基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，所述方法包括以下步驟：1)紅外相機(jī)拍照，獲取當(dāng)前里程的掌子面圖像；2)對掌子面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理；3)進(jìn)行聚類分析；4)進(jìn)行巖性識別，得到巖性分類信息；5)對步驟2)預(yù)處理好的圖像進(jìn)行邊緣檢測；6)進(jìn)行邊界提取，得到掌子面層理節(jié)理信息；7)結(jié)合巖性分類信息和層理節(jié)理信息繪制當(dāng)前掌子面的地質(zhì)素描圖，獲得當(dāng)前掌子面的結(jié)構(gòu)面信息；8)移動至下一個里程，重復(fù)步驟1)-7)；9)根據(jù)提取到的結(jié)構(gòu)面信息進(jìn)行三維地質(zhì)建模；10)根據(jù)三維地質(zhì)建模進(jìn)行巖體塊體分析，預(yù)測巖體穩(wěn)定性，最終得到洞室安全預(yù)測結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有速低噪聲、可視化建模等優(yōu)點。
【專利說明】基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種地下洞室安全預(yù)測方法，尤其是涉及一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在巖體中力學(xué)強(qiáng)度較低的部位或巖性相對軟弱的夾層，構(gòu)成巖體的不連續(xù)面，亦稱為結(jié)構(gòu)面。它實際上是地質(zhì)發(fā)展歷史中，在巖體中形成具有一定方向、一定規(guī)模、一定形態(tài)和特性的地質(zhì)界面。這些地質(zhì)界面可以是無任何充填的巖塊間的剛性接觸面，如節(jié)理面、層面、劈理面、片理面等；亦可以是具有充填物的裂隙面或明顯存在上下兩個層面的軟弱夾層；可以具有一定厚度的斷層、構(gòu)造破碎帶、接觸破碎帶、古風(fēng)化殼等。由一系列結(jié)構(gòu)面具有自己的產(chǎn)狀，彼此組合將巖體切割成形態(tài)不一、大小不等和成分各異的地塊或巖塊，統(tǒng)稱為結(jié)構(gòu)體。巖體就是由結(jié)構(gòu)面、結(jié)構(gòu)體兩個基本單元組成。
[0003]巖體的變形特性主要取決于結(jié)構(gòu)面裂隙，尤其是微裂隙及充填物等方面的共同作用，因此在研究巖石節(jié)理時對充填物的研究也非常重要。
[0004]綜合國內(nèi)外對巖體的分析，主要從三方面對巖體進(jìn)行圖像處理和評價，即巖體節(jié)理、裂隙；巖體塊；巖體填充物；雖然這3方面都可用于評價巖體，但巖體力學(xué)特性，尤其是它的強(qiáng)度，主要取決于單元巖塊之間接觸面上的強(qiáng)度；對于巖體變形，主要或者可說90%?95%的變形產(chǎn)生于節(jié)理(裂隙)，而不是單元巖塊的變形。另外由于彩色圖像的噪聲太多，以往對巖石裂隙及充填物的分割方法均是基于灰度圖像的處理，這不利于對充填物的進(jìn)一步分析。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種高速低噪聲、可視化建模、預(yù)測精度高的基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法。
[0006]本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn):
[0007]一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，包括以下步驟:
[0008]I)紅外相機(jī)拍照，獲取當(dāng)前里程的掌子面圖像；
[0009]2)對獲得的掌子面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，分別執(zhí)行步驟3)和5)；
[0010]3)對步驟2)預(yù)處理好的圖像進(jìn)行聚類分析，得到初步分類結(jié)果；
[0011]4)在步驟3)初步分類結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行巖性識別，得到巖性分類信息，執(zhí)行步驟
7)；
[0012]5)對步驟2)預(yù)處理好的圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲取圖像結(jié)構(gòu)面分界線；
[0013]6)在步驟5)邊緣檢測后進(jìn)行邊界提取，得到掌子面層理節(jié)理信息，執(zhí)行步驟7)；
[0014]7)結(jié)合步驟4)和步驟6)獲得的巖性分類信息和層理節(jié)理信息繪制當(dāng)前掌子面的地質(zhì)素描圖，獲得當(dāng)前掌子面的結(jié)構(gòu)面信息；
[0015]8)移動至下一個里程，重復(fù)步驟1)-7)后，執(zhí)行步驟9)；[0016]9)根據(jù)提取到的結(jié)構(gòu)面信息進(jìn)行三維地質(zhì)建模；
[0017]10)根據(jù)三維地質(zhì)建模進(jìn)行巖體塊體分析，預(yù)測巖體穩(wěn)定性，最終得到洞室安全預(yù)測結(jié)果。
[0018]所述的紅外相機(jī)包括紅外發(fā)射二極管和CXD黑白攝像機(jī)；紅外發(fā)射二極管發(fā)射紅外光，黑白CCD攝像機(jī)捕捉掌子面反射回來的紅外光，實現(xiàn)成像。
[0019]所述的紅外光的中心波長830?950nm。
[0020]所述的圖像預(yù)處理具體為:在拍照前，對掌子面光強(qiáng)進(jìn)行分布測量，根據(jù)測量結(jié)果，得出橫縱兩個方向的光強(qiáng)分布曲線，依據(jù)此分布曲線，對所拍攝的照片進(jìn)行亮度均衡化處理。
[0021]所述的聚類分析在HSV顏色空間進(jìn)行，對掌子面圖像的巖性進(jìn)行分類。
[0022]所述的邊緣檢測采用基于SUSAN算子的邊緣檢測算法。
[0023]所述的邊界提取具體為:首先采用下抽樣使不連續(xù)的折線連起來，然后采用霍夫變換進(jìn)行直線檢測提取。
[0024]所述的結(jié)構(gòu)面信息包括起點坐標(biāo)、終點坐標(biāo)、裂縫寬度和節(jié)理層理類型。
[0025]所述的三維地質(zhì)建模是依據(jù)前后兩次掌子面分析的結(jié)構(gòu)面分界線，進(jìn)行三維曲面重建，具體步驟包括:
[0026]a)基于結(jié)構(gòu)面分界線，建立若干剖面多邊形；
[0027]b)建立前后兩次掌子面的邊界多邊形對應(yīng)關(guān)系，自動搜索控制點對；
[0028]c)前后兩次掌子面邊界多邊形自動連接生成體周三角形；
[0029]d)判斷體周三角形是否有交叉，若是，則調(diào)整控制點對，返回步驟c)，若否，則執(zhí)行步驟e)；
[0030]e)相鄰的前后掌子面邊界多邊形分別三角剖分，閉合體元前后剖面；
[0031]f)建立三維地質(zhì)模型。
[0032]所述的巖體塊體分析采用塊體元法進(jìn)行巖體穩(wěn)定性分析。
[0033]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明對巖體的分析主要集中于對巖體節(jié)理、裂隙的提取和分析，最終實現(xiàn)對巖體的自動預(yù)測。本發(fā)明基于RGB空間，利用紅外相機(jī)對掌子面巖石樣本進(jìn)行拍照，對所獲得的圖像處理后，再融合屏蔽掉無關(guān)數(shù)據(jù)，最后利用區(qū)域生長法自動在彩色圖像上實現(xiàn)了對裂隙充填物的提取，具有高速低噪聲、預(yù)測精度高的優(yōu)點。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0034]圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0035]圖2為本發(fā)明中亮度均衡化處理后的圖像；
[0036]圖3為本發(fā)明中H通道聚類結(jié)果圖像；
[0037]圖4為本發(fā)明中S通道聚類結(jié)果圖像；
[0038]圖5為本發(fā)明中V通道聚類結(jié)果圖像；
[0039]圖6為本發(fā)明中邊緣檢測處理后的圖像；
[0040]圖7為本發(fā)明中改進(jìn)陰影誤檢測后進(jìn)行邊緣檢測處理的圖像；
[0041]圖8為本發(fā)明中下抽樣后的結(jié)果圖；
[0042]圖9為本發(fā)明中霍夫變換公式的圖形表示圖。【具體實施方式】
[0043]下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。本實施例以本發(fā)明技術(shù)方案為前提進(jìn)行實施，給出了詳細(xì)的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實施例。
[0044]如圖1所示，一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，包括以下步驟:
[0045]在步驟I中，紅外相機(jī)拍照，獲取當(dāng)前里程的掌子面圖像；
[0046]在步驟2中，對獲得的掌子面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，分別執(zhí)行步驟3和5 ;
[0047]在步驟3中，對步驟2預(yù)處理好的圖像進(jìn)行聚類分析，得到初步分類結(jié)果；
[0048]在步驟4中，在步驟3初步分類結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行巖性識別，執(zhí)行步驟7 ；
[0049]巖性識別可通過以下步驟實現(xiàn):根據(jù)前期勘探資料，建立不同巖層圖像的樣本集，然后將樣本集輸入后向反饋網(wǎng)絡(luò)(BP)進(jìn)行訓(xùn)練，以確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，記錄網(wǎng)絡(luò)模型；把步驟3中得到的掌子面聚類分析結(jié)果作為輸入圖像，將提取的紋理特征輸入已訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行類別預(yù)測與匹配，得到巖性分類信息；
[0050]在步驟5中，對步驟2預(yù)處理好的圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲取圖像結(jié)構(gòu)面分界線；
[0051]在步驟6中，在步驟5邊緣檢測后進(jìn)行邊界提取，得到掌子面層理節(jié)理信息，執(zhí)行步驟7 ;
[0052]在步驟7中，結(jié)合步驟4和步驟6獲得的巖性分類信息和層理節(jié)理信息繪制當(dāng)前掌子面的地質(zhì)素描圖，獲得當(dāng)前掌子面的結(jié)構(gòu)面信息；重復(fù)步驟1-7，進(jìn)行下一個里程的結(jié)構(gòu)面信息提取；
[0053]在步驟8中，根據(jù)提取到的結(jié)構(gòu)面信息進(jìn)行三維地質(zhì)建模；
[0054]在步驟9中，根據(jù)三維地質(zhì)建模進(jìn)行巖體塊體分析，預(yù)測巖體穩(wěn)定性；
[0055]在步驟10中，最終得到洞室安全預(yù)測結(jié)果。
[0056]紅外相機(jī)拍照:
[0057]由于在洞室施工過程中，作業(yè)面附近充滿大量粒徑在0.1?IOum的粉塵；同時，可見光波長范圍在0.35?0.78um,小于大部分粉塵的粒徑，會在粉塵區(qū)域形成漫反射，可見光照相無法穿透粉塵獲取清晰的掌子面照片。相比起來，紅外線的波長更長，范圍為
0.78um?3000um,由于電磁波的衍射特性,紅外線能夠繞射穿透粒徑在IOum以下的粉塵，能夠得到比可見光更清晰的洞室掌子面圖像，采用紅外主動成像技術(shù)，即采用紅外輻射“照明”，產(chǎn)生人眼看不見的紅外光，采用普通黑白CXD攝像機(jī)捕捉掌子面反射回來的紅外光實現(xiàn)成像。這是考慮到如果采用被動成像技術(shù)需要使用造價昂貴的特殊攝像機(jī)，而且被動成像技術(shù)不能完整的反映周圍環(huán)境狀況。紅外補(bǔ)光照明系統(tǒng)按紅外光輻射機(jī)理分為紅外發(fā)射二極管和熱輻射兩種。紅外發(fā)射二極管發(fā)射的紅外光光譜功率分布更好，普通CCD黑白攝像機(jī)可接收。窄帶分布，中心波長830?950nm,半峰帶寬約40nm左右，采用940?950nm波長紅外管，完全無紅暴。
[0058]圖像預(yù)處理:
[0059]由于采用紅外發(fā)射二極管補(bǔ)光近距離拍照，必然存在光照不均的問題。圖像與處理主要就是處理圖像由于照度問題引起的亮度不均問題。在拍照前，首先對掌子面光強(qiáng)進(jìn)行分布測量，根據(jù)測量的結(jié)果，得出橫縱兩個方向的光強(qiáng)分布曲線，依據(jù)此分布曲線，對所拍攝的照片進(jìn)行亮度均衡化處理，消除照片過曝、欠曝的影響。對于亮度均衡化處理后的圖像，如圖2所示。分別進(jìn)行聚類分析和邊緣檢測。聚類分析用于對不同巖性進(jìn)行分類，邊緣檢測用于處理掌子面層理節(jié)理信息。
[0060]聚類分析:
[0061]由于是紅外拍照，因此不利于采用RGB空間，選擇在HSV顏色空間進(jìn)行聚類分析。S通道中對部分分界面的邊緣有顯著的增強(qiáng)效果。H、S、V通道聚類結(jié)果如圖3-圖5所示。
[0062]邊緣檢測:
[0063]由于節(jié)理或?qū)永矶际钦谱用鎺r體的裂縫，但形成裂縫的巖石間并沒有顯著的位移。從圖像分析的角度看，節(jié)理在圖像中所表現(xiàn)出的特征有:灰度值明顯比較兩側(cè)區(qū)域低(幾乎為黑色)；幾何特征為較細(xì)且近似為長短不一的直線段，但關(guān)無方向性可言。裂縫的圖像特征就是一些折線段，在圖像最明顯的特征就是一條細(xì)長的黑線，有著明顯比兩側(cè)區(qū)域灰度值低的特征。由于掌子面表面凹凸不平，圖像上存在大量的棱角和陰影，而且有不規(guī)則的各種巖體紋理細(xì)節(jié)，在圖像上很難直接提取節(jié)理層理信息，一般的邊緣檢測算法如SOBEL、CANNEY算子，由于對棱角、灰度變異區(qū)域有較為敏感，其檢測結(jié)果存在很大的誤檢測，同時對大于I個像素的邊緣區(qū)域存在雙邊緣問題；而采用的局部SUSAN算子由于直接從裂縫特征出發(fā)，能直接將其裂縫區(qū)域，而非其邊緣部份識別出來，非常有利于最終節(jié)理的表示，表現(xiàn)出了很好的識別效果。具體實現(xiàn)就是首先選用一定大小(9X9)的圓形模板，以模板中心點為參考點，求取其鄰域與參考點的差值，若差值大于零則設(shè)為1，小于零則設(shè)為0，然后統(tǒng)計I個數(shù)作為該中心點的響應(yīng)輸出；最后遍歷圖像所有點后輸入最終的算子響應(yīng)結(jié)果圖。
[0064]根據(jù)SUSAN算子的原理可知，該算子對于檢測圖像中的角點非常理想，即對圖像中的孤立的黑點與亮點響應(yīng)最為強(qiáng)烈。當(dāng)采用該算法進(jìn)行裂縫檢測時，由于裂縫大多數(shù)I?3個像素寬的黑色線段，因此當(dāng)對算子稍做改進(jìn)即只是中心為暗的區(qū)域有響應(yīng)時，可以想象此時算子除了對孤立的黑點響應(yīng)最為強(qiáng)烈外，其次就是對于裂縫區(qū)域的響應(yīng)了，尤其是對為單像素寬的裂縫。算子對陰影區(qū)域的棱角與暗點區(qū)域也同時被檢測了出來，但能將裂縫區(qū)域直接識別出來，結(jié)果如圖6所示。這里通過判斷兩個區(qū)域的面積比和提高響應(yīng)閾值，改進(jìn)對陰影的誤檢測，具有明顯的效果。結(jié)果如圖7所示。
[0065]邊界提取:
[0066]由于前面的邊緣檢測算法，得到處理后圖像的折線段之間很多不連續(xù)，這里采用下抽樣結(jié)合霍夫變換進(jìn)行裂縫的邊界提取。下抽樣的目的是使得不連續(xù)的折線連起來，排除孤立點。下抽樣后結(jié)果如圖8所示。
[0067]霍夫變換的目的就是進(jìn)行直線檢測提取。一條直線在圖像中是一系列離散點的集合，通過一個直線的離散極坐標(biāo)公式，可以表達(dá)出直線的離散點幾何等式為:X*cos(theta)+y*sin(theta) = r。其中角度theta指r與X軸之間的夾角，r為到直線幾何垂直距離。任何在直線上點X，y都可以表達(dá)，其中r、theta是常量。
[0068]上述公式圖形表示如圖9所示。圖像的像素坐標(biāo)P(x，y)是已知的，而r、theta則是我們要尋找的變量。如果我們能繪制每個(r，theta)值根據(jù)像素點坐標(biāo)P (x，y)值的話，那么就從圖像笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)霍夫空間系統(tǒng)，這種從點到曲線的變換稱為直線的霍夫變換。變換通過量化霍夫參數(shù)空間為有限個值間隔等分或者累加格子。當(dāng)霍夫變換算法開始，每個像素坐標(biāo)點P (X，y)被轉(zhuǎn)換到(r，theta)的曲線點上面，累加到對應(yīng)的格子數(shù)據(jù)點，當(dāng)一個波峰出現(xiàn)時候，說明有直線存在。
[0069]在前面分析的基礎(chǔ)上，獲取當(dāng)前掌子面的結(jié)構(gòu)面信息，如有不同巖性，則按照層理處理不同巖塊間的分界線，如無，則全部邊界按照節(jié)理處理，繪制當(dāng)前掌子面的地質(zhì)素描圖，并將所有結(jié)構(gòu)面信息(起點坐標(biāo)、終點坐標(biāo)、裂縫寬度、節(jié)理層理類型)記錄入庫。重復(fù)上述步驟，進(jìn)行下一個里程的掌子面的結(jié)構(gòu)面信息提取工作。
[0070]三維地質(zhì)建模:
[0071]三維地質(zhì)建模是依據(jù)前后兩次掌子面分析的結(jié)構(gòu)面分界線，進(jìn)行三維曲面重建，具體步驟包括:
[0072]a)基于結(jié)構(gòu)面分界線，建立若干剖面多邊形；
[0073]b)建立前后兩次掌子面的邊界多邊形對應(yīng)關(guān)系，自動搜索控制點對；
[0074]c)前后兩次掌子面邊界多邊形自動連接生成體周三角形；
[0075]d)判斷體周三角形是否有交叉，若是，則調(diào)整控制點對，返回步驟c)，若否，則執(zhí)行步驟e)；
[0076]e)相鄰的前后掌子面邊界多邊形分別三角剖分，閉合體元前后剖面；
[0077]f)建立三維地質(zhì)模型。
[0078]巖體塊體分析:本方法采用塊體元法進(jìn)行巖體穩(wěn)定性分析。
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟: 1)紅外相機(jī)拍照，獲取當(dāng)前里程的掌子面圖像； 2)對獲得的掌子面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，分別執(zhí)行步驟3)和5)； 3)對步驟2)預(yù)處理好的圖像進(jìn)行聚類分析，得到初步分類結(jié)果； 4)在步驟3)初步分類結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行巖性識別，得到巖性分類信息，執(zhí)行步驟7)； 5)對步驟2)預(yù)處理好的圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲取圖像結(jié)構(gòu)面分界線； 6)在步驟5)邊緣檢測后進(jìn)行邊界提取，得到掌子面層理節(jié)理信息，執(zhí)行步驟7)； 7)結(jié)合步驟4)和步驟6)獲得的巖性分類信息和層理節(jié)理信息繪制當(dāng)前掌子面的地質(zhì)素描圖，獲得當(dāng)前掌子面的結(jié)構(gòu)面信息； 8)移動至下一個里程，重復(fù)步驟I)-7)后，執(zhí)行步驟9)； 9)根據(jù)提取到的結(jié)構(gòu)面信息進(jìn)行三維地質(zhì)建模； 10)根據(jù)三維地質(zhì)建模進(jìn)行巖體塊體分析，預(yù)測巖體穩(wěn)定性，最終得到洞室安全預(yù)測結(jié)果O
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述 的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的紅外相機(jī)包括紅外發(fā)射二極管和C⑶黑白攝像機(jī)；紅外發(fā)射二極管發(fā)射紅外光，黑白CCD攝像機(jī)捕捉掌子面反射回來的紅外光，實現(xiàn)成像。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的紅外光的中心波長830~950nm。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的圖像預(yù)處理具體為:在拍照前，對掌子面光強(qiáng)進(jìn)行分布測量，根據(jù)測量結(jié)果，得出橫縱兩個方向的光強(qiáng)分布曲線，依據(jù)此分布曲線，對所拍攝的照片進(jìn)行亮度均衡化處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的聚類分析在HSV顏色空間進(jìn)行，對掌子面圖像的巖性進(jìn)行分類。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的邊緣檢測采用基于SUSAN算子的邊緣檢測算法。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的邊界提取具體為:首先采用下抽樣使不連續(xù)的折線連起來，然后采用霍夫變換進(jìn)行直線檢測提取。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的結(jié)構(gòu)面信息包括起點坐標(biāo)、終點坐標(biāo)、裂縫寬度和節(jié)理層理類型。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的三維地質(zhì)建模是依據(jù)前后兩次掌子面分析的結(jié)構(gòu)面分界線，進(jìn)行三維曲面重建，具體步驟包括: a)基于結(jié)構(gòu)面分界線，建立若干剖面多邊形； b)建立前后兩次掌子面的邊界多邊形對應(yīng)關(guān)系，自動搜索控制點對； c)前后兩次掌子面邊界多邊形自動連接生成體周三角形； d)判斷體周三角形是否有交叉，若是，則調(diào)整控制點對，返回步驟c)，若否，則執(zhí)行步驟e)； e)相鄰的前后掌子面邊界多邊形分別三角剖分，閉合體元前后剖面；f)建立三維地質(zhì)模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的地下洞室掌子面快速安全預(yù)測方法，其特征在于，所述的巖體塊體分析采用塊體元法進(jìn)行巖體穩(wěn)定性分析。
【文檔編號】G06K9/62GK103698817SQ201310738816
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月27日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月27日
【發(fā)明者】朱愛璽, 任青文, 徐磊, 單明章 申請人:上海川海信息科技有限公司