CN114323013A - 用于确定设备在场景中的位置信息的方法 - Google Patents

Abstract

提供了一种用于确定设备在场景中的位置信息的方法，其中，在所述场景中部署有多个视觉标志，并且预先存储与所述多个视觉标志中的每个视觉标志关联的基准环境信息，所述方法包括：使用所述设备拍摄包含视觉标志的环境图像；将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志；基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得所述设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息；以及，基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定所述设备在所述场景中的位置。

Description

用于确定设备在场景中的位置信息的方法

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，尤其涉及一种用于确定设备在场景中的位置信息的方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是为了提供与本发明相关的背景信息，以帮助理解本发明，这些背景信息并不一定构成现有技术。

在增强现实或虚拟现实应用中，通常需要确定设备(例如，手机、智能眼镜、AR眼镜、VR眼镜、平板电脑等)在空间中的位置和/或姿态信息(以下将位置和姿态信息简称为“位姿信息”)，从而基于设备的位姿信息在设备的显示媒介(例如，显示屏)上的适当位置处呈现相应的虚拟对象。一种常见的用于确定设备位姿信息的方法如下：提前采集现实场景的大量二维图像；通过这些大量二维图像构建整个场景的三维模型；设备现场采集现实场景的图像；将该图像与场景的三维模型进行比较，并使用视觉定位方法确定设备当前在场景中的位姿信息。

然而，上述方法需要提前采集整个场景的大量图像并进行三维建模，因此导致过程复杂、成本高昂、效率较低。

发明内容

本发明的一个方面涉及一种用于确定设备在场景中的位置信息的方法，其中，在所述场景中部署有多个视觉标志，并且预先存储与所述多个视觉标志中的每个视觉标志关联的基准环境信息，所述方法包括：使用所述设备拍摄包含视觉标志的环境图像；将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志；基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得所述设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息；以及基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定所述设备在所述场景中的位置。

可选地，其中，与所述视觉标志关联的基准环境信息是所述视觉标志周围环境的信息。

可选地，其中，与所述视觉标志关联的基准环境信息包括：包括所述视觉标志的一幅或多幅图像；和/或，对包括视觉标志的一幅或多幅图像进行处理后获得的信息。

可选地，其中，所述使用所述设备拍摄包含视觉标志的环境图像包括：通过人工方式确定所述视觉标志位于所述设备的图像采集器件的视野中，并启动拍摄操作；或者，通过所述设备来自动检测其图像采集器件的视野中是否存在所述视觉标志，并在检测到所述视觉标志时启动拍摄操作。

可选地，其中，所述基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息确定所述设备在所述场景中的位置包括：获得所确定的环境或视觉标志在所述场景中的位置信息和/或姿态信息。

可选地，所述方法还包括：基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得所述设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对姿态信息。

可选地，所述方法还包括：基于所确定的环境或视觉标志、所述相对位置信息以及所述相对姿态信息，确定所述设备在所述场景中的位姿。

可选地，所述方法还包括：在将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较之前，使用所述设备的位置信息以及所述多个视觉标志的位置信息，选择出一个或多个用于比较的候选视觉标志。

可选地，其中，一个或多个视觉标志中的每个视觉标志具有相关联的两个或更多个基准环境信息，并且每个基准环境信息具有相应的适用时段，以及其中，所述方法还包括：基于与所述环境图像的拍摄时间有关的信息以及每个基准环境信息的适用时段，选择与所述视觉标志关联的基准环境信息。

本发明的一个方面涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现上述方法。

本发明的一个方面涉及一种电子设备，其中包括处理器和存储器，在存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现上述方法。

本发明的方案提供一种用于确定设备在场景中的位置信息的方法，其不需要采集整个场景的图像，也不需要对场景进行三维建模，而是通过场景中部署的视觉标志以及其周围的环境信息来实现对设备的定位，具有易于实现、低成本的优势。另外，本发明的方案对场景变化具有较大的容忍度，只要视觉标志及其周围的环境不变，即使场景中的其他环境发生变化，也不影响设备定位功能的实现。

附图说明

以下参照附图对本发明实施例作进一步说明，其中：

图1示出了一种示例性的视觉标志；

图2示出了另一种示例性的视觉标志；

图3示出了根据本申请一个实施例的用于确定设备位置信息的方法；

图4示出了根据本申请另一个实施例的用于确定设备位置信息的方法；

图5示出了根据本申请再一个实施例的用于确定设备位置信息的方法；

图6示出了与3个视觉标志分别对应的3幅基准环境图像；以及

图7示出了由设备拍摄的一幅环境图像。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

视觉标志是指能够被人眼或者电子设备识别的标志，其可以具有各种各样的形式。视觉标志可以是特定的图形、图案、图画等。图1示出了一种示例性的视觉标志，其具有特定的黑白图案。视觉标志也可以是具有特定形状的物体。图2示出了作为视觉标志的一种装置，如图2所示，装置具有特定的形状，并且其中包括5个标志灯201。在一个实施例中，装置可以不具有标志灯201。

在一个实施例中，视觉标志还可以用于传递信息，该信息能够被智能设备(例如手机、智能眼镜等)获得。例如，视觉标志可以是能够发出编码的光信息的光通信装置，或者视觉标志可以是带编码信息的图形，例如二维码(例如QR码、小程序码)、条形码等。需要说明的是，在本申请的一些实施例中，并不需要设备识别视觉标志传递的信息，或者不要求设备具备识别视觉标志所传递信息的能力，或者不要求设备处于视觉标志的识别范围内，这可以显著地扩展本申请的方案的应用场景或应用范围。

在一个实施例中，可以在场景中的不同位置或环境处部署多个视觉标志，并且预先存储与该多个视觉标志中的每个视觉标志关联的基准环境信息。例如，可以在一个展厅中的不同位置或环境处部署多个视觉标志，并存储与每个视觉标志关联的基准环境信息，该基准环境信息例如可以是视觉标志周围环境的信息，例如，视觉标志周围环境的图像信息、周围环境的点云信息、周围物体的特征信息、等等。在一个实施例中，与视觉标志关联的基准环境信息是包括视觉标志的一幅或多幅图像。在一个实施例中，与视觉标志关联的基准环境信息是对包括视觉标志的一幅或多幅图像进行处理后获得的信息。在本发明中，所述视觉标志可以是添附在环境中的一个特定的物体或者图案，也可以是环境的一个构成部分，只要其能够被人眼或者设备辨别出即可。

图3示出了根据本申请一个实施例的用于确定设备位置信息的方法，其包括如下步骤：

步骤301：使用设备拍摄包含视觉标志的环境图像。

在一个实施例中，可以通过人工方式来确定视觉标志是否位于设备的图像采集器件(例如摄像头)的视野中。例如，可以通过使设备的图像采集器件大致朝向视觉标志来确定视觉标志位于图像采集器件的视野中，也可以通过人眼观察设备的显示媒介(例如屏幕)来确定视觉标志是否位于设备的图像采集器件的视野中。当确定视觉标志位于设备的图像采集器件的视野中时，可以例如通过点击屏幕上的按钮或者设备上的按键等方式来启动拍摄操作，以获得包含视觉标志的环境图像。

在一个实施例中，可以通过设备来自动检测视野中是否有视觉标志，并在检测到视觉标志位于视野中时启动拍摄操作，以获得包含视觉标志的环境图像。例如，通过使用设备(例如，手机)的图像采集器件(例如，摄像头)采集图像，并对该图像进行分析，可以确定所采集的图像中是否存在视觉标志。设备可以根据视觉标志的特征(例如，特定的结构信息、几何特征信息、发光方式信息、等等)来检测视野中是否存在视觉标志。

在一个实施例中，也可以使得设备持续地拍摄环境图像，并检测这些环境图像中是否包含视觉标志，从而确定包含视觉标志的环境图像。

设备拍摄的环境图像可以是设备在正常拍摄模式下拍摄的图像，也可以是采用其他拍摄模式获得的图像，例如灰度图像或单通道图像等，只要其能够表示视觉标志周围的环境的成像信息即可。

步骤302：将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境标志或视觉标志。

在一个实施例中，可以将所述环境图像与每个视觉标志周围环境的图像信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境标志或视觉标志(也即，所述环境图像中包含的视觉标志)。在一个实施例中，可以将所述环境图像与每个视觉标志周围环境的点云信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志。在一个实施例中，可以将所述环境图像与每个视觉标志周围物体的特征信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志。可以理解，与所述环境图像对应的环境实际上就是所述视觉标志所在的环境。在一个实施例中，确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志包括确定所述环境或视觉标志的标识信息。

在一个实施例中，可以将所述环境图像输入到分类模型中，以获得分类输出结果，其中，该分类模型是使用环境或视觉标志的标识信息和基准环境信息训练获得的。分类模型的分类输出结果例如可以是环境或视觉标志的标识信息。分类模型的分类输出结果可以是一个或多个标识信息，并且每一个标识信息可以具有相关联的由分类模型提供的正确性概率。在一个实施例中，可以从分类输出结果所指示的一个或多个标识信息中选择正确性概率最高的标识信息。在一个实施例中，可以从分类输出结果所指示的一个或多个标识信息中选择正确性概率满足预定条件(例如，正确性概率大于某个阈值)的标识信息。在一个实施例中，可以从分类输出结果所指示的一个或多个标识信息中选择正确性概率最高的多个标识信息。

步骤303：基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息。

可以通过现有的任何视觉定位技术来基于视觉标志的成像和/或环境图像来获得设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息。视觉标志的成像可以是在步骤301中拍摄的环境图像中包含的视觉标志成像，也可以是另外拍摄的其他图像中包含的该视觉标志的成像。类似地，环境图像可以是在步骤301中拍摄的环境图像，也可以是另外拍摄的环境图像。

在一个实施例中，可以仅根据视觉标志的成像来获得上述相对位置信息。例如，可以通过分析视觉标志的成像的位置、大小、透视变形等，来确定设备相对于视觉标志的位置信息。在一个实施例中，可以仅根据环境图像来确定上述相对位置信息。在一个实施例中，可以使用视觉标志成像和环境图像两者来获得上述相对位置信息，其中，可以使用基于视觉标志成像获得的定位结果和基于环境图像获得的定位结果来进行相互校准或验证。

在一个实施例中，在步骤303中除了确定所述相对位置信息之外，还可以基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对姿态信息，从而获得设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位姿信息。

步骤304：基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定设备在所述场景中的位置。

在一个实施例中，可以预先标定各个环境或视觉标志在整个场景中的位置信息和/或姿态信息，并可以使用环境或视觉标志的标识信息来查询获得其位置信息和/或姿态信息，从而基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定设备在整个场景中的位置。

在一个实施例中，如果在步骤303中获得了设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位姿信息，则可以在步骤304中基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位姿信息，确定设备在所述场景中的位姿。在一个实施例中，可以基于设备在所述场景中的位姿，在设备的显示媒介上呈现或者叠加虚拟对象，从而实现增强现实或虚拟现实应用。

在一个实施例中，可以在设备处执行图3所示的各个步骤。在一个实施例中，图3中的一个或多个步骤可以在与设备耦合的服务器处执行或者在云端执行，并经由通信链路传输步骤的执行结果。本领域技术人员可以理解，无论这些步骤在何处执行，并不会对方案造成实质影响，并且同样处于本申请的保护范围内。

在一个实施例中，与设备耦合的服务器可以预先将多个视觉标志的标识(ID)信息和与这些视觉标志中的每一个关联的基准环境信息存储到数据库中。根据一个实施例的数据库中的表结构中可以包括视觉标志ID字段和基准环境信息字段。一个示例的表结构如下：

视觉标志ID1视觉标志ID1的基准环境信息

视觉标志ID2视觉标志ID2的基准环境信息

视觉标志ID3视觉标志ID3的基准环境信息

……

服务器可以通过使用机器学习方法对数据库中存储的视觉标志ID和基准环境信息进行训练来得到分类模型，其训练输入是与每一个视觉标志对应的基准环境信息，训练输出是视觉标志ID信息。所使用的用于训练分类模型的机器学习方法可以是现有的各种方法，例如，一种可以采用的训练模型是深度卷积神经网络模型CNN。在一个实施例中，分类模型中的每一个类别可以对应于一个视觉标志，也即，每一个类别对应于一个视觉标志ID。

在一个实施例中，可以预先标定每个视觉标志的位置信息，并记录该位置信息。视觉标志的位置信息可以是任何能够指示视觉标志的位置的信息，例如视觉标志的GPS信息、所在城市的信息、所在建筑物的信息、所在街道的信息、高度信息、楼层信息、等等。在将设备拍摄的环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志之前，可以使用设备的位置信息以及视觉标志的位置信息来初步筛选视觉标志或者与视觉标志关联的基准环境信息。如此，可以大大减少比较计算的计算量，显著提高效率和准确度，并且特别适用于具有大量视觉标志的大型应用场景。

图4示出了根据本申请另一个实施例的用于确定设备位置信息的方法，其包括如下步骤(部分步骤与图3中的步骤类似，在此不再赘述)：

步骤401：使用设备拍摄包含视觉标志的环境图像。

步骤402：使用设备的位置信息以及多个视觉标志的位置信息，选择出一个或多个候选视觉标志。

在一个实施例中，可以使用设备的位置信息以及多个视觉标志的位置信息，选择与设备比较接近的一些视觉标志作为候选视觉标志，例如，选择与设备的距离在某个预定范围(例如50米)内的视觉标志。设备的位置信息可以是各种能够用于确定设备的位置的信息，例如，其可以是设备的GPS信息、高度信息、wifi接入点信息、基站信息、蓝牙连接信息、等等。在一个实施例中，还可以使用设备的朝向信息、姿态信息等，这些信息可以通过磁力线、重力线等来获取，以便更准确地筛选出候选视觉标志。

步骤403：将所述环境图像和与每个候选视觉标志关联的基准环境信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志。

步骤404：基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息。

步骤405：基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定设备在所述场景中的位置。

图4所示的方法通过使用设备的位置信息初步筛选出一个或多个用于比较的候选视觉标志，这有助于更加高效、准确地识别出所述环境图像中的视觉标志。可以理解，图4所示的方法同样能够用于确定设备在场景中的位姿信息。

在一个实施例中，考虑到不同时间拍摄的环境图像由于光照条件等原因可能存在差异(例如，白天和夜晚在同一位置拍摄的图像可能存在较大差异)，可以为一些视觉标志设置两种或更多种基准环境信息，其中每种基准环境信息具有对应的适用时段。例如，对于某个视觉标志，可以为其存储两种基准环境信息，分别为“白天基准环境信息”和“夜晚基准环境信息”。当环境图像是在白天拍摄时，可以将环境图像和与视觉标志关联的白天基准环境信息进行比较；当环境图像是在夜晚拍摄时，可以将环境图像和与视觉标志关联的夜晚基准环境信息进行比较。

图5示出了根据本申请再一个实施例的用于确定设备位置信息的方法，其包括如下步骤(部分步骤与图3中的步骤类似，在此不再赘述)：

步骤501：使用设备拍摄包含视觉标志的环境图像。

步骤502：基于与所述环境图像的拍摄时间有关的信息，选择与视觉标志关联的基准环境信息。

在一个实施例中，视觉标志可以具有多个基准环境信息，其中每个基准环境信息具有对应的适用时段，例如，“白天基准环境信息”适用于早上6点到晚上6点，“夜晚基准环境信息”适用于晚上6点到早上6点。如此，可以根据环境图像的拍摄时间选择匹配的基准环境信息。

步骤503：将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志。

步骤504：基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息。

步骤505：基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定设备在所述场景中的位置。

图5所示的方法进一步考虑了环境图像的拍摄时间，这在很大程度上可以避免不同环境光照条件造成的干扰，有助于高效、准确地确定与环境图像对应的环境或视觉标志。可以理解，图5所示的方法同样能够用于确定设备在场景中的位姿。

本领域技术人员可以理解，在一个实施例中，可以结合图4和图5所描述的方法，也即，使用设备的位置信息筛选出一个或多个候选视觉标志，并且使用与环境图像的拍摄时间有关的信息选择与候选视觉标志关联的基准环境信息。

可以采用各种可行的方式来获得与视觉标志关联的基准环境信息。例如，可以在部署视觉标志的时候，由工作人员拍摄一幅或多幅包含该视觉标志的图像，作为与该视觉标志关联的基准环境信息。

下面举例说明根据本发明的一个实施例的确定设备位置信息的过程。图6示出了与3个视觉标志(编号分别为01、02、03)分别对应的3幅基准环境图像。为了简明，在该示例中为每个视觉标志仅示出了一幅基准环境图像，但是可以理解，为每个视觉标志存储多幅基准环境图像也是可行的，有助于提高识别准确度。图7示出了由设备拍摄的一幅包含视觉标志的环境图像。可以使用本申请的方法确定设备所拍摄的环境图像对应于视觉标志01，并且可以基于所述环境图像中视觉标志01的成像和/或所述环境图像来获得设备在拍摄所述环境图像时相对于视觉标志01或者视觉标志01所在环境的相对位置信息。进一步地，基于视觉标志01或者视觉标志01所在环境在场景中的位置信息以及所述相对位置信息，可以确定在拍摄所述环境图像时设备在场景中的位置信息。

本文中提到的设备可以是用户携带的设备(例如，手机、平板电脑、智能眼镜、智能手表、等等)，但是可以理解，该设备也可以是能够自主移动的机器，例如，无人机、无人驾驶汽车、机器人等，该设备上安装有图像采集设备，例如摄像头。

在本发明的一个实施例中，可以以计算机程序的形式来实现本发明。计算机程序可以存储于各种存储介质(例如，硬盘、光盘、闪存等)中，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现本发明的方法。

在本发明的另一个实施例中，可以以电子设备的形式来实现本发明。该电子设备包括处理器和存储器，在存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现本发明的方法。

本文中针对“各个实施例”、“一些实施例”、“一个实施例”、或“实施例”等的参考指代的是结合所述实施例所描述的特定特征、结构、或性质包括在至少一个实施例中。因此，短语“在各个实施例中”、“在一些实施例中”、“在一个实施例中”、或“在实施例中”等在整个本文中各处的出现并非必须指代相同的实施例。此外，特定特征、结构、或性质可以在一个或多个实施例中以任何合适方式组合。因此，结合一个实施例中所示出或描述的特定特征、结构或性质可以整体地或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构、或性质无限制地组合，只要该组合不是不符合逻辑的或不能工作。本文中出现的类似于“根据A”、“基于A”、“通过A”或“使用A”的表述意指非排他性的，也即，“根据A”可以涵盖“仅仅根据A”，也可以涵盖“根据A和B”，除非特别声明其含义为“仅仅根据A”。在本申请中为了清楚说明，以一定的顺序描述了一些示意性的操作步骤，但本领域技术人员可以理解，这些操作步骤中的每一个并非是必不可少的，其中的一些步骤可以被省略或者被其他步骤替代。这些操作步骤也并非必须以所示的方式依次执行，相反，这些操作步骤中的一些可以根据实际需要以不同的顺序执行，或者并行执行，只要新的执行方式不是不符合逻辑的或不能工作。

由此描述了本发明的至少一个实施例的几个方面，可以理解，对本领域技术人员来说容易地进行各种改变、修改和改进。这种改变、修改和改进意于在本发明的精神和范围内。虽然本发明已经通过优选实施例进行了描述，然而本发明并非局限于这里所描述的实施例，在不脱离本发明范围的情况下还包括所作出的各种改变以及变化。

Claims (11)

1.一种用于确定设备在场景中的位置信息的方法，其中，在所述场景中有多个视觉标志，并且预先存储与所述多个视觉标志中的每个视觉标志关联的基准环境信息，所述方法包括：

使用所述设备拍摄包含视觉标志的环境图像；

将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较，以确定与所述环境图像对应的环境或视觉标志；

基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得所述设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对位置信息；以及

基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息，确定所述设备在所述场景中的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述视觉标志关联的基准环境信息是所述视觉标志周围环境的信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述视觉标志关联的基准环境信息包括：

包括所述视觉标志的一幅或多幅图像；和/或

对包括所述视觉标志的一幅或多幅图像进行处理后获得的信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用所述设备拍摄包含视觉标志的环境图像包括：

通过人工方式确定所述视觉标志位于所述设备的图像采集器件的视野中，并启动拍摄操作；或者

通过所述设备来自动检测其图像采集器件的视野中是否存在所述视觉标志，并在检测到所述视觉标志时启动拍摄操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所确定的环境或视觉标志以及所述相对位置信息确定所述设备在所述场景中的位置包括：

获得所确定的环境或视觉标志在所述场景中的位置信息和/或姿态信息。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述视觉标志的成像和/或环境图像获得所述设备相对于所确定的环境或视觉标志的相对姿态信息。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

基于所确定的环境或视觉标志、所述相对位置信息以及所述相对姿态信息，确定所述设备在所述场景中的位姿。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在将所述环境图像和与每个视觉标志关联的基准环境信息进行比较之前，使用所述设备的位置信息以及所述多个视觉标志的位置信息，选择出一个或多个用于比较的候选视觉标志。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，一个或多个视觉标志中的每个视觉标志具有相关联的两种或更多种基准环境信息，并且每种基准环境信息对应一个相应的适用时段，以及其中，所述方法还包括：

基于与所述环境图像的拍摄时间有关的信息以及每种基准环境信息的适用时段，选择与所述视觉标志关联的基准环境信息。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

11.一种电子设备，其中包括处理器和存储器，在存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

Images