一种数据处理方法、装置及设备与流程

1.本发明涉及通信技术领域，特别是指一种数据处理方法、装置及设备。


背景技术：

2.随着汽车智能化的研发，无人驾驶汽车已能够利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，实现在道路的行驶。但是，无人驾驶汽车独立地去感知环境总会碰到一些难以解决的盲区问题，车路协同的概念应运而生。其中，路侧设备的感知能力是车路协同的重要的一部分，利用路侧的计算单元完成道路交通元素的检测与识别，与车端的感知能力相互配合实现车路协同的落地。
3.然而，路侧设备目前采用的激光点云检测方式，会对点云进行裁剪，通常是检测点云一些区域的边界来获取分割区域，如此，要求对点云进行全域计算，处理过程复杂，消耗资源量大。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种数据处理方法、装置及设备，解决了现有方式对路侧所得点云处理过程复杂，资源消耗量大的问题。
5.为达到上述目的，本发明的实施例提供一种数据处理方法，包括：
6.将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块；
7.确定所述多个第一点云块中的第二点云块，所述第二点云块为包括部分道路点云的点云块；
8.根据所述第二点云块确定道路边界。
9.可选地，所述将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块，包括：
10.基于预设坐标系，将所述路侧设备采集的点云转换为平面点云；
11.将所述平面点云划分为多个第一点云块。
12.可选地，所述确定所述多个第一点云块中的第二点云块，包括：
13.根据道路点云的强度信息，由所述多个第一点云块中的边缘点云块开始，按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，判断所分析的第一点云块是否为第二点云块，若是，则停止对剩余第一点云块的分析；若否，则继续下一个第一点云块的分析。
14.可选地，所述根据所述第二点云块确定道路边界，包括：
15.基于所述第二点云块，按照预设规则划分得到多个候选点云块；
16.确定所述多个候选点云块中的目标点云块；
17.根据所述目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界；其中，
18.所述目标点云块的第一边界上点云的强度信息符合所述道路点云的强度信息，第二边界上点云的强度信息不符合所述道路点云的强度信息，所述第一边界与所述第二边界相对；或者，所述目标点云块的至少一边界上点云的强度信息部分符合所述道路点云的强
度信息，部分不符合所述道路点云的强度信息。
19.可选地，所述预设规则包括：
20.在已确定的目标点云块的宽度大于预设阈值的情况下，对已确定的所述目标点云块进行划分。
21.可选地，所述根据所述第二点云块确定道路边界之后，还包括：
22.获取道路边界的中线位置；
23.判断所述中线位置与道路边界的距离是否符合道路宽度设置；
24.若是，则根据所述道路边界，获取道路区域的点云；
25.若否，则重新对所述路侧设备采集的点云进行划分，直至获取到道路区域的点云。
26.为达到上述目的，本发明的实施例提供一种数据处理装置，包括：
27.第一处理模块，用于将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块；
28.第二处理模块，用于确定所述多个第一点云块中的第二点云块，所述第二点云块为包括部分道路点云的点云块；
29.第三处理模块，用于根据所述第二点云块确定道路边界。
30.可选地，所述第一处理模块包括：
31.转换子模块，用于基于预设坐标系，将所述路侧设备采集的点云转换为平面点云；
32.第一处理子模块，用于将所述平面点云划分为多个第一点云块。
33.可选地，所述第二处理模块还用于：
34.根据道路点云的强度信息，由所述多个第一点云块中的边缘点云块开始，按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，判断所分析的第一点云块是否为第二点云块，若是，则停止对剩余第一点云块的分析；若否，则继续下一个第一点云块的分析。
35.可选地，所述第三处理模块包括：
36.第二处理子模块，用于基于所述第二点云块，按照预设规则划分得到多个候选点云块；
37.第三处理子模块，用于确定所述多个候选点云块中的目标点云块；
38.第四处理子模块，用于根据所述目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界；其中，
39.所述目标点云块的第一边界上点云的强度信息符合所述道路点云的强度信息，第二边界上点云的强度信息不符合所述道路点云的强度信息，所述第一边界与所述第二边界相对；或者，所述目标点云块的至少一边界上点云的强度信息部分符合所述道路点云的强度信息，部分不符合所述道路点云的强度信息。
40.可选地，所述预设规则包括：
41.在已确定的目标点云块的宽度大于预设阈值的情况下，对已确定的所述目标点云块进行划分。
42.可选地，所述装置还包括：
43.获取模块，用于获取道路边界的中线位置；
44.判断模块，用于判断所述中线位置与道路边界的距离是否符合道路宽度设置；
45.第四处理模块，用于若是，则根据所述道路边界，获取道路区域的点云；
46.第五处理模块，用于若否，则重新对所述路侧设备采集的点云进行划分，直至获取
到道路区域的点云。
47.为达到上述目的，本发明的实施例提供一种数据处理设备，包括处理器；所述处理器用于：
48.将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块；
49.确定所述多个第一点云块中的第二点云块，所述第二点云块为包括部分道路点云的点云块；
50.根据所述第二点云块确定道路边界。
51.可选地，所述处理器还用于：
52.基于预设坐标系，将所述路侧设备采集的点云转换为平面点云；
53.将所述平面点云划分为多个第一点云块。
54.可选地，所述处理器还用于：
55.根据道路点云的强度信息，由所述多个第一点云块中的边缘点云块开始，按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，判断所分析的第一点云块是否为第二点云块，若是，则停止对剩余第一点云块的分析；若否，则继续下一个第一点云块的分析。
56.可选地，所述处理器还用于：
57.基于所述第二点云块，按照预设规则划分得到多个候选点云块；
58.确定所述多个候选点云块中的目标点云块；
59.根据所述目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界；其中，
60.所述目标点云块的第一边界上点云的强度信息符合所述道路点云的强度信息，第二边界上点云的强度信息不符合所述道路点云的强度信息，所述第一边界与所述第二边界相对；或者，所述目标点云块的至少一边界上点云的强度信息部分符合所述道路点云的强度信息，部分不符合所述道路点云的强度信息。
61.可选地，所述预设规则包括：
62.在已确定的目标点云块的宽度大于预设阈值的情况下，对已确定的所述目标点云块进行划分。
63.可选地，所述处理器还用于：
64.获取道路边界的中线位置；
65.判断所述中线位置与道路边界的距离是否符合道路宽度设置；
66.若是，则根据所述道路边界，获取道路区域的点云；
67.若否，则重新对所述路侧设备采集的点云进行划分，直至获取到道路区域的点云。
68.为达到上述目的，本发明的实施例提供一种数据处理设备，包括：收发器、处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令；所述处理器执行所述程序或指令时实现如上所述的数据处理方法。
69.为达到上述目的，本发明的实施例提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的数据处理方法中的步骤。
70.本发明的上述技术方案的有益效果如下：
71.本发明实施例的方法，对于路侧设备采集的点云，可先进行初步划分，得到多个第一点云块；然后，在该多个第一点云块中确定出包括部分道路点云的第二点云块；之后，就能够进一步根据该第二点云块确定道路边界，以便于后续获取道路点云，简化了点云的处
理过程，避免了资源的大量消耗。
附图说明
72.图1为本发明实施例的数据处理方法的流程图；
73.图2为点云划分示意图；
74.图3为本发明实施例的数据处理装置的结构图；
75.图4为本发明实施例的数据处理设备的结构图；
76.图5为本发明另一实施例的数据处理设备的结构图。
具体实施方式
77.为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
78.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
79.在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
80.另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常可互换使用。
81.在本技术所提供的实施例中，应理解，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其它信息确定b。
82.如图1所示，本发明实施例的一种数据处理方法，包括：
83.步骤101，将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块；
84.步骤102，确定所述多个第一点云块中的第二点云块，所述第二点云块为包括部分道路点云的点云块；
85.步骤103，根据所述第二点云块确定道路边界。
86.本发明实施例的方法，如步骤101-103，对于路侧设备采集的点云，可先进行初步划分，得到多个第一点云块；然后，在该多个第一点云块中确定出包括部分道路点云的第二点云块；之后，就能够进一步根据该第二点云块确定道路边界，以便于后续获取道路点云，简化了点云的处理过程，避免了资源的大量消耗。
87.其中，路侧设备可以是路侧传感器，其采集的点云即路侧激光点云。如此，该实施例的方法应用于数据处理设备(如路侧设备)，在该路侧设备辅助无人车进行车路协同的场景中，能够通过更少的资源以及更快速的处理，确定道路边界，从而得到道路点云，完成道路交通元素的检测与识别，与车端的感知能力相互配合实现车路协同的落地。
88.应该知道的是，路侧设备采集的点云为三维数据，该实施例中，为便于道路边界的确定，可选地，步骤101包括：
89.基于预设坐标系，将所述路侧设备采集的点云转换为平面点云；
90.将所述平面点云划分为多个第一点云块。
91.如此，将空间的点云转换为平面点云进行后续处理，进一步简化了处理的复杂度。
92.其中，预设坐标系可为基于路侧设备(如激光雷达)为中心的笛卡尔坐标系，并将路侧设备正前方为x轴正方向，正上方为z轴正方向，水平右侧为y轴正方向。而在转换平面点云的过程中，由于在实际的点云中，垂直于地面的方向上，点云的高度信息(z轴上的长度)并不是相同的，因此会以参考点云进行平面转换。具体地，将每个点云的高度信息进行归类，提取出高度最小的点云，映射到俯视图中，即平行于地平面的一个平面上，得到平面点云，如图2所示，图中o点为路侧设备位置。
93.而对于平面点云，可按照一定的宽度(即y轴上的长度)进行等分，得到多个第一点云块，此时每个第一点云块的宽度均等于等分采用的宽度值。
94.该实施例中，在将点云划分为多个第一点云块后，就将基于该多个第一点云块进一步确定其中包括部分道路点云的点云块。由于道路区域和非道路区域的点云强度信息显著不同，步骤102包括：
95.根据道路点云的强度信息，由所述多个第一点云块中的边缘点云块开始，按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，判断所分析的第一点云块是否为第二点云块，若是，则停止对剩余第一点云块的分析；若否，则继续下一个第一点云块的分析。
96.这样，将按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，且在首次查找到第二点云块后，停止本次分析，避免对全部第一点云块的分析，减少资源消耗。
97.其中，第一预设方向是基于多个第一点云块的排列设置的，且考虑到道路的双侧边界，第一预设方向包括在该方向的正负方向。例如，如图2所示，多个第一点云块在y轴方向上排列，则第一预设方向为y轴所指示的方向，包括y轴正方向和y轴负方向，因此，能够确定出左右两个第二点云块。
98.当然，对于正负方向上第一点云块的分析，可以同时由两个方向的边缘点云块向内进行逐一分析；或者，先在其中一方向由边缘点云块向内查找到第二点云块后，再在相对的另一方向由边缘点云块向内查找第二点云块。
99.在确定第二点云块后，则能够基于第二点云块确定道路边界。该实施例中，可选地，步骤103包括：
100.基于所述第二点云块，按照预设规则划分得到多个候选点云块；
101.确定所述多个候选点云块中的目标点云块；
102.根据所述目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界；其中，
103.所述目标点云块的第一边界上点云的强度信息符合所述道路点云的强度信息，第二边界上点云的强度信息不符合所述道路点云的强度信息，所述第一边界与所述第二边界相对；或者，所述目标点云块的至少一边界上点云的强度信息部分符合所述道路点云的强度信息，部分不符合所述道路点云的强度信息。
104.如此，在采用较大的宽度来划分得到多个第一点云块，并确定其中的第二点云块后，将进一步划分更小宽度的候选点云块，直至确定目标点云块，然后由目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界。
105.这里，对于边界为直线的道路(即直行道)，所要查找的目标点云块是第一边界上点云的强度信息符合道路点云的强度信息，而第二边界上点云的强度信息不符合道路点云
的强度信息的；对于边界为曲线的道路(即弯道)，所要查找的目标点云块是至少一边界上点云的强度信息部分符合道路点云的强度信息，部分不符合道路点云的强度信息的。
106.其中，该预设规则是针对第二点云块的进一步细划，相较于第一点云块的划分，会将第二点云块按照更小的宽度划分，如原宽度的一半或者四分之一等。
107.此外，可选地，所述预设规则包括：
108.在已确定的目标点云块的宽度大于预设阈值的情况下，对已确定的所述目标点云块进行划分。
109.即在将第二点云块初次划分，选择出当前划分所得的候选点云块中的目标点云块后，还会对目标点云块再进一步细分，直至确定的目标点云块的宽度小于或等于预设阈值。其中，该预设阈值是基于道路分界的宽度而设置，如20cm，这样，最终所得的目标点云块是根据更佳的宽度粒度划分，提升由目标点云块的边界位置或道路点云位置所得的道路边界的准确度。
110.当然，对于目标点云块的每次细分，都可以是上一目标点云块宽度的一半或者四分之一等，可与第二点云块划分的宽度变化规则一致，也可不同。
111.可选地，对于边界为直线的道路，就能够基于最终所得的目标点云块(宽度小于或等于预设阈值的目标点云块)的边界位置来获得道路边界。如图2所示，假设对应左侧道路边界，最终所得的目标点云块的边界方程分别为y＝a1，y＝a2，则左侧道路边界方程为y＝(a1 a2)/2；同样的，对应右侧道路边界，最终所得的目标点云块的边界方程分别为y＝b1，y＝b2，则右侧道路边界方程为y＝(b1 b2)/2。对于道路边界，z＝-h，h为路侧设备相对于地平面的高度。
112.对于边界为曲线的道路，就能够基于最终所得的目标点云块(宽度小于或等于预设阈值的目标点云块)内道路点云(即强度信息符合道路点云的强度信息的点云)位置拟合出道路边界。具体的，利用随机抽样一致ransac算法，将道路点云拟合得到道路边界方程y＝a*x2 bx c。同样两侧道路边界方程均可获得，且z＝-h，h为路侧设备相对于地平面的高度。
113.另外，该实施例中，在步骤103之后，还包括：
114.获取道路边界的中线位置；
115.判断所述中线位置与道路边界的距离是否符合道路宽度设置；
116.若是，则根据所述道路边界，获取道路区域的点云；
117.若否，则重新对所述路侧设备采集的点云进行划分，直至获取到道路区域的点云。
118.这里，可通过已获得的两侧道路边界，得到道路边界的中线位置。而之后利用该中线位置与道路边界的距离，判断其是否符合道路宽度设置如3.5m，来排除一些类似道路的点云噪声干扰。
119.其中，中线位置的获取可由道路边界方程分别计算，如上述边界为直线的道路，中线方程为y＝(a1 a2 b1 b2)/2。同样，对于边界为曲线的道路，根据两侧道路边界方程，可推出行于边界的中线方程。
120.这样，在由点云确定的道路边界，其中线位置与道路边界的距离符合道路宽度设置的情况下，可基于该道路边界，明确地获取到位于两侧道路边界间道路区域的点云，用于后续处理；反之，则需要重新开始对路侧设备采集的点云进行划分，直至获取到道路区域的
点云。
121.下面，结合图2说明本发明实施例的方法的应用：
122.对于平面点云，在如图2所示等分为多个第一点云块后，将从y轴正负方向分别寻找包括部分道路点云的点云块，即第二点云块。在找到第二点云块时，如左侧的第二点云块，会将第二点云块细分为更小的点云块，分析所得更小的点云块的边界的强度信息。如果两条边界上的点云都不具有道路的强度信息，则放弃这个更小的点云块；如果一边界上的点云具有道路的强度信息，另一边界上的点云都不具有道路的强度信息，则执行下一步。下一步，将该更小的点云块再进行细分，重复对点云块边界上点云强度信息的分析，直至细分的点云块小于或等于预设阈值。而根据最终找到的最小点云块，由左右两侧边界位置来得到道路边界。
123.其中，在获得最终找到的最小点云块的边界位置来确定道路边界的过程中，可通过所得道路边界的中线来验证结果的准确性。
124.如图3所示，本发明的实施例提供一种数据处理装置，包括：
125.第一处理模块310，用于将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块；
126.第二处理模块320，用于确定所述多个第一点云块中的第二点云块，所述第二点云块为包括部分道路点云的点云块；
127.第三处理模块330，用于根据所述第二点云块确定道路边界。
128.可选地，所述第一处理模块包括：
129.转换子模块，用于基于预设坐标系，将所述路侧设备采集的点云转换为平面点云；
130.第一处理子模块，用于将所述平面点云划分为多个第一点云块。
131.可选地，所述第二处理模块还用于：
132.根据道路点云的强度信息，由所述多个第一点云块中的边缘点云块开始，按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，判断所分析的第一点云块是否为第二点云块，若是，则停止对剩余第一点云块的分析；若否，则继续下一个第一点云块的分析。
133.可选地，所述第三处理模块包括：
134.第二处理子模块，用于基于所述第二点云块，按照预设规则划分得到多个候选点云块；
135.第三处理子模块，用于确定所述多个候选点云块中的目标点云块；
136.第四处理子模块，用于根据所述目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界；其中，
137.所述目标点云块的第一边界上点云的强度信息符合所述道路点云的强度信息，第二边界上点云的强度信息不符合所述道路点云的强度信息，所述第一边界与所述第二边界相对；或者，所述目标点云块的至少一边界上点云的强度信息部分符合所述道路点云的强度信息，部分不符合所述道路点云的强度信息。
138.可选地，所述预设规则包括：
139.在已确定的目标点云块的宽度大于预设阈值的情况下，对已确定的所述目标点云块进行划分。
140.可选地，所述装置还包括：
141.获取模块，用于获取道路边界的中线位置；
142.判断模块，用于判断所述中线位置与道路边界的距离是否符合道路宽度设置；
143.第四处理模块，用于若是，则根据所述道路边界，获取道路区域的点云；
144.第五处理模块，用于若否，则重新对所述路侧设备采集的点云进行划分，直至获取到道路区域的点云。
145.该装置对于路侧设备采集的点云，可先进行初步划分，得到多个第一点云块；然后，在该多个第一点云块中确定出包括部分道路点云的第二点云块；之后，就能够进一步根据该第二点云块确定道路边界，以便于后续获取道路点云，简化了点云的处理过程，避免了资源的大量消耗。
146.需要说明的是，该装置是应用了上述数据处理方法的装置，上述方法实施例的实现方式适用于该装置，也能达到相同的技术效果。
147.如图4所示，本发明实施例的一种数据处理设备400，包括处理器410；所述处理器410用于：
148.将路侧设备采集的点云划分为多个第一点云块；
149.确定所述多个第一点云块中的第二点云块，所述第二点云块为包括部分道路点云的点云块；
150.根据所述第二点云块确定道路边界。
151.可选地，所述处理器还用于：
152.基于预设坐标系，将所述路侧设备采集的点云转换为平面点云；
153.将所述平面点云划分为多个第一点云块。
154.可选地，所述处理器还用于：
155.根据道路点云的强度信息，由所述多个第一点云块中的边缘点云块开始，按照第一预设方向依次对每一第一点云块进行分析，判断所分析的第一点云块是否为第二点云块，若是，则停止对剩余第一点云块的分析；若否，则继续下一个第一点云块的分析。
156.可选地，所述处理器还用于：
157.基于所述第二点云块，按照预设规则划分得到多个候选点云块；
158.确定所述多个候选点云块中的目标点云块；
159.根据所述目标点云块的边界位置或道路点云位置，得到道路边界；其中，
160.所述目标点云块的第一边界上点云的强度信息符合所述道路点云的强度信息，第二边界上点云的强度信息不符合所述道路点云的强度信息，所述第一边界与所述第二边界相对；或者，所述目标点云块的至少一边界上点云的强度信息部分符合所述道路点云的强度信息，部分不符合所述道路点云的强度信息。
161.可选地，所述预设规则包括：
162.在已确定的目标点云块的宽度大于预设阈值的情况下，对已确定的所述目标点云块进行划分。
163.可选地，所述处理器还用于：
164.获取道路边界的中线位置；
165.判断所述中线位置与道路边界的距离是否符合道路宽度设置；
166.若是，则根据所述道路边界，获取道路区域的点云；
167.若否，则重新对所述路侧设备采集的点云进行划分，直至获取到道路区域的点云。
168.可选地，该数据处理设备还包括收发器420，用于在处理器410的控制下接收和发送数据。
169.该实施例的数据处理设备，对于路侧设备采集的点云，可先进行初步划分，得到多个第一点云块；然后，在该多个第一点云块中确定出包括部分道路点云的第二点云块；之后，就能够进一步根据该第二点云块确定道路边界，以便于后续获取道路点云，简化了点云的处理过程，避免了资源的大量消耗。
170.本发明另一实施例的一种数据处理设备，如图5所示，包括收发器510、处理器500、存储器520及存储在所述存储器520上并可在所述处理器500上运行的程序或指令；所述处理器500执行所述程序或指令时实现上述应用于数据处理方法。
171.所述收发器510，用于在处理器500的控制下接收和发送数据。
172.其中，在图5中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器500代表的一个或多个处理器和存储器520代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发器510可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器500负责管理总线架构和通常的处理，存储器520可以存储处理器500在执行操作时所使用的数据。
173.本发明实施例的一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的数据处理方法中的步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
174.其中，所述处理器为上述实施例中所述的数据处理设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
175.进一步需要说明的是，此说明书中所描述的许多功能部件都被称为模块，以便更加特别地强调其实现方式的独立性。
176.本发明实施例中，模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成模块并且实现该模块的规定目的。
177.实际上，可执行代码模块可以是单条指令或者是许多条指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，分布在不同程序当中，以及跨越多个存储器设备分布。同样地，操作数据可以在模块内被识别，并且可以依照任何适当的形式实现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。所述操作数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上(包括在不同存储设备上)，并且至少部分地可以仅作为电子信号存在于系统或网络上。
178.在模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成(vlsi)电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如
现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。
179.上述范例性实施例是参考该些附图来描述的，许多不同的形式和实施例是可行而不偏离本发明精神及教示，因此，本发明不应被建构成为在此所提出范例性实施例的限制。更确切地说，这些范例性实施例被提供以使得本发明会是完善又完整，且会将本发明范围传达给那些熟知此项技术的人士。在该些图式中，组件尺寸及相对尺寸也许基于清晰起见而被夸大。在此所使用的术语只是基于描述特定范例性实施例目的，并无意成为限制用。如在此所使用地，除非该内文清楚地另有所指，否则该单数形式“一”、“一个”和“该”是意欲将该些多个形式也纳入。会进一步了解到该些术语“包含”及/或“包括”在使用于本说明书时，表示所述特征、整数、步骤、操作、构件及/或组件的存在，但不排除一或更多其它特征、整数、步骤、操作、构件、组件及/或其族群的存在或增加。除非另有所示，陈述时，一值范围包含该范围的上下限及其间的任何子范围。
180.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。