视频字幕检测方法、装置及终端设备与流程

1.本技术属于图像处理技术领域，尤其涉及一种视频字幕检测方法、装置及终端设备。


背景技术：

2.视频字幕一般指的是在视频中添加文字说明等，用来展示视频中的对话、旁白等。视频字幕往往与视频内容密切相关，因此在视频内容分析、视频理解等方面占重要作用，因此视频字幕可以增强普通观众的理解力和记忆力，起到介绍剧情场景的作用，字幕帮助聋哑人和听力障碍人士观看视频；字幕让观看视频更加自由，不管你是在嘈杂的地铁、火车站，还是安静的图书馆，你完全可以关掉视频声音，通过字幕也能欣赏视频内容；字幕还能吸引外国受众。
3.现有的视频字幕检测方法一般是使用深度学习方法，但是深度学习方法存在诸多不足之处，需要收集样本集和计算资源，并且进行模型的训练才能得到合适的模型，如果样本集选取的不好，或者待检测样本和训练样本之间的差异过大，可能训练出的模型并不适合现实中的各种情况，会导致模型在待检测数据上失效，影响视频字幕检测的准确性。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种视频字幕检测方法、装置及终端设备，可以解决字幕检测时需要大量的训练数据集与计算资源且泛化性不足的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种视频字幕检测方法，包括：
6.获取待检测视频字幕的帧图像；
7.获取帧图像的第一边缘提取特征，并根据所述第一边缘提取特征获取帧图像的第一边缘信息；
8.获取帧图像的自适应高斯滤波特征，并根据所述自适应高斯滤波特征获取帧图像的第二边缘信息；
9.获取所述第一边缘信息和第二边缘信息的交叉边缘信息，得到视频字幕区域。
10.第二方面，本技术实施例提供了一种视频字幕检测装置，包括：
11.图像获取模块，用于获取待检测视频字幕的帧图像；
12.第一边缘信息模块，用于获取帧图像的第一边缘提取特征，并根据所述第一边缘提取特征获取帧图像的第一边缘信息；
13.第二边缘信息模块，用于获取帧图像的自适应高斯滤波特征，并根据所述自适应高斯滤波特征获取帧图像的第二边缘信息；
14.交叉边缘信息模块，用于根据所述第一边缘信息和第二边缘信息，获取交叉边缘信息，得到视频字幕区域。
15.第三方面，本技术实施例提供了一种终端设备，存储器、处理器以及存储在所述存储器中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计算机程序时实现上
述第一方面中任一项所述的的视频字幕检测方法。
16.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机存储介质可存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的视频字幕检测方法。
17.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的视频字幕检测方法。
18.可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
19.本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过本技术实施例提供了一种视频字幕检测方法，获取待检测视频字幕的帧图像；获取帧图像的第一边缘提取特征，并根据所述第一边缘提取特征获取帧图像的第一边缘信息；获取帧图像的自适应高斯滤波特征，并根据所述自适应高斯滤波特征获取帧图像的第二边缘信息；根据所述第一边缘信息和第二边缘信息，获取交叉边缘信息，得到视频字幕区域。本技术实施例提供的视频字幕检测方法不需要大量的训练样本，复杂度低、计算资源消耗小，可以有效的找到视频中的字幕区域。
附图说明
20.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本技术一实施例提供的视频字幕检测方法示意图；
22.图2本技术实施例待检测视频字幕的图像；
23.图3本技术实施例根据第一边缘提取特征获取图像中的第一边缘信息示意图；
24.图4本技术实施例根据自适应高斯滤波特征获取图像中的第二边缘信息示意图；
25.图5本技术实施例获取图像中的交叉信息示意图；
26.图6是本技术实施例提供的视频字幕检测装置的结构示意图；
27.图7是本技术实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
28.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
29.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
30.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
31.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下
文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到所描述条件或事件”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到所描述条件或事件”或“响应于检测到所描述条件或事件”。
32.另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
33.在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
34.图1是本技术一实施例提供的视频字幕检测方法的示意图，如图1所示，所述方法包括：
35.步骤s101：获取待检测视频字幕的帧图像，例如图2所示；
36.由于视频字幕在画面中停留时间往往在1秒以上，每秒视频又包含24帧或更多帧，所以无需对视频每一帧都做处理。为了保证检测的实时性，同时兼顾检测的效果，可以不必选择所有帧图像，而是挑选部分帧图像，挑选的帧图像数量记为l，挑选的帧图像数量范围可以为5～15帧，通常5～10帧效果更优。
37.步骤s102：获取帧图像的第一边缘提取特征，并根据所述第一边缘提取特征获取帧图像的第一边缘信息，具体包括：
38.其中边缘提取特征可以包括一阶边缘提取特征和二阶边缘提取特征，一阶边缘提取特征包括roberts特征、sobel特征、prewitt特征、kirsch特征、robinson特征等，二阶边缘提取特征包括log(laplacian of gaussian)特征、canny特征、marr-hildreth特征等。
39.步骤s1021：获取所有帧图像的边缘提取第一边缘提取特征，记为edge1_feature_image_k。edge1_feature_image_k＝f(image_k)
40.其中f(.)表示边缘提取特征第一边缘提取特征的获取算法，对于具体的获取算法本技术不进行限定，例如采用laplacian of gaussian，k表示帧图像的帧序号，k为自然数，k≤l。
41.通过本技术实施例中的步骤s1021得到单帧第一边缘提取特征图像，可以确定每个单帧第一边缘提取特征图像中每个像素点(i，j)的第一边缘提取特征，其中(i，j)为像素点的坐标，i表示横坐标，j表示纵坐标。
42.步骤s1022：累加所有帧图像的第一边缘提取特征，得到第一边缘提取特征累加图像。
43.第一边缘提取特征累加图像中每个像素点的数值对应所有帧图像中同样位置的像素点第一边缘提取特征之和，记为sum＿edge1(i，j)。求sum＿edge1(i，j)的公式如下：
[0044][0045]
通过本技术实施例中的步骤s1022得到所有帧第一边缘提取特征累加图像，可以确定每个像素点(i，j)的第一边缘提取特征之和。
[0046]
步骤s1023：对所述多帧第一边缘提取特征累加图像进行二值化操作，得到第一二值化图像，如图3所示。
[0047]
第一边缘提取特征可以表达图像中的边缘信息，字幕在视频中会持续一段时间，字幕通常会在多帧图像的同一位置出现，因此字幕对应的第一边缘提取特征值以及第一边缘提取特征值之和会比较大。
[0048]
若第一边缘提取特征累加图像中像素点的数值大于或等于第一特征阈值t
log
，则认为该像素点(i，j)属于静止的边缘，且所述像素点的数值更新为1，该像素点对应视频字幕区域，否则，认为该像素点(i，j)不属于静止的边缘，且所述像素点的数值更新为0，其中(i，j)为像素点的坐标。可以理解的是，若像素点(i，j)属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为0，若像素点(i，j)不属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为1。第一二值化图像中每个像素点是否属于静止的边缘可以采用矩阵表示，记为edge1(i，j)，其中，第一二值化图像中像素点属于静止的边缘的信息记为第一边缘信息，其中静止的边缘可选的为文字边缘。
[0049][0050]
上述sum＿edge1(i，j)和edge(i，j)均为矩阵，矩阵行数为m，矩阵列数为n，其中m，n为图像的分辨率(m*n)，l为帧图像的总帧数。
[0051]
其中第一二值化图像中初步认定为字幕的区域，可以记为第一视频字幕区域，当然可能还包括部分噪声。
[0052]
在一种可能的实现方式中，对第一二值化图像进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、孔洞填充等操作，实现边缘平滑、细线去除，从而去除由于t
log
不准确的原因造成的一些误判，减少复杂背景对于字幕区域检测的干扰。例如对二值化图像使用大小是5x5的矩形结构元、十字形结构元或者椭圆形结构元，执行形态学操作。
[0053]
通过本技术实施例，可以通过帧图像中的边缘提取特征第一边缘提取特征可以有效的找出图像中的边缘信息。
[0054]
步骤s103：获取帧图像的自适应高斯滤波特征，并根据自适应高斯滤波特征获取帧图像的第二边缘信息，具体包括：
[0055]
步骤s1031：获取所有帧图像的自适应高斯滤波特征ada
gau
；
[0056]
通过本技术实施例中的步骤s1031可以得到单帧自适应高斯滤波特征图像，确定自适应高斯滤波特征图像中每个像素点(i，j)的自适应高斯滤波特征ada
gau
。
[0057]
步骤s1032：累加所有帧图像的自适应高斯滤波特征ada
gau
，得到自适应高斯滤波特征累加图像。
[0058]
自适应高斯滤波特征累加图像中每个像素点的数值对应所有帧图像中同样位置的像素点自适应高斯滤波特征之和，记为sum_ada_gau(i,j)；
[0059]
通过本技术实施例中的步骤s1022可以得到自适应高斯滤波特征累加图像，确定每个像素点(i，j)的自适应高斯滤波特征之和。
[0060]
步骤s1033：对所述自适应高斯滤波特征累加图像进行二值化操作，得到第二二值化图像，如图4所示。
[0061]
若自适应高斯滤波特征累加图像中像素点的数值大于或等于第二特征阈值
t
ada_gau
，则认为该像素点属于静止的边缘，且所述像素点的数值更新为1，该像素点对应视频字幕区域，否则，认为该像素点不属于静止的边缘，且则所述像素点的数值更新为0。可以理解的是，若像素点属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为0，若像素点不属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为1。
[0062]
第二二值化图像中每个像素点是否属于静止的边缘可以采用矩阵表示，记为edge_ada_gau(i，j)，其中，第二二值化图像中像素点属于静止的边缘的信息记为第二边缘信息。
[0063][0064]
同理，ada
gau
和edge_ada_gau(i，j)均为矩阵，矩阵行数为m，矩阵列数为n，其中m，n为图像的分辨率(m*n)。
[0065]
第二二值化图像中初步认定为字幕的区域，可以记为第二视频字幕区域，当然可能还包括部分噪声。
[0066]
在一种可能的实现方式中，对步骤s1033得到的第二二值化图像进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、孔洞填充等操作，实现边缘平滑、细线去除，从而去除由于阈值t
ada_gau
不准确的原因造成的一些误判。
[0067]
通过本技术实施例，根据帧图像中的自适应高斯滤波特征可以有效的找出图像中的边缘信息。
[0068]
其中步骤s102和s103没有先后顺序的限定。
[0069]
步骤s104：根据所述第一边缘信息和第二边缘信息，获取交叉边缘信息，得到视频字幕区域。
[0070]
对第一边缘信息和第二边缘信息进行与运算得到所述交叉边缘信息，具体包括：
[0071]
对第一二值化图像和第二二值化图像进行与运算，即对所述edge1(i，j)和edge_ada_gau(i，j)进行与运算，得到第三二值化图像，如图5所示，第三二值化图像包括通过第一边缘提取特征和自适应高斯滤波特征这两种特征中都被检测为静止的边缘的像素点集合，即所述第一边缘信息和第二边缘信息中都被检测为静止的边缘的像素点集合，记为交叉边缘信息。
[0072]
根据交叉边缘信息得到检测到的视频字幕区域。所述交叉边缘信息对应第一视频字幕区域和第二视频字幕区域的共有区域，所述共有区域作为检测到的视频字幕区域。其中如何根据交叉边缘信息cross_edge(i，j)得到检测到的视频字幕区域，本技术不进行具体的限定。
[0073]
其中cross_edge(i，j)表示像素点(i，j)对应的交叉边缘信息，所述cross_edge(i，j)为矩阵。
[0074][0075]
在一种可能的实现方式中，为了去除部分噪声，使得检测到的视频字幕区域更加准确，可进一步去除误检的交叉边缘信息。例如通过对于所述第三二值化图像提取连通域面积信息，连通域面积过大或者过小都作为误检连通域。例如若连通域面积小于第一阈值
t
area1
，或者连通域面积大于第二阈值t
area2
认为该连通域为误检连通域，误检的连通域对应误检的交叉边缘信息，去除误检连通域，得到最终的视频字幕区域，其中第一阈值小于第二阈值。或者，对步骤s104得到的第三二值化图像进行形态学操作去除误检的交叉边缘信息，例如腐蚀、膨胀、孔洞填充等操作，实现边缘平滑、细线去除，从而去除一些误判。
[0076]
通过本技术实施例提供的视频字幕检测方法，不需要大量的训练样本，复杂度低、计算资源消耗小，可以有效的找到视频中的字幕区域。
[0077]
参见图6，是本技术一实施例提供的一种视频字幕检测装置示意图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分，包括：
[0078]
图像获取模块61，用于获取待检测视频字幕的帧图像；
[0079]
第一边缘信息模块62，用于获取帧图像的第一边缘提取特征，并根据所述第一边缘提取特征获取帧图像的第一边缘信息；
[0080]
第二边缘信息模块63，用于获取帧图像的自适应高斯滤波特征，并根据所述自适应高斯滤波特征获取帧图像的第二边缘信息；
[0081]
交叉边缘信息模块64，用于根据所述第一边缘信息和第二边缘信息，获取交叉边缘信息，得到视频字幕区域。
[0082]
去噪模块65，用于去除误检的交叉边缘信息。
[0083]
第一边缘信息模块62，还包括：
[0084]
获取帧图像的第一边缘提取特征，确定单帧第一边缘提取特征图像中每个像素点(i，j)的第一边缘提取特征；
[0085]
累加所有帧图像的第一边缘提取特征，得到第一边缘提取特征累加图像；
[0086]
对所述多帧第一边缘提取特征累加图像进行二值化操作，得到第一二值化图像，第一二值化图像中每个像素点是否属于静止的边缘可以采用矩阵表示，记为edge1(i，j)，其中，第一二值化图像中像素点属于静止的边缘的信息记为第一边缘信息。
[0087]
若第一边缘提取特征累加图像中像素点的数值大于或等于第一特征阈值，则所述像素点属于静止的边缘，且所述像素点的数值更新为1，否则所述像素点的数值更新为0。可以理解的是，若像素点属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为0，若像素点不属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为1。
[0088]
其中第一二值化图像中初步认定为字幕区域，可以记为第一视频字幕区域，当然可能还包括部分噪声。
[0089]
在一种可能的实现方式中，对第一二值化图像进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、孔洞填充等操作，实现边缘平滑、细线去除，从而去除由于t
log
不准确的原因造成的一些误判，减少复杂背景对于字幕区域检测的干扰。例如对二值化图像使用大小是5x5的矩形结构元、十字形结构元或者椭圆形结构元，执行形态学操作。
[0090]
第二边缘信息模块63，还包括：
[0091]
获取所有帧图像的自适应高斯滤波特征；
[0092]
累加所有帧图像的自适应高斯滤波特征，得到自适应高斯滤波特征累加图像；
[0093]
对所述自适应高斯滤波特征累加图像进行二值化操作，得到第二二值化图像，第二二值化图像中每个像素点是否属于静止的边缘可以采用矩阵表示，记为edge_ada_gau(i，j)，其中，第二二值化图像中像素点属于静止的边缘的信息记为第二边缘信息。
[0094]
若自适应高斯滤波特征累加图像中像素点的数值大于或等于第二特征阈值，则所述像素点属于静止的边缘，且所述像素点的数值更新为1，否则所述像素点的数值更新为0。可以理解的是，若像素点属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为0，若像素点不属于静止的边缘，所述像素点的数值也可更新为1。
[0095]
第二二值化图像中初步认定为字幕的区域，可以记为第二视频字幕区域，当然可能还包括部分噪声。
[0096]
在一种可能的实现方式中，对步骤s1033得到的第二二值化图像进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、孔洞填充等操作，实现边缘平滑、细线去除，从而去除由于阈值t
ada_gau
不准确的原因造成的一些误判。
[0097]
交叉边缘信息模块64，还包括：
[0098]
对第一边缘信息和第二边缘信息进行与运算得到所述交叉边缘信息，具体包括：对第一二值化图像和第二二值化图像进行与运算，即对所述edge1(i，j)和edge_ada_gau(i，j)进行与运算，得到第三二值化图像，第三二值化图像包括通过第一边缘提取特征和自适应高斯滤波特征这两种特征中都被检测为静止的边缘的像素点集合，即所述第一边缘信息和第二边缘信息中都被检测为静止的边缘的像素点集合，记为交叉边缘信息。
[0099]
根据交叉边缘信息得到检测到的视频字幕区域。所述交叉边缘信息对应第一视频字幕区域和第二视频字幕区域的共有区域，所述共有区域作为检测到的视频字幕区域。其中如何根据交叉边缘信息cross_edge(i,j)得到检测到的视频字幕区域，本技术不进行具体的限定。
[0100]
在一种可能的实现方式中，还可以包括去噪模块，所述去噪模块进一步对于所述第三二值化图像提取连通域面积信息，连通域面积过大或者过小都作为误检连通域。例如若连通域面积小于第一阈值t
area1
，或者连通域面积大于第二阈值t
area2
认为该连通域为误检连通域，误检的连通域对应误检的交叉边缘信息，去除误检连通域，得到最终的视频字幕区域，其中第一阈值小于第二阈值。
[0101]
或者对第三二值化图像进行形态学操作去除误检的交叉边缘信息，例如腐蚀、膨胀、孔洞填充等操作，实现边缘平滑、细线去除，从而去除一些误判。例如对二值化图像使用大小是5x5的矩形结构元、十字形结构元或者椭圆形结构元，执行形态学操作。
[0102]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述移动终端的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述移动终端中模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0103]
图7是本发明一实施例提供的终端设备的示意图，如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述视频字幕检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s105。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实
现上述视频字幕检测装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块61至65的功能。
[0104]
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述终端设备7中的执行过程。
[0105]
所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0106]
所称处理器70可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0107]
所述存储器71可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0108]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0109]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0110]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0111]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0112]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟
以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0113]
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0114]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0115]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0116]
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
[0117]
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。