无人机的降落定位方法、装置及无人机巢与流程

本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及一种无人机的降落定位方法、装置及无人机巢。

背景技术：

随着无人机技术的发展，无人机的应用场景越来越广泛，例如应用于电力巡线、交通救援以及海关边防等场景中，在上述应用场景中，无人机在工作一段时间后就需要进行充电或换电，从而保证其续航飞行，而在进行充电前，往往需要控制无人机精准的降落在指定地点。

现有的控制无人机降落定位的方法通常是依赖gps定位系统以及网络rtk实时动态差分算法。普通的gps定位精度一般都在2米到3米左右，无法保证无人机的精准降落。而利用网络rtk实时动态差分算法进行gps测量，精度虽在厘米级别，但成本昂贵，且要确保网络状况非常良好，对于gps信号较差或不稳定的地区，依旧难以实现精准降落定位，进而导致无法进行无人机充电操作。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种无人机的降落定位方法、装置及无人机巢。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种无人机的降落定位方法，包括如下步骤：

从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像，所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，所述定位图像为记载有所述定位标志的图像；

根据所述定位图像，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

根据所述三维坐标和旋转姿态，控制所述无人机降落在所述定位标志上。

可选的，获取所述无人机的位置信息，根据所述无人机的位置信息和所述无人机巢内遥控天线的初始位置信息，计算所述遥控天线与所述无人机之间的相对角度；

根据所述相对角度旋转所述遥控天线至对准所述无人机的方向。

可选的，根据所述定位图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态；

根据所述初始三维坐标和初始旋转姿态以及预设位置转换规则，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

可选的，对所述三维坐标和旋转姿态进行航空测量变换，得到所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

根据所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态，向所述无人机发送调整命令，使所述无人机根据所述调整命令进行位置和姿态的调整以降落在所述定位标志上。

可选的，对所述定位图像进行二值化处理，将二值化处理后的定位图像进行边缘检测，获取所述定位图像对应的边缘图像；

对所述边缘图像进行四边形检测，得到所述定位图像载有的所有四边形图像；

对所述所有四边形图像进行解码和编码，并与所述定位标志的图像对应的标准编码进行匹配，得到目标四边形图像，所述目标四边形图像为记载有所述定位标志的图像；

根据所述目标四边形图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种无人机的降落定位装置，包括：

第一获取单元，用于从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像，所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，所述定位图像为记载有所述定位标志的图像；

定位分析单元，用于根据所述定位图像，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

飞控单元，用于根据所述三维坐标和旋转姿态，控制所述无人机降落在所述定位标志上。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种无人机巢，包括存储器、中控芯片以及存储在所述存储器中并可在所述中控芯片上运行的计算机程序，所述中控芯片执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述方法的步骤。

根据本发明实施例的第四方面，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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述方法的步骤。

相对于现有技术，本发明实施例从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像，所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，所述定位图像为记载有所述定位标志的图像；根据所述定位图像，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；根据所述三维坐标和旋转姿态，控制所述无人机降落在所述定位标志上。实现了在网络信号差的环境下，对无人机进行精准定位，使无人机准确降落在无人机巢之上。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。

附图说明

图1为本发明一个示例性实施例提供的无人机的降落定位方法的流程示意图；

图2为本发明一个示例性实施例提供的无人机巢的整体结构示意图；

图3为本发明一个示例性实施例提供的无人机巢的停机平台的结构示意图；

图4为本发明另一个示例性实施例提供的无人机的降落定位方法的流程示意图；

图5为本发明一个示例性实施例提供的无人机的降落定位方法的步骤s102的流程示意图；

图6为本发明一个示例性实施例提供的无人机的降落定位装置的结构示意图；

图7为本发明一个示例性实施例提供的无人机的降落定位设备的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”/“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

请参阅图1，图1为本发明一个示例性实施例提供的无人机的降落定位方法的流程示意图，所述方法由无人机巢执行，包括如下步骤：

s101：从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像，所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，所述定位图像为记载有所述定位标志的图像。

在本申请实施例中，无人机巢为无人值守机巢，其是无需人为操控的自动化设备。

请参阅图2，其为本发明一个示例性实施例提供的无人机巢的整体结构示意图，该无人机巢可放置在发电厂、海边关防等任意场所，能够实现可对无人机的飞行控制，接收、无人机回传的图像以及为无人机进行自动充电、换电。

请参阅图3，其为本发明一个示例性实施例提供的无人机巢的停机平台的结构示意图，该停机平台上设置有定位标志，无人机巢能够控制无人机降落在定位标志上。图3所示的定位标志仅为一个示例，并不具有限定作用，在其他实施例中，可以根据实际情况对定为标志进行调整。

在本实施例中，无人机巢从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像。

所述视频数据流为无人机实时回传的视频数据流，该视频数据流为h264编码压缩，yuv格式的数据。无人机巢在获取到所述视频数据流后，对所述视频数据流进行解码，获取所述定位图像。其中，解码方式可以为软解码或硬解码，在此不做限制。

所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，其与通过wi-fi或4g进行图传的方式不同，通过wi-fi进行图传的方式需要预先建立无人机与信号接收端的链接，并在该链接上传输图像数据。由于wi-fi信号和4g信号较易受外界环境干扰，导致链接断开，影响图传的及时性。

而遥控天线能够在较远的范围内接收到无人机回传的视频数据流，该专用通信链路不易受到外界信号干扰，能够保证无人机与无人机巢之间通信的及时性。

具体地，该遥控天线设置在无人机巢的内部，当无人机起飞后，遥控天线在无人机巢的主控芯片的控制下伸出至无人机巢外，接收无人机回传的视频数据流。

在一个可选的实施例中，为提高无人机与无人机巢之间数据的传输速率，使信号更加稳定，请参阅图4，步骤s101之前还可以包括s104～s105，具体如下：

s104:获取所述无人机的位置信息，根据所述无人机的位置信息和所述无人机巢内遥控天线的初始位置信息，计算所述遥控天线与所述无人机之间的相对角度。

在本申请实施例中，无人机机巢每隔一段时间获取无人机的位置信息，再根据无人机的当前位置和遥控天线的初始位置信息，计算遥控天线与无人机之间的相对角度。其中，该遥控天线为定向天线，具有传输距离更远，天线增益更高的特点。

具体地，无人机首先将自身的位置信息发送至所述遥控天线，遥控天线接收所述无人机的位置信息，该无人机位置信息包括无人机的经纬度坐标和高度信息。

之后，无人机巢根据无人机的经纬度坐标和遥控天线的初始经纬度坐标，计算无人机与遥控天线水平方向上的相对角度，再根据无人机的高度信息和遥控天线的初始高度信息，计算无人机与遥控天线在高度方向上的相对角度。

s105：根据所述相对角度旋转所述遥控天线至对准所述无人机的方向。

所述无人机巢根据水平方向的相对角度转动所述遥控天线调整其方位角，再根据高度方向的相对角度转动所述遥控天线调整其俯仰角，使得遥控天线对准无人机，接收所述无人机通过专用通讯链路回传的视频数据流。

本申请实施例通过调整遥控天线的方位角和俯仰角，使得该遥控天线不仅传输距离更远，而且能够在水平方向上增大信号覆盖范围，进一步提升了无人机与无人机巢之间图传的速率，保证定位图像回传的稳定性。

需要说明的是，本申请实施例中遥控天线的初始位置信息是固定的，其与无人机巢安装的位置有直接的关系。因而，在计算无人机与遥控天线之间的相对角度时，无需实时获取遥控天线的初始位置信息，提高了相对角度的计算速度和对准的效率。同时，由于遥控天线的初始位置信息是固定的，降低了计算相对角度的误差，提高了准确度。

此外，由于遥控天线均集成在无人机巢的内部，因而并不设计断电或需要充电的情况，其可以在无人机飞行过程中，持续工作。

s102：根据所述定位图像，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

无人机巢对所述定位图像进行分析，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

在一个可选的实施例中，请参阅图5，步骤s102包括步骤s1021～s1022,具体如下：

s1021：根据所述定位图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态；

在本实施例中，无人机巢通过apriltag定位算法对所述定位图像进行分析，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态。

其中，apriltag算法为现有标记定位算法，其能够对特定标志进行快速检测，并计算出特定标志与摄像头之间的相对位置。

在本申请实施例中，以定位标志为特定标志，通过apriltag算法识别出定位标志与无人机摄像头之间的相对位置，也即定位标志相对于无人机之间的相对位置。

所述相对位置包括初始三维坐标和初始旋转姿态。所述初始三维坐标和初始旋转姿态均是以无人机摄像头屏幕的左上角为坐标原点，得到的定位标志相对于无人机的摄像头的三维坐标和旋转姿态。该初始三维坐标包括x轴坐标、y轴坐标和z轴坐标，该初始旋转姿态包括姿态角(绕z轴旋转的角度)、俯仰角(绕x轴旋转的角度)和偏航角(绕y轴旋转的角度)。

具体地，首先，无人机巢对所述定位图像进行二值化处理，将二值化处理后的定位图像进行边缘检测，获取所述定位图像对应的边缘图像。

该二值化处理是将定位图像转化为黑白图像，即灰度值为0或255的图像。边缘检测是对获取灰度变化最剧烈的位置，在图像中找到具有阶跃变化或者屋顶变化的像素点的集合。在本实施例中可以通过canny算法对二值化处理后的定位图像进行边缘检测，获取所述对应图像对应的边缘图像。

之后，对所述边缘图像进行四边形检测，即对边缘图像进行多边形分析。四边形检测首先赋予不同边缘不同的编码值，检测从一个起点开始，寻找该起始点同类的边缘点，当扫描至起始点时，该多边形闭环形成，切换至下一个起始点重复该操作，直到所有的二值点都被遍历，排除边数小于4的，将满足条件的多边形，再通过道格拉斯-普克算法(douglas-peuckeralgorithm)进行四边形逼近，得到所述定位图像载有的所有四边形图像。

随后，对所述所有四边形图像进行解码。在解码的过程中，首先将四边形图像中每一块的坐标通过单应性矩阵映射到图像平面，判断图像平面上映射后的点的像素值是否大于某一个阈值，若大于该阈值，二维码这个坐标上为1，相反，小于该阈值则判定为0。完成解码后，下一步需要检测该四边形图像是否有效，错误的四边形图像内不带有定位标志的图像，会生成错误的编码，因而通过编码检测可以排出与标准编码不同的四边形图像，得到目标四边形图像，该目标四边形图像为记载有所述定位标志的图像。

最后，利用相机的成像原理，根据目标四边形图像、无人机摄像头的焦距、以及停机平台上定位标志的尺寸，获取所述定位标志在以无人机摄像头屏幕的左上角为坐标原点的坐标系下，相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态。

s1022:根据所述初始三维坐标和初始旋转姿态以及预设位置转换规则，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

由于无人机的飞控系统使用的是以停机平台上定位标志的中心为坐标原点的坐标系统，而apriltag系统中，是以无人机摄像头屏幕的左上角为坐标原点的坐标系统，因而，两个坐标系统会对应一个位置转换规则，根据所述初始三维坐标和初始旋转姿态以及预设位置转换规则，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

在另一个可选的实施例中，无人机巢可以将获取到的定位图像输入已经训练好的深度卷积神经网络，对定位图像中定位标志进行检测，得到无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

所述深度卷积神经网络包括级联的四个卷积层、池化层、全连接层和回归检测层，每个所述卷积层中的激活函数均为leakyrelu激活函数，所述深度卷积神经网络通过实现yolo目标检测方法对采集的定位图像进行定位标志的检测。

之后根据标准定位图像中定位标志的中心点与检测到的定位图像中定位标志的中心点之间的重合度，得到无人机相对于所述定位标志的二维坐标，根据标准定位图像中定位标志的面积与检测到的定位图像中定位标志的面积之间比值，得到无人机相对于所述定位标志的高度；根据所述标准定位图像中定位标志所对应的矩阵与检测到的定位图像中定位标志所对应的矩阵，进行矩阵变换，得到无人机相对于所述定位标志的旋转姿态。

s103：根据所述三维坐标和旋转姿态，控制所述无人机降落在所述定位标志上。

无人机巢对所述三维坐标和旋转姿态进行航空测量变换，得到所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

具体地，是将无人机相对于定位标志的三维坐标和旋转姿态由屏幕像素(px)转化为空间坐标值(cm)，得到所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。之后，无人机巢根据所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态，向所述无人机发送调整命令，使所述无人机根据所述调整命令进行位置和姿态的调整以降落在所述定位标志上。

具体地，无人机巢通过pid控制算法控制无人机降落在所述定位标志上。pid算法主要包括比例控制算法、积分控制算法和微分控制算法，在比例环节时输出与输入误差信号成比例关系，积分环节中控制器输出与输入误差信号积分成正比关系，实现消除静态误差，微分环节中控制器输出与误差变化率成正比关系，预测误差趋势，精准控制无人机降落在定位标志上。

请参见图6，图6为本发明一个示例性实施例示出的无人机的降落定位装置的结构示意图。包括的各单元用于执行图1和图4～图5对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图1和图4～图5各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图6，无人机的降落定位装置6包括：

第一获取单元61，用于从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像，所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，所述定位图像为记载有所述定位标志的图像；

定位分析单元62，用于根据所述定位图像，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

飞控单元63，用于根据所述三维坐标和旋转姿态，控制所述无人机降落在所述定位标志上。

可选的，无人机的降落定位装置6还包括：

位置采集单元64，用于获取所述无人机的位置信息，根据所述无人机的位置信息和所述无人机巢内遥控天线的初始位置信息，计算所述遥控天线与所述无人机之间的相对角度；

天线对准单元65，用于根据所述相对角度旋转所述遥控天线至对准所述无人机的方向。

可选的，定位分析单元62包括：

视觉分析单元621，用于根据所述定位图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态；

位置转换单元622，用于根据所述初始三维坐标和初始旋转姿态以及预设位置转换规则，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

可选的，飞控单元63包括：

航空测量变换631，用于对所述三维坐标和旋转姿态进行航空测量变换，得到所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

pid控制单元632，用于根据所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态，向所述无人机发送调整命令，使所述无人机根据所述调整命令进行位置和姿态的调整以降落在所述定位标志上。

可选的，视觉分析单元621包括：

二值化处理单元6211，用于对所述定位图像进行二值化处理，将二值化处理后的定位图像进行边缘检测，获取所述定位图像对应的边缘图像；

四边形检测单元6212，用于对所述边缘图像进行四边形检测，得到所述定位图像载有的所有四边形图像；

编解码单元6213，用于对所述所有四边形图像进行解码和编码，并与所述定位标志的图像对应的标准编码进行匹配，得到目标四边形图像，所述目标四边形图像为记载有所述定位标志的图像；

第二获取单元6214，用于根据所述目标四边形图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态。

请参见图7，图7是本发明一个示例性实施例提供的无人机巢的内部结构示意图。如图7所示，该实施例的无人机巢设备7包括：包括存储器71、中控芯片72以及存储在所述存储器中并可在所述中控芯片上运行的计算机程序73，例如无人机的降落定位程序。所述中控芯片72执行所述计算机程序73时实现上述各个无人机的降落定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s103。或者，所述中控芯片72执行所述计算机程序73时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示单元61至63的功能。

示例性的，所述计算机程序73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，并由所述中控芯片72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73在所述无人机巢7中的执行过程。例如，所述计算机程序73可以被分割成第一获取单元、定位分析单元和飞控单元，各单元功能如下：

第一获取单元，用于从专用通信链路接收无人机发送的视频数据流，将所述视频数据流进行解码，获取无人机的定位图像，所述专用通信链路为所述无人机巢的遥控天线与所述无人机之间建立的通信链路，所述定位图像为记载有所述定位标志的图像；

定位分析单元，用于根据所述定位图像，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

飞控单元，用于根据所述三维坐标和旋转姿态，控制所述无人机降落在所述定位标志上。

可选的，无人机的降落定位装置还包括：

位置采集单元，用于获取所述无人机的位置信息，根据所述无人机的位置信息和所述无人机巢内遥控天线的初始位置信息，计算所述遥控天线与所述无人机之间的相对角度；

天线对准单元，用于根据所述相对角度旋转所述遥控天线至对准所述无人机的方向。

可选的，定位分析单元包括：

视觉分析单元，用于根据所述定位图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态；

位置转换单元，用于根据所述初始三维坐标和初始旋转姿态以及预设位置转换规则，得到所述无人机相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态。

可选的，飞控单元包括：

航空测量变换，用于对所述三维坐标和旋转姿态进行航空测量变换，得到所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态；

pid控制单元，用于根据所述无人机在世界坐标系中相对于所述定位标志的三维坐标和旋转姿态，向所述无人机发送调整命令，使所述无人机根据所述调整命令进行位置和姿态的调整以降落在所述定位标志上。

可选的，视觉分析单元包括：

二值化处理单元，用于对所述定位图像进行二值化处理，将二值化处理后的定位图像进行边缘检测，获取所述定位图像对应的边缘图像；

四边形检测单元，用于对所述边缘图像进行四边形检测，得到所述定位图像载有的所有四边形图像；

编解码单元，用于对所述所有四边形图像进行解码和编码，并与所述定位标志的图像对应的标准编码进行匹配，得到目标四边形图像，所述目标四边形图像为记载有所述定位标志的图像；

第二获取单元，用于根据所述目标四边形图像，获取所述定位标志相对于所述无人机的初始三维坐标和初始旋转姿态。

所述无人机巢7可包括，但不仅限于，中控芯片72、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是无人机巢7的示例，并不构成对无人机巢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，例如所述无人机巢7还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称中控芯片72可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，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。

所述存储器71可以是所述无人机巢7的内部存储单元，例如无人机巢7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述无人机巢7的外部存储设备，例如所述无人机巢7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所无人机巢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无人机的降落定位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。

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，并不用于限制本申请的保护范围。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。

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。

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。

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。

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。

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。

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-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、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电载波信号和电信信号。本发明并不局限于上述实施方式，如果对本发明的各种改动或变形不脱离本发明的精神和范围，倘若这些改动和变形属于本发明的权利要求和等同技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变形。