传感器数据同步方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种传感器数据同步方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.在车辆自动驾驶的过程中，驾驶员可以通过自动驾驶可视化系统实时掌握车辆的行驶情况，以便在紧急情况下快速对车辆进行手动控制，因此，自动驾驶可视化系统可以说是自动驾驶技术进一步发展的必备工具。
3.目前，在车辆自动驾驶的过程中，涉及到多种类型的传感器，例如相机、激光雷达、组合惯导、轮速计等。由于传感器的类型和生产厂商不同，使得传感器采集数据的频率不同、采集时间不一致，当数据传输到自动驾驶可视化系统进行显示时，就会导致数据显示不准确。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高数据显示的准确性的传感器数据同步方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种传感器数据同步方法，所述方法包括：
6.获取传感器采集的待同步数据；
7.根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在所述待同步数据的时间序列上，确定与所述基准时间匹配的各待插值时间；
8.基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，对各所述待插值时间对应的所述待同步数据进行插值处理，获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据。
9.在其中一个实施例中，所述传感器包括至少两种，所述传感器的采集频率大于所述基准采集频率；
10.所述获取传感器采集的待同步数据，包括：
11.获取至少两种所述传感器采集的数据，并将各所述传感器中，采集频率最小的传感器之外的其他所述传感器采集的数据，作为所述待同步数据；
12.所述确定的基准采集频率，为所述采集频率最小的传感器的采集频率。
13.在其中一个实施例中，在所述获取传感器采集的待同步数据之后，还包括：
14.将所述待同步数据缓存在对应的缓存池中。
15.在其中一个实施例中，所述根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在所述待同步数据的时间序列上，确定与所述基准时间匹配的各待插值时间，包括：
16.将所述采集频率最小的传感器采集的数据作为所述基准数据，将所述基准数据对应的实际采集时间作为所述基准时间；
17.在所述待同步数据的时间序列上，确定所述基准时间对应的虚拟采集时间；
18.将所述虚拟采集时间对应的所述待同步数据的前一个实际采集时间以及后一个
实际采集时间，确定为与所述基准时间匹配的各所述待插值时间。
19.在其中一个实施例中，所述基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，对各所述待插值时间对应的所述待同步数据进行插值处理，获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据，包括：
20.基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，计算所述待同步数据在各所述待插值时间的时间间隔内的插值系数；
21.根据所述插值系数，对各所述待插值时间对应的所述待同步数据进行插值处理，获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据。
22.在其中一个实施例中，所述基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，计算所述待同步数据在各所述待插值时间的时间间隔内的插值系数，包括：
23.分别计算所述基准时间与所述前一个实际采集时间的第一时间差，以及所述前一个实际采集时间与所述后一个实际采集时间的第二时间差；
24.根据所述第一时间差与所述第二时间差，得到所述待同步数据在各所述待插值时间的时间间隔内的插值系数。
25.在其中一个实施例中，在所述获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据之后，还包括：
26.按照所述基准采集频率，渲染所述同步后数据，获取渲染后数据，并显示所述渲染后数据。
27.一种传感器数据同步装置，所述装置包括：
28.数据获取模块，用于获取传感器采集的待同步数据；
29.时间匹配模块，用于根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在所述待同步数据的时间序列上，确定与所述基准时间匹配的各待插值时间；
30.数据同步模块，用于基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，对各所述待插值时间对应的所述待同步数据进行插值处理，获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据。
31.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的传感器数据同步方法的步骤。
32.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的传感器数据同步方法的步骤。
33.上述传感器数据同步方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取传感器采集的待同步数据；根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的各待插值时间；基于基准时间以及匹配的各待插值时间，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。采用上述实施例的方法，在自动驾驶的过程中，能够将多种传感器采集的不同频率的数据进行同步，从而在数据传输到自动驾驶可视化系统进行显示时，有效提高数据显示的准确性。
附图说明
34.图1为一个实施例中传感器数据同步方法的应用环境图；
35.图2为一个实施例中传感器数据同步方法的流程示意图；
36.图3为一个具体实施例中传感器数据同步方法的示意图；
37.图4为一个具体实施例中传感器数据插值处理的示意图；
38.图5为一个具体实施例中自动驾驶可视化系统显示界面的示意图；
39.图6为一个实施例中传感器数据同步装置的结构框图；
40.图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
41.图8为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
42.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
43.在其中一个实施例中，本技术提供的传感器数据同步方法，其应用环境可以同时涉及传感器102和服务器104，如图1所示。其中，传感器102可以通过网络或协议等方式与服务器104进行通信。具体地，服务器104可以获取传感器102采集的待同步数据；根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的各待插值时间；基于基准时间以及匹配的各待插值时间，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。
44.在其中一个实施例中，本技术提供的传感器数据同步方法，其应用环境可以只涉及传感器102。其中，传感器102包括处理模块，处理模块能够实现计算和处理功能，用于对传感器102采集的数据进行处理。具体地，传感器102采集待同步数据；根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的各待插值时间；基于基准时间以及匹配的各待插值时间，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。
45.其中，传感器102可以但不限于是各种用于自动驾驶过程中，采集车辆的相关数据的相机、激光雷达、组合惯导、轮速计、个人计算机、笔记本电脑、智能手机和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
46.在其中一个实施例中，如图2所示，提供了一种传感器数据同步方法，以该方法应用于图1中的传感器102和/或服务器104为例进行说明，包括：
47.步骤s202，获取传感器采集的待同步数据。
48.在其中一个实施例中，传感器是指能够感受被测量信息，按一定规律转换成为电信号或其他所需形式的信息并输出的检测装置，能够满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在自动驾驶领域，传感器包括相机、激光雷达、组合惯导、轮速计等，各种类型的传感器采集的数据可以传输至自动驾驶可视化系统进行显示，以便驾驶员实时掌握车辆的行驶情况。
49.在其中一个实施例中，传感器的采集频率是指传感器单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采集个数，表示为赫兹(hz)。采集频率的倒数称为采集周期或采集时间，也就是两个数据之间的时间间隔。其中，传感器包括至少两种，由于传感器的采集频率不同，因此在将至少两种传感器采集的数据进行同步时，可以根据传感器的采集频率确定其中的无需同步的数据，以及需要同步的数据，将需要同步的数据称为待同步数据，将无需
同步的数据称为基准数据，也就是，以基准数据为标准，同步待同步数据。基准数据对应的采集频率为基准采集频率，采集待同步数据的传感器的采集频率可以大于基准采集频率，也可以小于基准采集频率。当采集待同步数据的传感器的采集频率大于基准采集频率时，具体地，获取至少两种传感器采集的数据，并将各传感器中，采集频率最小的传感器之外的其他传感器采集的数据，作为待同步数据。采集频率最小的传感器采集的数据作为基准数据。反之，当采集待同步数据的传感器的采集频率小于基准采集频率时，具体地，获取至少两种传感器采集的数据，并将各传感器中，采集频率最大的传感器之外的其他传感器采集的数据，作为待同步数据。采集频率最大的传感器采集的数据作为基准数据。
50.在其中一个实施例中，当采集待同步数据的传感器的采集频率大于基准采集频率时，由于基准数据对应的采集频率最小，当采集到第一个基准数据时，已经采集了多个待同步数据，因此在获取传感器采集的待同步数据之后，还包括：将待同步数据缓存在对应的缓存池中。其中，每一种传感器采集的待同步数据都存在对应的一个缓存池，缓存池的长度为预设时长内传感器采集的待同步数据的个数。具体地，预设时长可以设置为0.5秒(s)至1.5s，具体可以设置为1s。例如，用于采集车辆的定位数据的定位传感器，采集频率为50hz，则定位传感器的缓存池的长度设置为50。当采集到第51个定位数据时，则删除缓存池中的第一个定位数据。
51.步骤s204，根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的各待插值时间。
52.在其中一个实施例中，以确定的基准采集频率为标准，同步待同步数据。其中，当采集待同步数据的传感器的采集频率大于基准采集频率时，确定的基准采集频率，为采集频率最小的传感器的采集频率，将基准数据对应的实际采集时间作为基准时间。其中，上述的基准时间指的是时间点，也可以称为时间戳。例如，激光雷达的采集频率一般为10hz，当以激光雷达的采集频率作为基准采集频率，以激光雷达采集的点云数据作为基准数据时，对应的基准时间为第0.1、第0.2s、第0.3s
……
以此类推。此外，确定的基准采集频率还可以是用户设定的采集频率。
53.在其中一个实施例中，传感器的采集频率可以根据传感器的生产厂商和型号确定。例如，激光雷达的采集频率一般为10hz，相机的采集频率一般为10
‑
30hz。具体地，在目前的自动驾驶领域，由于激光雷达的采集频率最低，因此当以采集频率最小的传感器的采集频率作为基准采集频率时，一般以激光雷达的采集频率作为基准采集频率，将激光雷达采集的点云数据作为基准数据，则其他的传感器采集的待同步数据以此为标准进行同步。
54.在其中一个实施例中，将待同步数据对应的实际采集时间所形成的序列，作为待同步数据的时间序列。在确定基准时间之后，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的、待同步数据的两个实际采集时间，并将待同步数据的两个实际采集时间称为待插值时间，以便后续根据待插值时间以及待插值时间对应的待同步数据进行数据处理。与基准时间类似的，待插值时间指的也是时间点，也可以称为时间戳。
55.步骤s206，基于基准时间以及匹配的各待插值时间，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。
56.在其中一个实施例中，对于采集待同步数据的传感器而言，在基准时间这一时间点，实际上并不会采集到待同步数据，因此可以通过插值处理的方式，对各待插值时间对应
的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。其中，插值处理的方式能够通过在有限个点处的取值，估算出其他点处的近似值。具体地，可以使用线性插值的方式进行插值处理。
57.在其中一个实施例中，在获得与基准时间对应的传感器的同步后数据之后，还包括：将同步后数据缓存在整合缓存池中，通过计算机3d引擎渲染并显示在自动驾驶可视化系统的显示界面中。其中，此处所指的同步后数据包括基准数据与对待同步数据进行同步之后的数据。具体地，按照基准采集频率，渲染同步后数据，获取渲染后数据，并显示渲染后数据。例如，当以激光雷达的采集频率作为基准采集频率时，激光雷达的采集频率为10hz，则3d引擎每次间隔0.1s从整合缓存池中取出一帧同步后数据进行渲染，并在渲染完成之后，将该一帧同步后数据从整合缓存池中删除。
58.上述传感器数据同步方法中，通过获取传感器采集的待同步数据；根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的各待插值时间；基于基准时间以及匹配的各待插值时间，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。采用上述实施例的方法，在自动驾驶的过程中，能够将多种传感器采集的不同频率的数据进行同步，从而在数据传输到自动驾驶可视化系统进行显示时，有效提高数据显示的准确性。
59.在其中一个实施例中，步骤s204根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在待同步数据的时间序列上，确定与基准时间匹配的各待插值时间，包括：
60.步骤s302，将采集频率最小的传感器采集的数据作为基准数据，将基准数据对应的实际采集时间作为基准时间。
61.具体地，当采集待同步数据的传感器的采集频率大于基准采集频率时，将采集频率最小的传感器采集的数据作为基准数据，一般为激光雷达采集的点云数据，将基准数据对应的实际采集时间作为基准时间，将基准时间表示为x。
62.步骤s304，在待同步数据的时间序列上，确定基准时间对应的虚拟采集时间。
63.具体地，在待同步数据的时间序列上，确定基准时间x对应的虚拟采集时间，将虚拟采集时间表示为x’。
64.步骤s304，将虚拟采集时间对应的待同步数据的前一个实际采集时间以及后一个实际采集时间，确定为与基准时间匹配的各待插值时间。
65.具体地，将虚拟采集时间x’对应的待同步数据的前一个实际采集时间以及后一个实际采集时间，确定为与基准时间匹配的各待插值时间，并将前一个实际采集时间表示为x0，后一个实际采集时间表示为x1。
66.在其中一个实施例中，步骤s206基于基准时间以及匹配的各待插值时间，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据，包括：
67.步骤s402，基于基准时间以及匹配的各待插值时间，计算待同步数据在各待插值时间的时间间隔内的插值系数。
68.具体地，插值处理的方式为线性插值，线性插值对应的函数的斜率也可以称为插值系数，各待插值时间的时间间隔内的插值系数计算方式相同，插值系数的大小可能不同。
69.在其中一个实施例中，步骤s402基于基准时间以及匹配的各待插值时间，计算待
同步数据在各待插值时间的时间间隔内的插值系数，包括：
70.步骤s502，分别计算基准时间与前一个实际采集时间的第一时间差，以及前一个实际采集时间与后一个实际采集时间的第二时间差。
71.具体地，计算基准时间x与前一个实际采集时间x0的第一时间差，表示为：x
‑
x0，以及计算前一个实际采集时间x0与后一个实际采集时间x1的第二时间差，表示为：x1
‑
x0。
72.步骤s504，根据第一时间差与第二时间差，得到待同步数据在各待插值时间的时间间隔内的插值系数。
73.具体地，将插值系数表示为a，计算公式为：
[0074][0075]
步骤s404，根据插值系数，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。
[0076]
具体地，将前一个实际采集时间x0对应的待同步数据表示为y0，将后一个实际采集时间x1对应的待同步数据表示为y1。根据插值系数，对各待插值时间对应的待同步数据进行插值处理，获得与基准时间对应的传感器的同步后数据。将上述同步后数据表示为y，计算公式为：
[0077][0078]
为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及其中一个具体实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
[0079]
在一个具体实施例中，如图3所示为传感器数据同步方法的示意图，以三种类型的传感器采集的数据为例，分别是相机采集的相机数据、定位传感器采集的定位数据以及激光雷达采集的激光雷达点云数据。图中小矩形块的长度用于表示传感器的采集频率，小矩形块的长度越长，表示传感器的采集频率越低，激光雷达的采集频率最低，预先设定基准采集频率为采集频率最小的传感器的采集频率，因此将激光雷达的采集频率确定为基准采集频率，将激光雷达点云数据作为基准数据，并将相机数据和定位数据作为待同步数据。以同步定位数据与激光雷达点云数据为例，步骤如下：
[0080]
将激光雷达点云数据对应的实际采集时间x作为基准时间x，在定位数据的时间序列上，确定与基准时间x匹配的、定位数据的前一个实际采集时间x0以及后一个实际采集时间x1，将x0对应的定位数据表示为y0，将x1对应的定位数据表示为y1；
[0081]
在待插值时间间隔x0至x1内，对定位数据进行线性插值处理，将计算得到的与基准时间对应的同步后定位数据表示为y，如图4所示为传感器数据线性插值的示意图，则满足公式：
[0082][0083]
基于此，将与基准时间对应的同步后定位数据表示为：
[0084][0085]
同步相机数据与激光雷达点云数据的方式与上述方式相同，在此不再赘述。在相机数据、定位数据以及激光雷达点云数据均同步完成之后，按照激光雷达的采集频率进行渲染，并在渲染完成后显示在自动驾驶可视化系统显示界面中，如图5所示为自动驾驶可视化系统显示界面的示意图，至此结束。
[0086]
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0087]
在其中一个实施例中，如图6所示，提供了一种传感器数据同步装置，包括：数据获取模块610、时间匹配模块620和数据同步模块630，其中：
[0088]
数据获取模块610，用于获取传感器采集的待同步数据。
[0089]
时间匹配模块620，用于根据确定的基准采集频率对应的基准时间，在所述待同步数据的时间序列上，确定与所述基准时间匹配的各待插值时间。
[0090]
数据同步模块630，用于基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，对各所述待插值时间对应的所述待同步数据进行插值处理，获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据。
[0091]
在其中一个实施例中，数据获取模块610包括以下单元：
[0092]
条件确定单元，用于确定所述传感器包括至少两种，所述传感器的采集频率大于所述基准采集频率。
[0093]
数据获取单元，用于获取至少两种所述传感器采集的数据，并将各所述传感器中，采集频率最小的传感器之外的其他所述传感器采集的数据，作为所述待同步数据。
[0094]
基准采集频率确定单元，用于确定所述确定的基准采集频率，为所述采集频率最小的传感器的采集频率。
[0095]
在其中一个实施例中，传感器数据同步装置还包括：
[0096]
缓存单元，用于将所述待同步数据缓存在对应的缓存池中。
[0097]
在其中一个实施例中，时间匹配模块620包括以下单元：
[0098]
基准时间确定单元，用于将所述采集频率最小的传感器采集的数据作为所述基准数据，将所述基准数据对应的实际采集时间作为所述基准时间。
[0099]
虚拟采集时间确定单元，用于在所述待同步数据的时间序列上，确定所述基准时间对应的虚拟采集时间。
[0100]
待插值时间确定单元，用于将所述虚拟采集时间对应的所述待同步数据的前一个实际采集时间以及后一个实际采集时间，确定为与所述基准时间匹配的各所述待插值时间。
[0101]
在其中一个实施例中，数据同步模块630包括以下单元：
[0102]
插值系数计算单元，用于基于所述基准时间以及匹配的各所述待插值时间，计算
所述待同步数据在各所述待插值时间的时间间隔内的插值系数。
[0103]
数据同步单元，用于根据所述插值系数，对各所述待插值时间对应的所述待同步数据进行插值处理，获得与所述基准时间对应的所述传感器的同步后数据。
[0104]
在其中一个实施例中，插值系数计算单元包括以下单元：
[0105]
时间差计算单元，用于分别计算所述基准时间与所述前一个实际采集时间的第一时间差，以及所述前一个实际采集时间与所述后一个实际采集时间的第二时间差。
[0106]
插值系数确定单元，用于根据所述第一时间差与所述第二时间差，得到所述待同步数据在各所述待插值时间的时间间隔内的插值系数。
[0107]
在其中一个实施例中，传感器数据同步装置还包括：
[0108]
渲染与显示模块，用于按照所述基准采集频率，渲染所述同步后数据，获取渲染后数据，并显示所述渲染后数据。
[0109]
关于传感器数据同步装置的具体限定可以参见上文中对于传感器数据同步法的限定，在此不再赘述。上述传感器数据同步装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0110]
在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储传感器数据同步数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种传感器数据同步方法。
[0111]
在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种传感器数据同步方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0112]
本领域技术人员可以理解，图7和图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0113]
在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述的传感器数据同步方法的步骤。
[0114]
在其中一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的传感器数据同步方法的步骤。
[0115]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read
‑
only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0116]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0117]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。