一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法及系统与流程

1.本发明涉及智能停车管理领域，特别涉及一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法及系统。


背景技术：

2.在静态交通场景下，车辆作为重要的监测对象，其姿态的准确估计对提升在复杂场景下的多目标相对位置关系的理解具有重要作用，比如对目标车辆是否在泊位线外或禁区内停车、是否跨线停车、是否斜停等情况进行更为精准的实时监控，而车辆姿态的估计主要依赖于车辆的识别框和车辆的航向角。
3.目前，针对位于地平面上目标的有向包围盒估计问题，其中最重要的一步为航向角的估计。目前针对车辆航向角估计主要分为分为两类：一是针对车辆本身的航向角估计，可以通过增加传感器，如由惯性测量设备、磁力计，gps组成的惯导系统进行测量计算；二是针对周边目标车辆的航向角估计，主要是通过增加激光雷达、双目或多目相机方式获取目标的特征点深度数据来间接估算航向角值，或是通过3d目标有向包围盒标注数据以及基于深度学习的3d目标检测的方法直接估计航向角值。
4.然而，上述方法在仅采用普通固定高位摄像头对停车场进行监控的条件下实施难度较大，并且通过增加附加传感器设备也会极大增加使用成本；而基于3d目标检测的方式也会极大增加标注难度和人工成本，而且在停车场这种目标密集并存在大量遮挡的场景下3d检测准确度低，进而导致违停管理的精确度较低。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提供一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法及系统，可以解决现有基于车辆有向包围盒的车辆违停管理成本较高，违停管理的精确度较低的问题。
6.为实现上述目的，一方面，本发明一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法，所述方法包括：
7.获取图片中待判定车辆的识别结果信息、所述车辆对应的泊位信息、所述图片对应的相机参数信息、所述车辆目标分割结果，所述识别结果信息包括车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息；
8.根据所述车辆目标检测框在所述图片中的位置获取所述车辆目标的匹配基准点类型信息；
9.根据所述相机参数信息、所述泊位信息、所述车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述匹配基准点类型信息，获取所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标；
10.根据所述车辆目标分割结果、所述相机参数信息、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，获取车辆在相对世界坐标系下
的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒；
11.根据所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值、所述车辆对应的车辆有向包围盒、以及所述车辆对应的泊位信息，确认所述车辆是否存在违停行为。
12.进一步地，所述获取图片中待判定车辆的车辆目标分割结果的步骤包括：
13.将所述图片中待判定车辆的车辆目标分割区域结果转化为二值图像；
14.根据所述二值图像，获取所述车辆目标对应的多个不连通区域的外轮廓点组；
15.从每个外轮廓点组构成的多边形面积中选取面积最大的一组多边形点列作为所述车辆目标分割结果。
16.进一步地，所述根据所述车辆目标分割结果、所述相机参数信息、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，获取车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒的步骤包括：
17.根据目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标cbm_est、所述车辆类型的平均尺寸信息、和所述相机参数，获取在相对世界坐标系下带有航向角为yaw的车辆有向包围盒；
18.根据当前车辆有向包围盒对应的2d凸包构成的多边形car_box2d_poly与所述目标分割结果构成的多边形mask_poly的相交比iou，确定所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒。
19.进一步地，所述根据目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标cbm_est、所述车辆类型的平均尺寸信息、和所述相机参数获取在相对世界坐标系下带有航向角为yaw的车辆有向包围盒的步骤包括：
20.根据所述车辆类型的平均尺寸信息和目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，生成在相对世界坐标系下的车辆轴对齐目标框aabb以及对应的顶点坐标值car_box0；
21.根据公式rz＝[[cos(yaw_i),sin(yaw_i),0],[-sin(yaw_i),cos(yaw_i),0],[0,0,1]]获取旋转矩阵rz，并对所述aabb框进行旋转后得到车辆目标在相对世界坐标系下的估计框car_box，其中，car_box＝(car_box0-cbm_est)*rz cbm_est，yaw_i＝pi/n*i,(i＝0,...,n-1)，pi为弧度，n为将弧度pi等分的份数；
[0022]
根据相机参数信息中的姿态角参数，将所述car_box投影到相机坐标系下得到3d投影立体框car_box3d0，并将所述car_box投影到图片坐标系内计算得到2d投影立体框car_box2d0、以及对应的外接矩形框car_det2d0。
[0023]
进一步地，根据所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值、所述车辆对应的车辆有向包围盒、以及所述车辆对应的泊位信息，确认所述车辆是否存在违停事件的步骤包括：
[0024]
若所述车辆有向包围盒与对应的泊位框的交叉比ioa值在预设违停阈值范围内时，则确认所述车辆存在违停行为；或者
[0025]
若所述车辆的航向角yaw值在预置弧度范围内，则确认所述车辆存在斜停的违规停车行为。
[0026]
另一方面，本发明提供一种基于车辆有向包围盒的违停管理系统，所述系统包括：获取单元，用于获取图片中待判定车辆的识别结果信息、所述车辆对应的泊位信息、所述图片对应的相机参数信息、所述车辆目标分割结果，所述识别结果信息包括车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息；
[0027]
所述获取单元，还用于根据所述车辆目标检测框在所述图片中的位置获取所述车辆目标的匹配基准点类型信息；
[0028]
所述获取单元，还用于根据所述相机参数信息、所述泊位信息、所述车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述匹配基准点类型信息，获取所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标；
[0029]
确定单元，用于根据所述车辆目标分割结果、所述相机参数信息、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，获取车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒；
[0030]
违停判断单元，用于根据所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值、所述车辆对应的车辆有向包围盒、以及所述车辆对应的泊位信息，确认所述车辆是否存在违停行为。
[0031]
进一步地，所述获取单元，具体用于将所述图片中待判定车辆的车辆目标分割区域结果转化为二值图像；根据所述二值图像，获取所述车辆目标对应的多个不连通区域的外轮廓点组；从每个外轮廓点组构成的多边形面积中选取面积最大的一组多边形点列作为所述车辆目标分割结果。
[0032]
进一步地，所述确定单元，具体用于根据目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标cbm_est、所述车辆类型的平均尺寸信息、和所述相机参数，获取在相对世界坐标系下带有航向角为yaw的车辆有向包围盒；
[0033]
根据当前车辆有向包围盒对应的2d凸包构成的多边形car_box2d_poly与所述目标分割结果构成的多边形mask_poly的相交比iou，确定所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒。
[0034]
进一步地，所述确定单元，具体还用于根据所述车辆类型的平均尺寸信息和目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，生成在相对世界坐标系下的车辆轴对齐目标框aabb以及对应的顶点坐标值car_box0；
[0035]
根据公式rz＝[[cos(yaw_i),sin(yaw_i),0],[-sin(yaw_i),cos(yaw_i),0],[0,0,1]]获取旋转矩阵rz，并对所述aabb框进行旋转后得到车辆目标在相对世界坐标系下的估计框car_box，其中，car_box＝(car_box0-cbm_est)*rz cbm_est，yaw_i＝pi/n*i,(i＝0,...,n-1)，pi为弧度，n为将弧度pi等分的份数；
[0036]
根据相机参数信息中的姿态角参数，将所述car_box投影到相机坐标系下得到3d投影立体框car_box3d0，并将所述car_box投影到图片坐标系内计算得到2d投影立体框car_box2d0、以及对应的外接矩形框car_det2d0。
[0037]
进一步地，所述违停判断单元，具体用于若所述车辆有向包围盒与对应的泊位框的交叉比ioa值在预设违停阈值范围内时，则确认所述车辆存在违停行为；或者
[0038]
若所述车辆的航向角yaw值在预置弧度范围内，则确认所述车辆存在斜停的违规停车行为。
[0039]
本发明提供的一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法及系统，基于已有停车业务标注数据、常规摄像头设备的相机参数、以及实时识别的待判定车辆的车辆相关信息，在无需额外增加硬件设备的条件下，实现了一种基于车辆有向包围盒的违停管理体系，本发明不仅可以在消除2d图片射影形变条件下实现更为准确的车辆目标3d车辆有向包围盒估计，并基于该有向包围盒进行车辆违停判定，从而可以提升车辆违停判定的准确性。
附图说明
[0040]
图1是本发明提供的一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法的流程图；
[0041]
图2是本发明提供的一种基于车辆有向包围盒的违停管理系统的结构示意图。
具体实施方式
[0042]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
[0043]
如图1所示，本发明实施例提供的一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法，包括如下步骤：
[0044]
101、获取图片中待判定车辆的识别结果信息、所述车辆对应的泊位信息、所述图片对应的相机参数信息、所述车辆目标分割结果。
[0045]
其中，所述检测识别结果信息包括车辆目标检测框和所述车辆类型的平均尺寸信息。所述车辆类型可以为轿车、suv、卡车、快递车、自行车、人等；根据车辆类型获取不同类型车辆的平均尺寸信息carsize，即长宽高。
[0046]
对于本发明实施例，步骤101具体可以包括：获取该摄像头对应的相机参数，具体可以包括姿态角和尺度参数，图片中地面泊位顶点标注数据和该泊位物理边长信息，目标车辆检测框数据、分割mask数据、车辆类型识别数据，如小轿车、suv、卡车、快递车、自行车、摩托车、电瓶车、行人等、以及不同车辆类型对应的尺寸数据；然后对分割区域mask结果转化为二值图像，并进行先膨胀后腐蚀的分割区域优化，消除分割中的小噪点区域，并使得局部由于分割不准造成的不连通区域成为连通区；针对优化后的mask二值图像，获取其多个不连通区域的外轮廓点组，计算每个外轮廓点组构成的多边形面积，并选取其中面积最大的一组多边形点列作为目标分割结果mask_poly。
[0047]
102、根据所述车辆目标检测框在所述图片中的位置获取所述车辆目标的匹配基准点类型信息。
[0048]
其中，匹配基准点类型信息对应的检测框匹配基准点坐标值具体如下表1和表2所示：
[0049]
表1
[0050][0051]
表2
[0052][0053]
103、根据所述相机参数信息、所述泊位信息、所述车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述匹配基准点类型信息，获取所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标。
[0054]
对于本发明实施例，步骤103具体可以包括：根据车辆检测框位于图片中的位置，设定匹配基准点类型信息base_id＝[bt_id,lr_id]，根据匹配基准点类型信息对应的检测框匹配基准点坐标；然后根据对应摄像头的泊位信息以及相机参数、车辆检测框信息、车辆尺寸、匹配基准点类型信息base_id，通过迭代计算的方法，估计目标底面中心点在世界坐标系下的坐标cbm_est。
[0055]
104、根据所述车辆目标分割结果、所述相机参数信息、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，获取车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒。
[0056]
对于本发明实施例，步骤104具体可以包括：根据目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标cbm_est、所述车辆类型的平均尺寸信息、和所述相机参数，获取在相对世界坐标系下带有航向角为yaw的车辆有向包围盒；根据当前车辆有向包围盒对应的2d凸包构成的多边形car_box2d_poly与所述目标分割结果构成的多边形mask_poly的相交比iou，确定所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒。
[0057]
具体地，首先选取yaw_i＝pi/n*i,i＝0,...,n-1，利用cbm_est、目标尺寸和相机参数获取在相对世界坐标系下带有偏转角为yaw_i的obb目标框：相对世界坐标系下的估计框car_box，以及投影到图片坐标系内计算得到2d投影立体框car_box2d0；然后针对上述获取的2d投影立体框car_box2d0，可利用graham扫描法等算法计算其凸包car_box2d_poly；最后计算当前估计包围框的2d凸包构成的多边形car_box2d_poly与目标分割结果构成的多边形mask_poly的相交比iou，如果iou》maxiou，则记录下当前最优估计值yaw＝yaw_i，car_box＝car_box0，car_box2d＝car_box2d0；如果i《n-1,则返回第一步继续计算，否则跳出循环返回最优估计值yaw，car_box，car_box2d。
[0058]
进一步地，所述根据目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标cbm_est、所述车辆类型的平均尺寸信息、和所述相机参数获取在相对世界坐标系下带有航向角为yaw的车
辆有向包围盒的步骤包括：根据所述车辆类型的平均尺寸信息和目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，生成在相对世界坐标系下的车辆轴对齐目标框aabb以及对应的顶点坐标值car_box0；根据公式rz＝[[cos(yaw_i),sin(yaw_i),0],[-sin(yaw_i),cos(yaw_i),0],[0,0,1]]获取旋转矩阵rz，并对所述aabb框进行旋转后得到车辆目标在相对世界坐标系下的估计框car_box，其中，car_box＝(car_box0-cbm_est)*rz cbm_est；根据相机参数信息中的姿态角参数，将所述car_box投影到相机坐标系下得到3d投影立体框car_box3d0，并将所述car_box投影到图片坐标系内计算得到2d投影立体框car_box2d0、以及对应的外接矩形框car_det2d0。
[0059]
105、根据所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值、所述车辆对应的车辆有向包围盒、以及所述车辆对应的泊位信息，确认所述车辆是否存在违停行为。
[0060]
对于本发明实施例，步骤105具体可以包括：若所述车辆有向包围盒与对应的泊位框的交叉比ioa值在预设违停阈值范围内时，则确认所述车辆存在违停行为；或者若所述车辆的航向角yaw值在预置弧度范围内，则确认所述车辆存在斜停的违规停车行为。
[0061]
其中，预设违停阈值范围可以为但不限于0.4-0.6，预置弧度范围可以为但不限于pi/2。
[0062]
具体地，在相对世界坐标系下，可以同时获取车辆和泊位的外接框俯视图，即z＝0时坐标信息以及车辆相对于泊位的y轴方向的偏角，即航向角，如果车辆框和泊位框ioa值大于一定阈值时，如0.9，则可以认为该车辆位于该泊位内并且无违规停车行为，如果ioa值在0.4-0.6，则可以认为该车辆存在跨线泊车的违规停车行为，如果ioa小于一定阈值，如0.1，则可以表明该车辆不在该泊位内；如果估计车辆的航向角yaw值约等于pi/2，则表明车辆存在斜停的违规停车行为；如果yaw》0并且配合泊位出场方向区域，可以辅助判断车辆是否存在进出场行为，比如yaw约等于pi/4，照片为车尾方向，出场方向为照片左侧，并且目前车辆与泊位匹配关系为占位关系，那么可提示车辆存在出场动作；yaw约等于pi/4，照片为车尾或车头方向，如场方向为照片右侧，并且目前车辆与泊位匹配关系为非占位关系，那么可提示车辆存在入场动作。
[0063]
本发明提供的一种基于车辆有向包围盒的违停管理方法，基于已有停车业务标注数据、常规摄像头设备的相机参数、以及实时识别的待判定车辆的车辆相关信息，在无需额外增加硬件设备的条件下，实现了一种基于车辆有向包围盒的违停管理体系，本发明不仅可以在消除2d图片射影形变条件下实现更为准确的车辆目标3d车辆有向包围盒估计，并基于该有向包围盒进行车辆违停判定，从而可以提升车辆违停判定的准确性。
[0064]
为实现本发明实施例提供的方法，本发明实施例提供一种基于车辆有向包围盒的违停管理系统，如图2所示，该系统包括：获取单元21、确定单元22、违停判断单元23。
[0065]
获取单元21，用于获取图片中待判定车辆的识别结果信息、所述车辆对应的泊位信息、所述图片对应的相机参数信息、所述车辆目标分割结果，所述识别结果信息包括车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息。
[0066]
其中，所述检测识别结果信息包括车辆目标检测框和所述车辆类型的平均尺寸信息。所述车辆类型可以为轿车、suv、卡车、快递车、自行车、人等；根据车辆类型获取不同类型车辆的平均尺寸信息carsize，即长宽高。
[0067]
所述获取单元21，还用于根据所述车辆目标检测框在所述图片中的位置获取所述
车辆目标的匹配基准点类型信息。
[0068]
其中，匹配基准点类型信息可以如方法实施例中所示的表1和表2所示，在此不再赘述。
[0069]
所述获取单元21，还用于根据所述相机参数信息、所述泊位信息、所述车辆目标检测框、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述匹配基准点类型信息，获取所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标。
[0070]
确定单元22，用于根据所述车辆目标分割结果、所述相机参数信息、所述车辆类型的平均尺寸信息、以及所述车辆目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，获取车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒。
[0071]
违停判断单元23，用于根据所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值、所述车辆对应的车辆有向包围盒、以及所述车辆对应的泊位信息，确认所述车辆是否存在违停行为。
[0072]
其中，预设违停阈值范围可以为但不限于0.4-0.6，预置弧度范围可以位但不限于pi/2。
[0073]
进一步地，所述获取单元21，具体用于将所述图片中待判定车辆的车辆目标分割区域结果转化为二值图像；根据所述二值图像，获取所述车辆目标对应的多个不连通区域的外轮廓点组；从每个外轮廓点组构成的多边形面积中选取面积最大的一组多边形点列作为所述车辆目标分割结果。
[0074]
进一步地，所述确定单元22，具体用于根据目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标cbm_est、所述车辆类型的平均尺寸信息、和所述相机参数，获取在相对世界坐标系下带有航向角为yaw的车辆有向包围盒，n为将弧度pi等分的份数；根据当前车辆有向包围盒对应的2d凸包构成的多边形car_box2d_poly与所述目标分割结果构成的多边形mask_poly的相交比iou，确定所述车辆在相对世界坐标系下的航向角值以及所述车辆对应的车辆有向包围盒。
[0075]
进一步地，所述确定单元22，具体还用于根据所述车辆类型的平均尺寸信息和目标底面中心点在相对世界坐标系下的坐标，生成在相对世界坐标系下的车辆轴对齐目标框aabb以及对应的顶点坐标值car_box0；根据公式rz＝[[cos(yaw_i),sin(yaw_i),0],[-sin(yaw_i),cos(yaw_i),0],[0,0,1]]获取旋转矩阵rz，并对所述aabb框进行旋转后得到车辆目标在相对世界坐标系下的估计框car_box，其中，car_box＝(car_box0-cbm_est)*rz cbm_est；根据相机参数信息中的姿态角参数，yaw_i＝pi/n*i,(i＝0,...,n-1)，pi为弧度，将所述car_box投影到相机坐标系下得到3d投影立体框car_box3d0，并将所述car_box投影到图片坐标系内计算得到2d投影立体框car_box2d0、以及对应的外接矩形框car_det2d0。
[0076]
进一步地，所述违停判断单元23，具体用于若所述车辆有向包围盒与对应的泊位框的交叉比ioa值在预设违停阈值范围内时，则确认所述车辆存在违停行为；或者若所述车辆的航向角yaw值在预置弧度范围内，则确认所述车辆存在斜停的违规停车行为。
[0077]
本发明提供的一种基于车辆有向包围盒的违停管理系统，基于已有停车业务标注数据、常规摄像头设备的相机参数、以及实时识别的待判定车辆的车辆相关信息，在无需额外增加硬件设备的条件下，实现了一种基于车辆有向包围盒的违停管理体系，本发明不仅可以在消除2d图片射影形变条件下实现更为准确的车辆目标3d车辆有向包围盒估计，并基于该有向包围盒进行车辆违停判定，从而可以提升车辆违停判定的准确性。
[0078]
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
[0079]
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
[0080]
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本技术公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
[0081]
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
[0082]
本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。
[0083]
本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(asic)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
[0084]
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并
可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于asic中，asic可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
[0085]
在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(dsl)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、dvd、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。
[0086]
以上所述的具体实施方式，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，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，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。。