CN112507838B - 一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人 - Google Patents

一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人。方法包括：获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。本发明实施方式提出图像自动纠偏算法，为指针表计识别提供良好的前提条件，还显著减少人工标注工作，同时保证读数识别的精度。

Description

一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人
技术领域
本发明实施方式涉及智能巡检技术领域，更具体地，涉及一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人。
背景技术
伴随经济发展和人民生活水平的提高，社会用电量不断提升，对电网运行稳定性提出更高挑战，变电、输电、配电等电力***各环节的巡检需求进一步提高。
近年来，国家电力机构大力推广智能巡检机器人，通过机器人辅助电力人员完成各类仪器的状态监测以及指针类表计的数字读取。这一举措加速了电力设备管理的智能化进程大大提升电力机构工作效率。各类电力巡检机器人的主要区别在于是否带有升降结构。带有升降结构(如机械臂)的大型机器人，能够将摄像机云台送至高处，往往能够以良好的角度采集高处开关柜内的仪表图像，有利于图像识别模块对于表计的读数识别工作。但升降结构的加入也会拉高机器人的整体成本。而不带有升降结构的机器人，虽然制作成本较低。但通过云台摄像头的俯仰而采集到的、处于高处的开关图像往往会有一定的畸变，不利于表计读数的识别。
目前，大多数指针类表计识别方法都默认或要求摄像头以“正视”角度采集开关图像，而小型巡检机器由于没有升降结构，对于高处的开关只能以“仰视”角度采集图像。因而，这类方法都无法处理“仰视”采集的图像所带来的表盘畸变问题，从而无法准确读取指针的读数。
另外，目前的表计识别算法通常在使用前需要进行大量的表盘标注工作。即需先采集一张清晰的表计图片作为模板，在模板中标定出表盘的最大最小刻度方向及数字，有的甚至要求标记出所有的刻度线，以供随后进行模板的比对。因此，该类方法的前期工作较为繁琐。
发明内容
本发明实施方式提出一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人。
本发明实施方式的技术方案如下：
一种指针表记识别方法，该方法包括：
获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；
将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；
基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；
在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；
基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。
在一个实施方式中，所述将第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像包括：
将第一指标表记图像执行边缘检测以确定所述指针表记的边缘；
基于包围所述边缘的四边形的顶点坐标和所述第二指标表记图像的顶点坐标确定单应矩阵；
基于所述单应矩阵将第一指标表记图像转换为所述正视视角的第二指标表记图像。
在一个实施方式中，所述基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，包括：
将所述剩余区域转换为二值化图像；
利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；
将像素值为255的像素点超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；
基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；
应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域。
在一个实施方式中，所述预定读数范围为：以剩余区域的右下角为原点，直径为的圆环区域之间，其中w为剩余区域的宽度，h为剩余区域的高度，K1小于K2。
一种指针表记识别装置，包括：
获取模块，用于获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；
转换模块，用于将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；
第一拟合模块，用于基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；
第二拟合模块，用于在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；
确定模块，用于基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。
在一个实施方式中，转换模块，用于将第一指标表记图像执行边缘检测以确定所述指针表记的边缘；基于包围所述边缘的四边形的顶点坐标和所述第二指标表记图像的顶点坐标确定单应矩阵；基于所述单应矩阵将第一指标表记图像转换为所述正视视角的第二指标表记图像。
在一个实施方式中，第二拟合模块，用于将所述剩余区域转换为二值化图像；利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；将像素值为255的像素点超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域。
一种电力巡检机器人，包括：
摄像机组件，用于以仰角视角拍摄指标表记以获取第一指标表记图像；
处理器，用于将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。
在一个实施方式中，所述电力巡检机器人为无升降摄像机组件的结构的电力巡检机器人。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的指针表记识别方法。
从上述技术方案可以看出，在本发明实施方式中：获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。因此，本发明实施方式提出了图像自动纠偏算法，为指针表计识别提供良好的前提条件。
另外，本发明实施方式还提出一种指针表计的读数识别算法，显著减少人工标注工作，同时保证读数识别的精度。
附图说明
图1为本发明指针表记识别方法的示范性流程图。
图2为本发明指针表记识别的整体处理示意图。
图3为本发明指针表记识别的处理示意图。
图4为本发明读数范围的示意图。
图5为本发明指针表记识别装置的示范性结构图。
图6为本发明电力巡检机器人的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
为了描述上的简洁和直观，下文通过描述若干代表性的实施方式来对本发明的方案进行阐述。实施方式中大量的细节仅用于帮助理解本发明的方案。但是很明显，本发明的技术方案实现时可以不局限于这些细节。为了避免不必要地模糊了本发明的方案，一些实施方式没有进行细致地描述，而是仅给出了框架。下文中，“包括”是指“包括但不限于”，“根据……”是指“至少根据……，但不限于仅根据……”。由于汉语的语言习惯，下文中没有特别指出一个成分的数量时，意味着该成分可以是一个也可以是多个，或可理解为至少一个。
在本发明实施方式中，考虑到摄像头“仰视”角度采集的图像具有畸变的问题，提出了图像自动纠偏算法，为指针表计识别提供良好的前提条件。而且，本发明实施方式还提出一种指针表计的读数识别算法，大大减少人工标注工作，同时保证读数识别的精度。
图1为本发明指针表记识别方法的示范性流程图。
如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像。
步骤102：将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像。
步骤103：基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线。
步骤104：在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；
步骤105：基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。
在一个实施方式中，步骤102中将第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像包括：将第一指标表记图像执行边缘检测以确定所述指针表记的边缘；基于包围所述边缘的四边形的顶点坐标和所述第二指标表记图像的顶点坐标确定单应矩阵；基于所述单应矩阵将第一指标表记图像转换为所述正视视角的第二指标表记图像。
在一个实施方式中，步骤103中基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，包括：将所述剩余区域转换为二值化图像；利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；将像素值为255的像素点超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域。
优选地，所述预定读数范围为：以剩余区域的右下角为原点，直径为的圆环区域之间，其中w为剩余区域的宽度，h为剩余区域的高度，K1小于K2。更优选地，K1为0.95；K2为1.05。
图2为本发明指针表记识别的整体处理示意图。
一般小型电力巡检机器人缺乏升降摄像机组件(通常包含摄像机和云台)的结构。基于无升降摄像机组件的结构的电力巡检机器人的指针类表计处理过程如图2所示。其主要包括云台摄像模块、仪表识别模块，表计读数识别模块以及数据存储模块。在运行过程中其流程为：
(1)、无升降摄像机组件的结构的电力巡检机器人通过定位***来到待检测的开关柜面前，根据设定的识别任务，调用云台摄像模块对机柜内的开关进行图像采集。
(2)、将采集图像与模板图像进行配准，随后用预训练的仪器识别模块对采集到的开关图像进行状态及位置的识别。
(3)、若识别到的开关为指针类的表计，则调用表计识别模块，将该表计图像作为输入，并与数据存储模块进行交互，读取预配置的表计的表盘信息。识别结束之后，最终将结果存储在数据库当中。
(4)、若识别到的开关并非指针类的表计，如无需特殊处理，则直接将(2)中的识别结果存储到数据库。
图3为本发明指针表记识别的处理示意图。
(1)：第一步，执行自动纠偏过程：
由于小型电力巡检机器人通常没有升降结构，若需采集的表计处于开关柜的较高位置，则云台需要保持一个仰角来确保采集到该表计。因此，此时获取的表计图像存在一定畸变，需要进行纠偏，才可确保读数准确。本发明实施方式提出的自动纠偏方法，通过推断单应矩阵HAB，利用单应性变换，将表计从“仰角”视角转换到“正视”的视角。
具体地：单应矩阵的推断步骤包括：首先，利用Canny边缘检测算法计算出表计图像的梯度，并利用霍夫变换寻找到表计的四条外边框，从而确定此时表计外边框的四个顶点(A1,A2,A3,A4)。随后，假定正视情况下，表计左上角顶点B1＝A1，进而推断在“正视”情况下，表计的四个顶点(B1,B2,B3,B4)。再根据这四对点之间的映射关系，确认从A到B的单映矩阵HAB。最终，依据该单映矩阵即可对表计图像的各点进行坐标映射，完成自动纠偏，得到“正视”角度下的表计图片Ps。
(2)：第二步，执行图像的预处理过程：
在图像预处理中，首先会将纠偏后的表计图像PS转化为灰度图PG。因为表计的背景与指针刻度的对比度明显，背景通常为白色，前景如指针等通常为黑色。本发明实施方式可以利用膨胀操作和中值滤波，将前景的指针和刻度等细节先从图像中抹除，得到背景图pB。随后取PG-PB的绝对值，并对绝对值取二值化，从而完全提取出表计的刻度、指针及表计边框骨架，得到骨架图pM。
(3)：第三步，执行自动裁切：
此时，再次利用霍夫变换找到纠偏后的表计图像PS的四条外边框，随后对骨架图pM二次裁切，以裁切掉边框外的内容，得到仅包含指针和指针刻度的图像P′M。
(4)、第四步，执行表计指针识别：
对于仅包含指针和指针刻度的图像P′M，可以观察到指针所占的面积是最大的，在P′M的范围内寻找最大连通量，即可找到确定指针的位置区域。对指针所在的像素坐标进行直线拟合，最终可得到指针所在直线l。
(5)、第五步，执行表计刻度值识别：
在这里，可以通过窗口扫描法，利用扫描窗口W对二值化后的图像P′M(像素值为0或者255)去除指针区域后的剩余区域，执行预定步长(比如为10像素)的扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布。当窗口内像素值为255的像素点超过一定阈值时，该扫描区域会被加入到刻度值的候选区域集合Call。
随后，本发明实施方式通过如下的规则对候选集合Call进行筛选。即：刻度候选区域应当处于指标表记的预定读数范围之内，比如以图像P′M右下角为原点，直径为的圆环区域之间,其中w，h为剩余区域的宽和高。最后在该范围内通过非最大值抑制算法(NMS)，排除候选集合Call中的多余重叠窗口，以得到表盘中刻度值的集合Cnum。比如，图4为本发明读数范围的示意图。其中，圆弧31和圆弧32之间的圆环区域，即为预定读数范围。其中，圆弧31的直径为/>圆弧32的直径为
(6)、第六步，执行刻度盘圆弧拟合：
取Cnum中各窗口的中心点坐标，即可拟合出刻度盘圆弧arc。求取l和arc的交点，根据交点所处的位置，可以最终确定表计的读数。此时，只需预先记录表计的最大刻度值、最小刻度值以及表计刻度值个数，即可根据交点所处的位置确定表计的读数。
可见，本发明实施方式提出了适用于无升降摄像机组件的结构的小型机器人进行指针类表计读数自动识别方法。即使摄像头以一定仰角采集表计图像，该方法也可以根据提取的表计框架形状，实现表盘的自动纠偏，从而确保表计识别的准确度。而且，本发明实施方式还提出了新的读数识别算法，相较于现有技术，本发明实施方式需要进行的人工标注量小，只需记录表计的最大最小刻度值以及表计刻度值个数即可。
图5为本发明指针表记识别装置的示范性结构图。
如图5所示，指针表记识别装置包括：
获取模块，用于获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；
转换模块，用于将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；
第一拟合模块，用于基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；
第二拟合模块，用于在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；
确定模块，用于基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。
在一个实施方式中，转换模块，用于将第一指标表记图像执行边缘检测以确定所述指针表记的边缘；基于包围所述边缘的四边形的顶点坐标和所述第二指标表记图像的顶点坐标确定单应矩阵；基于所述单应矩阵将第一指标表记图像转换为所述正视视角的第二指标表记图像。
在一个实施方式中，第二拟合模块，用于将所述剩余区域转换为二值化图像；利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；将像素值为255的像素点超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域。
基于上述描述，图6为本发明电力巡检机器人的结构图。电力巡检机器人包括：
摄像机组件，用于以仰角视角拍摄指标表记获取第一指标表记图像；
处理器，用于将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。
在一个实施方式中，所述电力巡检机器人为无升降摄像机组件的结构的电力巡检机器人。
综上所述，在本发明实施方式中：获取电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数。因此，本发明实施方式提出了图像自动纠偏算法，为指针表计识别提供良好的前提条件。而且，本发明实施方式还提出一种指针表计的读数识别算法，大大减少人工标注工作，同时保证读数识别的精度。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明上述各实施例中实现的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (6)

1.一种指针表记识别方法，其特征在于，该方法包括：
获取无升降摄像机组件的电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；
将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；
基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；
在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；
基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数；
所述基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，包括：将所述剩余区域转换为二值化图像；利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；将像素值为255的像素点的个数超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域；
所述预定读数范围为：以剩余区域的右下角为原点，直径为 的圆环区域之间，其中w为剩余区域的宽度，h为剩余区域的高度，K1小于K2。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
将第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像包括：
对第一指标表记图像执行边缘检测以确定所述指针表记的边缘；
基于包围所述边缘的四边形的顶点坐标和所述第二指标表记图像的顶点坐标确定单应矩阵；
基于所述单应矩阵将第一指标表记图像转换为所述正视视角的第二指标表记图像。
3.一种指针表记识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取无升降摄像机组件的电力巡检机器人以仰角视角拍摄指标表记所生成的第一指标表记图像；
转换模块，用于将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；
第一拟合模块，用于基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；
第二拟合模块，用于在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；
确定模块，用于基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指针表记的读数；
所述第二拟合模块，用于将所述剩余区域转换为二值化图像；利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；将像素值为255的像素点的个数超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域；
所述预定读数范围为：以剩余区域的右下角为原点，直径为 的圆环区域之间，其中w为剩余区域的宽度，h为剩余区域的高度，K1小于K2。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，
转换模块，用于将第一指标表记图像执行边缘检测以确定所述指针表记的边缘；基于包围所述边缘的四边形的顶点坐标和所述第二指标表记图像的顶点坐标确定单应矩阵；基于所述单应矩阵将第一指标表记图像转换为所述正视视角的第二指标表记图像。
5.一种电力巡检机器人，其特征在于，包括：
摄像机组件，用于以仰角视角拍摄指标表记以获取第一指标表记图像；
处理器，用于将所述第一指标表记图像转换为正视视角的第二指标表记图像；基于最大连通量区域检测从所述第二指标表记图像中确定指针区域，基于所述指针区域拟合出指针直线；在所述第二指标表记图像去除所述指针区域后的剩余区域中，基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，基于所述多个刻度值区域拟合出刻度盘圆弧；基于所述指针直线与所述刻度盘圆弧的交点，确定所述指标表记的读数；
所述基于像素值分布计算确定多个刻度值区域，包括：将所述剩余区域转换为二值化图像；利用扫描窗口对二值化图像进行扫描，并计算每个扫描区域的像素值分布；将像素值为255的像素点的个数超过预定阈值的扫描区域，加入到刻度值候选区域集合；基于指标表记的预定读数范围，对所述刻度值候选区域集合进行筛选；应用非最大值抑制算法从筛选后的刻度值候选区域集合中去除重叠区域；
所述预定读数范围为：以剩余区域的右下角为原点，直径为 的圆环区域之间，其中w为剩余区域的宽度，h为剩余区域的高度，K1小于K2；
所述电力巡检机器人为无升降摄像机组件的结构的电力巡检机器人。
6.一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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的指针表记识别方法。
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