CN110264416A - 稀疏点云分割方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种稀疏点云分割方法及装置。涉及图像处理领域，其中，方法包括：获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据，对相机和激光雷达进行联合标定并生成标定参数，对目标二维图像数据进行目标检测，根据目标检测结果以及选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，生成包含目标信息的三维锥体点云，最后进行点云分割生成目标点云。克服了现有技术中通过激光雷达组合融合的方式进行点云分割，硬件价格昂贵且点云分割精度及效率较低的问题，本发明降低了设备成本，并且根据选取原则得到包含目标信息的三维锥体点云，然后进行点云分割去除噪声点云，提高了点云分割的精度及效率，具有良好的实际应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其是一种稀疏点云分割方法及装置。
背景技术
近年来，随着3D传感器设备的应用逐渐普及，例如在自主导航***中，需要不断检测目标对象的位置和类别，而三维点云分割是这些自动导航***的环境感知任务中关键且必不可少的一步。因此对目标的三维点云进行分割，已成为许多研究人员的热点研究方向。但是在未知的动态环境中，由于点云数据的稀疏性、不均匀的采样密度、不规则格式及缺乏颜色纹理的特点，进行精确点云分割比较困难。
目前，为了提高点云分割的精确度，大多采用高线束的激光雷达(如32线、64线及以上的激光雷达)或多个低线束的激光雷达(如4个16线激光雷达)进行融合的方式，来进行点云分割任务。但是由于这种激光雷达组合的方式所需的硬件价格昂贵，并且直接在原始点云中进行点云分割是一个极具难度的问题，其分割的精度及效率都比较低。
因此需要提出一种在保证低成本的情况下，同时具有较高的点云分割精度及效率的稀疏点云分割方法。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的是提供一种在保证低成本的情况下，同时具有较高的点云分割精度及效率的稀疏点云分割方法及装置。
本发明实施例所采用的技术方案是：
第一方面，本发明提供一种稀疏点云分割方法，包括：
获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据；
对所述相机和所述激光雷达进行联合标定并生成标定参数；
对所述目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息；
根据所述二维边界框位置坐标信息和所述标定参数，根据选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云；
对所述三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。
进一步地，所述选取原则具体为：
根据所述标定参数，将所述目标三维点云数据投影到所述二维图像数据上；
遍历所述目标三维点云数据中所有的三维点，选取投影在所述二维边界框坐标范围内的三维点。
进一步地，所述点云分割的过程具体包括：
根据所述目标类别选取当前目标类别的特征信息；
根据所述特征信息对应的阈值条件，从所述三维锥体点云中选取满足所述阈值条件的三维点，以组成目标点云。
进一步地，所述目标检测的过程具体是：通过深度学习目标检测网络进行目标检测。
进一步地，所述联合标定的过程具体包括：
建立所述相机和所述激光雷达的联合标定模型，所述联合标定模型包括相机的相机坐标系、激光雷达的雷达坐标系和标定靶平面；
多次变换所述标定靶平面的位姿，并分别采集所述相机获取的标定靶二维图像和所述激光雷达获取的所述标定靶点云数据；
根据所述标定靶二维图像，结合张正友相机标定法，获取所述相机的内参数和外参数；
采用交互操作方式框选所述标定靶点云数据，并对所述标定靶点云数据进行平面拟合，得到不同位姿下所述标定靶平面在所述雷达坐标系下的靶平面方程；
根据所述内参数、所述外参数和所述靶平面方程建立外参约束关系，得到所述标定参数。
进一步地，所述标定参数包括：所述相机与所述激光雷达之间的旋转矩阵、平移向量和所述相机的内参数。
进一步地，所述交互操作方式具体包括：
将所述标定靶点云数据按照距离映射成不同颜色的可视化图像；
在所述可视化图像中框选出标定靶平面区域。
第二方面，本发明还提供一种稀疏点云分割装置，包括：
获取图像数据模块，用于获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据；
联合标定模块，用于对所述相机和所述激光雷达进行联合标定并生成标定参数；
目标检测模块，用于对所述目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息；
三维锥体点云生成模块，用于根据所述二维边界框位置坐标信息和所述标定参数，根据选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云；
目标点云生成模块，用于对所述三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。
第三方面，本发明提供一种稀疏点云分割设备，包括：
至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行如第一方面任一项所述的方法。
第四方面，本发明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用于使计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
本发明实施例的有益效果是：
本发明实施例通过获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据，对相机和激光雷达进行联合标定并生成标定参数，然后对目标二维图像数据进行目标检测，得到包括目标类别和二维边界框位置坐标信息的目标检测结果。根据二维边界框位置坐标信息和标定参数，根据选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云，最后对三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。克服了现有技术中通过激光雷达组合融合的方式进行点云分割，硬件价格昂贵且点云分割精度及效率较低的问题，本发明只需要一个相机和一个激光雷达进行联合标定之后，对获取的目标数据进行点云分割，降低了设备成本，并且根据选取原则得到包含目标信息的三维锥体点云，然后进行点云分割去除噪声点云，提高了点云分割的精度及效率，具有良好的实际应用价值。
本发明可以广泛应用于需要进行点云分割的图像处理领域。
附图说明
图1是本发明中稀疏点云分割方法的一具体实施例的实现流程图；
图2是本发明中稀疏点云分割方法的一具体实施例的联合标定过程流程图；
图3是本发明中稀疏点云分割方法的一具体实施例的联合标定模型示意图；
图4是本发明中稀疏点云分割装置的一具体实施例的结构框图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，并获得其他的实施方式。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
实施例一：
本实施例与传统的点云分割方法以及现有的直接应用深度学习进行点云分割方法均不不同。传统的点云分割方法使用纯数学模型和几何推理技术，如区域增长或模型拟合，结合稳健估计器，将线性和非线性模型拟合到点云数据。这种方法点云分割速度比较快，在简单的场景下可实现良好的分割效果，但这种方法的局限性在于在拟合物体时难以选择模型的大小，并且对噪声敏感并且在复杂场景中不能很好地工作。
现有的直接应用深度学习进行点云分割方法使用特征描述符从点云数据中提取3D特征，并使用机器学习技术来学习不同类别的对象类型，然后使用结果模型对所获取的数据进行分类。在复杂的场景中，机器学习技术比纯粹基于几何推理的技术分割效果好。但是由于噪声，密度不均匀，点云数据中的遮挡，很难找到并将复杂的几何图元拟合到物体上。虽然机器学习技术可以提供更好的结果，但它们通常很慢并且分割性能依赖于特征提取过程的结果。
本发明实施例一提供一种稀疏点云分割方法，图1为本发明实施例提供的一种稀疏点云分割方法的实现流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1：获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据，本实施例中，相机可选的为单目相机，激光雷达可选的为16线激光雷达，但是不做具体限定，相机可以是其他类型相机，激光雷达也可以是32线、64线及以上的激光雷达。
S2：对相机和激光雷达进行联合标定并生成标定参数，标定参数包括：相机与激光雷达之间的旋转矩阵、平移向量和相机的内参数。
S3：对目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，本实施例中，通过成熟的通过深度学习目标检测网络进行目标检测，目标检测的主要任务是：目标分类和目标定位。
其中目标分类主要是在输入的数字图像或视频帧中，判断是否有感兴趣类别的物体，并输出一个概率分数值，来表示感兴趣类别的物体出现在输入图像或视频帧中的可能性。而目标定位主要是对判断输入的数字图像或视频帧中框选感兴趣的目标物体的位置和范围，输出目标物体的边界框范围坐标。因此本实施例中，目标检测的结果包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息。
由于深度学习在目标检测任务上取得了较多突破，因此本实施例中选取成熟的目标检测网络进行目标检测，输出包括目标类别和二维边界框位置坐标信息的目标检测的结果。可选的目标检测网络有：YOLO网络、Faster R-CNN网络或SSD目标检测网络，但是不局限于上述网络，凡是能够实现本实施例目标检测任务的监测网络均在本实施例的保护范围之内。
S4：生成包含目标信息的三维锥体点云，具体是根据二维边界框位置坐标信息和标定参数，根据选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云。
本实施例中，根据步骤S3的目标检测过程，可得目标的二维边界框位置坐标信息，结合步骤S2中获得的相机与激光雷达之间的旋转矩阵、平移向量和相机的内参数，根据选取原则，获取激光雷达的目标三维点云数据中能够转换到目标二维图像数据的边界框内的点云，由于获取的该点云区域形状上呈锥体，因此也称该点云区域为三维锥体点云。
本实施例的提取原则包括以下步骤：
S41：根据标定参数，将激光雷达获取的目标三维点云数据投影到相机获取的二维图像数据上；
S42：遍历目标三维点云数据中所有的三维点，选取投影在二维边界框坐标范围内的三维点，即选取并保存投影点在二维边界框坐标范围内的点，作为最终挑选的点云。
S5：对三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。本实施例中，由于三维锥体点云中不仅包含目标物体还包含少量的噪声点云，因此需要在三维锥体点云中进一步进行点云分割，以提取出只含目标物体的目标点云。
本实施例中，点云分割的过程具体包括以下步骤：
S51：根据目标类别选取当前目标类别的特征信息，即将步骤S3中获取的目标类别作为先验知识，不同的目标类别具有不同的特征信息，同时可以根据这个特性设定不同目标类别的不同判别阈值条件。
例如，目标类别为行人时，对应的阈值条件可以设定为：行人点云中心的横向距离小于60cm，垂直距离小于100cm，前后距离小于50cm的点即为行人目标点云，可以根据实际需要进行阈值条件的设定。
S52：根据特征信息对应的阈值条件，从三维锥体点云中选取并保存所有满足阈值条件的三维点，以组成目标点云。
本实施例通过联合标定模型，相机采集场景的标定靶二维图像数据，并据此建立标定靶二维图像数据库，同时激光雷达扫描当前场景，采集标定靶的深度图并由此建立标定靶点云数据的数据库，即可根据两个数据库之间的约束条件，来求解相机与激光雷达之间的外参约束关系，为了建立相机与激光雷达之间的外参约束关系，本实施例采用基于平面特征的联合标定方法。下面详细说明本实施例中对相机和激光雷达进行联合标定并生成标定参数的过程。
如图2所示，为本实施例的联合标定过程流程图，从图中可以看出，包括步骤：
S21：建立相机和激光雷达的联合标定模型，如图3所示，为本实施例的联合标定模型示意图，从图中可以得出，联合标定模型包括：相机的像素坐标系、相机坐标系、激光雷达的雷达坐标系和标定靶平面，相机坐标系下的点通过相机内参可转换到像素坐标系下，即可以通过像素坐标系和相机坐标系之间转化得到相机的内参数，图中参数名称见下述。在本实施例一种具体实施方式中，将棋盘格平面当作标定靶平面，放置在相机和激光雷达坐标系前，可以随意放置标定靶平面的位姿，并且不需要预先知道位姿信息。
S22：多次变换标定靶平面的位姿，并在每一次位姿改变的时候，相机获取标定靶二维图像和激光雷达获取标定靶点云数据，由于激光雷达采用不可见光进行采集，因此相机与激光雷达采集数据的过程互不干扰，可同时进行。
S23：在多次变换标定靶平面的位姿后，相机拍摄存储相应的标定靶二维图像，然后结合张正友相机标定法，获取相机的内参数和外参数，其中，相机的外参就是标定靶平面在相机坐标系中的表达。
其中，本实施例采用的张正友相机标定法是张正友教授于1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法，该方法介于传统标定法和自标定法之间，克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以实现标定过程，并且相对于自标定而言，提高了精度便于操作，被广泛应用于计算机视觉方面。
S24：采用交互操作方式框选标定靶点云数据，并对标定靶点云数据进行最小二乘法的平面拟合，得到不同位姿下标定靶平面在雷达坐标系下的靶平面方程。
本实施例中，交互式操作框选标定靶点云数据的具体过程为：
S241：将标定靶点云数据按照距离映射成不同颜色的可视化图像，因为点云是没有颜色的，肉眼看不见，所以需要将激光雷达获取的标定靶点云数据转换形式，首先将点云按距离的大小映射成彩色图像，例如本实施例一种实施方式中，设定距离近的为红色，距离远的为蓝色，然后根据距离由近到远颜色根据逐渐从红色变为蓝色的方式进行转换，这样肉眼就可以看见标定靶点云数据，即变成可视化的图像。
S242：在转换成可视化图像的标定靶点云数据中框选出标定靶平面区域，用于利用最小二乘法拟合成标定靶平面的靶平面方程。
S25：根据相机内参数、相机外参数和靶平面方程建立外参约束关系，得到标定参数。
本实施例中，外参约束关系的求解过程如下所述。
在相机坐标系和雷达坐标系下，标定靶平面的特征被表示为各坐标系中原点垂直与靶平面的矢量，其矢量大小是坐标原点到平面的距离，方向为标定靶平面的法向量方向，因此设定标定靶平面坐标系下标定靶的法向量为(0，0，1)T，则在相机坐标系下，标定靶平面到相机坐标系的旋转矩阵的第三列即为标定靶平面的单位法向量，记为nC，t是标定靶平面坐标系原点在相机坐标系下的平移向量，则相机坐标系原点到靶平面的距离记为dC＝|nC Tt|，因此在相机坐标系下，根据标定的相机外参结果，可将标定靶平面参数化为PC，表示为：
PC＝(XC,YC,ZC)＝dCnC (1)
公式(1)中，nC表示标定靶平面的单位法向量，t表示标定靶平面坐标系原点在相机坐标系下的平移向量，dC＝|nC Tt|表示相机坐标系原点到靶平面的距离，PC表示标定靶平面法向量在相机坐标系下的参数化表示。
在激光雷达的雷达坐标系下，激光雷达扫描标定靶平面，通过交互操作方式框选出标定靶平面区域，并利用最小二乘法对标定靶点云数据进行平面拟合，可得标定靶平面的靶平面方程，表示为：
ALx+BLy+CLz+DL＝0 (2)
公式(2)中，AL、BL、CL、DL分别表示在雷达坐标下待求的靶平面方程系数。
根据靶平面方程即可求得标定靶平面单位法向量和激光雷达到标定靶平面的距离，则可将标定靶平面在雷达坐标系下参数化为PL，表示为：
公式(3)中，PL表示标定靶平面在雷达坐标系下的参数化表示。
根据公式(1)和公式(3)，可得出标定靶平面在两个坐标系下的参数化表达。设定φ为激光雷达坐标系到相机坐标系的旋转矩阵，Δ为相机与激光雷达之间的平移向量，由此可知，在相机坐标系下向量φPL平行于向量PC，向量φPL的单位向量φeL与向量PC的单位向量eC在数值上是相等的，表示为：
公式(4)中，φ表示雷达坐标系到相机坐标系的旋转矩阵，Δ表示相机坐标系与雷达坐标系之间的平移向量，eC是PC的单位向量，eL是PL的单位向量。
根据相机、激光雷达和标定靶平面的几何关系，可以得出激光雷达坐标系与相机坐标系之间的平移向量Δ满足如下关系式：
从公式(3)和公式(4)可知，至少变换3次标定靶平面的位姿，即可求解出相机坐标系与雷达坐标系之间的旋转矩阵φ和平移向量Δ。
本实施例与传统的点云分割方法以及现有的直接应用深度学习进行点云分割方法均不不同，传统的方法使用纯数学模型和几何推理技术，如区域增长或模型拟合，结合稳健估计器，将线性和非线性模型拟合到点云数据。这种方法点云分割速度比较快，在简单的场景下可实现良好的分割效果，但这种方法的局限性在于在拟合物体时难以选择模型的大小，并且对噪声敏感并且在复杂场景中不能很好地工作。
直接应用深度学习进行点云分割方法使用特征描述符从点云数据中提取3D特征，并使用机器学习技术来学习不同类别的对象类型，然后使用结果模型对所获取的数据进行分类。在复杂的场景中，机器学习技术比纯粹基于几何推理的技术分割效果好。但是由于噪声，密度不均匀，点云数据中的遮挡，很难找到并将复杂的几何图元拟合到物体上。虽然机器学习技术可以提供更好的结果，但它们通常很慢并且分割性能依赖于特征提取过程的结果。
本实施例克服了现有技术中通过激光雷达组合融合的方式进行点云分割，硬件价格昂贵且点云分割精度及效率较低的问题，本实施例只需要一个相机和一个激光雷达进行联合标定之后，通过对相机获得的目标二维图像数据进行目标检测，输出目标类别和二维边界框位置坐标信息，并将此信息作为先验知识，用于后续从激光雷达获得的目标三维点云数据中进行目标点云分割，根据选取原则得到包含目标信息的三维锥体点云，然后进行点云分割去除噪声点云，降低了设备成本，提高了点云分割的精度及效率，具有良好的实际应用价值。
实施例二：
如图4所示，为本实施例的一种稀疏点云分割装置结构框图，包括：
获取图像数据模块10，用于获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据；
联合标定模块20，用于对相机和激光雷达进行联合标定并生成标定参数；
目标检测模块30，用于对目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，目标检测结果包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息；
三维锥体点云生成模块40，用于根据二维边界框位置坐标信息和标定参数，根据选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云；
目标点云生成模块50，用于对三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。
实施例三：
本实施例还提供一种稀疏点云分割设备，包括：
至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行如实施例一所述的方法。
另外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，其中计算机可执行指令用于使计算机执行如实施例一所述的方法。
本发明实施例通过获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据，对相机和激光雷达进行联合标定并生成标定参数，然后对目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息，根据二维边界框位置坐标信息和标定参数，根据选取原则提取，能转换到目标二维边界框的三维点，生成包含目标信息的三维锥体点云，最后对三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云，可以广泛应用于需要进行点云分割的图像处理领域。
以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照前述各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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种稀疏点云分割方法，其特征在于，包括：
获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据；
对所述相机和所述激光雷达进行联合标定并生成标定参数；
对所述目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息；
根据所述二维边界框位置坐标信息和所述标定参数，采用选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云；
对所述三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。
2.根据权利要求1所述的一种稀疏点云分割方法，其特征在于，所述选取原则具体为：
根据所述标定参数，将所述目标三维点云数据投影到所述二维图像数据上；
遍历所述目标三维点云数据中所有的三维点，选取投影在所述二维边界框坐标范围内的三维点。
3.根据权利要求1所述的一种稀疏点云分割方法，其特征在于，所述点云分割的过程具体包括：
根据所述目标类别选取当前目标类别的特征信息；
根据所述特征信息对应的阈值条件，从所述三维锥体点云中选取满足所述阈值条件的三维点，以组成目标点云。
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种稀疏点云分割方法，其特征在于，所述目标检测的过程具体是：通过深度学习目标检测网络进行目标检测。
5.根据权利要求1所述的一种稀疏点云分割方法，其特征在于，所述联合标定的过程具体包括：
建立所述相机和所述激光雷达的联合标定模型，所述联合标定模型包括相机的相机坐标系、激光雷达的雷达坐标系和标定靶平面；
多次变换所述标定靶平面的位姿，并分别采集所述相机获取的标定靶二维图像和所述激光雷达获取的所述标定靶平面的点云数据；
根据所述标定靶二维图像，结合张正友相机标定法，获取所述相机的内参数和外参数；
采用交互操作方式框选所述标定靶点云数据，并对所述标定靶点云数据进行平面拟合，得到不同位姿下所述标定靶平面在所述雷达坐标系下的靶平面方程；
根据所述内参数、所述外参数和所述靶平面方程建立外参约束关系，得到所述标定参数。
6.根据权利要求5所述的一种稀疏点云分割方法，其特征在于，所述标定参数包括：所述相机与所述激光雷达之间的旋转矩阵、平移向量和所述相机的内参数。
7.根据权利要求5或6任一项所述的一种稀疏点云分割方法，其特征在于，所述交互操作方式具体包括：
将所述标定靶点云数据按照距离映射成不同颜色的可视化图像；
在所述可视化图像中框选出标定靶平面区域。
8.一种稀疏点云分割装置，其特征在于，包括：
获取图像数据模块，用于获取相机拍摄的目标二维图像数据和激光雷达下的目标三维点云数据；
联合标定模块，用于对所述相机和所述激光雷达进行联合标定并生成标定参数；
目标检测模块，用于对所述目标二维图像数据进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：目标类别和二维边界框位置坐标信息；
三维锥体点云生成模块，用于根据所述二维边界框位置坐标信息和所述标定参数，采用选取原则提取能转换到目标二维边界框的三维点，并生成包含目标信息的三维锥体点云；
目标点云生成模块，用于对所述三维锥体点云进行点云分割，生成目标点云。
9.一种稀疏点云分割设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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用于使计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
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