图像映射方法、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像映射方法、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网和网络技术的日渐成熟，具有表现力且方便快捷的图像作为传递信息的媒介正越来越受到人们喜爱。
3.本技术的发明人发现，不同的图像通常展示的信息不同，但是如果将对应同一场景但展示不同信息的两张图像融合在一起，能够带来更加丰富的信息。


技术实现要素：

4.本技术提供一种图像映射方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够高效地实现第一图像与第二图像之间的标定。
5.本技术实施例第一方面提供一种图像映射方法，所述方法包括：获取第一图像以及第二图像，所述第一图像以及所述第二图像对应同一目标场景；识别所述第一图像中的标定元素；确定将所述标定元素调整为预定姿态的调整转换关系；根据所述调整转换关系，将所述第一图像转换为第三图像；确定所述第三图像与所述第二图像之间的映射关系；根据所述调整转换关系以及所述映射关系，确定所述第一图像与所述第二图像之间的映射关系。
6.本技术实施例第二方面提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现上述方法中的步骤。
7.本技术实施例第三方面提供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，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述方法中的步骤。
8.有益效果是：本技术先确定将第一图像中的标定元素调整为预定姿态的调整转换关系，然后根据调整转换关系，将第一图像转换为第三图像，接着由于第三图像和第二图像对应同一目标场景，包括相同的元素，以及预定姿态的设置，使得可以很高效地确定第三图像与第二图像之间的映射关系，最后根据调整转换关系以及映射关系，确定第一图像与第二图像之间的映射关系。整个过程快速高效，无需人工参与。
附图说明
9.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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
10.图1是本技术图像映射方法一实施方式的流程示意图；
11.图2是一应用场景中第二图像的示意图；
12.图3是一应用场景中第一图像的示意图；
13.图4是一应用场景中第三图像的示意图；
14.图5是将第一图像和第二图像融合在一起时的示意图；
15.图6是图1中步骤s130的流程示意图；
16.图7是第一图像中角点的示意图；
17.图8是第一图像中角点筛选后的示意图；
18.图9是图1中步骤s150的流程示意图；
19.图10是本技术电子设备一实施方式的结构示意图；
20.图11是本技术电子设备另一实施方式的结构示意图；
21.图12是本技术计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
22.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，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的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。
23.参阅图1，图1是本技术图像映射方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：
24.s110：获取第一图像以及第二图像，第一图像以及第二图像对应同一目标场景。
25.第一图像和第二图像对应同一目标场景，包括相同的元素。
26.其中，第一图像与第二图像之间可以构建如下映射关系：
27.p＝f(u)，u＝g(p)，f＝g-1
，g＝f-1
，其中，u＝(u,v)表示第一图像中任意像素点的坐标，p＝(x,y)表示第二图像中与第一图像中像素点对应的点的坐标，f(*)表示将第一图像映射到第二图像，g(*)表示将第二图像映射到第一图像。
28.在一应用场景中，第一图像为相机拍摄的图像，第二图像是从地图(例如高精度地图)中提取的图像。此时第二图像中点的坐标既可以用直角坐标表示，也可以用gps表示。
29.地图是一种静态数据系统，通常是由专业厂商绘制的高精度矢量图，是等比例的真实世界图，所包含的各个元素均是将真实世界中的物体进行等比例缩放得到的，可参阅图2。而相机是一种实时感知的系统，其所获得的目标个数、目标位置会随着时间发生变化，且相机拍摄的相机图像是透视图，存在近大远小的情形，可参阅图3。
30.其中，相机对目标场景进行拍摄，得到第一图像，然后手动在地图中选择矩形框，该矩形框内的图像即为第二图像，其中矩形框与相机的监控范围至少部分重合，使得第一图像和第二图像包括相同的元素。
31.其中，为了后续识别、标定的准确率，第一图像为相机在光照良好的情况，例如天气晴朗的白天下对目标场景进行拍摄而得到的，且第一图像不包括动态物体，例如行人、车辆等。
32.例如，相机在光照良好的情况下，对没有行人、车辆等动态物体的道路进行拍摄，得到第一图像，或者，相机在光照良好的情况下，对建筑物进行拍摄，得到第一图像。
33.s120：识别第一图像中的标定元素。
34.其中，标定元素为第一图像中具有明显特征的元素，例如，当第一图像为道路图像时，标定元素可以是道路上的斑马线、箭头或者车道线等；当第一图像为相机对建筑物进行拍摄的图像时，标定元素可以是建筑物上的窗户、避雷器等。
35.在一应用场景中，为了提高识别的准确率以及速度，基于实例分割的深度学习方法识别第一图像中的标定元素。
36.s130：确定将标定元素调整为预定姿态的调整转换关系。
37.其中，预定姿态的设立标准是，后续得到第三图像后，只要将第三图像通过简单的变换，就能够映射得到第二图像。其中，简单的变换包括但不限于：平移、旋转以及缩放。
38.s140：根据调整转换关系，将第一图像转换为第三图像。
39.参阅图4，根据调整转换关系，将图3中的第一图像转换为图4中的第三图像。
40.s150：确定第三图像与第二图像之间的映射关系。
41.由于第三图像是由第一图像转换得到的，第一图像、第二图像包括相同的元素，因此第三图像与第二图像也包括相同的元素，且由于预定姿态的设立，使得可以很高效地确定第三图像与第二图像之间的映射关系。
42.s160：根据调整转换关系以及映射关系，确定第一图像与第二图像之间的映射关系。
43.第三图像是根据调整转换关系调整第一图像得到的，而第三图像与第二图像之间的映射关系已知，因此根据调整转换关系以及映射关系，可以确定第一图像与第二图像之间的映射关系。
44.根据第一图像与第二图像之间的映射关系，可以将第一图像和第二图像融合在一起，以使同一元素发生重合。
45.依旧以第一图像为相机拍摄的图像，第二图像是从地图中提取的图像进行说明：
46.在智能交通中，目标(主要是指车)的空间位置信息和速度信息在事件检测和流量统计过程中，扮演着重要角色。例如，某一道路场景常发生拥堵，事后调查，发生拥堵的原因在于红绿灯时间配置不合理。其实在日常生活中，该现象非常常见，例如直行车道，在早晚高峰时候，绿灯时间过短，红灯时间过长；在平峰时候，绿灯时间过长，甚至出现闲置现象，导致其他路口的车辆等候时间长。
47.而通过本实施方式中的方法，可以确定相机图像与地图之间的映射关系，从而可以将相机的位置以及相机的监控范围标注至地图中，也就是可以将相机中的每一个监控目标都实时标注在地图中，例如，对于道路中的一个十字路口而言，可以在地图上标注十字路口的所有车辆信息，效果如图5所示(图5中相机用标号10表示)，此时从地图中可以全局掌握十字路口所有车辆的信息，感知每个车道上车辆的疏密程度，进而可以实现按需合理地动态设置红绿灯时间，提高通路通行效率。
48.可以理解的是，通过上述方法，既可以将第一图像中的信息标注在第二图像上，也可以将第二图像中的信息标注在第一图像上。
49.参阅图6，在本实施方式中，步骤s130确定调整转换关系的步骤，包括：
50.s131：在第一图像中，确定标定元素的多个第一目标点。
51.s132：在调整为预定姿态的标定元素上，确定各个第一目标点对应的第二目标点。
52.s133：根据多个第一目标点以及各个第一目标点对应的第二目标点，确定调整转
换关系。
53.具体地，i表示点索引，(ui，vi)表示第一图像中标定元素的第一目标点，(xi，yi)表示在调整为预定姿态的标定元素上，第一目标点(ui，vi)对应的第二目标点。其中，第一目标点和对应的第二目标点构成一对目标点。
54.构建如下齐次方程：
55.公式一：
56.将上述齐次方程变换，得到：
57.公式二：xi＝a
11
·
ui+a
12
·
vi+a
13
；
58.公式三：yi＝a
21
·
ui+a
22
·
vi+a
23
；
59.公式四：1＝a
31
·
ui+a
32
·
vi+a
33
；
60.将上述公式四看做一个约束，进而从数学上可等价处理为：
61.公式五：
62.公式六：
63.将公式五和公式六的右侧分子、分母同时除以a
33
，并令，并令
64.得到：
65.公式七：
66.公式八：
67.公式七和公式八即为雷视标定函数，并构建系数矩阵，如下：
68.公式九：
69.其中，w＝[b
11
，b
12
，b
13
，b
21
，b
22
，b
23
，b
31
，b
32
]
t
。基于公式九可知，有8个未知量需求解，因此只要四对目标点即可求解。采用四对目标点可构建如下量测方程：
[0070]
公式十：
[0071]
将公式十简记为：
[0072]
公式十一：aw＝b；
[0073]
根据公式十一，可获得：
[0074]
公式十二：w＝(a
t
a)-1at
b。
[0075]
公式十二即为系数求解结果，然后将系数求解结果带入公式七和公式八，得到调整转换关系。
[0076]
从上述可知，只要四对目标点就可以确定调整转换关系。
[0077]
其中，第一目标点为第一图像中标点元素上具有明显特征的像素点，例如第一目标点为角点(两线段的角点)，或者，第一目标点为边界点。
[0078]
在本实施方式中，步骤s131确定标定元素的多个第一目标点，包括：在第一图像中，从标定元素的角点中，筛选出构成第一预定形状的多个第一目标点；步骤s132确定各个第一目标点对应的第二目标点，包括：在构成任意第二预定形状的角点中，确定各个第一目标点对应的第二目标点。
[0079]
在本实施方式中，第一预定形状为平行四边形，第二预定形状为矩形。
[0080]
为了对步骤s131和步骤s132进行介绍，结合图7以及图8，以第一图像为相机图像，第二图像为从地图中提取的图像，以及标定元素为道路上的箭头进行说明：
[0081]
在真实世界中，箭头大多数是由横平竖直的线段构成，而在相机图像中，箭头发生了形变，具体为，箭头的矩形段变为了平行四边形段，因此根据构成平行四边形的角点与构成矩形的角点之间的转换关系，可以确定将标定元素调整为预定姿态的调整转换关系。
[0082]
此处构成矩形的角点可以是构成任意矩形的角点，也就是说，在第三图像和第二图像中，箭头的矩形段均呈矩形，但是长宽比不同，因此后续只要通过平移、缩放以及旋转就能将第三图像映射到第二图像。
[0083]
也就是说，第二预定形状的设立标准是，后续得到第三图像后，只要将第三图像通过简单的变换，就能够得到第二图像。其中，简单的变换包括但不限于：平移、旋转以及缩放。
[0084]
在其他应用实施中，第一预定形状、第二预定形状还可以是其他形状，例如，第一预定形状为梯形，第二预定形状为矩形，或者，第一预定形状为任意三角形，第二预定形状为等腰三角形，具体根据实际需求设定。
[0085]
在本实施方式中，为了算法的准确率，步骤s131具体包括：从标定元素的角点中，筛选出构成最大面积的第一预定形状的多个第一目标点。例如，在图(7c)中存在多个平行
四边形时，确定面积最大的平行四边形，该面积最大的平行四边形的角点即为筛选出的多个第一目标点。
[0086]
在其他实施方式，只要保证步骤s131筛选出的多个第一目标点能够构成第一预定形状即可，并不一定需要其面积最大。
[0087]
在本实施方式中，为了保证确定的调整转换关系的准确率，步骤s120识别标定元素的步骤，包括：识别第一图像中的至少两个标定元素；步骤s130确定调整转换关系的步骤，包括：分别确定将至少两个标定元素调整为对应的预定姿态的转换关系；分别确定各个转换关系的准确率；将准确率最高的转换关系，确定为调整转换关系。
[0088]
为了便于理解，结合图7，以识别第一图像中的三个箭头进行说明，其中，将图(7a)的箭头记为第一箭头，将图(7b)的箭头记为第二箭头，以及将图(7c)的箭头记为第三箭头。
[0089]
首先从第一箭头中提取构成平行四边形的四个第一目标点，然后在构成第一矩形的角点中，确定各个第一目标点对应的第二目标点，接着根据四个第一目标点以及各自对应的第二目标点，确定转换关系，记为第一转换关系。
[0090]
然后从第二箭头中提取构成平行四边形的四个第一目标点，然后在构成第二矩形的角点中，确定各个第一目标点对应的第二目标点，接着根据四个第一目标点以及各自对应的第二目标点，确定转换关系，记为第二转换关系。
[0091]
接着从第三箭头中提取构成平行四边形的四个第一目标点，然后在构成第三矩形的角点中，确定各个第一目标点对应的第二目标点，接着根据四个第一目标点以及各自对应的第二目标点，确定转换关系，记为第三转换关系。其中，第一矩形、第二矩形以及第三矩形可以是长宽比不同的矩形，也可以是长宽比相同的矩形。
[0092]
然后确定第一转换关系、第二转换关系以及第三转换关系的准确率，其中以确定第一转换关系的准确率为例进行说明：根据第一转换关系分别调整转换第二箭头、第三箭头，然后在调整后的第二箭头中确定与调整前的第二箭头中的四个第一目标点对应的像素点构成的多边形，将该对边形与矩形对比，得到第一对比结果；以及在调整后的第三箭头中确定与调整前的第三箭头中的四个第一目标点对应的像素点构成的多边形，将该多边形与矩形对比，得到第二对比结果，最后根据第一对比结果以及第二对比结果，得到第一转换关系的准确率。
[0093]
以此类推，得到第二转换关系以及第三转换关系的准确率。
[0094]
最后将第一转换关系、第二转换关系以及第三转换关系中对应准确率最高的作为最终的调整转换关系。
[0095]
其中，将多边形与矩形对比的过程可以是：确定该多边形的各个角度与直角的差的绝对值，然后将各个角度对应的绝对值相加，得到对比结果。此时根据第一对比结果以及第二对比结果，得到第一转换关系的准确率过程可以是：将第一对比结果与第二对比结果相加后求倒数，得到第一转换关系的准确率。
[0096]
在本实施方式中，参阅图9，步骤s150确定第三图像与第二图像之间的映射关系，包括：
[0097]
s151：在第三图像中，确定多个第三目标点。
[0098]
s152：在第二图像中，确定各个第三目标点对应的第四目标点。
[0099]
其中，当第二图像为从地图中提取的图像时，先对第二图像进行二值化处理，然后
确定第三目标点对应的第四目标点。
[0100]
s153：根据多个第三目标点以及各个第三目标点对应的第四目标点，确定映射关系。
[0101]
其中，第三图像经过平移、缩放、旋转即可映射得到第二图像。其中第三图像中的第三目标点和第二图像中与第三目标点对应的第四目标点构成一对目标点。
[0102]
可假设第三图像上的第三目标点是第二图像上的第四目标点是其平移表达式是：
[0103]
公式十三：
[0104]
旋转表达式是：
[0105]
公式十四：
[0106]
缩放表达式是：
[0107]
公式十五：
[0108]
从公式十三至公式十五中可知，总共五个未知数，分别为uo、vo、θ、ku以及kv，因此只需要三对目标点，就可以求得第三图像到第二图像的映射关系k：
[0109]
公式十六：
[0110]
在本实施方式中，为了便于计算，第三目标点、第四目标点为标定元素的角点，此时先提取第三图像、第二图像中的标定元素，然后再确定相对应的角点。
[0111]
在其他实施方式中，第三目标点、第四目标点也可以是其他像素点，例如任意边界点，只要第三目标点、第四目标点保持对应即可。
[0112]
其中，为了保证映射关系的正确性，在确定第三图像与第二图像之间的映射关系后，还需要验证映射关系的正确性，具体过程包括：
[0113]
(a)在第三图像中，确定与第三目标点不同的至少一个第五目标点。
[0114]
在利用三对目标点确定映射关系后，利用剩余的其他目标点验证映射关系的正确性。
[0115]
(b)在第二图像中，确定各个第五目标点对应的第六目标点。
[0116]
(c)根据映射关系，将各个第五目标点转换为第七目标点。
[0117]
(d)确定各个第五目标点对应的第六目标点与对应的第七目标点的第一偏离距离。
[0118]
具体地，利用如下公式计算第五目标点对应的第六目标点与第七目标点之间的第一偏离距离ek：
[0119]
公式十七：ek＝||bp
i-k
·
gpi||2，其中，gpi为第五目标点，k
·
gpi为第五目标点对应的第七目标点，k为前面确定的第三图像与第二图像之间的映射关系，bpi第五目标点对应的第六目标点。
[0120]
(e)根据各个第五目标点对应的第一偏离距离，得到总偏离距离。
[0121]
按照如下公式计算总偏离距离e：
[0122]
公式十八：e＝∑ek，即将所有第五目标点对应的第一偏离距离相加，得到总偏离距离。
[0123]
(f)响应于总偏离距离大于第一阈值，返回执行在第三图像中，确定多个第三目标点的步骤。
[0124]
如果总偏离距离大于第一阈值，则说明在确定映射关系时，确定的第三目标点和第四目标点之间并非正确的匹配，则需要重新更换三对目标点，重新确定映射关系，直至总偏离距离不大于第一阈值。
[0125]
其中，若第一图像为相机拍摄的图像，第二图像为从地图中提取的图像，可以理解的是，当相机的位置发生变化时，标定元素在第一图像中的位置随之发生变化，从而第一图像与第二图像之间的映射关系也会发生变化，因此为了能够在相机的位置发生变化时能够及时更新第一图像与第二图像之间的映射关系，在步骤s170确定映射关系之后，还包括：
[0126]
(g)保存标定元素在第一图像中的第一位置。
[0127]
(h)响应于满足触发条件，获取相机对目标场景拍摄的第四图像，识别第四图像中的标定元素，得到标定元素的第二位置。
[0128]
触发条件可以是接收到触发指令，或者到达设定的周期，例如预先设定每隔12小时侦测相机的位置是否发生变化，或者当前的环境满足预设要求，例如，预设要求包括环境中动态物体少，此时可以认为相机处于空闲状态，可以侦测相机的位置是否发生变化。其中关于触发条件在此不做限制。
[0129]
(i)响应于第一位置与第二位置的偏离距离大于第二阈值，返回执行获取第一图像以及第二图像的步骤。
[0130]
如果同一标定元素在第一图像中的位置与第四图像中的位置发生的变化超过阈值，则说明相机的位置发生了变化，则重新执行上述过程，即重新确定第一图像与第二图像之间的映射关系，如果没有变化，则不执行任何动作。
[0131]
通过上述方法，可以自动校正第一图像与第二图像之间的映射关系，无需人工干预。
[0132]
其中，在得到第一图像与第二图像之间的映射关系后，除了可以将第一图像和第二图像融合在一起，而使同一元素重合外，还可以实现第一图像和第二图像的互换，例如，将第一图像转换为第二图像，或者将第二图像转换为第一图像，以满足各种应用场景的需求。
[0133]
参阅图10，图10是本技术电子设备一实施方式的结构示意图。该电子设备200包括处理器210、存储器220以及通信电路230，处理器210分别耦接存储器220、通信电路230，存储器220中存储有程序数据，处理器210通过执行存储器220内的程序数据以实现上述任一项实施方式中的方法步骤，其中详细的步骤可参见上述实施方式，在此不再赘述。
[0134]
其中，电子设备200可以是电脑、手机等任一项具有图像处理能力的装置，在此不做限制。
[0135]
参阅图11，图11是本技术电子设备一实施方式的结构示意图。该电子设备300包括获取模块310、识别模块320、第一确定模块330、转换模块340、第二确定模块350以及映射模块360。
[0136]
获取模块310用于获取第一图像以及第二图像，第一图像以及第二图像对应同一目标场景。
[0137]
识别模块320与获取模块310连接，用于识别第一图像中的标定元素。
[0138]
第一确定模块330与识别模块320连接，用于确定将标定元素调整为预定姿态的调整转换关系。
[0139]
转换模块340与第一确定模块330以及获取模块310连接，用于根据调整转换关系，将第一图像转换为第三图像。
[0140]
第二确定模块350与转换模块340以及获取模块310连接，用于确定第三图像与第二图像之间的映射关系。
[0141]
映射模块360与第二确定模块350以及第一确定模块330连接，用于根据调整转换关系以及映射关系，确定第一图像与第二图像之间的映射关系。
[0142]
在一实施方式中，第一确定模块330具体用于：在第一图像中，确定标定元素的多个第一目标点；在调整为预定姿态的标定元素上，确定各个第一目标点对应的第二目标点；根据多个第一目标点以及各个第一目标点对应的第二目标点，确定调整转换关系。
[0143]
在一实施方式中，第一确定模块330具体用于：在第一图像中，从标定元素的角点中，筛选出构成第一预定形状的多个第一目标点；以及在构成任意第二预定形状的角点中，确定各个第一目标点对应的第二目标点。
[0144]
在一实施方式中，第一预定形状为平行四边形，第二预定形状为矩形。
[0145]
在一实施方式中，第一确定模块330具体用于：从标定元素的角点中，筛选出构成最大面积的第一预定形状的多个第一目标点。
[0146]
在一实施方式中，识别模块320具体用于：识别第一图像中的至少两个标定元素；第一确定模块330具体用于：分别确定将至少两个标定元素调整为对应的预定姿态的转换关系；分别确定各个转换关系的准确率；将准确率最高的转换关系，确定为调整转换关系。
[0147]
在一实施方式中，第二确定模块350具体用于：在第三图像中，确定多个第三目标点；在第二图像中，确定各个第三目标点对应的第四目标点；根据多个第三目标点以及各个第三目标点对应的第四目标点，确定映射关系。
[0148]
在一实施方式中，电子设备300还包括第一校验模块，第一校验模块用于：在第二确定模块350确定第三图像与第二图像之间的映射关系之后，在第三图像中，确定与第三目标点不同的至少一个第五目标点；在第二图像中，确定各个第五目标点对应的第六目标点；根据映射关系，将各个第五目标点转换为第七目标点；确定各个第五目标点对应的第六目
标点与对应的第七目标点的第一偏离距离；根据各个第五目标点对应的第一偏离距离，得到总偏离距离；在总偏离距离大于第一阈值时，第二确定模块350返回执行在第三图像中，确定多个第三目标点的步骤。
[0149]
在一实施方式中，第一图像是相机对目标场景拍摄的图像，第二图像是从地图中提取的图像，电子设备300还包括第二校验模块，第二校验模块用于：在映射模块360确定第一图像与第二图像之间的映射关系之后，保存标定元素在第一图像中的第一位置；响应于满足触发条件，获取相机对目标场景拍摄的第四图像，识别第四图像中的标定元素，得到标定元素的第二位置；在第一位置与第二位置的偏离距离大于第二阈值时，获取模块310返回执行获取第一图像以及第二图像的步骤。
[0150]
在一实施方式中，电子设备300还包括融合模块，用于根据第一图像与第二图像之间的映射关系，融合第一图像以及第二图像，使得第一图像和第二中相同元素重合。
[0151]
其中，电子设备300可以是电脑、手机等任一项具有图像处理能力的装置，在此不做限制。其中，电子设备300在工作时，执行上述任一项实施方式中的方法步骤，详细的方法步骤可参见上述实施方式，在此不再赘述。
[0152]
参阅图12，图12是本技术计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。该计算机可读存储介质400存储有计算机程序410，计算机程序410能够被处理器执行以实现上述任一项方法中的步骤。
[0153]
其中，计算机可读存储介质400具体可以为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)、磁碟或者光盘等可以存储计算机程序410的装置，或者也可以为存储有该计算机程序410的服务器，该服务器可将存储的计算机程序410发送给其他设备运行，或者也可以自运行该存储的计算机程序410。
[0154]
以上所述仅为本技术的实施方式，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。