太空物体的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种太空物体的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。


背景技术：

2.随着人类空间技术的发展，轨道上的航天器的数量高速增长，随之而来的空间碎片、箭体、残骸的也在持续增长，对人造卫星及载人航天的威胁越来越大。各国也把越来越多的精力投入到空间目标编目中。通过对空间目标的识别、定位、定轨，为未来火箭发射、卫星变轨、载人航天、航天员的安全提供保证。空间目标主要包括卫星、残骸、箭体、碎片等。
3.公开的卫星的发射会在国际通信卫星组织报备。运行轨道可以在对应运营商处获得，但是各国的军事卫星不会公开其轨道，这就造成了可能卫星轨道重合导致的碰撞风险。其他的风险来源包括卫星变轨、运载火箭的末级箭体、失去工作能力的卫星残骸和部分国家发射反卫星导弹爆炸后产生的卫星碎片等。
4.目前对于空间物体的识别主要是基于天基的空间监测系统和基于地基的空间监测系统：(1)地基监测主要为雷达探测和光学探测。雷达探测探测距离近、精度高，主要针对低轨物体，精度能够达到毫米级。光学探测探测范围远，受环境影响较大，主要探测大于10cm以上的物体，可以对高空使用。(2)天基探测已光学探测为主，也有雷达探测，不过雷达探测实现起来比较困难。天基探测相对于地基探测，避免了光线、气象的限制。在光学探测上，天基探测可以对10cm以下的物体也能够很好的识别，单个探测单元覆盖范围有限如果需要对全空域的覆盖需要部署多个。天基探测成本高，商业和个人设备难以实现。
5.综上所述，光学探测目前主要的探测技术主要是在已知目标轨道的前提下，根据轨道信息、角特征向量、边缘特征等进行识别，对于未知物体的识别只能采用人工识别，而人工识别存在效率低、误差大、浪费人力资源等诸多问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种太空物体的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，可以在无目标轨道信息的前提下，自动对太空物体进行识别，有效提高识别太空物体的效率、准确率，还可以有效降低识别太空物体所需的人力资源。
7.第一方面，本发明实施例提供了一种太空物体的识别方法，指定场景内部署有至少两个光学望远镜，每个所述光学望远镜用于观测同一空间位置，所述方法包括：控制每个所述光学望远镜同步采集所述空间位置处的星轨图像；其中，所述星轨图像所显示的内容至少包括待识别太空物体的运动轨迹；基于每个所述光学望远镜采集的所述星轨图像，确定所述待识别太空物体对应的三维信息；其中，所述三维信息用于表征所述运动轨迹所属的星轨层次；基于所述运动轨迹所属的星轨层次对所述待识别太空物体进行识别，得到所述待识别太空物体的识别结果。
8.在一种实施方式中，所述控制每个所述光学望远镜同步采集所述空间位置处的星
轨图像的步骤，包括：基于每个所述光学望远镜采集的预览环境图像，确定每个所述光学望远镜的拍摄模式；按照每个所述光学望远镜的拍摄模式，控制每个所述光学望远镜同步采集所述空间位置处的星轨图像。
9.在一种实施方式中，所述基于每个所述光学望远镜采集的预览环境图像，确定每个所述光学望远镜的拍摄模式的步骤，包括：对于每个所述光学望远镜，判断该光学望远镜采集的预览环境图像中的噪声点数量是否小于预设阈值；如果是，确定该光学望远镜的拍摄模式为短时曝光模式；如果否，确定该光学望远镜的拍摄模式为高速摄影模式。
10.在一种实施方式中，所述按照每个所述光学望远镜的拍摄模式，控制每个所述光学望远镜同步采集所述空间位置处的星轨图像的步骤，包括：如果该光学望远镜的拍摄模式为所述短时曝光模式，将该光学望远镜采集的第一空间环境图像确定为星轨图像；或者，如果该光学望远镜的拍摄模式为高速摄影模式，对该光学望远镜采集的每个第二空间环境图像进行预处理，并对预处理后的每个所述第二空间环境图像进行叠加得到星轨图像；其中，所述预处理包括灰度拉伸处理、形态学滤波处理、背景滤除处理、对比增强处理、中值滤波处理、双目立体视觉分层处理中的一种或多种。
11.在一种实施方式中，所述基于每个所述光学望远镜采集的所述星轨图像，确定所述待识别太空物体对应的三维信息的步骤，包括：根据所述光学望远镜中目标光学望远镜之间的距离，确定所述目标双目视觉模型；其中，所述目标光学望远镜的数量为两个，所述目标双目视觉模型包括平行式双目视觉模型或非平行式双目视觉模型；基于所述目标双目视觉模型和每个所述目标光学望远镜采集的所述星轨图像，确定所述待识别太空物体对应的三维信息。
12.在一种实施方式中，所述基于所述目标双目视觉模型和每个所述目标光学望远镜采集的所述星轨图像，确定所述待识别太空物体对应的三维信息的步骤，还包括：基于所述目标双目视觉模型确定每个所述目标光学望远镜采集的所述星轨图像的图像深度信息；或者，对每个所述目标光学望远镜采集的所述星轨图像进行回溯得到星点图像，并基于所述双目视觉模型确定每个所述星点图像的图像深度信息；根据所述图像深度信息确定所述待识别太空物体对应的三维信息。
13.在一种实施方式中，所述基于所述运动轨迹所属的星轨层次对所述待识别太空物体进行识别，得到所述待识别太空物体的识别结果的步骤，包括：比对所述运动轨迹所属的星轨层次和预设高度阈值得到第一比对结果，并基于所述第一比对结果确定所述待识别太空物体的识别结果；或者，获取已知太空目标的轨道参数，并基于所述轨道参数确定所述已知太空目标在目标时刻的位置信息；比对所述运动轨迹所属的星轨层次和所述位置信息得到第二比对结果，并基于所述第二比对结果确定所述待识别太空物体的识别结果。
14.第二方面，本发明实施例还提供一种太空物体的识别装置，指定场景内部署有至少两个光学望远镜，每个所述光学望远镜用于观测同一空间位置，所述装置包括：图像采集模块，用于控制每个所述光学望远镜同步采集所述空间位置处的星轨图像；其中，所述星轨图像所显示的内容至少包括待识别太空物体的运动轨迹；三维信息确定模块，用于基于每个所述光学望远镜采集的所述星轨图像，确定所述待识别太空物体对应的三维信息；其中，所述三维信息用于表征所述运动轨迹所属的星轨层次；物体识别模块，用于基于所述运动轨迹所属的星轨层次对所述待识别太空物体进行识别，得到所述待识别太空物体的识别结
果。
15.第三方面，本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项所述的方法。
16.第四方面，本发明实施例还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可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项所述的方法。
17.本发明实施例提供的一种太空物体的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，指定场景内部署有至少两个光学望远镜，每个光学望远镜用于观测同一空间位置，首先控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像，星轨图像所显示的内容至少包括待识别太空物体的运动轨迹，然后基于每个光学望远镜采集的星轨图像，确定待识别太空物体对应的三维信息，三维信息用于表征运动轨迹所属的星轨层次，最后基于运动轨迹所属的星轨层次对待识别太空物体进行识别，得到待识别太空物体的识别结果。上述方法通过指定场地内部署多台光学望远镜的方式，基于光学成像原理实现太空物体的识别，具有成本低、操作方便等优点，本发明实施例基于多台光学望远镜采集的星轨图像中所表征的待识别太空物体的运动轨迹，可以确定待识别太空物体的三维信息，进而基于三维信息中所表征的星轨层次对待识别太空物体进行识别，可以在无目标轨道信息的前提下，自动对太空物体进行识别，有效提高识别太空物体的效率、准确率，还可以有效降低识别太空物体所需的人力资源。
18.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
19.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
21.图1为本发明实施例提供的一种太空物体的识别方法的流程示意图；
22.图2为本发明实施例提供的一种星轨图像的示意图；
23.图3为本发明实施例提供的另一种星轨图像的示意图；
24.图4为本发明实施例提供的一种星轨图像的生成方法的流程示意图；
25.图5为本发明实施例提供的一种太空物体的识别装置的结构示意图；
26.图6为本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
27.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发
明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.目前，天基探测成本高、技术实现复杂，而且受载荷体积的影响，无法部署大体积的望远镜和雷达测站；地基观测受天气、大气层和太阳照射的影响较大。现有技术对太空物体的识别基本都是在已知目标轨道的情况下。根据已知的目标速度、方向，通过赤道仪等跟踪工具跟踪。在跟踪精度较好的前提下，拍摄到的图像中的目标点与真是的目标点基本重合，背景下的恒星移动速度慢，就会留下星轨类型的点通过轨道拟合剔除背景恒星。将太空目标进行提取。这种方式无法对军事卫星、私自发射的卫星、新产生的目标碎片进行识别。基于此，本发明实施提供了一种太空物体的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，可以在无目标轨道信息的前提下，自动对太空物体进行识别，有效提高识别太空物体的效率、准确率，还可以有效降低识别太空物体所需的人力资源。
29.为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种太空物体的识别方法进行详细介绍，指定场景内部署有至少两个光学望远镜，每个光学望远镜用于观测同一空间位置，指定场景可以为地基，参见图1所示的一种太空物体的识别方法的流程示意图，该方法主要包括以下步骤s102至步骤s106：
30.步骤s102，控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像。其中，星轨图像所显示的内容至少包括待识别太空物体的运动轨迹。在一种实施方式中，为了避免不同光学望远镜拍摄时待识别太空物体移动，在图像处理时无法对应，导致图像中真实的待识别太空物体被误剔除，因此需要控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像。另外，光学望远镜的拍摄模式与当前拍摄环境相关，如果当前拍摄环境存在较多噪声点，则采用高速摄影方式，如果当前拍摄环境噪声点较少，则采用短时曝光拍摄模式。
31.步骤s104，基于每个光学望远镜采集的星轨图像，确定待识别太空物体对应的三维信息。其中，三维信息用于表征运动轨迹所属的星轨层次，星轨层次可以体现待识别太空物体的高度信息。在一种实施方式中，可以根据光学望远镜之间的距离选择相应的双目视觉模型，并利用双目视觉模型确定星轨图像中待识别太空物体对应的三维信息。
32.步骤s106，基于运动轨迹所属的星轨层次对待识别太空物体进行识别，得到待识别太空物体的识别结果。在一种实施方式中，可以将星轨层次与预设高度阈值进行比对，或者将星轨层次与已知太空目标的轨道参数进行比对，以基于比对结果得到待识别太空物体的识别结果。示例性的，当星轨层次高于卫星轨道高度时，待识别太空物体即为背景恒星或行星，当星轨层次低于卫星轨道时，待识别太空物体即为飞机、无人机或其他低空物体；或者，通过与已知太空目标的轨道参数对比，可以区分出待识别太空物体是否为已知太空目标或新发现的太空物体。
33.本发明实施例提供的太空物体的识别方法，通过指定场地内部署多台光学望远镜的方式，基于光学成像原理实现太空物体的识别，具有成本低、操作方便等优点，本发明实施例基于多台光学望远镜采集的星轨图像中所表征的待识别太空物体的运动轨迹，可以确定待识别太空物体的三维信息，进而基于三维信息中所表征的星轨层次对待识别太空物体进行识别，可以在无目标轨道信息的前提下，自动对太空物体进行识别，有效提高识别太空物体的效率、准确率，还可以有效降低识别太空物体所需的人力资源。
34.在实际应用中，为了采集到的图像能够形成视差，需要在地基部署两台以上光学望远镜，若需要提高结果质量，则可以在地基部署多台光学望远镜，以实现多对之间的两两验证。
35.在此基础上，在执行控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像的步骤时，可以参见如下步骤1至步骤2：
36.步骤1，基于每个光学望远镜采集的预览环境图像，确定每个光学望远镜的拍摄模式。具体的，对于每个光学望远镜，判断该光学望远镜采集的预览环境图像中的噪声点数量是否小于预设阈值；如果是，确定该光学望远镜的拍摄模式为短时曝光模式；如果否，确定该光学望远镜的拍摄模式为高速摄影模式。在实际应用中，对于噪声点少的高质量拍摄环境，采用短时曝光模式，使图像中的星点变成星轨图像；对于噪声点多的低质量拍摄环境，采用高速摄影模式采集多张图像，并对图像进行预处理后进行叠加即可得到星轨图像。
37.步骤2，按照每个光学望远镜的拍摄模式，控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像。在实际应用中，由于空间目标的运动速度比恒星要快，尤其是低轨道的卫星、碎片等，为了避免不同相机拍摄时目标移动，在图片处理时无法对应，导致真实目标被误剔除，多台望远镜之间需要实现同步拍摄。具体的：(1)如果该光学望远镜的拍摄模式为短时曝光模式，将该光学望远镜采集的第一空间环境图像确定为星轨图像，诸如图2所示的一种星轨图像的示意图；(2)如果该光学望远镜的拍摄模式为高速摄影模式，对该光学望远镜采集的每个第二空间环境图像进行预处理，并对预处理后的每个第二空间环境图像进行叠加得到星轨图像，诸如图3所示的另一种星轨图像的示意图；其中，预处理包括灰度拉伸处理、形态学滤波处理、背景滤除处理、对比增强处理、中值滤波处理、双目立体视觉分层处理中的一种或多种。本发明实施例通过灰度拉伸、形态学滤波、背景滤除、对比整强、中值滤波，双目立体视觉分层等技术，降低第二空间环境图像的一部分噪声和曝光的影响，再通过图像叠加即可生成星轨图像。
38.在一种实施方式中，参见图4所示的一种星轨图像的生成方法的流程示意图，该方法主要包括以下步骤s402至步骤s406：
39.步骤s402，获取光学望远镜连续拍摄的多张第二空间环境图像。
40.步骤s404，利用图像处理技术降低第二空间环境图像中的噪声点。
41.步骤s406，将多张图像进行叠加形成星轨图像。
42.在前述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种基于每个光学望远镜采集的星轨图像，确定待识别太空物体对应的三维信息的实施方式，可以参见如下步骤a至步骤b：
43.步骤a，根据光学望远镜中目标光学望远镜之间的距离，确定目标双目视觉模型。其中，目标光学望远镜的数量为两个，目标双目视觉模型包括平行式双目视觉模型或非平行式双目视觉模型。在一种具体的实施方式中，如果目标光学望远镜之间的距离小于预设距离阈值，确定目标双目视觉模型为平行式双目视觉模型；如果目标光学望远镜之间的距离大于预设距离阈值，则确定目标双目视觉模型为非平行式双目视觉模型。
44.步骤b，基于目标双目视觉模型和每个目标光学望远镜采集的星轨图像，确定待识别太空物体对应的三维信息。本发明实施例提供了一些确定待识别太空物体对应的三维信息的实施方式，参见如下方式一至方式二：
45.方式一，基于目标双目视觉模型确定每个目标光学望远镜采集的星轨图像的图像
深度信息，并根据图像深度信息确定待识别太空物体对应的三维信息。在一种实施方式中，可以直接是使用双目视觉立体成像技术，确定图像深度信息，进而根据图像深度信息区分出不同星轨层次，以基于星轨层次确定待识别太空物体是否为所需的太空物体。
46.方式二，对每个目标光学望远镜采集的星轨图像进行回溯得到星点图像，基于双目视觉模型确定每个星点图像的图像深度信息，并根据图像深度信息确定待识别太空物体对应的三维信息。在一种实施方式中，可以将星轨图像进行回溯，得到起始点、结束点或任意一点的星点图像，通过双目立体视觉原理，识别出星点图像中星点的深度信息，从而根据深度信息得到待识别太空物体对应的三维信息。
47.进一步的，本发明实施例还提供了一种基于运动轨迹所属的星轨层次对待识别太空物体进行识别，得到待识别太空物体的识别结果的实施方式，具体的：(1)比对运动轨迹所属的星轨层次和预设高度阈值得到第一比对结果，并基于第一比对结果确定待识别太空物体的识别结果，例如，高于卫星轨道高度的即为背景恒星或行星，低于卫星轨道的即为飞机、无人机或其他低空物体；(2)获取已知太空目标的轨道参数，基于轨道参数确定已知太空目标在目标时刻的位置信息，比对运动轨迹所属的星轨层次和位置信息得到第二比对结果，并基于第二比对结果确定待识别太空物体的识别结果，其中，轨道参数也即轨道六根数(也可称之为，开普勒六参数)，根据轨道参数推到已知太空目标在目标时刻的位置信息，计算位置信息与星轨层次所表征的位置信息之间的特征相似度，如果特征相似度高于预设阈值，则说明待识别太空物体与已知太空目标为同一物体，如果特征相似度低于预设阈值，则说明待识别太空物体与已知太空目标为不同物体。在具体实现时，可以遍历所有已知太空目标，如果待识别太空物体与所有已知太空目标之间的特征相似度均地域预设阈值，则说明待识别太空物体为新发现的太空物体，即可进行存储或其他操作。
48.本发明实施例的主要内容是地基使用多个光学望远镜，在多个观测点观测同一空间位置，根据图像成像质量选择短时曝光或高速摄影方式。对图像进行双目立体视觉进行处理，通过对比星轨痕迹、立体图像分层，确定其为太空物体还是恒星、飞机、无人机等。
49.本发明实施例是通过地基部署多台望远镜的方式，基于光学成像实现太空物体的识别，具有成本低、操作方便的优点。另外，本发明实施例是一种基于双目立体视觉原理、图像曝光技术对卫星轨道范围的太空物体进行识别的方法，通过对地基部署多台天文望远镜进行拍摄拍摄图像，通过组合使用已有技术对太空物体进行识别。本发明实施例能够单纯通过图像处理与识别得到太空中的一个星点是否为位于太空轨道范围的太空物体，通过设定特定圆软件既可能够实现无人值守的太空自动搜索、识别。
50.对于前述实施例提供的太空物体的识别方法，本发明实施例提供了一种太空物体的识别装置，指定场景内部署有至少两个光学望远镜，每个光学望远镜用于观测同一空间位置，参见图5所示的一种太空物体的识别装置的结构示意图，该装置主要包括以下部分：
51.图像采集模块502，用于控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像；其中，星轨图像所显示的内容至少包括待识别太空物体的运动轨迹；
52.三维信息确定模块504，用于基于每个光学望远镜采集的星轨图像，确定待识别太空物体对应的三维信息；其中，三维信息用于表征运动轨迹所属的星轨层次；
53.物体识别模块506，用于基于运动轨迹所属的星轨层次对待识别太空物体进行识别，得到待识别太空物体的识别结果。
54.本发明实施例提供的太空物体的识别装置，通过指定场地内部署多台光学望远镜的方式，基于光学成像原理实现太空物体的识别，具有成本低、操作方便等优点，本发明实施例基于多台光学望远镜采集的星轨图像中所表征的待识别太空物体的运动轨迹，可以确定待识别太空物体的三维信息，进而基于三维信息中所表征的星轨层次对待识别太空物体进行识别，可以在无目标轨道信息的前提下，自动对太空物体进行识别，有效提高识别太空物体的效率、准确率，还可以有效降低识别太空物体所需的人力资源。
55.在一种实施方式中，图像采集模块502还用于：基于每个光学望远镜采集的预览环境图像，确定每个光学望远镜的拍摄模式；按照每个光学望远镜的拍摄模式，控制每个光学望远镜同步采集空间位置处的星轨图像。
56.在一种实施方式中，图像采集模块502还用于：对于每个光学望远镜，判断该光学望远镜采集的预览环境图像中的噪声点数量是否小于预设阈值；如果是，确定该光学望远镜的拍摄模式为短时曝光模式；如果否，确定该光学望远镜的拍摄模式为高速摄影模式。
57.在一种实施方式中，图像采集模块502还用于：如果该光学望远镜的拍摄模式为短时曝光模式，将该光学望远镜采集的第一空间环境图像确定为星轨图像；或者，如果该光学望远镜的拍摄模式为高速摄影模式，对该光学望远镜采集的每个第二空间环境图像进行预处理，并对预处理后的每个第二空间环境图像进行叠加得到星轨图像；其中，预处理包括灰度拉伸处理、形态学滤波处理、背景滤除处理、对比增强处理、中值滤波处理、双目立体视觉分层处理中的一种或多种。
58.在一种实施方式中，三维信息确定模块504还用于：根据光学望远镜中目标光学望远镜之间的距离，确定目标双目视觉模型；其中，目标光学望远镜的数量为两个，目标双目视觉模型包括平行式双目视觉模型或非平行式双目视觉模型；基于目标双目视觉模型和每个目标光学望远镜采集的星轨图像，确定待识别太空物体对应的三维信息。
59.在一种实施方式中，三维信息确定模块504还用于：基于目标双目视觉模型确定每个目标光学望远镜采集的星轨图像的图像深度信息；或者，对每个目标光学望远镜采集的星轨图像进行回溯得到星点图像，并基于双目视觉模型确定每个星点图像的图像深度信息；根据图像深度信息确定待识别太空物体对应的三维信息。
60.在一种实施方式中，物体识别模块506还用于：比对运动轨迹所属的星轨层次和预设高度阈值得到第一比对结果，并基于第一比对结果确定待识别太空物体的识别结果；或者，获取已知太空目标的轨道参数，并基于轨道参数确定已知太空目标在目标时刻的位置信息；比对运动轨迹所属的星轨层次和位置信息得到第二比对结果，并基于第二比对结果确定待识别太空物体的识别结果。
61.本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
62.本发明实施例提供了一种终端设备，具体的，该终端设备包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被所述处理器运行时执行如上所述实施方式的任一项所述的方法。
63.图6为本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图，该终端设备100包括：处理器60，存储器61，总线62和通信接口63，所述处理器60、通信接口63和存储器61通过总线62连接；处理器60用于执行存储器61中存储的可执行模块，例如计算机程序。
64.其中，存储器61可能包含高速随机存取存储器(ram，random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口63(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
65.总线62可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
66.其中，存储器61用于存储程序，所述处理器60在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器60中，或者由处理器60实现。
67.处理器60可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器60中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器60可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
68.本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
69.所述功能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(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。
70.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护
范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。