

发明内容

本申请提供一种多参数水质及水位检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决传统分散设施人工检测效率较低，且具有滞后性，极度缺乏水质监测系统等问题。

本申请第一方面实施例提供一种多参数水质及水位检测方法，包括以下步骤：通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录所述目标相机的曝光参数；对所述背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于所述亮度差异结果，提取所述背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成所述目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据所述图像轮廓获取水位信息；以及基于所述水位信息和所述背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换所述目标光源图像为目标灰度光源图像，且将所述目标灰度光源图像、所述曝光参数和所述水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录所述目标相机的曝光参数，包括：基于目标夹角固定所述目标相机和所述背光水尺；通过所述目标相机采集完整背光水尺区域图像，并对所述完整背光水尺区域图像进行图像预处理，得到水尺图像轮廓；基于所述水尺图像轮廓，从所述完整背光水尺区域图像中截取所述背光水尺区域图像。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述生成所述目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据所述图像轮廓获取水位信息，包括：根据所述目标背光水尺区域图像的图像轮廓识别所述背光水尺的刻度图像，并获取所述刻度图像的位置信息；基于所述刻度图像的位置信息，计算所述水位信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，在将所述目标灰度光源图像、所述曝光参数和所述水位信息输入至预先训练的水质识别模型之前，还包括：设置多种水质参数组合的不同深度的测试溶液；基于所述目标相机，采集不同深度的背光水尺图像，并记录每种深度下的测试曝光参数和测试水位，且根据所述不同深度的背光水尺图像获取不同深度的测试紫外光源图像；根据所述测试曝光参数、所述测试水位和所述测试紫外光源图像构建训练数据集，并通过所述训练数据集训练预设识别算法，生成所述水质识别模型。

可选地，在本申请的一个实施例中，在输出所述水质参数信息之后，包括：循环多次采集所述水位信息、所述曝光参数和所述目标灰度光源图像，并通过所述水质识别模型对每次采集的所述水位信息、所述曝光参数和所述目标灰度光源图像进行检测分析，得到每次检测分析的水质参数信息；判断循环次数是否满足循环结束要求，并在满足所述循环结束要求的情况下，基于所述每次检测分析的水质参数信息，计算每种水质参数的平均值，以根据所述每种水质参数的平均值确定每种水质参数的最终参数值。

本申请第二方面实施例提供一种多参数水质及水位检测装置，包括：获取模块，用于通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录所述目标相机的曝光参数；提取模块，用于对所述背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于所述亮度差异结果，提取所述背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成所述目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据所述图像轮廓获取水位信息；以及检测模块，用于基于所述水位信息和所述背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换所述目标光源图像为目标灰度光源图像，且将所述目标灰度光源图像、所述曝光参数和所述水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述获取模块包括：固定单元，用于基于目标夹角固定所述目标相机和所述背光水尺；预处理单元，用于通过所述目标相机采集完整背光水尺区域图像，并对所述完整背光水尺区域图像进行图像预处理，得到水尺图像轮廓；截取单元，用于基于所述水尺图像轮廓，从所述完整背光水尺区域图像中截取所述背光水尺区域图像。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述提取模块包括：识别单元，用于根据所述目标背光水尺区域图像的图像轮廓识别所述背光水尺的刻度图像，并获取所述刻度图像的位置信息；计算单元，用于基于所述刻度图像的位置信息，计算所述水位信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：设置模块，用于在将所述目标灰度光源图像、所述曝光参数和所述水位信息输入至预先训练的水质识别模型之前设置多种水质参数组合的不同深度的测试溶液；采集模块，用于基于所述目标相机，采集不同深度的背光水尺图像，并记录每种深度下的测试曝光参数和测试水位，且根据所述不同深度的背光水尺图像获取不同深度的测试紫外光源图像；生成模块，用于根据所述测试曝光参数、所述测试水位和所述测试紫外光源图像构建训练数据集，并通过所述训练数据集训练预设识别算法，生成所述水质识别模型。

可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：循环模块，用于在输出所述水质参数信息之后循环多次采集所述水位信息、所述曝光参数和所述目标灰度光源图像，并通过所述水质识别模型对每次采集的所述水位信息、所述曝光参数和所述目标灰度光源图像进行检测分析，得到每次检测分析的水质参数信息；判断模块，用于判断循环次数是否满足循环结束要求，并在满足所述循环结束要求的情况下，基于所述每次检测分析的水质参数信息，计算每种水质参数的平均值，以根据所述每种水质参数的平均值确定每种水质参数的最终参数值。

本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的多参数水质及水位检测方法。

本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的多参数水质及水位检测方法。

由此，本申请的实施例具有以下有益效果：

本申请的实施例可通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数；对背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于亮度差异结果，提取背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息；基于水位信息和背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换目标光源图像为目标灰度光源图像，且将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息，从而通过对分散设施进行自动化水质监测，降低了分散设施水质监测成本，极大提高了分散设施水质监测的效率和质量。由此，解决了传统分散设施人工检测效率较低，且具有滞后性，极度缺乏水质监测系统等问题。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例提供的一种多参数水质及水位检测方法的流程图；

图2为本申请的一个实施例提供的一种背光水尺结构示意图；

图3为本申请的一个实施例提供的一种多参数水质及水位检测方法的硬件结构示意图；

图4为本申请的一个实施例提供的一种多参数水质及水位检测方法的执行逻辑示意图；

图5为根据本申请实施例的多参数水质及水位检测装置的示例图；

图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

其中，10-多参数水质及水位检测装置、100-获取模块、200-提取模块、300-检测模块、601-存储器、602-处理器、603-通信接口。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的多参数水质及水位检测方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中提到的问题，本申请提供了一种多参数水质及水位检测方法，在该方法中，通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数；对背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于亮度差异结果，提取背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息；基于水位信息和背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换目标光源图像为目标灰度光源图像，且将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息，从而通过对分散设施进行自动化水质监测，降低了分散设施水质监测成本，极大提高了分散设施水质监测的效率和质量。由此，解决了传统分散设施人工检测效率较低，且具有滞后性，极度缺乏水质监测系统等问题。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种多参数水质及水位检测方法的流程图。

如图1所示，该多参数水质及水位检测方法包括以下步骤：

在步骤S101中，通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数。

由于本申请实施例需要拍摄与水质相关的图像，而常见水质参数对应光谱吸收峰通常在200nm至300nm，超出了普通相机的感光范围，因此本申请的实施例可通过使用带背光的水尺(即背光水尺或称发光水尺)采集水位，同时利用紫外光源配合目标相机采集背光水尺区域图像，并记录紫外相机的曝光参数，从而为后续水位信息的检测提供可靠的依据和指导。

可选地，在本申请的一个实施例中，通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数，包括：基于目标夹角固定目标相机和背光水尺；通过目标相机采集完整背光水尺区域图像，并对完整背光水尺区域图像进行图像预处理，得到水尺图像轮廓；基于水尺图像轮廓，从完整背光水尺区域图像中截取背光水尺区域图像。

在实际执行过程中，本申请的实施例可将紫外相机与可以与背光水尺根据一定的夹角固定，使得紫外相机可以完整拍摄到背光水尺图像，即完整背光水尺区域图像，该背光水尺上集成不同波长的紫外光源阵列，如图2所示，可用于应对液位变化的情况，紫外相机拍摄到完整背光水尺区域图像后，可通过预设的数据处理组件对该完整背光水尺区域图像进行畸形校正、灰度处理等预处理操作，并识别水尺图像轮廓，得到水尺图像轮廓，并根据该水尺图像轮廓从完整背光水尺区域图像中截取水尺区域的图像，得到背光水尺区域图像。

需要说明的是，本申请实施例中的背光水尺采用表面透明的防水结构，光源在透明外壳后，各紫外光源采用较小的发光角度，同时采用机械结构将各光源隔离，减少光源间的影响。

紫外相机与背光水尺上的所有光源均连接至预设的控制主机，如图3所示，紫外相机的曝光时间、帧率等参数均由控制主机进行控制，背光水尺的背光和每排紫外光源均可单独控制，由控制主机根据需要选择开启合适的紫外光源并控制相应光源的发光强度。

控制主机核心由数据处理组件和控制组件两部分组成；其中，数据处理组件搭载有神经网络协处理器，负责连接相机、数据处理、运行神经网络模型、通信处以及管理控制；控制组件采用实时性高的硬件实现光源与相机的高速同步控制，精确控制各光源的电压、电流和脉冲工作时间，数据处理组件和控制组件之间可采用内部通信总线连接。

由此，本申请的实施例可基于预设的硬件结构采集紫外相机的曝光参数和背光水尺区域图像等，从而有效保障了目标水域或分散设施水质检测的实现。

在步骤S102中，对背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于亮度差异结果，提取背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息。

在获取背光水尺区域图像，并记录紫外相机的曝光参数后，由于背光水尺采用白色且均匀发光的面光源，光源前面有刻度，在紫外相机拍到的图像中，水面上和水面下的部分呈现不同的亮度，由此，本申请的实施例还可根据不同部分的亮度差异和背光水尺区域图像，得到包含背光水尺刻度信息的图像轮廓，从而根据图像轮廓获取目标水域的水位信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息，包括：根据目标背光水尺区域图像的图像轮廓识别背光水尺的刻度图像，并获取刻度图像的位置信息；基于刻度图像的位置信息，计算目标水域的水位信息。

本申请的实施例可根据背光水尺区域图像，识别背光水尺位于水面以上的部分，即目标背光水尺区域图像，并通过控制主机得到目标背光水尺区域图像的图像轮廓，同时识别图像轮廓下缘处的刻度图像，且计算轮廓下缘的位置，以得到目标水域或分散设施等的水位信息。

实际执行过程中，在确定水位信息后，本申请的实施例可开启水位之下的紫外光源，同时所有光源与摄像头同步工作，仅在摄像头曝光过程中工作，其余时间关闭，从而在获取可靠的水位信息的同时，大幅降低能耗。

在步骤S103中，基于水位信息和背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换目标光源图像为目标灰度光源图像，且将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息。

本领域技术人员应当了解的是，紫外光源采用不同波长的紫外发光二极管，如220nm、254nm、275nm、310nm或365nm等，不同波长的光在水中经过时，会被水中的溶质及悬浮物阻挡或吸收，在水中经过不同成分、不同距离的光路后，被紫外相机拍到的图像会有不同的强度变化，因此通过这些图像可以得到某些水质参数。

因此，在得到水位信息后，进一步地，本申请的实施例还可基于水位信息截取背光水尺区域图像中水位下一定距离的光源区域，即目标光源图像，并将该光源区域转换为灰度图像，即目标灰度光源图像；继而，本申请的实施例可将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练完成的水质识别模型，得到总氮、总磷、浊度水质参数组，从而提高了水质监测的自动化程度，降低了水质监测的成本。

可选地，在本申请的一个实施例中，在将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型之前，还包括：设置多种水质参数组合的不同深度的测试溶液；基于目标相机，采集不同深度的背光水尺图像，并记录每种深度下的测试曝光参数和测试水位，且根据不同深度的背光水尺图像获取不同深度的测试紫外光源图像；根据测试曝光参数、测试水位和测试紫外光源图像构建训练数据集，并通过训练数据集训练预设识别算法，生成水质识别模型。

需要说明的是，在将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型之前，本申请的实施例还需对预先构建的水质识别模型进行训练，具体的训练过程如下所述：

1、通过在实验室配制不同水质参数组合的不同深度的溶液；

2、拍着背光水尺在不同深度的紫外光源部分的图像，即背光水尺图像，并记录每种深度下的测试曝光参数和测试水位；

3、多次训练如多输入多输出的支持向量机算法等，得到水质识别模型。

由此，本申请的实施例通过配置不同水质参数组合的溶液，建立训练数据集，对预先构建的水质识别模型进行训练，从而为水质检测提供了可靠的技术支撑，保障了水质监测的效率和质量，提高水质识别模型的泛化性能。

可选地，在本申请的一个实施例中，在输出水质参数信息之后，还包括：循环多次采集水位信息、曝光参数和目标灰度光源图像，并通过水质识别模型对每次采集的水位信息、曝光参数和目标灰度光源图像进行检测分析，得到每次检测分析的水质参数信息；判断循环次数是否满足循环结束要求，并在满足循环结束要求的情况下，基于每次检测分析的水质参数信息，计算每种水质参数的平均值，以根据每种水质参数的平均值确定每种水质参数的最终参数值。

在水质参数信息之后，进一步地，本申请的实施例还可循环迭代进行水位信息的测量、曝光参数的获取，以及生成目标灰度光源图像等操作，并将每次获取的水位信息、曝光参数和目标灰度光源图像输入水质识别模型，得到对应的水质参数组，且判断该次循环的次数是否满足预设的循环计数器的测量次数阈值要求(即循环结束要求)，若该次循环的次数不小于预设的测量次数阈值，则基于多次测量的水质参数组数据，计算每种水质参数的平均值以作为每种水质参数的最终参数值，并重新设置循环计数器的数值，如图4所示；否则，继续执行水位信息的测量、曝光参数的获取，以及生成目标灰度光源图像等操作，直至满足循环结束要求，从而极大保障了水质参数的可靠性。

根据本申请实施例提出的多参数水质及水位检测方法，通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数；对背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于亮度差异结果，提取背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息；基于水位信息和背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换目标光源图像为目标灰度光源图像，且将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息，从而通过对分散设施进行自动化水质监测，降低了分散设施水质监测成本，极大提高了分散设施水质监测的效率和质量。

其次，参照附图描述根据本申请实施例提出的多参数水质及水位检测装置。

图5是本申请实施例的多参数水质及水位检测装置的方框示意图。

如图5所示，该多参数水质及水位检测装置10包括：获取模块100、提取模块200以及检测模块300。

其中，获取模块100，用于通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数。

提取模块200，用于对背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于亮度差异结果，提取背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息。

检测模块300，用于基于水位信息和背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换目标光源图像为目标灰度光源图像，且将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，获取模块200包括：固定单元、预处理单元以及截取单元。

其中，固定单元，用于基于目标夹角固定目标相机和背光水尺。

预处理单元，用于通过目标相机采集完整背光水尺区域图像，并对完整背光水尺区域图像进行图像预处理，得到水尺图像轮廓。

截取单元，用于基于水尺图像轮廓，从完整背光水尺区域图像中截取背光水尺区域图像。

可选地，在本申请的一个实施例中，提取模块200包括：识别单元和计算单元。

其中，识别单元，用于根据目标背光水尺区域图像的图像轮廓识别背光水尺的刻度图像，并获取刻度图像的位置信息。

计算单元，用于基于刻度图像的位置信息，计算目标水域的水位信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，本申请实施例的多参数水质及水位检测装置10还包括：设置模块、采集模块以及生成模块。

其中，设置模块，用于在将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型之前设置多种水质参数组合的不同深度的测试溶液。

采集模块，用于基于目标相机，采集不同深度的背光水尺图像，并记录每种深度下的测试曝光参数和测试水位，且根据不同深度的背光水尺图像获取不同深度的测试紫外光源图像。

生成模块，用于根据测试曝光参数、测试水位和测试紫外光源图像构建训练数据集，并通过训练数据集训练预设识别算法，生成水质识别模型。

可选地，在本申请的一个实施例中，本申请实施例的多参数水质及水位检测装置10还包括：循环模块和判断模块。

其中，循环模块，用于在输出水质参数信息之后循环多次采集水位信息、曝光参数和目标灰度光源图像，并通过水质识别模型对每次采集的水位信息、曝光参数和目标灰度光源图像进行检测分析，得到每次检测分析的水质参数信息。

判断模块，用于判断循环次数是否满足循环结束要求，并在满足循环结束要求的情况下，基于每次检测分析的水质参数信息，计算每种水质参数的平均值，以根据每种水质参数的平均值确定每种水质参数的最终参数值。

需要说明的是，前述对多参数水质及水位检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的多参数水质及水位检测装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的多参数水质及水位检测装置，包括获取模块，用于通过目标相机获取背光水尺区域图像，并记录目标相机的曝光参数；提取模块，用于对背光水尺区域图像进行亮度差异检测，得到亮度差异结果，基于亮度差异结果，提取背光水尺区域图像中的目标背光水尺区域图像，并生成目标背光水尺区域图像的图像轮廓，以根据图像轮廓获取水位信息；检测模块，用于基于水位信息和背光水尺区域图像，截取目标光源图像，并转换目标光源图像为目标灰度光源图像，且将目标灰度光源图像、曝光参数和水位信息输入至预先训练的水质识别模型，输出水质参数信息，从而通过对分散设施进行自动化水质监测，降低了分散设施水质监测成本，极大提高了分散设施水质监测的效率和质量。

图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：

存储器601、处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602上运行的计算机程序。

处理器602执行程序时实现上述实施例中提供的多参数水质及水位检测方法。

进一步地，电子设备还包括：

通信接口603，用于存储器601和处理器602之间的通信。

存储器601，用于存放可在处理器602上运行的计算机程序。

存储器601可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器601、处理器602和通信接口603独立实现，则通信接口603、存储器601和处理器602可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选地，在具体实现上，如果存储器601、处理器602及通信接口603，集成在一块芯片上实现，则存储器601、处理器602及通信接口603可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器602可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的多参数水质及水位检测方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，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模块中，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，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。