本發(fā)明涉及電子技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，具體而言，涉及一種機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法和裝置。

背景技術(shù)：

電力系統(tǒng)10kV戶外環(huán)網(wǎng)柜采用封閉式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，長(zhǎng)期工作在戶外，凝露現(xiàn)象嚴(yán)重，特別是二次設(shè)備受潮銹蝕的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。為了解決這一問題，必須制定相應(yīng)的防潮防凝露策略，為了使策略制定的有針對(duì)性，就必須確定環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)凝露匯聚的確切部位。

凝露的產(chǎn)生在通常情況下是不可避免的而且是突發(fā)性的，在空氣比較潮濕以及溫度變化比較大的地區(qū)也是經(jīng)常性的。凝露指的是空氣中的水汽超過它的最大包容能力時(shí)，過飽和空氣中的水汽會(huì)慢慢凝結(jié)析出，變成飽和空氣，此時(shí)若空氣溫度>0℃，即產(chǎn)生凝露。簡(jiǎn)單地說，凝露是由于高溫、高濕的氣體在遇到低溫物體時(shí)，當(dāng)達(dá)到露點(diǎn)溫度而在其表面液化為液體的現(xiàn)象。在電力系統(tǒng)中，所謂的凝露指的是各種機(jī)構(gòu)箱、配電柜和開關(guān)柜等高壓電路設(shè)備的柜體內(nèi)壁表面溫度下降到露點(diǎn)溫度以下時(shí)，內(nèi)壁表面會(huì)發(fā)生水珠凝結(jié)的現(xiàn)象。因此，凝露的發(fā)生取決于環(huán)境溫度、柜內(nèi)溫度、相對(duì)濕度以及露點(diǎn)溫度。

針對(duì)上述由于相關(guān)技術(shù)中缺少對(duì)環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)凝露匯聚部位的準(zhǔn)確判斷方法，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)防潮策略的設(shè)置不準(zhǔn)確的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法和裝置，以至少解決由于相關(guān)技術(shù)中缺少對(duì)環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)凝露匯聚部位的準(zhǔn)確判斷方法，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)防潮策略的設(shè)置不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法，包括：依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

可選的，依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群包括：通過圖像采集設(shè)備在預(yù)設(shè)時(shí)序?qū)?yīng)的區(qū)間內(nèi)采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像；依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序排列圖像，得到區(qū)間內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)序中多張圖像組成的圖像集群。

可選的，通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果包括：通過矩陣matlab執(zhí)行預(yù)設(shè)量化算法，量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果。

進(jìn)一步地，可選的，依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置包括：將量化結(jié)果劃分為四塊面積相等的區(qū)域，并標(biāo)記為第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域；分別對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值；統(tǒng)計(jì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值，并對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值進(jìn)行比較，將灰度值最大對(duì)應(yīng)的區(qū)域作為機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

可選的，分別對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值包括：對(duì)量化結(jié)果對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行去背景操作，得到消除誤差的圖像；提取圖像中第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)裝置，包括：采集模塊，用于依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；計(jì)算模塊，用于通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；預(yù)估模塊，用于依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

可選的，采集模塊包括：采集單元，用于通過圖像采集設(shè)備在預(yù)設(shè)時(shí)序?qū)?yīng)的區(qū)間內(nèi)采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像；圖像排列單元，用于依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序排列圖像，得到區(qū)間內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)序中多張圖像組成的圖像集群。

可選的，計(jì)算模塊包括：計(jì)算單元，用于通過矩陣matlab執(zhí)行預(yù)設(shè)量化算法，量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果。

進(jìn)一步地，可選的，預(yù)估模塊包括：區(qū)域劃分單元，用于將量化結(jié)果劃分為四塊面積相等的區(qū)域，并標(biāo)記為第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域；灰度處理單元，用于分別對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值；統(tǒng)計(jì)單元，用于統(tǒng)計(jì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值，并對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值進(jìn)行比較，將灰度值最大對(duì)應(yīng)的區(qū)域作為機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

可選的，灰度處理單元包括：誤差處理子單元，用于對(duì)量化結(jié)果對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行去背景操作，得到消除誤差的圖像；數(shù)值提取子單元，用于提取圖像中第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置，達(dá)到了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)機(jī)柜內(nèi)凝露位置的目的，從而實(shí)現(xiàn)了提升防潮策略的設(shè)置精度的技術(shù)效果，進(jìn)而解決了由于相關(guān)技術(shù)中缺少對(duì)環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)凝露匯聚部位的準(zhǔn)確判斷方法，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)防潮策略的設(shè)置不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法的流程示意圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法中統(tǒng)計(jì)灰度值的流程示意圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

需要說明的是，本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”等是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤?。此外，術(shù)語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

實(shí)施例一

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，提供了一種機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法實(shí)施例，需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括如下步驟：

步驟S102，依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；

步驟S104，通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；

步驟S106，依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀察方法中，通過依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置，達(dá)到了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)機(jī)柜內(nèi)凝露位置的目的，從而實(shí)現(xiàn)了提升防潮策略的設(shè)置精度的技術(shù)效果，進(jìn)而解決了由于相關(guān)技術(shù)中缺少對(duì)環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)凝露匯聚部位的準(zhǔn)確判斷方法，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)防潮策略的設(shè)置不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

可選的，步驟S102中依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群包括：

Step1，通過圖像采集設(shè)備在預(yù)設(shè)時(shí)序?qū)?yīng)的區(qū)間內(nèi)采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像；

Step2，依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序排列圖像，得到區(qū)間內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)序中多張圖像組成的圖像集群。

可選的，步驟S104中通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果包括：

Step1，通過矩陣matlab執(zhí)行預(yù)設(shè)量化算法，量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果。

進(jìn)一步地，可選的，步驟S106中依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置包括：

Step1，將量化結(jié)果劃分為四塊面積相等的區(qū)域，并標(biāo)記為第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域；

Step2，分別對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值；

Step3，統(tǒng)計(jì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值，并對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值進(jìn)行比較，將灰度值最大對(duì)應(yīng)的區(qū)域作為機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

可選的，步驟S106中的Step2中分別對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值包括：

對(duì)量化結(jié)果對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行去背景操作，得到消除誤差的圖像；

提取圖像中第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值。

綜上，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀察方法具體如下：

(1)利用照相機(jī)將10kV戶外環(huán)網(wǎng)柜產(chǎn)生凝露的部位拍攝下來；

具體的，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法中采集時(shí)間設(shè)為6個(gè)小時(shí)，在這6個(gè)小時(shí)中，每小時(shí)采集一張10kV戶外環(huán)網(wǎng)柜產(chǎn)生凝露的部位的圖像，即，得到6張圖像；

(2)利用MATLAB軟件對(duì)圖像初步處理，提取水滴邊緣；

具體的，基于(1)中得到的6張圖像，通過matlab對(duì)每幅圖進(jìn)行處理，提前水滴的邊緣；

(3)利用matlab軟件對(duì)圖像進(jìn)一步處理，并給出了量化結(jié)果。將圖像分割成4塊等面積的區(qū)域，并消除圖像的背景以避免由于拍攝時(shí)對(duì)比度不均勻產(chǎn)生的誤差，此時(shí)，每塊區(qū)域的亮度都是由水滴引起的，比較4塊區(qū)域的灰度值之和步驟如下：

步驟1，拍攝開關(guān)柜頂部?jī)?nèi)壁的凝露全景圖；

步驟2，將圖像劃分為4塊等面積的部分，從外到內(nèi)分別標(biāo)記為1、2、3、4；

步驟3，利用matlab軟件對(duì)凝露圖像進(jìn)行灰度處理圖像；

步驟4，利用matlab軟件對(duì)該凝露圖像進(jìn)行去背景操作，消除由于圖像背景不均勻產(chǎn)生的誤差；

步驟5，統(tǒng)計(jì)每塊等面積區(qū)域灰度值總和。

圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)方法中統(tǒng)計(jì)灰度值的流程示意圖，如圖2所示，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，灰度值總和從外到內(nèi)逐漸減小，在內(nèi)壁邊緣區(qū)域1的總灰度值達(dá)到3.3×10⁷，而在最中間的區(qū)域4的總灰度值則為2.3×10⁷，表明環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)壁邊緣部位更易形成凝露。

實(shí)施例二

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)裝置，圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖3所示，包括：

采集模塊32，用于依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；計(jì)算模塊34，用于通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；預(yù)估模塊36，用于依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供的機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚部位的觀測(cè)裝置中，通過依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像集群；通過預(yù)設(shè)量化算法量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果；依據(jù)量化結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，得到機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置，達(dá)到了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)機(jī)柜內(nèi)凝露位置的目的，從而實(shí)現(xiàn)了提升防潮策略的設(shè)置精度的技術(shù)效果，進(jìn)而解決了由于相關(guān)技術(shù)中缺少對(duì)環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)凝露匯聚部位的準(zhǔn)確判斷方法，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)防潮策略的設(shè)置不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

可選的，采集模塊32包括：采集單元，用于通過圖像采集設(shè)備在預(yù)設(shè)時(shí)序?qū)?yīng)的區(qū)間內(nèi)采集機(jī)柜內(nèi)部液態(tài)匯聚的圖像；圖像排列單元，用于依據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)序排列圖像，得到區(qū)間內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)序中多張圖像組成的圖像集群。

可選的，計(jì)算模塊34包括：計(jì)算單元，用于通過矩陣matlab執(zhí)行預(yù)設(shè)量化算法，量化圖像集群，得到預(yù)設(shè)時(shí)序采集的圖像集群對(duì)應(yīng)的量化結(jié)果。

進(jìn)一步地，可選的，預(yù)估模塊36包括：區(qū)域劃分單元，用于將量化結(jié)果劃分為四塊面積相等的區(qū)域，并標(biāo)記為第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域；灰度處理單元，用于分別對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值；統(tǒng)計(jì)單元，用于統(tǒng)計(jì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值，并對(duì)第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值進(jìn)行比較，將灰度值最大對(duì)應(yīng)的區(qū)域作為機(jī)柜內(nèi)液態(tài)匯聚的位置。

可選的，灰度處理單元包括：誤差處理子單元，用于對(duì)量化結(jié)果對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行去背景操作，得到消除誤差的圖像；數(shù)值提取子單元，用于提取圖像中第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域和第四區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值。

上述本發(fā)明實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。

在本發(fā)明的上述實(shí)施例中，對(duì)各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實(shí)施例的相關(guān)描述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的技術(shù)內(nèi)容，可通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。其中，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如所述單元的劃分，可以為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，單元或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可為個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、移動(dòng)硬盤、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。