一種火災(zāi)火點檢測方法與流程

本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行火點檢測的方法。

背景技術(shù)：

衛(wèi)星遙感具有較高的時間和空間分辨率以及覆蓋范圍廣的特點，可以連續(xù)跟蹤監(jiān)測火災(zāi)發(fā)展的動態(tài)過程，可以提供詳細的火災(zāi)位置，火災(zāi)面積，溫度變化等信息。在遙感信息源方面，國內(nèi)外應(yīng)用較廣的是甚高分辨率輻射計(AVHRR)和中分辨率成像分光輻射計(MODIS)數(shù)據(jù)，但是AVHRR用于火點監(jiān)測的主要通道AVHRR-3(3.55～3.93微米)和AVHRR-4(10.5～11.3微米)的空間分辨率為1.1千米；MODIS用于火點監(jiān)測的主要波段4微米和11微米的空間分辨率為1千米。這樣的分辨率不利于小型火災(zāi)火點的檢測。

VIIRS傳感器搭載在NPP衛(wèi)星上，于2011年10月28日發(fā)射升空，是掃描式成像輻射儀，可收集陸地、大氣、冰層和海洋在可見光和紅外波段的輻射圖像。VIIRS具有5個高分辨率I通道，分辨率375米；16個中分辨率M通道，分辨率750米；一個白天/夜晚通道。VIIRS數(shù)據(jù)極大地提高了火點檢測的空間分辨率，有利于檢測到小范圍秸稈焚燒的火點。但是，如何使用VIIRS數(shù)據(jù)進行火點識別，是一個需要解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請?zhí)岢鲆环N火災(zāi)火點檢測方法，利用VIIRS 375m數(shù)據(jù)的空間信息和波譜信息，實現(xiàn)基于VIIRS 375米數(shù)據(jù)的火災(zāi)火點檢測。

本申請實施例提供一種火災(zāi)火點檢測方法，包含以下步驟：

采集NPP衛(wèi)星VIIRS傳感器I1～I5波段數(shù)據(jù)，I1～I3為像元反射率數(shù)據(jù)，I4～I5為像元亮度溫度數(shù)據(jù)；

根據(jù)亮度溫度確定絕對火點像元；

根據(jù)相鄰波段亮度溫度差確定潛在火點像元；

用采樣窗口分析方法在所述潛在火點像元中選出候選火點像元；

用上下文分析方法在所述候選火點像元中選出標稱置信度火點像元；

用最小采樣窗口分析方法在所述絕對火點像元中選出低置信度火點像元、高置信度火點像元(除特別標注外，以下方案內(nèi)容中涉及的參數(shù)符號和含義見表1)。

優(yōu)選地，所述火災(zāi)火點檢測方法，還包含排除水體像元和/或排除云像元的步驟；

所述水體像元是根據(jù)I1～I3波段像元反射率下降確定，滿足：

ρ₁>ρ₂>ρ₃；

所述云像元是根據(jù)反射率大且亮度溫度低的特征確定，滿足：

夜間，BT₅<265K&BT₄<295K；

日間，BT₅<265K|ρ₁+ρ₂>0.9&BT₅<295K|ρ₁+ρ₂>0.7&BT₅<285K。

優(yōu)選地，所述確定絕對火點像元的亮度溫度滿足：

夜間，BT₄>320K&QF₄＝0

日間，BT₄＝367K&QF₄＝0&BT₅>290K&QF₅＝0&ρ₁+ρ₂>0.7。

優(yōu)選地，所述潛在火點像元的相鄰波段亮度溫度差滿足：

夜間，BT₄>300K&ΔBT₄₅>10K；

日間，BT₄>335K&ΔBT₄₅>30K。

優(yōu)選地，所述采樣窗口分析方法是，以所述潛在火點像元為中心的采樣窗口，選出滿足以下條件的潛在火點像元，作為候選火點像元：

夜間，BT₄>295K|ΔBT₄₅>10K；

日間，BT₄>BT_4S|ΔBT₄₅>25K；

其中，BT_4S＝Min[330，Max(325，M)]K；其中M是采樣窗口中像元的BT₄中值。

優(yōu)選地，所述上下文分析方法是，以所述候選火點像元為中心，最小11×11像元、最大31×31像元的采樣窗口中，選出滿足以下條件的像元：

日間：ΔBT₄₅>ΔBT_45b+2×δ_45b&ΔBT₄₅>ΔBT_45b+10&BT₄>BT_4b+3.5×δ_4b&(BT₅>BT_5b+δ_5b-4|δ’₄>5)；

夜間：ΔBT₄₅>ΔBT_45b+3×δ_45b&ΔBT₄₅>ΔBT_45b+9&BT₄>BT_4b+3×δ_4b；

優(yōu)選地，所述最小采樣窗口分析方法是，首先判斷所有絕對火點是否滿足如下條件：ΔBT₄₅<30K|θ_g<15°，不滿足條件的絕對火點直接判定為高置信度火點，對滿足條件的像元，再分析以其為中心的8個像元構(gòu)成的環(huán)，如果絕對火點像元在I4波段的亮度溫度比環(huán)中每個像元的亮度溫度高15K以上；則為高置信度火點，否則為低置信度火點。

優(yōu)選地，所述火災(zāi)火點檢測方法，還包含排除耀斑像元的步驟，所述耀斑像元滿足：

ρ₁+ρ₂>0.6&BT₅<285K&ρ₃>0.3&ρ₃>ρ2&ρ₂>0.25&BT₄<335K。

優(yōu)選地，所述火災(zāi)火點檢測方法，還包含排除沙漠邊界地區(qū)像元的步驟，所述沙漠邊界地區(qū)像元滿足：以所述候選火點像元為中心的采樣窗口中潛在火點像元的數(shù)量超過了有效背景像元數(shù)目的10％且大于4，且日間：

ρ₂>0.15&BT’₄<345&δ’₄<3&BT₄>BT’₄+6×δ’₄。

優(yōu)選地，所述火災(zāi)火點檢測方法，還包含排除高太陽反射像元的步驟，所述高太陽反射像元滿足：

θ_g<15°&ρ₁+ρ₂>0.35|θ_g<25°&ρ₁+ρ₂>0.4；

其中，θ_g為地表到衛(wèi)星的矢量方向與鏡面反射方向的夾角。

本申請實施例采用的上述至少一個技術(shù)方案能夠達到以下有益效果：

充分彌補了AVHRR、MODIS數(shù)據(jù)在空間分辨率方面的不足，提高了對更小火點的檢測能力，同時提高了對大型火災(zāi)的動態(tài)監(jiān)測能力。本方法針對白天和夜晚的數(shù)據(jù)分別制定了不同的閾值參數(shù)。方法中加入了對云、水體、明亮地物，太陽反射等可能導(dǎo)致虛假警報的因素的檢測，減少了誤報；并使用可變的窗口分析的方法，保證了火點提取的精度和算法的空間適用性，減少了漏報。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構(gòu)成對本申請的不當限定。在附圖中：

圖1為本發(fā)明火災(zāi)火點檢測方法的實施例流程圖；

圖2確定火點置信度的采樣窗口方法原理示意圖。

具體實施方式

為使本申請的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本申請具體實施例及相應(yīng)的附圖對本申請技術(shù)方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├绢I(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。

為了清楚地表述本申請文件中的各個參數(shù)的含義，對文中多次出現(xiàn)的部分參數(shù)，列參數(shù)的符號和含義如表1所示：

表1、參數(shù)符號和含義對照表

參數(shù)符號 含義

ρ₁ 通道I1反射率數(shù)據(jù)；

ρ₂ 通道I2反射率數(shù)據(jù)；

ρ₃ 通道I3反射率數(shù)據(jù)；

BT₄ 通道I4亮度溫度數(shù)據(jù)；

BT₅ 通道I5亮度溫度數(shù)據(jù)；

BT_4b 通道I4亮度溫度數(shù)據(jù)的均值；

δ_4b 通道I4亮度溫度數(shù)據(jù)的平均絕對偏差；

BT_5b 通道I5亮度溫度數(shù)據(jù)的均值

δ_5b 通道I5亮度溫度數(shù)據(jù)的平均絕對偏差；

ΔBT₄₅ 通道I4和I5亮度溫度的差值；

ΔBT_45b 通道I4和I5亮度溫度的差值的均值；

δ_45b 通道I4和I5亮度溫度的差值的平均絕對偏差；

BT’₄ 通道I4的亮度溫度數(shù)據(jù)在采樣窗口的均值；

δ’₄ 通道I4的亮度溫度數(shù)據(jù)在采樣窗口的平均絕對偏差；

QF₄ 通道I4的質(zhì)量標志；

QF₅ 通道I5的質(zhì)量標志。

以下結(jié)合附圖，詳細說明本申請各實施例提供的技術(shù)方案。

圖1為本發(fā)明火災(zāi)火點檢測方法的實施例流程圖；

步驟101、采集NPP衛(wèi)星VIIRS傳感器I1～I5波段數(shù)據(jù)；

所述數(shù)據(jù)中，I1～I3是反射率數(shù)據(jù)，分別用ρ₁、ρ₂、ρ₃表示，I4～I5是亮度溫度數(shù)據(jù)，分別用BT₄、BT₅表示。

從VIIRS數(shù)據(jù)中心獲取VIIRS I1-I5各個通道的傳感器記錄數(shù)據(jù)(SDR)，這是原始數(shù)據(jù)經(jīng)過輻射定標和地理定位后的輻射亮度或反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品。VIIRS有22個SDR數(shù)據(jù)集，包括：16個M通道數(shù)據(jù)集，5個I通道數(shù)據(jù)集和一個DNB通道數(shù)據(jù)集。

還需要說明的是，全部數(shù)據(jù)包含日間數(shù)據(jù)和夜間數(shù)據(jù)，在取得數(shù)據(jù)時，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)類型標識區(qū)分為日間數(shù)據(jù)或夜間數(shù)據(jù)；當使用日間數(shù)據(jù)時，適用日間判別公式；使用夜間數(shù)據(jù)時，適用夜間判別公式。

本方法需要使用5個I通道數(shù)據(jù)集，其中包括I1～I3反射率數(shù)據(jù)、I4～I5亮度溫度數(shù)據(jù)。詳細的波段信息見表2。還需要I通道的地理定位數(shù)據(jù)集，其中包括經(jīng)緯度信息、太陽方位角、太陽天頂角、衛(wèi)星方位角、衛(wèi)星天頂角。

表2 I1～I5通道數(shù)據(jù)集

步驟102、排除不合法的數(shù)據(jù)；

不合法的數(shù)據(jù)包括：缺失值65533和填充值65534。

ρ₁＝65533|ρ₂＝65533|ρ₃＝65533|BT₄＝65533|BT₅＝65533

ρ₁＝65534|ρ₂＝65534|ρ₃＝65534|BT₄＝65534|BT₅＝65534

I1～I5通道任何一個通道含有缺失值或者填充值，或者I4、I5通道的數(shù)據(jù)質(zhì)量標志QF₄、QF₅非零，此像元就不能參與后續(xù)運算。

步驟103、排除水體像元；

白天水體檢測，使用多通道結(jié)合的光譜分析法，所有被分成水體的像元都不參與白天火點背景的計算。所述水體像元是根據(jù)I1～I3波段像元反射率下降確定，滿足：ρ₁>ρ₂>ρ₃。在一個具體實施例中，水體像元不再參與后續(xù)運算。

步驟104、排除云像元；

所述云像元是根據(jù)反射率大且亮度溫度低的特征確定，滿足：

夜間，BT₅<265K&BT₄<295K；

日間，BT₅<265K|ρ₁+ρ₂>0.9&BT₅<295K|ρ₁+ρ₂>0.7&BT₅<285K。

在一個具體實施例中，所有符合上面條件的像元，不再參與后續(xù)運算。步驟105、根據(jù)亮度溫度確定絕對火點像元；

通過屏蔽I4通道的飽和像元，再結(jié)合通道I1，I2，I5數(shù)據(jù)，所述確定絕對火點像元的亮度溫度滿足：

夜間，BT₄>320K&QF₄＝0

日間，BT₄＝367K&QF₄＝0&BT₅>290K&QF₅＝0&ρ₁+ρ₂>0.7。

其中，QF₄是通道I4的質(zhì)量標志，質(zhì)量標志為0表示為標稱數(shù)據(jù)質(zhì)量。也就是說，在夜間數(shù)據(jù)中，符合以上條件的像元都確定是火點。

所謂絕對火點，就是理論上一定有明火發(fā)生的像元。有明火發(fā)生的像元在數(shù)據(jù)上有其固定的特征，設(shè)置一定的判斷條件，滿足條件的像元就認為是絕對火點。當然，實際情況要比理論復(fù)雜，所以實際應(yīng)用中也有可能發(fā)生誤判。所以，即使是絕對火點，也要對其進行進一步判斷，體現(xiàn)在步驟112中。

有一種特殊的情況，通道I4像元的亮度溫度值完全飽和(呈現(xiàn)為最大值)，與此同時，通道I5數(shù)據(jù)質(zhì)量為標稱。為了解決通道I4飽和時數(shù)據(jù)折疊的情形，所述絕對火點像元的檢測使用以下條件：

夜間，(ΔBT₄₅<0&BT₅>310K&QF₅)|(BT₄＝208K&BT₅>335K)

日間，ΔBT₄₅<0&BT₅>325K&QF₅＝0

其中，ΔBT₄₅是通道I4和I5的亮度溫度差。兩個通道之間的負差異表示像元值的折疊。通常，這種條件只有在非常強烈的火災(zāi)核心區(qū)域觀察到，被認為大大超過I4通道的有效飽和溫度。

步驟106、根據(jù)相鄰波段亮度溫度差判斷潛在火點像元；

經(jīng)過上述步驟101～105，圖像上的像元有的會被判別為缺失值，有的會被判別為云或者水體，有的會直接判別為絕對火點，還有一些像元不滿足以上所有的判別條件。所謂潛在火點像元，就是在不滿足上文提到的所有判別條件的像元中，選擇滿足以下條件的像元作為潛在火點像元，這些像元用于補充后面候選火點上下文分析中的像元特征。潛在火點像元的相鄰波段亮度溫度差滿足：

夜間，BT₄>300K&ΔBT₄₅>10K；

日間，BT₄>335K&ΔBT₄₅>30K。

步驟107、排除耀斑像元；

輻射明亮的目標，例如沿著河床的沙洲，可以對日間VIIRS BT₄造成高像元值的小簇頻帶，其中一些像元可能與火點像元混淆。為了排除這些區(qū)域，日間像元滿足以下條件的可以認為是亮目標(即耀斑)：

ρ₁+ρ₂>0.6&BT₅<285K&ρ₃>0.3&ρ₃>ρ2&ρ₂>0.25&BT₄<335K。

步驟108、候選火點檢測，用采樣窗口分析方法在所述潛在火點像元中選出候選火點像元；

以所述潛在火點像元為中心的采樣窗口，選出滿足以下條件的潛在火點像元，作為候選火點像元：

夜間，BT₄>295K|ΔBT₄₅>10K；

日間，BT₄>BT_4S|ΔBT₄₅>25K；

其中，BT_4S＝Min[330，Max(325，M)]K；其中M是采樣窗口中像元的BT₄中值。

例如，采樣窗口使用21×21像元，則BT_4S是在通道I4采用21×21的窗口算出采樣窗口中心的像元亮度溫度參考值。其中M是21×21的窗口算出的BT4中值。優(yōu)選地，采樣窗口中至少包含10個有效背景像元，否則BT_4S設(shè)置為330K。BT_4S只用于白天的數(shù)據(jù)，允許候選火點像元在通道I4的亮度溫度在325～330K之間變化，以適應(yīng)依賴場景變化的背景條件。研究發(fā)現(xiàn)，夜間背景條件基本不變，因此，選用一個固定值295K作為門限值來定于夜間候選火點像元。

需要指出的是，最初的大面積采樣窗口可以容納背景條件的變化，增加了候選火點像元的選擇靈活性。它的目的是改善在較冷高緯度地區(qū)發(fā)生火災(zāi)算法的靈敏度，同時降低了在溫暖背景的低緯度地區(qū)的誤報率。

還需要指出的是，所述有效背景像元，不包括歸類為云、水體、潛在火點像元、及任何具有非標稱質(zhì)量標志的像元。

步驟109、用上下文分析方法在所述候選火點像元中選出標稱置信度火點像元；

用于VIIRS 375米火災(zāi)火點檢測的上下文分析是動態(tài)改變采樣窗口大小的分析方法，以便最佳表征候選火像元的背景。初始的采樣窗口是以候選火點像元為中心的11×11的采樣窗口；所述采樣窗口可以增加至最大31×31的尺寸，直到樣本像元中至少25％是由有效像元構(gòu)成、或至少包含10個有效像元。選出滿足以下條件的像元：

日間：ΔBT₄₅>ΔBT_45b+2×δ_45b&ΔBT₄₅>ΔBT_45b+10&BT₄>BT_4b+3.5×δ_4b&BT₅>BT_5b+δ_5b-4|δ’₄>5

夜間：ΔBT₄₅>ΔBT_45b+3×δ_45b&ΔBT₄₅>ΔBT_45b+9&BT₄>BT_4b+3×δ_4b

其中，BT_4b，δ_4b分別表示通道I4的均值和平均絕對偏差；BT_5b，δ_5b分別表示通道I5的均值和平均絕對偏差；ΔBT₄₅表示I4和I5波段亮度溫度的差值；ΔBT_45b表示I4和I5波段亮度溫度的差值的均值；δ_45b表示I4和I5波段亮度溫度的差值的平均絕對偏差；BT’₄表示I4通道的亮度溫度數(shù)據(jù)采樣窗口的均值；δ’₄表示I4通道的亮度溫度數(shù)據(jù)采樣窗口的平均絕對偏差。

需要說明的是，如果在所述采樣窗口中，有效像元的最小數(shù)目不能被滿足，那么，作為采樣窗口中心像元的候選火點像元被歸類為“未知”，表示背景條件無法正確表征。

步驟110、排除沙漠邊界地區(qū)像元；排除沙漠邊界地區(qū)像元的步驟，所述沙漠邊界地區(qū)像元滿足：以所述候選火點像元為中心的采樣窗口中，如果所述采樣窗口中潛在火點像元的數(shù)量超過了有效背景像元數(shù)量的10％且大于4，且

日間：ρ₂>0.15&BT’₄<345&δ’₄<3&BT₄>BT’₄+6×δ’₄；

夜間：無其他附加條件。

這個檢測的目標是沙漠邊界區(qū)域，其中高、低溫度地表的混合可能會導(dǎo)致錯誤的像元分類。所有符合這個條件的候選火點像元會被排除。

步驟111、排除高太陽反射像元；

高太陽反射是導(dǎo)致虛假警報的主要原因。工業(yè)園區(qū)的金屬屋頂，大而明亮的表面，如混凝土路面，水體的鏡面反射會導(dǎo)致I4通道亮度溫度的局部峰值。為了解決這種情況，使用下面的條件檢測所有被判定為火點的日間數(shù)據(jù)，所述高太陽反射像元滿足：

θ_g<15°&ρ₁+ρ₂>0.35|θ_g<25°&ρ₁+ρ₂>0.4

其中，θ_g為地表到衛(wèi)星的矢量方向與鏡面反射方向的夾角。

其中，θ_v和θ_s分別為衛(wèi)星高度角和太陽高度角，是相對方位角。之前被分類為火點的像元，如果條件，將會被降級到“與耀斑相關(guān)的虛假警報”類。

步驟112、用最小采樣窗口分析方法在所述絕對火點像元中選出低置信度火點像元、高置信度火點像元。所述最小采樣窗口分析方法是，首先判斷所有絕對火點是否滿足如下條件：ΔBT₄₅<30K|θ_g<15°，不滿足條件的絕對火點直接判定為高置信度火點；對滿足條件的絕對火點，再判斷以其為中心的8個像元構(gòu)成的環(huán)中，絕對火點像元在I4波段的亮度溫度是否比環(huán)中每個像元的亮度溫度高15K以上(此處以上表示≥)。如果是，則為高置信度火點；否則為低置信度火點。

圖2是確定火點置信度的采樣窗口分析方法原理示意圖。首先，整個算法的輸入數(shù)據(jù)，可以看成是5個(I1～I5)二維數(shù)組。數(shù)組的每個元素就是一個像元。對于I1～I3波段，每個元素的數(shù)值表示的是反射率(0-1之間無量綱)，對于I4和I5波段，每個元素的數(shù)值表示的亮度溫度，單位是開爾文(K)。所謂采樣窗口，就是以某一像元為中心的邊長為N個像元的正方形范圍。如圖2.a，每一個格子代表一個像元，以格子1所表示的像元為中心，定義7×7大小的采樣窗口(格子2的范圍)，M就是這48(除了中心像元之外，7×7-1)個數(shù)值的中值，M的單位也是K。有了M之后，BT_4M取M和325之間的較大的那個數(shù)，BT_4S取BT_4M和330之間較小的那個數(shù)。

需要指出的是，所謂上下文分析，就是不再局限于對單個波段、單個像元設(shè)置判別條件，而是綜合該像元的鄰近像元，全面地進行分析。方案就是定義采樣窗口，把要檢測的像元與其周圍像元聯(lián)系起來研究。以圖2.a為例，假如圖中每個格子代表實際地面1平方米的面積，如果在圖中格子1中有點火，熱量會向外輻射，不會局限在格子1中，格子1周圍的其他格子中也會有熱量，比如格子3。因此，紅外探測器會探測到很多格子都有熱量，理論上格子1的熱量最大。

實際上，在野外發(fā)生森林火災(zāi)或者農(nóng)田發(fā)生秸稈焚燒，不只有一處火點。比如，格子4中可能也有明火，這樣會導(dǎo)致格子1和格子4之間的格子也有很高的熱量，但實際上并沒有明火。上下文分析可以區(qū)分這些格子中有沒有明火、對應(yīng)的像元是不是真正的火點。

還需要說明的是，通過采樣窗口，還可以實現(xiàn)絕對火點的置信度檢測。分為兩步：第一步，判斷ΔBT₄₅<30K|θ_g<15°是否成立，如果成立，則進行第二步，如果不成立，則判斷為高置信度火點。第二步，以絕對火點為中心開辟3×3大小采樣窗口(如圖2.b所示)，判斷所述采樣窗口內(nèi)其他像元的I4通道的亮度溫度是否都比本像元的亮度溫度低15K以上，只要窗口內(nèi)有一個像元不滿足條件，本像元就被分配為低置信度。如圖2.b，假設(shè)各格子中的數(shù)字表示亮度溫度，中心像元(格子5)為待判斷的絕對火點像元，假設(shè)它已經(jīng)滿足了第一步的條件，現(xiàn)在進行第二步判斷，因為56-15＝41，所以其3×3采樣窗口內(nèi)的除了中心像元以外的環(huán)形區(qū)域的8個像元(格子6)的溫度都要低于41K。假如有一個高于41K，那么這個中心像元就判定為低置信度火點，否則，就是高置信度火點。

需要說明的是，本發(fā)明的核心創(chuàng)新點是利用分辨率更高的VIIRS數(shù)據(jù)進行火點檢測，其特點是提高了對更小火點的檢測能力，同時提高了對大型火災(zāi)的動態(tài)監(jiān)測能力。

特別是，本發(fā)明的創(chuàng)新點在于每個步驟檢測條件的閾值設(shè)置，由于VIIRS是MODIS的替代傳感器，其在波段設(shè)置上與MODIS有相似之處，所以本發(fā)明的核心思路還是繼承了MODIS的上下文算法。但是在每個步驟的閾值設(shè)置中，與MODIS上下文算法都有不同。

本發(fā)明的特點還在于對虛假火點的排除方法，步驟107，排除了一部分河床的沙洲等可以對I4通道造成峰值、可能與動態(tài)火災(zāi)混淆的虛假火點；步驟110，排除了浮云，沙漠等容易與候選火點混淆的虛假火點；步驟111，排除了工業(yè)園區(qū)的金屬屋頂、混凝土路面，水體的鏡面反射等導(dǎo)致I4通道峰值的虛假火點。

還需要說明的是，在本說明書的全部公式中，邏輯運算符“&”表示“與”，邏輯運算符“|”表示“或”；除非特別說明，本申請中與程序設(shè)計的運算符號優(yōu)先級規(guī)則一致，數(shù)學(xué)運算符的優(yōu)先級高于邏輯運算符；括號內(nèi)的運算式優(yōu)先級高于沒有括號的運算式；在相同條件下，運算符“&”的優(yōu)先級高于“|”。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

還需要說明的是，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本申請的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。