数据测量方法、平台、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种数据测量方法、平台、设备及存储介质。


背景技术：

2.腹部磁共振检查为了更好的进行病灶亚型的鉴别，会使用造影剂来对血管进行充盈，通过磁共振动态增强序列对增强过程中多期进行扫描。但是扫描得到的图像需要医生通过肉眼观察各期相图病灶的影像特征，以对病灶进行分型或其他处理。整个观察各期相图病灶的影像特征的过程会耗费医生较多的时间。


技术实现要素：

3.本技术至少提供一种数据测量方法、平台、设备及存储介质。
4.本技术提供了一种数据测量方法，包括：获取包含待测量对象的若干图像，各图像是在不同时刻对待测量对象采集得到；分别对各图像中待测量对象所处的第一区域进行测量，得到关于待测量对象的第一测量结果；结合各第一测量结果，得到待测量对象的数据测量结果。
5.因此，通过对待测量对象在不同时刻采集得到的若干张图像中待测量对象所处区域进行测量，得到各图像对应的第一测量结果之后，再结合各第一测量结果，能够得到待测量对象的数据测量结果，相对于用户肉眼观察而言，本技术提供的方案耗时更短、结果更准确。
6.其中，方法还包括：分别对各图像中参考对象所处的第二区域进行测量，得到参考对象的第二测量结果，待测量对象位于参考对象内；结合各第一测量结果，得到待测量对象的数据测量结果，包括：结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果。
7.因此，通过结合参考对象的第二测量结果，使得获取得到的数据测量结果更为准确。
8.其中，图像为医学图像，数据测量结果包括待测量对象的增强模式，结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果，包括：比较第一测量结果和第二测量结果；基于比较结果，确定待测量对象的增强模式。
9.因此，通过比较待测量对象的第一测量结果和参考对象的第二测量结果，使得能够基于二者之间的差异，确定待测量对象的增强模式。
10.其中，第一测量结果为待测量对象的密度，第二测量结果为参考对象的密度，比较第一测量结果和所述第二测量结果，包括：对于每一图像，比较待测量对象的密度和参考对象的密度之间的大小，得到比较结果。
11.因此，通过确定待测量对象和参考对象的密度，从而基于二者的密度变化，确定待测量对象的增强模式。
12.其中，数据测量结果还包括待测量对象的分类结果，结合第一测量结果和第二测
量结果，得到数据测量结果，包括：从若干预设增强模式中，查找出与待测量对象的增强模式对应的目标预设增强模式；将目标预设增强模式对应的对象类别，作为待测量对象的分类结果。
13.因此，通过待测量对象的增强模式，能够确定待测量对象的对象类别。
14.其中，图像为医学图像，待测量对象为病灶，参考对象为待测量对象所处的器官。
15.因此，通过病灶和病灶所处器官的测量结果，能够得到病灶的数据测量结果。
16.其中，在分别对各图像中待测量对象所处的第一区域进行测量，得到关于待测量对象的第一测量结果之前，方法还包括：获取第一图像上的第一区域，第一图像为用户在若干图像中选择的图像；基于第一图像上的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域，第二图像为若干图像中除第一图像以外的图像。
17.因此，通过获取第一图像上的第一区域之后，基于第一图像上的第一区域确定其余图像上的第一区域，提高确定各图像上第一区域的效率。
18.其中，获取第一图像上的第一区域，包括：获取用户在第一图像上选择的区域，作为第一图像上的第一区域；或者，使用分割网络获取第一图像中对应的第一区域；基于第一图像上的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域，包括：将各图像进行匹配，确定各图像中各特征点之间的对应关系；基于各图像中各个特征点之间的对应关系以及第一图像中的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域。
19.因此，通过获取用户选择的区域作为第一区域，使得用户能够基于该图像自行确定第一区域，能够提高用户自主性。另外，通过分割网络确定第一图像中的第一区域能够提高第一区域确定的效率。通过各图像中特征点之间的对应关系以及第一图像中的第一区域，确定其余图像中的第一区域，使得无需用户或分割网络为每张图像进行处理，得到各图像对应的第一区域，使得确定各图像中第一区域的速度更快。
20.其中，图像为医学图像，第一测量结果为待测量对象的密度，方法还包括：将各图像对应的待测量对象的密度和参考对象的密度分别绘制在时间密度曲线上，时间密度曲线的第一坐标轴为各图像的采集时间、第二坐标轴为密度，待测量对象位于参考对象内；显示时间密度曲线。
21.因此，通过将各图像对应的待测量对象的密度和参考对象的密度绘制在时间密度曲线，使得用户能够直观的看到病灶在时序上的变化。
22.本技术提供了一种数据测量平台，包括：图像获取模块，用于获取包含待测量对象的若干图像，各图像是在不同时刻对待测量对象采集得到；第一测量模块，用于分别对各图像中待测量对象所处的第一区域进行测量，得到关于待测量对象的第一测量结果；第二测量模块，用于结合各第一测量结果，得到待测量对象的数据测量结果。
23.本技术提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述数据测量方法。
24.本技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述数据测量方法。
25.上述方案，通过对待测量对象在不同时刻采集得到的若干张图像中待测量对象所处区域进行测量，得到各图像对应的第一测量结果之后，再结合各第一测量结果，能够得到待测量对象的数据测量结果，相对于用户肉眼观察而言，本技术提供的方案耗时更短、结果
更准确。
26.应当理解的，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，而非限制本技术。
附图说明
27.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于说明本技术的技术方案。
28.图1是本技术数据测量方法一实施例的流程示意图；
29.图2是本技术数据测量方法一实施例示出时间密度曲线的示意图；
30.图3是本技术数据测量方法一实施例示出各图像的显示示意图；
31.图4是本技术数据测量平台一实施例的结构示意图；
32.图5是本技术电子设备一实施例的结构示意图；
33.图6是本技术计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
34.下面结合说明书附图，对本技术实施例的方案进行详细说明。
35.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术。
36.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
37.本技术提供一些数据测量方法以及装置。该数据测量方法可以应用在医学数据测量上。例如，应用在肝脏的数据测量中，若干图像可以是为医学设备采集得到的生物内部图像，待测量对象可以是生物内部任意的病灶，例如肿瘤等，或待测量对象可是生物内部任意需要进行数据测量的器官。数据测量方法的执行主体可以是数据测量平台，例如，数据测量平台可以应用于终端设备或服务器或其它处理设备。其中，终端设备可以为用于数据测量的设备、用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备等。在一些可能的实现方式中，该数据测量方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
38.请参阅图1，图1是本技术数据测量方法一实施例的流程示意图。具体而言，数据测量方法可以包括如下步骤：
39.步骤s11：获取包含待测量对象的若干图像，各图像是在不同时刻对待测量对象采集得到的。
40.其中，若干图像可以二维图像，也可以是三维图像。若干图像的类别也可以有多种，例如，可以是医学图像、普通摄像图像、安防图像等等。一些应用场景中，若干图像为医
学图像，待测量对象可以是病灶，例如若干图像可以是核磁共振图。
41.获取若干图像的方式可以是由执行数据测量方法的执行设备自身携带的摄像组件采集得到，还可以是其他设备获取之后通过各种通信方式传输至该执行设备。其他设备指的是不与该执行设备共享同一处理器的设备。
42.步骤s12：分别对各图像中待测量对象所处的第一区域进行测量，得到关于待测量对象的第一测量结果。
43.其中，对各图像中第一区域进行测量的方式可以是将各图像分别输入能够进行数据测量的网络模型进行测量，还可以是使用数据测量算法进行。关于具体对第一区域进行测量的方式此处不做具体规定。
44.步骤s13：结合各第一测量结果，得到待测量对象的数据测量结果。
45.示例性地，可以从各图像的第一测量结果得到待测量对象在时序上的数据变化，通过待测量对象的数据在时序上的变化，能够得到待测量对象的数据测量结果。
46.上述方案，通过对待测量对象在不同时刻采集得到的若干张图像中待测量对象所处区域进行测量，得到各图像对应的第一测量结果之后，再结合各第一测量结果，能够得到待测量对象的数据测量结果，相对于用户肉眼观察而言，本技术提供的方案耗时更短、结果更准确。
47.一些公开实施例中，若干图像为医学图像，待测量对象为病灶。示例性地，病灶可以是处于肝脏内的肿瘤。
48.一些公开实施例中，在执行步骤s12之前，数据测量方法还可包括以下步骤：
49.获取第一图像上的第一区域。其中，第一图像为用户在若干图像中选择的图像。然后，基于第一图像上的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域。其中，第二图像为若干图像中除第一图像以外的图像。通过获取第一图像上的第一区域之后，基于第一图像上的第一区域确定其余图像上的第一区域，提高确定各图像上第一区域的效率。
50.示例性地，获取第一图像上的第一区域的方式可以是：
51.获取用户在第一图像上选择的区域，作为第一图像上的第一区域。或者，使用分割网络获取第一图像中对应的第一区域。示例性地，用户通过对第一图像进行编辑、勾画得到第一区域，例如在显示界面上显示若干图像，用户从若干图像中选择第一图像，并对第一图像进行编辑，得到第一图像中的第一区域。分割网络是预先训练得到的。分割网络可对某个类型的对象进行分割，也可对多类型的对象进行分割。示例性地，分割网络即可以对器官进行分割，也可对器官内的病灶进行分割。分割网络的具体结构不限，只要其具备分割功能即可。
52.上述基于第一图像上的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域的方式可以是：将各图像进行匹配，确定各图像中各特征点之间的对应关系。然后，基于各图像中各特征点之间的对应关系以及第一图像中的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域。其中，各图像进行匹配的方式可以是进行图像配准。示例性地，以其中一张原始图像为基准图像，将其他原始图像通过刚配的方式，配准到基准图像上。其中，在图像配准过程中，以第一图像中的待测量对象所处器官作为先验，提高刚配的精准度。目前进行图像匹配或图像配准的方式众多，任意的图像配准方式均可，此处不做具体限定。示例性地，基于配准后各图像之间的变换矩阵，以及第一图像中第一区域的位置，确定各第二图像中对应的第一区域所
处位置。
53.通过获取用户选择的区域作为第一区域，使得用户能够基于该图像自行确定第一区域，能够提高用户自主性。另外，通过分割网络确定第一图像中的第一区域能够提高第一区域确定的效率。通过各图像中特征点之间的对应关系以及第一图像中的第一区域，确定其余图像中的第一区域，使得无需用户或分割网络为每张图像进行处理，得到各图像对应的第一区域，使得确定各图像中第一区域的速度更快。
54.一些公开实施例中，数据测量方法还可包括以下步骤：
55.分别对各图像中参考对象所处的第二区域进行测量，得到参考对象的第二测量结果。其中，待测量对象位于参考对象内。示例性地，待测量对象为病灶，参考对象为病灶所处器官。即，各图像中均包括第一区域和第二区域，分别对各图像中的第一区域进行测量，能够得到各图像的第一测量结果，分别对各图像中的第二区域进行测量，能够得到各图像的第二测量结果。通过结合参考对象的第二测量结果，使得获取得到的数据测量结果更为准确。
56.在此基础上，上述步骤s13可以包括以下步骤：
57.结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果。即，结合所有的第一测量结果和所有的第二测量结果，能够得到该数据测量结果。一些应用场景中，结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果的方式可以是将各图像的第一测量结果和第二测量进行融合，得到各图像对应的候选测量结果，然后将各候选测量结果进行比较或各候选测量结果的变化，得到数据测量结果。一些应用场景中，图像为医学图像，数据测量结果包括待测量对象的增强模式，结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果的方式可以是比较第一测量结果和第二测量结果。基于比较结果，确定待测量对象的增强模式。示例性地，将同一图像的第一测量结果和第二测量结果进行比较，得到各图像对应的比较结果。通过比较待测量对象的第一测量结果和参考对象的第二测量结果，使得能够基于二者之间的差异，确定待测量对象的增强模式。
58.其中，第一测量结果为待测量对象的密度，第二测量结果为参考对象的密度。比较第一测量结果和第二测量结果的方式可以是：对于每一图像，比较待测量对象的密度和参考对象的密度之间的大小，得到比较结果。示例性地，待测量对象为肝脏内的病灶，待测量对象的增强模式可以是快进快出模式、动脉期强化模式、流出征模式以及包膜征模式等。当然，待测量对象还可以是其他器官内的病灶，例如待测量对象为肾脏内的病灶等，各器官内病灶的增强模式可能存在一定的差异，具体各个器官内的病灶的增强模式此处不做一一列举。即，通过不同时刻待测量对象的密度与参考对象到的密度之间的大小关系，能够确定待测量对象的增强模式。通过确定待测量对象和参考对象的密度，从而基于二者的密度变化，确定待测量对象的增强模式。
59.一些公开实施例中，数据测量结果还包括待测量对象的分类结果。上述结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果的方式还包括以下步骤：
60.从若干预设增强模式中，查找出与待测量对象的增强模式对应的目标预设增强模式。然后，将目标预设增强模式对应的对象类别，作为待测量对象的分类结果。分类结果包括良性还是恶性的分类。每一预设增强模式对应一个对象类别，例如，每一预设增强模式对应的一个良性还是恶性的结果。示例性地，快进快出模式一般对应恶性的分类结果。另一些
公开实施例中，对象类别还是是病灶的亚型分类结果。
61.如上述，图像为医学图像，第一测量结果为待测量对象的密度，待测量对象位于参考对象内。数据测量方法还可包括以下步骤：
62.将各图像对应的待测量对象的密度和参考对象的密度分别绘制在时间密度曲线上。时间密度曲线的第一坐标轴为各图像的采集时间、第二坐标轴为密度(pi)。一些应用场景中，第一坐标轴为横轴，第二坐标轴为纵轴。另一些应用场景中，第一坐标轴为纵轴，第二坐标轴为横轴。示例性地，采集时间可以是0s，15s，30s，60s，180s，300s，900s，1200s。
63.然后，显示时间密度曲线。通过在显示界面上显示时间密度曲线，使得用户可以直观的观测到待测量对象和参考对象的密度变化，方便用户查验。为更好地理解时间密度曲线，请参见图2，图2是本技术数据测量方法一实施例示出时间密度曲线的示意图。通过将各图像对应的待测量对象的密度和参考对象的密度绘制在时间密度曲线，使得用户能够直观的看到病灶在时序上的变化。
64.一些应用场景中，图像可以是磁共振图像，例如通过造影剂对血管进行充盈，通过磁共振动态增强序列对增强过程中多期进行扫描，得到若干图像。例如，动脉早期、动脉晚期、门脉期、延迟期(+5分钟)、+10分钟、+20分钟等时刻采集得到的图像。
65.其中，采集得到的图像可以存放在数据库或一个文件夹下。在进行数据测量前，通过读取各图像的标签，从众多图像中确定动态增强序列图像。也就是图像可以是动态增强序列图像，也可以是普通平扫图像。
66.一些应用场景中，显示若干图像，并显示第一区域和/或第二区域的密度。该密度可以是该区域内的平均密度。请参考图3，图3是本技术数据测量方法一实施例示出各图像的显示示意图。其中，在各图像还可显示核磁共振重复时间、回波时间、窗宽窗位、图像中显示的待测量对象与待测量对象在真实世界中的大小之间的比例、图像的厚度、图像的采集时间等参数。
67.上述方案，以往医生在判断增强序列图像中病灶的增强模式的时候需要在各个序列上定位到病灶并记住各期相上其像素值以及和肝脏背景的差异来分析病灶的增强模式，难度较高，且费时费精力。该专利中提供的工具可以直接将肝脏和病灶区域的像素值直观的以折线图的形式显示出来，且可以囊括所有的期相。
68.一些应用场景中，医生打开打开图像开始阅片。对于需要分析增强模式的病灶，医生在肝脏内部对病灶区域(voi)进行勾画，勾画的轮廓自动投射到各个期相图像上并生成了时间密度曲线。医生对病灶和肝脏的时间密度曲线进行对比分析，从而对病灶的良恶性能做成一定判断。医生在使用该工具诊断肝脏疾病时阅片效率和精准度得到提示。
69.一些应用场景中，本公开实施例提供的数据测量方法可以应用于计算机辅助阅片诊断系统，远程医疗诊断，云平台辅助智能诊断等产品中。示例性地，数据测量方法可以应用于影像后处理分析工作站、术前规划、三维重建、病灶介入消融规划、计算机ct/mr多序列、多模态手术导航辅助系统等。
70.请参阅图4，图4是本技术数据测量平台一实施例的结构示意图。数据测量平台40包括图像获取模块41、第一测量模块42以及第二测量模块43。图像获取模块41，用于获取包含待测量对象的若干图像，各图像是在不同时刻对待测量对象采集得到；第一测量模块42用于分别对各图像中待测量对象所处的第一区域进行测量，得到关于待测量对象的第一测
量结果；第二测量模块43，用于结合各第一测量结果，得到待测量对象的数据测量结果。
71.上述方案，通过对待测量对象在不同时刻采集得到的若干张图像中待测量对象所处区域进行测量，得到各图像对应的第一测量结果之后，再结合各第一测量结果，能够得到待测量对象的数据测量结果，相对于用户肉眼观察而言，本技术提供的方案耗时更短、结果更准确。
72.一些公开实施例中，第一测量模块42还用于：分别对各图像中参考对象所处的第二区域进行测量，得到参考对象的第二测量结果，待测量对象位于参考对象内；第二测量模块43结合各第一测量结果，得到待测量对象的数据测量结果，包括：结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果。
73.上述方案，通过结合参考对象的第二测量结果，使得获取得到的数据测量结果更为准确。
74.一些公开实施例中，图像为医学图像，数据测量结果包括待测量对象的增强模式，第二测量模块43结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果，包括：比较第一测量结果和第二测量结果；基于比较结果，确定待测量对象的增强模式。
75.上述方案，通过比较待测量对象的第一测量结果和参考对象的第二测量结果，使得能够基于二者之间的差异，确定待测量对象的增强模式。
76.一些公开实施例中，第一测量结果为待测量对象的密度，第二测量结果为参考对象的密度，第二测量模块43比较第一测量结果和第二测量结果，包括：对于每一图像，比较待测量对象的密度和参考对象的密度之间的大小，得到比较结果。
77.上述方案，通过确定待测量对象和参考对象的密度，从而基于二者的密度变化，确定待测量对象的增强模式。
78.一些公开实施例中，数据测量结果还包括待测量对象的分类结果，第二测量模块43结合第一测量结果和第二测量结果，得到数据测量结果，包括：从若干预设增强模式中，查找出与待测量对象的增强模式对应的目标预设增强模式；将目标预设增强模式对应的对象类别，作为待测量对象的分类结果。
79.上述方案，通过待测量对象的增强模式，能够确定待测量对象的对象类别。
80.一些公开实施例中，图像为医学图像，待测量对象为病灶，参考对象为待测量对象所处的器官。
81.上述方案，通过病灶和病灶所处器官的测量结果，能够得到病灶的数据测量结果。
82.一些公开实施例中，在分别对各图像中待测量对象所处的第一区域进行测量，得到关于待测量对象的第一测量结果之前，第一测量模块42还用于：获取第一图像上的第一区域，第一图像为用户在若干图像中选择的图像；基于第一图像上的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域，第二图像为若干图像中除第一图像以外的图像。
83.上述方案，通过获取第一图像上的第一区域之后，基于第一图像上的第一区域确定其余图像上的第一区域，提高确定各图像上第一区域的效率。
84.一些公开实施例中，第一测量模块42获取第一图像上的第一区域，包括：获取用户在第一图像上选择的区域，作为第一图像上的第一区域，第一图像为用户在若干图像中选择的图像；或者，使用分割网络获取第一图像中对应的第一区域；第一测量模块42基于第一图像上的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域，包括：将各图像进行匹配，确定各图
像中各特征点之间的对应关系；基于各图像中各个特征点之间的对应关系以及第一图像中的第一区域，确定第二图像上对应的第一区域。
85.上述方案，通过获取用户选择的区域作为第一区域，使得用户能够基于该图像自行确定第一区域，能够提高用户自主性。另外，通过分割网络确定第一图像中的第一区域能够提高第一区域确定的效率。通过各图像中特征点之间的对应关系以及第一图像中的第一区域，确定其余图像中的第一区域，使得无需用户或分割网络为每张图像进行处理，得到各图像对应的第一区域，使得确定各图像中第一区域的速度更快。
86.一些公开实施例中，图像为医学图像，第一测量结果为待测量对象的密度，第二测量模块43还用于：将各图像对应的待测量对象的密度和参考对象的密度分别绘制在时间密度曲线上，时间密度曲线的第一坐标轴为各图像的采集时间、第二坐标轴为密度，待测量对象位于参考对象内；显示时间密度曲线。
87.上述方案，通过将各图像对应的待测量对象的密度和参考对象的密度绘制在时间密度曲线，使得用户能够直观的看到病灶在时序上的变化。
88.请参阅图5，图5是本技术电子设备一实施例的结构示意图。电子设备50包括存储器51和处理器52，处理器52用于执行存储器51中存储的程序指令，以实现上述数据测量方法实施例中的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备50可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备50还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。
89.具体而言，处理器52用于控制其自身以及存储器51以实现上述数据测量方法实施例中的步骤。处理器52还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器52可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器52还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,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。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。另外，处理器52可以由集成电路芯片共同实现。
90.上述方案，通过对待测量对象在不同时刻采集得到的若干张图像中待测量对象所处区域进行测量，得到各图像对应的第一测量结果之后，再结合各第一测量结果，能够得到待测量对象的数据测量结果，相对于用户肉眼观察而言，本技术提供的方案耗时更短、结果更准确。
91.请参阅图6，图6为本技术计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。计算机可读存储介质60存储有能够被处理器运行的程序指令601，程序指令601用于实现上述数据测量方法实施例中的步骤。
92.上述方案，通过对待测量对象在不同时刻采集得到的若干张图像中待测量对象所处区域进行测量，得到各图像对应的第一测量结果之后，再结合各第一测量结果，能够得到待测量对象的数据测量结果，相对于用户肉眼观察而言，本技术提供的方案耗时更短、结果更准确。
93.在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这
里不再赘述。
94.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
95.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
96.另外，在本技术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。
97.集成的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，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)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式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。
98.若本技术技术方案涉及个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本技术技术方案涉及敏感个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。