一种人机协同的半自动化图像数据标注系统及方法与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种人机协同的半自动化图像数据标注系统及方法。


背景技术：

2.人工智能算法通常需要大量的标注好的数据集进行训练(也就是通常说的学习)，经过训练(学习)的算法才可以用来推理，实现对新数据的识别。目前，通用的做法就是标注员按照标注规范，人工完成对数据的标注，形成有效的数据集，但是人工标注效率低且标注成本高。业界一直在追求算法自动化标注的能力，提高标注效率，降低标注成本。但是由于现在算法无法独立地、有效地完成标注任务，如何结合算法和人的优势，完成数据标注任务是亟需解决的问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种人机协同的半自动化图像数据标注系统及方法，其能够实现算法和人协同完成数据标注任务的目的，避免人工进行数据标注的低效率和高成本。
4.本发明的实施例是这样实现的：
5.第一方面，本技术实施例提供一种人机协同的半自动化图像数据标注系统，其包括用户端、前端、后台和算法处理模块；
6.前端响应用户端的任务请求，将任务请求发送至后台；
7.后台接收任务请求后，将数据标注任务经由前端返回至用户端，数据标注任务包括一张待标注图片且待标注图片具有唯一图片id；
8.基于待标注图片，前端响应用户端输入操作获取待标注图片中任一待标注标签id、对应第一标签类型和关键点，并发送待标注标签id、第一标签类型、关键点和请求多边形顶点命令至后台，以使后台向算法处理模块请求生成多边形；
9.算法处理模块接收请求多边形顶点命令，根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息，并根据多边形轮廓信息确定第二标签类型和多边形顶点信息；
10.后台将待标注标签id、第一标签类型、第二标签类型和多边形顶点信息返回至前端，前端根据多边形顶点信息，生成并显示多边形至用户端，且用户端根据第一标签类型和第二标签类型确定该待标注标签的标签最终类型，以完成该待标注标签的图像标注；
11.针对待标注图片中所有待标注标签，重复执行用户端、前端、后台和算法处理模块的交互过程，直至完成待标注图片的图像标注。
12.在本发明的一些实施例中，上述根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息的步骤包括：
13.基于待标注标签，根据关键点中的正点生成多边形整体轮廓；
14.根据关键点中的负点确定多边形整体轮廓中的多余部分，多余部分用于对多边形
整体轮廓进行修正；
15.根据多边形整体轮廓和多余部分，确定该待标注标签对应的多边形轮廓信息。
16.在本发明的一些实施例中，上述人机协同的半自动化图像数据标注系统还包括修正模块；
17.根据用户需求参数，响应用户端操作判断是否需要对该待标注标签的图像标注进行修正；
18.修正模块用于若需要修正，则按照预设标注方法对待标注标签的图像标注进行修正，直至该待标注标签的图像标注达到用户需求参数。
19.在本发明的一些实施例中，上述若需要修正，则按照预设标注方法对待标注标签的图像标注进行修正，直至该待标注标签的图像标注达到用户需求参数的步骤包括：
20.前端响应用户端输入操作获取该待标注标签id、第三标签类型、最新关键点和第一最新多边形顶点信息，并发送待标注标签id、第三标签类型、最新关键点、第一最新多边形顶点信息和请求多边形顶点命令至后台，以使后台再次向算法处理模块请求生成多边形；
21.算法处理模块接收多边形顶点命令，根据最新关键点、图片id和第一最新多边形顶点信息，确定第二最新多边形顶点信息和第四标签类型；
22.后台将待标注标签id、第三标签类型、第四标签类型和第二最新多边形顶点信息返回至前端，前端根据第二最新多边形顶点信息，生成并显示多边形至用户端，且用户端根据第三标签类型和第四标签类型再次确定该待标注标签的标签最终类型；
23.重复上述步骤，直至该待标注标签的图像标注达到用户需求参数。
24.在本发明的一些实施例中，上述用户端根据第一标签类型和第二标签类型确定该待标注标签的标签最终类型的步骤包括：
25.判断第一标签类型和第二标签类型是否一致，若一致，则选择第一标签类型和第二标签类型中的任意一个作为该待标注标签的标签最终类型；
26.若不一致，则响应用户输入操作确定标签最终类型为第一标签类型或第二标签类型。
27.在本发明的一些实施例中，上述针对待标注图片中所有待标注标签，重复执行用户端、前端、后台和算法处理模块的交互过程，直至完成待标注图片的图像标注的步骤包括：
28.响应用户端操作判断待标注图片中所有待标注标签的图像标注是否都符合用户需求参数，若符合，则完成待标注图片的图像标注。
29.在本发明的一些实施例中，上述用户端还用于保存用户输入的所有关键点；
30.算法处理模块还用于保存多边形顶点信息。
31.第二方面，本技术实施例提供一种人机协同的半自动化图像数据标注方法，其包括如下步骤：
32.s110：响应用户请求获取数据标注任务，数据标注任务包括一张待标注图片且待标注图片具有唯一图片id；
33.s120：基于待标注图片，响应用户输入操作获取待标注图片中任一待标注标签id、对应第一标签类型和关键点，并发送请求多边形顶点命令；
34.s130：接收请求多边形顶点命令，根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息，并根据多边形轮廓信息确定第二标签类型和多边形顶点信息；
35.s140：根据多边形顶点信息，生成并显示多边形，且根据第一标签类型和第二标签类型确定该待标注标签的标签最终类型，以完成该待标注标签的图像标注；
36.s150：针对待标注图片中所有待标注标签，重复执行步骤s120至步骤s140，直至完成待标注图片的图像标注。
37.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当一个或多个程序被处理器执行时，实现如上述第二方面的方法。
38.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第二方面的方法。
39.相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
40.本发明提供一种人机协同的半自动化图像数据标注系统及方法，其包括用户端、前端、后台和算法处理模块。前端响应用户端的任务请求，将任务请求发送至后台。后台接收任务请求后，将数据标注任务经由前端返回至用户端，数据标注任务包括一张待标注图片且待标注图片具有唯一图片id，图片id使得前端、后端和算法处理模块获知标注员标注的是哪张图片，并且可以利用图片id同步前端和后台的该待标注图片的标注信息。基于待标注图片，前端响应用户端输入操作获取待标注图片中任一待标注标签id、对应第一标签类型和关键点，并发送待标注标签id、第一标签类型、关键点和请求多边形顶点命令至后台，以使后台向算法处理模块请求生成多边形。算法处理模块接收请求多边形顶点命令，根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息，并根据多边形轮廓信息确定第二标签类型和多边形顶点信息。后台将待标注标签id、第一标签类型、第二标签类型和多边形顶点信息返回至前端后，前端根据多边形顶点信息，生成并显示多边形至用户端，以使标注员看到生成的多边形。且如果第一标签类型和第二标签类型不一致，则通过用户端向标注员显示第一标签类型和第二标签类型，标注员利用人眼判断，以确定标签最终类型。最后得到的多边形和标签最终类型则为该待标注标签的图像标注结果。从而实现了算法和人相协同完成待标注图片中任一待标注标签的图像标注的目的。最后针对待标注图片中所有待标注标签，利用用户端、前端、后台和算法处理模块的交互过程完成所有待标注标签的图像标注，实现了算法和人协同完成数据标注任务的目的，避免了人工进行数据标注的低效率和高成本。
附图说明
41.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
42.图1为本发明实施例提供的一种人机协同的半自动化图像数据标注系统的交互图；
43.图2为本发明实施例提供的一种待标注图片的示意图；
44.图3为本发明实施例提供的一种标注员在待标注图片中进行输入的示意图；
45.图4为本发明实施例提供的一种算法处理模块处理的效果图；
46.图5为本发明实施例提供的一种电子设备的示意性结构框图；
47.图6为本发明实施例提供的一种人机协同的半自动化图像数据标注方法的流程图。
48.图标：101-存储器；102-处理器；103-通信接口。
具体实施方式
49.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
50.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
51.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
52.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，若出现术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，若出现由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
53.在本技术的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
54.在本技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
55.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
56.实施例
57.请参照图1，图1所示为本发明实施例提供的一种人机协同的半自动化图像数据标
注系统的交互图。本技术实施例提供一种人机协同的半自动化图像数据标注系统，其包括用户端、前端、后台和算法处理模块；
58.前端响应用户端的任务请求，将任务请求发送至后台；
59.其中，用户端用于反映标注员做的人为操作。具体的，开始标注时，标注员发起请求任务，前端接收到标注员的请求任务后，将请求任务反馈至后台。后台中包含有多张待标注图片的数据集。
60.后台接收任务请求后，将数据标注任务经由前端返回至用户端，数据标注任务包括一张待标注图片且待标注图片具有唯一图片id；
61.具体的，当后台接收到请求任务后，从数据集中调取任一张待标注图片作为本次的数据标注任务，并将数据标注任务经由前端返回至用户端，以将该待标注图片展示给标注员。
62.请参照图2，图2所示为本发明实施例提供的一种待标注图片的示意图。其中，一张待标注图片中包含有若干车和/或若干人。且每张待标注图片具有唯一图片id，以使前端、后端和算法处理模块获知标注员标注的是哪张图片，并且可以利用图片id同步前端和后台的该待标注图片的标注信息。
63.基于待标注图片，前端响应用户端输入操作获取待标注图片中任一待标注标签id、对应第一标签类型和关键点，并发送待标注标签id、第一标签类型、关键点和请求多边形顶点命令至后台，以使后台向算法处理模块请求生成多边形；
64.请参照图3，图3所示为本发明实施例提供的一种标注员在待标注图片中进行输入的示意图。具体的，标注员从待标注图片中选择任一待标注标签，利用人眼判断并输入该待标注标签对应的第一标签类型，并利用人眼在待标注标签上选择关键点。其中，关键点包括正点和负点，正点用于生成多边形整体轮廓，负点用于当多边形整体轮廓过大时，对多出来的区域利用负点进行修正。前端接收到标注员输入的待标注标签id、对应第一标签类型和关键点后，将待标注标签id、第一标签类型、关键点和请求多边形顶点命令发送至后台，后台通过请求多边形顶点命令向算法处理模块请求生成多边形。
65.需要说明的是，待标注标签id为对应待标注标签的一个属性，在用户端、前端、后台和算法处理模块的交互中，需要发送的是待标注标签id。
66.请参照图4，图4所示为本发明实施例提供的一种算法处理模块处理的效果图。其中，关键点中的正点为车身上的点，用于生成多边形整体轮廓。关键点中的负点为设置于车身周围并未在车身上的点，用于修正多余部分。
67.示例性的，待标注标签可以包括车和人。如果待标注标签为车，则对应的第一标签类型可以为轿车、跑车或越野汽车。如果待标注标签为人，则对应的第一标签类型可以为成年人和儿童。
68.算法处理模块接收请求多边形顶点命令，根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息，并根据多边形轮廓信息确定第二标签类型和多边形顶点信息；
69.需要说明的是，第一标签类型为标注员人眼确定的待标注标签的类型，第二标签类型为算法处理模块根据关键点确定的在该待标注图片中该待标注标签的类型。
70.具体的，算法处理模块处理得到第二标签类型和多边形顶点信息后，将第二标签类型和多边形顶点信息返回至后台。
71.后台将待标注标签id、第一标签类型、第二标签类型和多边形顶点信息返回至前端，前端根据多边形顶点信息，生成并显示多边形至用户端，且用户端根据第一标签类型和第二标签类型确定该待标注标签的标签最终类型，以完成该待标注标签的图像标注；
72.具体的，后台将待标注标签id、第一标签类型、第二标签类型和多边形顶点信息返回至前端后，前端根据多边形顶点信息，生成并显示多边形至用户端，以使标注员看到生成的多边形。且如果第一标签类型和第二标签类型不一致，则通过用户端向标注员显示第一标签类型和第二标签类型，标注员利用人眼判断，以确定标签最终类型。最后得到的多边形和标签最终类型则为该待标注标签的图像标注结果。从而实现了算法和人相协同完成待标注图片中任一待标注标签的图像标注的目的。
73.针对待标注图片中所有待标注标签，重复执行用户端、前端、后台和算法处理模块的交互过程，直至完成待标注图片的图像标注。
74.具体的，针对待标注图片中所有待标注标签，利用用户端、前端、后台和算法处理模块的交互过程完成所有待标注标签的图像标注，实现了算法和人协同完成数据标注任务的目的，避免了人工进行数据标注的低效率和高成本。
75.其中，如果待标注图片中存在有待标注标签还未标注，则执行loop循坏直至完成所有待标注标签的图像标注。当完成所有待标注标签的图像标注，则跳出loop循坏，标注员向前端发送标注结束，前端接收并将标注结束反馈至后台，后台再次返回结束至前端和用户端，以表明数据标注任务完成。
76.在本实施例的一些实施方式中，上述根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息的步骤包括：
77.基于待标注标签，根据关键点中的正点生成多边形整体轮廓；
78.根据关键点中的负点确定多边形整体轮廓中的多余部分，多余部分用于对多边形整体轮廓进行修正；
79.根据多边形整体轮廓和多余部分，确定该待标注标签对应的多边形轮廓信息。
80.具体的，算法处理模块根据关键点中的正点，生成多边形整体轮廓。并根据关键点中的负点对多边形整体轮廓中的多余部分进行修正。从而根据修正后的多边形整体轮廓，即可得到该待标注标签对应的多边形轮廓信息。
81.在本实施例的一些实施方式中，上述人机协同的半自动化图像数据标注系统还包括修正模块；
82.根据用户需求参数，响应用户端操作判断是否需要对该待标注标签的图像标注进行修正；
83.修正模块用于若需要修正，则按照预设标注方法对待标注标签的图像标注进行修正，直至该待标注标签的图像标注达到用户需求参数。
84.具体的，标注员通过人眼或借助于外部软件判断该待标注标签的图像标注是否需要进行修正。若需要修正，则利用修正模块按照预设标注方法对待标注标签的图像标注进行修正，进一步使得待标注标签的图像标注更加准确。
85.请再次参照图1，如果待标注标签的图像标注一直未达到用户需求参数，则执行loop循坏对该待标注标签的图像标注进行多次修正，当待标注标签的图像标注达到了用户需求参数，则跳出loop循坏停止修正。
86.示例性的，如果标注员借助于外部软件发现待标注标签的图像标注出来的图像像素与真实图片中该待标注标签的图像像素相差过大，则标注员可以通过修正模块修正该待标注标签的图像标注。
87.在本实施例的一些实施方式中，上述若需要修正，则按照预设标注方法对待标注标签的图像标注进行修正，直至该待标注标签的图像标注达到用户需求参数的步骤包括：
88.前端响应用户端输入操作获取该待标注标签id、第三标签类型、最新关键点和第一最新多边形顶点信息，并发送待标注标签id、第三标签类型、最新关键点、第一最新多边形顶点信息和请求多边形顶点命令至后台，以使后台再次向算法处理模块请求生成多边形；
89.其中，最新关键点为标注员根据该待标注标签的图像标注情况选择关键点增减后的最新关键点。第一最新多边形顶点信息可以是该待标注标签在上次标注中得到的多边形顶点信息，也可以是标注员根据该待标注标签的图像标注情况对上次标注得到的多边形顶点信息进行调整得到的最新多边形顶点信息。
90.算法处理模块接收多边形顶点命令，根据最新关键点、图片id和第一最新多边形顶点信息，确定第二最新多边形顶点信息和第四标签类型；
91.后台将待标注标签id、第三标签类型、第四标签类型和第二最新多边形顶点信息返回至前端，前端根据第二最新多边形顶点信息，生成并显示多边形至用户端，且用户端根据第三标签类型和第四标签类型再次确定该待标注标签的标签最终类型；
92.重复上述步骤，直至该待标注标签的图像标注达到用户需求参数。从而完成对待标注标签的图像标注的修正。
93.在本实施例的一些实施方式中，上述用户端根据第一标签类型和第二标签类型确定该待标注标签的标签最终类型的步骤包括：
94.判断第一标签类型和第二标签类型是否一致，若一致，则选择第一标签类型和第二标签类型中的任意一个作为该待标注标签的标签最终类型；
95.若不一致，则响应用户输入操作确定标签最终类型为第一标签类型或第二标签类型。
96.具体的，当第一标签类型和第二标签类型一致时，前端直接返回第一标签类型和第二标签类型中的任意一个作为该待标注标签的标签最终类型。当第一标签类型和第二标签类型不一致时，标注员利用人眼判断，以确定标签最终类型。进一步保证标签最终类型判断的准确性。
97.在本实施例的一些实施方式中，上述针对待标注图片中所有待标注标签，重复执行用户端、前端、后台和算法处理模块的交互过程，直至完成待标注图片的图像标注的步骤包括：
98.响应用户端操作判断待标注图片中所有待标注标签的图像标注是否都符合用户需求参数，若符合，则完成待标注图片的图像标注。从而进一步保证所有待标注标签的图像标注的准确性。
99.在本实施例的一些实施方式中，上述用户端还用于保存用户输入的所有关键点；
100.算法处理模块还用于保存多边形顶点信息。
101.请参照图6，图6所示为本发明实施例提供的一种人机协同的半自动化图像数据标
注方法的流程图。本技术实施例提供一种人机协同的半自动化图像数据标注方法，其包括如下步骤：
102.s110：响应用户请求获取数据标注任务，数据标注任务包括一张待标注图片且待标注图片具有唯一图片id；
103.s120：基于待标注图片，响应用户输入操作获取待标注图片中任一待标注标签id、对应第一标签类型和关键点，并发送请求多边形顶点命令；
104.s130：接收请求多边形顶点命令，根据关键点和图片id，生成该待标注标签对应的多边形轮廓信息，并根据多边形轮廓信息确定第二标签类型和多边形顶点信息；
105.s140：根据多边形顶点信息，生成并显示多边形，且根据第一标签类型和第二标签类型确定该待标注标签的标签最终类型，以完成该待标注标签的图像标注；
106.s150：针对待标注图片中所有待标注标签，重复执行步骤s120至步骤s140，直至完成待标注图片的图像标注。
107.上述实现过程中，通过步骤s110和步骤s120向标注员展示待标注图片，获取标注员输入的待标注标签、对应第一标签类型和关键点，并发送请求多边形顶点命令，通过步骤s130根据关键点和图片id确定第二标签类型和多边形顶点信息。通过步骤s140得到多边形和待标注标签的标签最终类型，完成该待标注标签的图像标注。通过步骤s150针对待标注图片中所有待标注标签，得到各个待标注标签对应的多边形和标签最终类型，以完成待标注图片的图像标注。从而实现了算法和人协同完成数据标注任务的目的，避免了人工进行数据标注的低效率和高成本。
108.请参照图5，图5为本技术实施例提供的电子设备的一种示意性结构框图。电子设备包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块，如本技术实施例所提供的一种人机协同的半自动化图像数据标注系统对应的程序指令/模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
109.其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，eeprom)等。
110.处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(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。
111.可以理解，图5所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，或者具有与图5所示不同的配置。图5中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
112.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
113.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
114.所述功能如果以软件功能模块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，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
115.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。
116.对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。