[0001] 本发明涉及图像数据处理领域，尤其涉及一种具有温度信息的点云图生成方法、装置、设备及存储介质。

[0002] 近年来，使用无人机等机器来代替人工巡检在各个领域中均得到了广泛应用，特别是在设备的检测和故障排查领域，无人机等机器以其高效、灵活的特点，为人们带来了许多便利和创新。例如，通过利用无人机等机器获取红外遥感数据，并结合待检测的区域的三维点云模型，能够实现对厂区设备的物理仿真和安全监测，从而能够进行设备检测和故障排查。

[0003] 在现有的技术中，使用无人机等机器获取红外遥感的数据进行设备检测和故障排查时，由于每次获取红外信息时拍摄的角度和位置会存在一定的偏差，会导致生成具有温度信息的点云图时会存在温度点云图像不准确的问题，这种不准确性会进而导致故障位置的检测结果不准确。

[0068] 现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。

[0069] 在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。

[0070] 在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。

[0071] 附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

[0072] 附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

[0073] 术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个或多者的所有组合。

[0074] 请参阅图1，本发明实施例中具有温度信息的点云图生成方法的第一实施例包括：

[0075] S101、获取第一红外图像，并获取第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标；

[0076] 可以理解的是，本发明的执行主体可以为具有温度信息的点云图生成装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

[0077] 本实施例中生成的具有温度信息的点云图是用于进行巡查或者故障检测时获取各位置准确的温度信息的，因此，在进行巡查之前，预先会在重点关注的位置设定拍摄点，并在各拍摄点预先拍摄作为比对标准的第一红外图像。得到第一红外图像后，根据拍摄点的位置计算第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标。

[0078] S102、拍摄第二红外图像，并确定第一红外图像和第二红外图像之间的特征点映射关系；

[0079] 本实施例中，将获取的第一红外图像以及相关信息作为确定图像模板，在后续进行具体的巡查时，无人机或机器人移动到拍摄点的位置附近时拍摄当前时刻的第二红外图像，基于第一红外图像的信息，将第二红外图像与第一红外图像中的特征点进行图像配准，从而找到第一红外图像和第二红外图像上特征点之间的映射关系。其中，特征点可以为第一红外图像和第二红外图像中被拍摄的物体的边角处的点。

[0080] 得到第一红外图像和第二红外图像之间的特征点映射关系之后，根据已知的第一红外图像与三维点云的信息，可以获得第二红外图像与三维点云之间的点的对应关系。

[0081] S103、基于特征点映射关系以及第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，将第二红外图像包含的温度信息映射到第二红外图像对应的三维点云场景中，生成带温度信息的三维点云场景图。

[0082] 根据第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，基于第一红外图像和第二红外图像上特征点之间的映射关系计算出第二红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，并将第二红外图像包含的温度信息映射到三维点云场景中，得到带温度信息的三维点云场景图。

[0083] 通过本发明实施例中的方案，即使获取红外图像时拍摄的角度有变化，但仍可以将巡检时实时获取的第二红外图像中包含的温度信息准确映射至三维点云图像中，减少了在获取红外信息时由于拍摄位置偏差导致将温度映射至三维点云图像中产生的偏差与错误，提高了具有温度信息的三维点云场景图的生成准确度。

[0084] 请参看图2‑7，本发明实施例中具有温度信息的点云图生成方法的第二实施例包括：

[0085] S201、获取第一红外图像，并获取第一红外图像的拍摄位置，并获取拍摄位置对应的三维点云场景图；

[0086] 本实施例中以无人巡检为例进行说明，在无人巡检领域中，可以通过无人机或者机器人收集到的红外数据对厂区设备等的故障情况进行排查，但是获取的红外数据一般都是平面的，无法准确定位到出现故障的精确位置，故需要结合待巡检位置的三维点云数据生成具有温度信息的点云图，通过三维的温度数据准确定位出现故障的精确位置。

[0087] 因此，在进行巡查之前，预先会设定无人机的巡查路线，并在重点关注的位置设定拍摄点，在各拍摄点预先拍摄作为比对标准的第一红外图像。请参阅图3，为一种具体实施情况下第一红外图像的示例。

[0088] 其中，每张第一红外图像对应记录有第一红外图像的拍摄位置，并基于第一红外图像的拍摄位置，获取当前拍摄位置处对应的三维点云场景图。

[0089] S202、基于第一红外图像的特征点和第一红外图像的拍摄位置对应的三维点云场景图的特征点进行第一位置映射关系的标注；

[0090] 为了获取当前拍摄位置得到的第一红外图像中各像素与三维点云中的位置关系，需要对第一红外图像和三维点云中的位置关系进行位置标注；具体的，在进行位置标注时，可以采用人工手动标注或者结合图像特征匹配的方法，对第一红外图像中特征点和三维点云中的特征点之间的对应关系进行标注，得到第一红外图像的特征点和三维点云场景图的特征点之间的第一位置映射关系。其中，特征点可以为红外图像或三维点云场景图中包含的物体的边角处的点。

[0091] S203、根据标注得到的第一位置映射关系，计算拍摄第一红外图像时的第一相机位姿；

[0092] 其中，相机的位姿包括相机的拍摄位置和拍摄角度，拍摄位置可以通过相机的位置坐标来表示，拍摄角度可以通过相机绕三维空间坐标系的x轴，y轴，z轴的旋转角度来表示。

[0093] 在一种具体的实施方案中，拍摄时可以采用能够记录拍摄位姿的无人机或者机器人，拍摄第一红外图像时一同记录对应的第一相机位姿，但记录的相机位姿数据有可能会存在不准确的情况。因此，本实施例在获取无人机或者机器人拍摄时直接记录的相机位姿调整三维点云中的虚拟相机位置，基于调整后虚拟相机位置获取当前相机位姿对应的三维点云场景，再根据第一红外图像和当前记录相机位姿对应的三维点云场景中特征点的第一位置映射关系计算出更精确的第一相机位姿。其中，在计算第一相机位姿时，可以使用PNP(Perspective‑n‑Point，透视n点)算法进行具体的计算。

[0094] 其中，PnP(Perspective‑n‑Point，透视n点)算法是一种求解2D到3D点的对应方法，是一种已知n个3D空间点及其位置时估计相机的位姿的方法。此外，如果两张图像中的一张特征点3D位置已知，那么至少需要3个点对(以及至少一个额外验证点验证结果)就可以计算相机的运动。并且，特征点的3D位置可以由三角化或者RGB‑D(RGB‑Depth Map)相机的深度图及其他方法进行确定，在此不再赘述。

[0095] S204、根据第一相机位姿计算第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标；

[0096] 得到拍摄第一红外图像时准确的第一相机位姿后，结合拍摄第一红外图像的相机参数，可以计算出第一红外图像中每个图像像素在三维空间中坐标，并将第一红外图像、拍摄第一红外图像时准确的第一相机位姿以及第一红外图像中每个图像像素在三维空间中坐标进行保存。

[0097] 本实施例中S201‑S204中步骤为巡检之前确定位置参考标准的步骤，获得第一红外图像和第一红外图像中各像素的坐标后，可以根据这些信息作为参考标准或模板，帮助确定实际巡检时拍摄到的实际红外图像信息中的像素点的三维空间坐标位置。

[0098] S205、拍摄第二红外图像，并确定第一红外图像和第二红外图像之间的特征点映射关系；

[0099] S206、根据特征点映射关系以及第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，确定拍摄第二红外图像时的第二相机位姿；

[0100] 实际巡检时，当无人机或者机器人运动到预设的拍摄位置附近时，对待进行巡检的范围或者设备拍摄第二红外图像。请参阅图4，为一种具体实施情况下第二红外图像的示例，其与附图3在大致相同的位置上拍摄，但角度有一定的偏差。

[0101] 获取该拍摄位置对应的第一红外图像以及相关信息，通过特征匹配算法，将第一红外图像作为模板，将第二红外图像与第一红外图像进行配准，得到第一红外图像和第二红外图像之间的特征点映射关系。请参阅图5，图5表示的是一种具体情况下第一红外图像和第二红外图像之间的特征点映射关系的情况，其中，左侧为第一红外图像，右侧为第二红外图像；图中红色十字和绿色十字的标记为特征点，黄色的线段表示第一红外图像和第二红外图像之间的特征点之间的对应情况。其中，特征点可以为第一红外图像和第二红外图像中包含的物体的边角处的点。

[0102] 由于在前述步骤中，可以获知第一红外图像中每个像素的空间坐标，以及第一红外图像与三维点云的对应信息，可以根据第一红外图像和第二红外图像之间的特征点映射关系，获取到第二红外图像中各像素点的三维坐标。

[0103] 具体的，得到特征点映射关系以及第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标后，计算第二红外图像中各像素点的三维坐标；并基于PnP算法，基于第二红外图像中各像素点的三维坐标计算出拍摄第二红外图像时的第二相机位姿。

[0104] S207、根据第二相机位姿调整三维点云中的虚拟相机位置，得到虚拟相机位置对应的三维点云场景图；

[0105] S208、获取第二红外图像和三维点云场景图之间的第二位置映射关系；

[0106] S209、根据第二位置映射关系，将第二红外图像中包含的温度信息映射到与第二红外图像对应的三维点云场景图中，生成带温度信息的三维点云场景图。

[0107] 在获取到第二红外图像各像素点在三维空间中的坐标后，可以根据第二相机位姿调整三维点云中的虚拟相机位置，使得通过虚拟相机观察点云信息时位置和角度与第二红外图像的角度相似，从而得到虚拟相机位置对应的三维点云场景图，并根据第二红外图像各像素点在三维空间中的坐标获取三维点云场景图之间的第二位置映射关系。后续可以根据坐标的对应关系将第二红外图像中包含的温度信息映射到三维点云中的点上，从而得到包含有温度信息的三维点云场景图。将第二红外图像和预处理后的三维点云场景图进行匹配，得到第二红外图像对应的三维点云场景图以及第二位置映射关系。具体的，请参阅图6中所示的第二红外图像对应的三维点云场景图。

[0108] 在获取第二位置映射关系时，除了根据前述步骤获取三维空间中的坐标的对应关系之外，还会根据调整后的虚拟相机位置获取到的对应的三维点云场景图中的特征点与第二红外图像的特征关系进一步修正第二位置映射关系。

[0109] 具体地，调整虚拟相机位置后，对当前虚拟相机位置对应的三维点云的场景图进行预处理。具体地，预处理的步骤包括：通过直方图均衡化的方法增强对比度；使用维纳滤波器对增强对比度后的点云图像进行降噪处理，减少噪声；使用高斯滤波器再次对点云图像进行平滑处理，消除噪声并提升图像质量，得到预处理后的三维点云场景图。通过这样的方式能够消除点云图像中的噪声以及影响特征匹配的特殊点，提高第二红外图像和三维点云场景图的匹配成功率，修正调整后的虚拟相机位置获取到的对应的三维点云场景图中的特征点与第二红外图像的第二位置映射关系，并根据修正后的映射关系结果将第二红外图像中包含的温度信息映射到与第二红外图像对应的三维点云场景图中，并将温度信息通过不同的颜色在三维点云场景图中展示出来，得到具有温度信息的三维点云场景图。

[0110] 在一种优选的实施方式中，首先根据第二相机位姿对三维点云中的虚拟相机位置进行调整，得到根据修正后的映射关系结果后，并基于调整后的虚拟相机位置获取角度相同的三维点云场景图，此时，根据修正后的映射关系，将第二红外图像和三维点云场景图重叠，此时，第二红外图像中的点以及包含的温度信息一一映射并投影至预处理后的三维点云场景图中，并将温度信息通过不同的颜色在三维点云场景图中展示出来，得到具有温度信息的三维点云场景图。具体的，请参阅图7中所示的将温度信息映射并投影至预处理后的三维点云场景图得到的具有温度信息的三维点云场景图。

[0111] 本发明实施例通过预先确定好的第一红外图像与三维点云中的位置对应关系，将巡检时获取的第二红外图像与第一红外图像进行匹配，得到第二红外图像和三维点云图像的位置关系，即使获取红外图像时拍摄时存在误差或者角度有变化，但仍可以将巡检时实时获取的第二红外图像中包含的温度信息准确映射至三维点云图像中，减少了在获取红外信息时由于拍摄位置偏差导致将温度映射至三维点云图像中产生的偏差与错误，提高了具有温度信息的三维点云场景图的生成准确度。进一步地，可以改善使用无人机等机器获取红外遥感的数据进行设备检测和故障排查时故障排查的准确效果，提高无人巡检的安全度和可靠程度。

[0112] 上面对本发明实施例中具有温度信息的点云图生成方法进行了描述，下面对本发明实施例中具有温度信息的点云图生成装置进行描述，请参阅图8，本发明实施例中具有温度信息的点云图生成装置的一个实施例包括：

[0113] 获取模块801，用于获取第一红外图像，并获取第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标；

[0114] 映射关系匹配模块802，用于拍摄第二红外图像，并确定第一红外图像和第二红外图像之间特征点映射关系；

[0115] 温度信息投影模块803，用于基于所述特征点映射关系以及第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，将第二红外图像包含的温度信息映射到第二红外图像对应的三维点云场景中，生成带温度信息的三维点云场景图。

[0116] 通过本发明实施例中的方案，即使获取红外图像时拍摄的角度有变化，但仍可以将巡检时实时获取的第二红外图像中包含的温度信息准确映射至三维点云图像中，减少了在获取红外信息时由于拍摄位置偏差导致将温度映射至三维点云图像中产生的偏差与错误，提高了具有温度信息的三维点云场景图的生成准确度。

[0117] 请继续参阅图8以及图9，在本申请的另一实施例中，所述获取模块801包括：

[0118] 第一位姿获取单元8011，用于确定拍摄第一红外图像时的第一相机位姿；

[0119] 第一坐标计算单元8012，用于根据第一相机位姿计算第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标；

[0120] 所述温度信息投影模块803包括：

[0121] 第二位姿获取单元8031，用于根据所述特征点映射关系以及第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，确定拍摄第二红外图像时的第二相机位姿；

[0122] 投影执行单元8032，用于根据第二相机位姿确定与所述第二红外图像对应的三维点云场景图，将第二红外图像包含的温度信息映射到第二红外图像对应的三维点云场景图中。

[0123] 在本申请的另一实施例中，第一位姿获取单元8011具体用于：

[0124] 获取第一红外图像的拍摄位置，并获取拍摄位置对应的三维点云场景图；

[0125] 基于第一红外图像的特征点和第一红外图像的拍摄位置对应的三维点云场景图的特征点进行第一位置映射关系的标注；

[0126] 根据标注得到的第一位置映射关系，计算拍摄第一红外图像时的第一相机位姿。

[0127] 在本申请的另一实施例中，所述第二位姿获取单元8031具体用于：

[0128] 根据特征点映射关系以及第一红外图像中各像素点在三维点云中的三维坐标，计算第二红外图像中各像素点的三维坐标；

[0129] 根据第二红外图像中各像素点的三维坐标计算出拍摄第二红外图像时的第二相机位姿。

[0130] 在本申请的另一实施例中，所述投影执行单元8032具体还用于：

[0131] 根据第二相机位姿调整三维点云中的虚拟相机位置，得到虚拟相机位置对应的三维点云场景图；

[0132] 获取第二红外图像和三维点云场景图之间的第二位置映射关系；

[0133] 根据所述第二位置映射关系，将所述第二红外图像中包含的温度信息映射到与所述第二红外图像对应的三维点云场景图中。

[0134] 在本申请的另一实施例中，所述获取第二红外图像和三维点云场景图之间的第二位置映射关系包括：

[0135] 通过直方图均衡化对虚拟相机位置对应的三维点云的场景图进行增强，并使用维纳滤波和高斯滤波对增强后的三维点云的场景图进行降噪和平滑处理，得到预处理后的三维点云场景图；

[0136] 将所述第二红外图像和预处理后的三维点云场景图进行匹配，得到第二红外图像对应的三维点云场景图以及第二位置映射关系。

[0137] 本发明实施例通过预先确定好的第一红外图像与三维点云中的位置对应关系，将巡检时获取的第二红外图像与第一红外图像进行匹配，得到第二红外图像和三维点云图像的位置关系，即使获取红外图像时拍摄的角度有变化，但仍可以将巡检时实时获取的第二红外图像中包含的温度信息准确映射至三维点云图像中，减少了在获取红外信息时由于拍摄位置偏差导致将温度映射至三维点云图像中产生的偏差与错误，提高了具有温度信息的三维点云场景图的生成准确度。进一步地，可以改善使用无人机等机器获取红外遥感的数据进行设备检测和故障排查时故障排查的准确效果，提高无人巡检的安全度和可靠程度。

[0138] 上面图8和图9从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的具有温度信息的点云图生成装置进行详细描述，基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种具有温度信息的点云图生成设备，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中具有温度信息的点云图生成设备进行详细描述。

[0139] 图10为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。下面参照图10来描述根据本发明该实施例的电子设备1000。图10显示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

[0140] 如图10所示，电子设备1000以通用计算设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元1010、至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030、显示单元1040等。

[0141] 其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1010执行，使得所述处理单元1010执行本说明书上述处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1010可以执行如图1或2所示的步骤。

[0142] 所述存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)10201和/或高速缓存存储单元10202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)10203。

[0143] 所述存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块10205的程序/实用工具10204，这样的程序模块10205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

[0144] 总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

[0145] 电子设备1000也可以与一个或多个外部设备100(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1000能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1050进行。并且，电子设备1000还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器1060可以通过总线1030与电子设备1000的其它模块通信。应当明白，尽管图10中未示出，可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

[0146] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD‑ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：如图1或图2所示的方法。

[0147] 图11为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。

[0148] 实现图1或图2所示方法的计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、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)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

[0149] 所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

[0150] 可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

[0151] 综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

[0152] 以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

[0153] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

[0154] 以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。