一种列车的控制方法、装置、介质及列车与流程

1.本发明涉及列车驾驶安全技术领域，特别是涉及一种列车的控制方法、装置、介质及列车。


背景技术：

2.疲劳驾驶作为导致交通事故的主要因素之一，给驾驶员及行人的生命财产安全带来了巨大的威胁，因此，如何有效预防疲劳驾驶，最大程度减少由此带来的各种损失具有较大的现实意义。
3.在列车行驶过程中，为了防止驾驶员的疲劳驾驶，设置警惕按钮、警惕脚踏装置，需要驾驶员间歇式地对按钮、装置进行操作(例如6-30s一次操作)，该方式其驾驶员操作较为繁琐，若发生应急事件驾驶员可能会忽略当前的警惕操作或者将应急事件的相关操作错误触碰等情况，导致行驶过程出现其他的事件发生以使行驶不安全。
4.因此，如何提高列车行驶的安全性是本领域技术人员亟需要解决的。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种列车的控制方法、装置、介质及列车，避免驾驶员持续的按压警惕案件或者脚踏按钮装置导致的错误碰触，简化驾驶员的操作步骤，提高驾驶安全性。
6.为解决上述技术问题，本发明提供一种列车的控制方法，包括：
7.根据时间间隔采集驾驶员的人脸信息，其中根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，当前状态包括激活状态和非激活状态；
8.在列车为激活状态下，获取列车的操作状态，并根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态；
9.根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为；
10.根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制。
11.优选地，根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，包括：
12.根据人脸信息与预存在列车的人脸信息库进行匹配以确定驾驶员的权限；
13.当权限为操作权限时，通过驾驶员的人脸信息在列车的识别区域的持续脱离时间与第一预设时间的关系确定当前状态；
14.对应地，根据持续脱离时间与第一预设时间的关系确定当前状态，包括：
15.当持续脱离时间大于第一预设时间时，确定当前状态为非激活状态；
16.当持续脱离时间小于或等于第一预设时间时，确定当前状态为激活状态。
17.优选地，列车的操作状态至少包括列车的牵引级位操作状态和制动级位操作状态。
18.优选地，根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态，包括：
19.根据采集的人脸信息提取危险行为对应的特征信息；
20.对特征信息进行分类以确定驾驶员的驾驶状态；
21.对应地，对特征信息进行分类以确定驾驶员的驾驶状态，包括：
22.通过分类器对特征信息进行分类得到分类信息，其中分类信息至少包括瞌睡信息、吸烟信息和危险动作对应的分类信息；
23.当存在至少一种分类信息时，则确定驾驶员的驾驶状态为危险驾驶；
24.当未存在分类信息时，则确定驾驶员的驾驶状态为安全驾驶。
25.优选地，根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为，包括：
26.分别获取当前状态、操作状态和驾驶状态对应的状态信息；
27.根据各状态信息进行逻辑运算以确定驾驶行为。
28.优选地，根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制，包括：
29.获取驾驶员在当前驾驶行为对应的驾驶时间；
30.根据驾驶行为和/或驾驶时间确定对应的预警级别；
31.根据预警级别确定对应的预警机制进行预警处理；
32.根据预警机制的预警时间确定对应的控制机制。
33.优选地，根据预警机制的预警时间确定对应的控制机制，包括：
34.当预警时间大于第二预设时间时，驱动报警机制进行报警处理；
35.当预警时间大于第三预设时间时，驱动制动继电器对列车进行制动减速处理，其中第三预设时间大于第二预设时间，第二预设时间大于第一预设时间。
36.为解决上述技术问题，本发明还提供一种列车的控制装置，包括：
37.采集模块，用于根据时间间隔采集驾驶员的人脸信息，其中根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，当前状态包括激活状态和非激活状态；
38.第一确定模块，用于在列车为激活状态下，获取列车的操作状态，并根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态；
39.第二确定模块，用于根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为；
40.处理模块，用于根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制。
41.为解决上述技术问题，本发明还提供一种列车的控制装置，包括：
42.存储器，用于存储计算机程序；
43.处理器，用于执行计算机程序时实现如上述列车的控制方法的步骤。
44.为解决上述技术问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述列车的控制方法的步骤。
45.为解决上述技术问题，本发明还提供一种列车，包括上述列车的控制装置。
46.本发明提供的一种列车的控制方法，包括：根据时间间隔采集驾驶员的人脸信息，其中根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，当前状态包括激活状态和非激活状态；在列车为激活状态下，获取列车的操作状态，并根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态；根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为；根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制。该方法通过驾驶员的人脸信息分析确定列车的状态，以及通过人脸信息分析确定驾驶员的驾驶状态，再根据当前状态、操作状态和驾驶状态综合确定驾驶员的驾驶行为，通过驾驶行为的监督采取对应的预警、控制机制。根据人脸信息激活列
intelligence，ai)摄像头等，同样，对应摄像头设备的安装位置不做限定，可以在驾驶室内的正对驾驶员的人脸的位置安装，其安装个数可以是一个，也可以是多个摄像头，以便于全方位捕捉驾驶员的人脸信息。
63.捕捉人脸信息，包括捕捉驾驶员的人眼信息，嘴部信息等，还可以是分别捕捉再进行结合的情况获取到的人脸信息，本发明不做限定，只要能够得到准确的人脸信息即可。
64.根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，需要说明的是，本实施例的首次采集，是针对列车的当前状态切换变化后采集的第一张该驾驶员的人脸信息。例如，列车的当前状态在激活状态下，其采集的第一张该驾驶员的人脸信息，或者是切换至非激活状态下采集的第一张该驾驶员的人脸信息，同时区别于人脸信息库中预存的人脸信息。
65.作为一种实施例，根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，包括：
66.根据人脸信息与预存在列车的人脸信息库进行匹配以确定驾驶员的权限；
67.当权限为操作权限时，通过驾驶员的人脸信息在列车的识别区域的持续脱离时间与第一预设时间的关系确定当前状态；
68.对应地，根据持续脱离时间与第一预设时间的关系确定当前状态，包括：
69.当持续脱离时间大于第一预设时间时，确定当前状态为非激活状态；
70.当持续脱离时间小于或等于第一预设时间时，确定当前状态为激活状态。
71.具体地，将采集的驾驶员的人脸信息进行分析，与预存在列车的人脸信息库进行匹配以确定目标驾驶员是否为该驾驶员，若是，则确定该驾驶员具有对列车的操作权限，若不是，则确定该驾驶员不具有对该列车的操作权限，故不会开启后续的列车操作。
72.当权限为操作权限时，通过驾驶员的人脸信息在列车的识别区域的持续脱离时间与第一预设时间的关系确定当前状态。当持续脱离时间大于第一预设时间时，确定当前状态为非激活状态，则取消列车激活。当持续脱离时间小于或等于第一预设时间，确定当前状态为激活状态。例如，驾驶员脱离识别区域持续t1时间以上，取消列车激活。
73.可以理解的是，匹配过程其和人脸信息分析过程相同，可以利用深度学习或者机器学习等算法进行匹配，或者利用ai算法进行匹配，对此不作限定。
74.在列车为激活状态下，获取列车的操作状态。具体地，当列车开启激活状态后，其列车的操作状态有效，若列车的当前状态为非激活状态，列车的操作状态无效。
75.作为一种实施例，列车的操作状态至少包括列车的牵引级位操作状态和制动级位操作状态。
76.对应地，通过列车的列车控制和管理系统(train control and management system，tcms)，通过网络将列车的各种控制设备连接起来，设立主控设备，进行同一控制和信息共享。tcms系统充分发挥车辆级位控制功能的可靠性、安全性。根据列车的牵引和制动设置的级位操作，可根据实际情况设定，在此不做限定。本实施例中的操作状态包括但不限于提到的牵引级位操作状态和制动级位操作状态，还可以包括其他级位操作状态。
77.根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态。对人脸信息进行分析得到人脸的特征信息，根据特征信息进行分类以确定其对应的驾驶状态。提取信息以及分类过程本实施例不做限定，可以根据实际情况设定对应的提取算法和分类器。提取算法可以利用深度学习或者机器学习，还可以利用ai算法提取特征。分类器可以基于深度学习等，还可以基于传统分类算法进行分类。
78.需要说明的是，人脸信息提取的特征信息可以是包括驾驶员的人眼信息中的眯眼状态、可以是驾驶员的嘴部信息打哈欠状态等，或者通过两种特征信息的结合确定为打盹状态等，还可以是驾驶员的抽烟动作，其烟头信息作为辅助以提取带有烟头的图片信息等，还可以是驾驶员摇头晃脑注意力出现的晃动头部动作等，在此不做限定，提取的特征信息越多，越能确定当前驾驶员的当前驾驶状态的准确性。
79.根据步骤s11、步骤s12得到的当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为。可以理解的是，该三种状态的具体分类确定进行对应的映射关系确定驾驶行为。可以是根据状态分为有效性和无效性，分别设置1和0，对应的不同状态值进行逻辑运算以确定其驾驶行为。还可以是根据状态细分为多于两种状态的分类，每种状态下根据其权重值，将三种状态下不同的状态分类得到的权重值相加得到总的权重分数，当权重分数处于何种权重范围以确定其驾驶行为等。
80.作为一种实施例，根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为，包括：
81.分别获取当前状态、操作状态和驾驶状态对应的状态信息；
82.根据各状态信息进行逻辑运算以确定驾驶行为。
83.具体地，本实施例根据逻辑运算的关系确定驾驶行为，其逻辑运算最终得到的驾驶行为分为两种，1和0，将两种分别映射对应不同的驾驶行为，例如高风险驾驶行为和低风险驾驶行为，或者风险驾驶行为和无风险驾驶行为。
84.逻辑运算中对应三种状态的运算顺序不过具体限定，以及与、或具体运算方式不做限定，可以根据实际情况设定。例如，当前状态与(操作状态或驾驶状态)得到的驾驶行为确定。上述三种状态分为有效或无效，1和0，当前状态为0时，说明列车为未激活状态，其后续的状态均为0，必然得到的驾驶行为为低风险驾驶行为。故可以根据优先级确定运算顺序，根据实际情况设定即可。
85.根据不同的驾驶行为采取对应的预警机制和列车的控制机制，结合上述的实施例，其驾驶行为分为低风险和高风险驾驶行为，其对应的预警机制的等级为两种，根据两种等级分别设定对应的预警机制，可以是蜂鸣器鸣笛、操控页面提醒等，不同的等级其输出频率不同，高风险对应的输出频率大于低风险输出的频率。根据驾驶行为对列车采取对应的控制机制，若预警机制时间较长，驾驶员未采取任何措施(未关闭预警机制按钮)，列车的控制系统会自动减速直至停止。
86.本发明实施例提供的一种列车的控制方法，包括：根据时间间隔采集驾驶员的人脸信息，其中根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，当前状态包括激活状态和非激活状态；在列车为激活状态下，获取列车的操作状态，并根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态；根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行为；根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制。该方法通过驾驶员的人脸信息分析确定列车的状态，以及通过人脸信息分析确定驾驶员的驾驶状态，再根据当前状态、操作状态和驾驶状态综合确定驾驶员的驾驶行为，通过驾驶行为的监督采取对应的预警、控制机制。根据人脸信息激活列车，不需要单独进行钥匙投入，节省驾驶员的钥匙操作时间。根据人脸信息以及综合确定的驾驶行为，进而列车进行对应的预警机制和控制机制处理，避免驾驶员持续的按压警惕案件或者脚踏按钮装置导致的错误碰触，简化驾驶员的操作步骤，提高驾驶安全性。
87.在上述实施例的基础上，步骤s12中的根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态，包括：
88.根据采集的人脸信息提取危险行为对应的特征信息；
89.对特征信息进行分类以确定驾驶员的驾驶状态；
90.对应地，对特征信息进行分类以确定驾驶员的驾驶状态，包括：
91.通过分类器对特征信息进行分类得到分类信息，其中分类信息至少包括瞌睡信息、吸烟信息和危险动作对应的分类信息；
92.当存在至少一种分类信息时，则确定驾驶员的驾驶状态为危险驾驶；
93.当未存在分类信息时，则确定驾驶员的驾驶状态为安全驾驶。
94.具体地，根据采集的人脸信息提取危险行为对应的特征信息，由于人脸信息中的表情或者面部信息丰富，驾驶员的眼部信息、嘴部信息以及抽烟动作等危险行为对应的特征信息。进而对特征信息分类确定驾驶员的驾驶状态，其分类可以通过深度学习、机器学习等或者利用传统算法的分类器，在此不做限定。
95.分类信息至少包括瞌睡信息、吸烟信息和危险动作等对应的类型，当存在至少一种分类信息时，确定其对应的驾驶状态为危险驾驶。其中确定危险驾驶针对于一种分类信息或者多种分类信息的组合。当不存在分类信息，也就是通过分类器对特征信息进行分类未得到对应的分类结果，或者得到的分类信息不满足于当前分类的条件时，则确定为安全驾驶。
96.本发明实施例提供的根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态，通过分类状态确定驾驶员的驾驶状态。通过特征信息提取再进行分类，提高驾驶状态的分类准确性。
97.在上述实施例的基础上，步骤s14中的根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制，包括：
98.获取驾驶员在当前驾驶行为对应的驾驶时间；
99.根据驾驶行为和/或驾驶时间确定对应的预警级别；
100.根据预警级别确定对应的预警机制进行预警处理；
101.根据预警机制的预警时间确定对应的控制机制。
102.具体地，获取驾驶员在当前驾驶行为对应的驾驶时间，根据当前驾驶行为的持续时间作为驾驶时间。通过驾驶行为或驾驶时间确定对应的预警级别，或者通过驾驶行为和驾驶时间的映射关系确定对应的预警级别。
103.结合上述的实施例中，当前驾驶行为包括低风险驾驶和高风险驾驶，可以根据低风险驾驶确定预警机制低级，根据高风险驾驶确定预警机制高级。还可以是将驾驶行为分为不同的等级，一级、二级
……
，根据不同的等级对应不同的预警机制。同理，根据驾驶行为和驾驶时间的对应关系确定预警级别，当驾驶行为为低风险驾驶时，可以根据驾驶时间的长短再定义其预警级别为低级预警还是中级或高级预警。
104.预警机制可以是蜂鸣器鸣笛、操控页面的提醒，或者驾驶座的震动等效果以提醒，还可以是将驾驶员的驾驶行为上传至云端，通过调控中心的外部设备提醒驾驶员。
105.根据预警机制的预警时间确定列车的控制机制。可以理解的是，在预警机制开启后，若驾驶员一直对预警机制无察觉或者察觉后不予理睬等情况，未采取应对预警机制的操作(例如关闭预警机制)，则会根据预警时间的长短进行报警处理，其时间长短，可以是超
过一定阈值后采取报警机制。当预警时间一直未处理，其采取报警机制后，再根据预警时间超过临界阈值后，驱动制动继电器对列车进行制动减速处理，直至停车等操作。
106.作为一种实施例，根据预警机制的预警时间确定对应的控制机制，包括：
107.当预警时间大于第二预设时间时，驱动报警机制进行报警处理；
108.当预警时间大于第三预设时间时，驱动制动继电器对列车进行制动减速处理，其中第三预设时间大于第二预设时间，第二预设时间大于第一预设时间。
109.具体地，预警时间大于第二预设时间，驱动报警机制进行报警，当大于第三预设时间时，驱动制动继电器进行减速处理。其中，第三预设时间大于第二预设时间，第二预设时间大于第一预设时间。
110.例如，预警级别确定后，持续t2时间以上，驱动惩罚蜂鸣器，进行声音报警提示，持续t3时间以上，驱动惩罚制动继电器，车辆电路施加制动减速至停车，其中，t1＜t2＜t3，还可以是根据实际情况对时间进行调整。
111.本发明实施例提供的根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制的过程，用于提醒驾驶员安全驾驶以及根据驾驶行为及时改变列车的控制机制，避免驾驶员持续的按压警惕案件或者脚踏按钮装置导致的错误碰触，简化驾驶员的操作步骤，提高驾驶安全性。
112.作为一种实施例，图2为本发明实施例提供的一种列车的控制技术的示意图，如图2所示，由视觉分析模组、车辆tcms、车辆电路构成。
113.视觉分析模组负责人脸权限管理、识别，输出激活状态的辅助触点(激活触点)以及安全驾驶指令；车辆tcms系统综合判断司机操作信息，进行惩罚预警；车辆电路负责车辆激活电路搭建。视觉分析模组检测到具有权限的司机人脸(视觉分析模组中已录入的人脸)，闭合激活状态中的辅助触点，通过车辆电路激活列车的激活继电器，列车激活；视觉分析模组实时捕捉司机人脸信息，若人脸信息脱离识别区域持续t1时间以上，取消列车激活。视觉分析模组检测到具有权限的司机人脸信息，实时评估司机的驾驶状态是否危险(瞌睡、吸烟、危险动作等)，通过协议将诊断结果安全驾驶指令发送至列车tcms系统；
114.tcms系统采集
①
激活继电器有效、
②
安全驾驶有效、
③
有效操作有效(包含牵引级位操作、制动级位操作)状态，综合判断司机驾驶行为(逻辑算式：
①
与(
②
或
③
))，进行分级预警。持续t2时间以上，驱动惩罚蜂鸣器进行声音报警提示；持续t3时间以上，驱动惩罚制动继电器，车辆电路施加制动减速至停车。
115.对于本发明提供的一种列车的控制技术的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述列车的控制方法相同的有益效果。
116.上述详细描述了列车的控制方法对应的各个实施例，在此基础上，本发明还公开与上述方法对应的列车的控制装置，图3为本发明实施例提供的一种列车的控制装置的结构图。如图3所示，列车的控制装置包括：
117.采集模块11，用于根据时间间隔采集驾驶员的人脸信息，其中根据首次采集的人脸信息确定列车的当前状态，当前状态包括激活状态和非激活状态；
118.第一确定模块12，用于在列车为激活状态下，获取列车的操作状态，并根据人脸信息确定驾驶员的驾驶状态；
119.第二确定模块13，用于根据当前状态、操作状态和驾驶状态确定驾驶员的驾驶行
为；
120.处理模块14，用于根据驾驶行为采取对应的预警机制和对列车的控制机制。
121.由于装置部分的实施例与上述的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参照上述方法部分的实施例描述，在此不再赘述。
122.对于本发明提供的一种列车的控制装置的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述列车的控制方法相同的有益效果。
123.图4为本发明实施例提供的另一种列车的控制装置的结构图，如图4所示，该装置包括：
124.存储器21，用于存储计算机程序；
125.处理器22，用于执行计算机程序时实现列车的控制方法的步骤。
126.本实施例提供的列车的控制装置可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者台式电脑等。
127.其中，处理器22可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器22可以采用数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器22也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器(central processing unit，cpu)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器22可以集成有图像处理器(graphics processing unit，gpu)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器22还可以包括人工智能处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
128.存储器21可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器21还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器21至少用于存储以下计算机程序211，其中，该计算机程序被处理器22加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的列车的控制方法的相关步骤。另外，存储器21所存储的资源还可以包括操作系统212和数据213等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统212可以包括windows、unix、linux等。数据213可以包括但不限于列车的控制方法所涉及到的数据等等。
129.在一些实施例中，列车的控制装置还可包括有显示屏23、输入输出接口24、通信接口25、电源26以及通信总线27。
130.领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对列车的控制装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。
131.处理器22通过调用存储于存储器21中的指令以实现上述任一实施例所提供的列车的控制方法。
132.对于本发明提供的一种列车的控制装置的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述列车的控制方法相同的有益效果。
133.进一步的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器22执行时实现如上述列车的控制方法的步骤。
134.可以理解的是，如果上述实施例中的方法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全部或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，执行本发明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(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
135.对于本发明提供的一种计算机可读存储介质的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述列车的控制方法相同的有益效果。
136.另外，本技术提供的一种列车，包括上述的列车的控制装置，对于本发明提供的一种列车的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述列车的控制方法相同的有益效果。
137.以上对本发明所提供的一种列车的控制方法、列车的控制装置、介质以及列车进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
138.还需要说明的是，在本说明书中，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，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，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。