技术领域
[0001] 本
发明涉及农业技术领域，具体涉及一种作物群体最适研究尺度检测方法及装置。
背景技术
[0002] 作物群体作为履行光合作用和物质生产职能的组织体系，其形态结构对光截获能
力、冠层光合效率以及作物产量均具有重要影响。同时，群体结构也体现了作物品种的遗传特性及其对环境的适应程度，在遗传和环境因素的影响下，作物群体形态结构具有
时空变异性，到目前为止，作物群体形态特征一直是人类认识、分析和评价作物的最基本方式。
[0003] 在作物栽培与育种研究中，种植多大范围的作物群体能反映作物的群体特征是一个重要的问题，也就是保证作物中心区域部分具有典型的群体特征，避免边际效应。例如在某新品种不同
密度的玉米群体光截获能力研究中，拟测量群体中心区域不同高度的光合有效
辐射分布情况来表征该品种的光截获能力，群体种植范围太小会减少周边植株对光的遮挡使得测量结果不具有代表性；群体种植范围太大会显著增加投入和实验工作量。这种情况在虚拟的作物群体光截获实验中同样存在，虚拟作物群体构建范围太小无法表征周边群体对中间植株光的遮挡、虚拟作物群体构建范围太大会大幅增加
几何模型面元数量而降低作物冠层光分布计算的效率。
[0004] 实际研究中有两种解决方案，一种是通过尽可能的扩大种植范围来保证中心部分作物植株的群体特征；另外一种是有限种植范围使得中心区域植株的边际效应尽可能小，降低投入和实验工作量。这两种方案的实际问题是无法找到最适合尺度的作物群体种植密度，在保证种植区域最小的前提下保证种植区域中心植株具有典型群体特征。
发明内容
[0005] 针对
现有技术中的
缺陷，本发明提供了一种作物群体最适研究尺度检测方法及装置，本发明能够获取作物群体的最适研究尺度范围。
[0006] 具体地，本发明提供了以下技术方案：
[0007] 第一方面，本发明提供了一种作物群体最适研究尺度检测方法，包括：
[0008] 在目标作物群体中的预设
指定位置获取目标作物群体的三维点
云数据C；所述三维点云数据C所处的三维
坐标系的中心为所述预设指
定位置，所述三维点云数据C所处的三维坐标系的Z轴表示作物高度方向、X轴表示作物行向方向、Y轴表示垂直于作物行向方向的株向方向；
[0009] 对获取的三维点云数据C进行均匀重
采样，得到采样后的三维点云数据[0010] 统计采样后的三维点云数据 在各个预设
体素内的数据点数量，并根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，并由最适行数和每行的最适植株数确定目标作物群体的最适研究尺度范围；
[0011] 其中，所述各个预设体素为将采样后的三维点云数据 所处的三维坐标系进行空间划分后得到的多个相互独立的长方体空间。
[0012] 进一步地，所述对获取的三维点云数据C进行均匀重采样，得到采样后的三维点云数据 具体包括：
[0013] 设置重采样距离参数L和
阈值个数参数Q；
[0014] 将点云空间剖分成长宽高都为L的立方体，若三维点云数据C落入某个立方体的点的个数大于或等于Q，则将该立方体的中心点作为该立方体空间内的重采样点，对三维点云数据C经过这样的均匀重采样后，得到采样后的三维点云数据
[0015] 进一步地，所述根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，具体包括：
[0016] 对三维坐标系的XOY平面进行空间划分，将X轴依次划分成M个等长的
像素段，将Y轴依次划分成N个等长的像素段；
[0017] 统计三维点云数据 在预设体素Vmn内的数据点的数量，其中，预设体素Vmn表示由X轴方向上第m个像素段、Y轴方向上第n个像素段以及Z轴方向上全部像素点所确定的体素，1≤m≤M，1≤n≤N；
[0018] 若Vmn内的数据点的数量≤预设的临界像素点个数s0，则确定预设体素Vmn对应的X轴方向上的像素段m中距离预设指定位置最远的像素点以及Y轴方向上的像素段n中距离预设指定位置最远的像素点为对预设指定位置没有影响的位置坐标，根据确定出的对预设指定位置没有影响的位置坐标，结合作物群体的株距和行距，得到最适行数以及每行的最适植株数。
[0019] 进一步地，所述获取目标作物群体的三维点云数据C，具体包括：
[0020] 采用设置在预设指定位置的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据C；
[0021] 其中，所述作物群体尺度测量装置包括：三维点云获取装置、高度调节装置和三
脚架支撑装置；所述三维点云获取装置的下端与所述高度调节装置连接，所述高度调节装置的下端与所述三脚架支撑装置连接；
[0022] 其中，所述三维点云获取装置为激光形式的
三维扫描仪或全站仪，所述三维点云获取装置的测量半径大于或等于40m；所述高度调节装置包括伸缩杆，所述伸缩杆上刻有刻度，所述伸缩杆用于调整三维点云获取装置的高度，实现三维点云获取装置高度的精确控制；所述三脚架支撑装置包括上下依次设置的顶部结构和三脚架，所述三脚架包括三个可伸缩的支撑杆，所述顶部结构上设置有
水平调节气泡；所述三脚架的中空结构处设置有一可伸缩杆用于测量三脚架与地表的垂直距离；
[0023] 相应地，所述采用设置在预设指定位置的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据C，具体包括：
[0024] 将所述三脚架支撑装置放置于目标作物群体中的预设指定位置，利用水平调节气泡将三脚架支撑装置调至水平；
[0025] 依次调节所述高度调节装置的高度，使得所述三维点云获取装置获取目标作物群体位于不用高度的三维点云数据；其中，所述三维点云获取装置在获取三维点云数据时的获取范围为水平方向360度，垂直方向大于135度；在调节所述高度调节装置的高度时，使得高度调节装置的高度等梯度增加，且最高处不超过目标作物群体的高度H。
[0026] 进一步地，所述方法还包括：
[0027] 根据目标作物群体的最适研究尺度范围，进行目标作物冠层光分布的计算分析。
[0028] 第二方面，本发明还提供了一种作物群体最适研究尺度检测装置，包括：
[0029] 获取模
块，用于在目标作物群体中的预设指定位置获取目标作物群体的三维点云数据C；所述三维点云数据C所处的三维坐标系的中心为所述预设指定位置，所述三维点云数据C所处的三维坐标系的Z轴表示作物高度方向、X轴表示作物行向方向、Y轴表示垂直于作物行向方向的株向方向；
[0030] 采样模块，用于对获取的三维点云数据C进行均匀重采样，得到采样后的三维点云数据
[0031] 确定模块，用于统计采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量，并根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，并由最适行数和每行的最适植株数确定目标作物群体的最适研究尺度范围；
[0032] 其中，所述各个预设体素为将采样后的三维点云数据 所处的三维坐标系进行空间划分后得到的多个相互独立的长方体空间。
[0033] 进一步地，所述采样模块包括设置单元和采样单元；其中：
[0034] 所述设置单元用于设置重采样距离参数L和阈值个数参数N；
[0035] 所述采样单元用于将点云空间剖分成长宽高都为L的立方体，若三维点云数据C落入某个立方体的点的个数大于或等于N，则将该立方体的中心点作为该立方体空间内的重采样点，对三维点云数据C经过这样的均匀重采样后，得到采样后的三维点云数据[0036] 进一步地，所述确定模块在根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数时，具体用于：
[0037] 对三维坐标系的XOY平面进行空间划分，将X轴依次划分成M个等长的像素段，将Y轴依次划分成N个等长的像素段；
[0038] 统计三维点云数据 在预设体素Vmn内的数据点的数量，其中，预设体素Vmn表示由X轴方向上第m个像素段、Y轴方向上第n个像素段以及Z轴方向上全部像素点所确定的体素，1≤m≤M，1≤n≤N；
[0039] 若Vmn内的数据点的数量≤预设的临界像素点个数s0，则确定预设体素Vmn对应的X轴方向上的像素段m中距离预设指定位置最远的像素点以及Y轴方向上的像素段n中距离预设指定位置最远的像素点为对预设指定位置没有影响的位置坐标，根据确定出的对预设指定位置没有影响的位置坐标，结合作物群体的株距和行距，得到最适行数以及每行的最适植株数。
[0040] 进一步地，所述获取模块具体用于：采用设置在预设指定位置的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据C；
[0041] 其中，所述作物群体尺度测量装置包括：三维点云获取装置、高度调节装置和三脚架支撑装置；所述三维点云获取装置的下端与所述高度调节装置连接，所述高度调节装置的下端与所述三脚架支撑装置连接；
[0042] 其中，所述三维点云获取装置为激光形式的三维
扫描仪或全站仪，所述三维点云获取装置的测量半径大于或等于40m；所述高度调节装置包括伸缩杆，所述伸缩杆上刻有刻度，所述伸缩杆用于调整三维点云获取装置的高度，实现三维点云获取装置高度的精确控制；所述三脚架支撑装置包括上下依次设置的顶部结构和三脚架，所述三脚架包括三个可伸缩的支撑杆，所述顶部结构上设置有水平调节气泡；所述三脚架的中空结构处设置有一可伸缩杆用于测量三脚架与地表的垂直距离；
[0043] 相应地，所述获取模块具体用于：
[0044] 将所述三脚架支撑装置放置于目标作物群体中的预设指定位置，利用水平调节气泡将三脚架支撑装置调至水平；
[0045] 依次调节所述高度调节装置的高度，使得所述三维点云获取装置获取目标作物群体位于不用高度的三维点云数据；其中，所述三维点云获取装置在获取三维点云数据时的获取范围为水平方向360度，垂直方向大于135度；在调节所述高度调节装置的高度时，使得高度调节装置的高度等梯度增加，且最高处不超过目标作物群体的高度H。
[0046] 进一步地，所述装置还包括：光分布分析计算模块；
[0047] 所述光分布分析计算模块，用于根据目标作物群体的最适研究尺度范围，进行目标作物冠层光分布的计算分析。
[0048] 由上述技术方案可知，本发明提供的作物群体最适研究尺度检测方法，结合现代三维点云获取与处理技术，通过获取与分析作物群体中各植株、各器官的遮挡关系，检测作物群体最合适的实验范围或虚拟群体构建范围。本发明可用于指导不同作物、不同密度作物群体的最佳实验范围；用于指导作物虚拟群体的最佳构建范围，本发明对于提高作物群体
试验小区的使用效率、在保证计算
精度的前提下提高作物群体光分布模拟的计算效率等具有重要作用。
附图说明
[0049] 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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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。
[0050] 图1是本发明一实施例提供的作物群体最适研究尺度检测方法的一种
流程图；
[0051] 图2是本发明一实施例提供的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据的获取原理示意图；
[0052] 图3和图4是本发明一实施例提供的确定目标作物群体的最适研究尺度范围的原理示意图；
[0053] 图5是本发明一实施例提供的作物群体最适研究尺度检测方法的另一种流程图；
[0054] 图6是本发明另一实施例提供的作物群体最适研究尺度检测装置的一种结构示意图；
[0055] 图7是本发明另一实施例提供的作物群体最适研究尺度检测装置的另一种结构示意图。
具体实施方式
[0056] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057] 图1示出了本发明一实施例提供的作物群体最适研究尺度检测方法的流程图。参见图1，本实施例提供的作物群体最适研究尺度检测方法，包括如下步骤：
[0058] 步骤101：在目标作物群体中的预设指定位置获取目标作物群体的三维点云数据C；所述三维点云数据C所处的三维坐标系的中心为所述预设指定位置，所述三维点云数据C所处的三维坐标系的Z轴表示作物高度方向、X轴表示作物行向方向、Y轴表示垂直于作物行向方向的株向方向。
[0059] 在本步骤中，可以采用设置在预设指定位置的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据C。
[0060] 这里，参见图2，所述作物群体尺度测量装置包括：三维点云获取装置、高度调节装置和三脚架支撑装置；所述三维点云获取装置的下端与所述高度调节装置连接，所述高度调节装置的下端与所述三脚架支撑装置连接；
[0061] 其中，所述三维点云获取装置为激光形式的三维扫描仪或全站仪，所述三维点云获取装置的测量半径大于或等于40m；所述高度调节装置包括伸缩杆，所述伸缩杆上刻有刻度，所述伸缩杆用于调整三维点云获取装置的高度，实现三维点云获取装置高度的精确控制；所述三脚架支撑装置包括上下依次设置的顶部结构和三脚架，所述三脚架包括三个可伸缩的支撑杆，所述顶部结构上设置有水平调节气泡；所述三脚架的中空结构处设置有一可伸缩杆用于测量三脚架与地表的垂直距离；
[0062] 相应地，所述采用设置在预设指定位置的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据C，具体包括：
[0063] 将所述三脚架支撑装置放置于目标作物群体中的预设指定位置，利用水平调节气泡将三脚架支撑装置调至水平；
[0064] 依次调节所述高度调节装置的高度，使得所述三维点云获取装置获取目标作物群体位于不用高度的三维点云数据；其中，所述三维点云获取装置在获取三维点云数据时的获取范围为水平方向360度，垂直方向大于135度；在调节所述高度调节装置的高度时，使得高度调节装置的高度等梯度增加，且最高处不超过目标作物群体的高度H。例如，记各高度所获取的点云集合为Chi，其中h表示当前点云所获取的高度值。在调节高度调节装置时，使h为等梯度增加，最高处不超过目标作物群体的高度H。
[0065] 例如，在本步骤中，假设最低处的高度为h1，获取次数为n，获取最高处为H-h1，则高度增加的梯度为
[0066] 可以理解的是，所述预设指定位置一般为作物群体生长情况正常，位于作物群体中心的位置。另外，在获取三维点云数据C时，优选无
风天气进行。
[0067] 此外，在获取三维点云数据C时，由于植株之间存在相互遮挡的问题，因此需要在若干个位置点设置标靶球，用于后期点云数据的配准。例如，在获取各个高度位置的点云集合Chi后，通过提前设置好的标靶球位置，采用三维点云数据配准方法进行点云配准，得到较为完整和准确的三维点云数据C。
[0068] 步骤102：对获取的三维点云数据C进行均匀重采样，得到采样后的三维点云数据[0069] 在本步骤中，首先设置重采样距离参数L和阈值个数参数Q，然后将点云空间剖分成长宽高都为L的立方体，若三维点云数据C落入某个立方体的点的个数大于或等于Q，则将该立方体的中心点作为该立方体空间内的重采样点，对三维点云数据C经过这样的均匀重采样后，得到采样后的三维点云数据
[0070] 步骤103：统计采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量，并根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，并由最适行数和每行的最适植株数确定目标作物群体的最适研究尺度范围。
[0071] 在本步骤中，所述各个预设体素为将采样后的三维点云数据 所处的三维坐标系进行空间划分后得到的多个相互独立的长方体空间。可以理解的是，位于中心位置(预设指定位置)的三维点云获取装置如果对位于某一体素(立方体空间)内的作物群体获取的点云数据点较少(例如刚刚小于或等于预设临界值但大于一最低预设值，如获取某一体素内的数据点的个数为6，刚刚小于或等于预设临界值6但大于一最低预设值4)，则表示该体素所对应的最远位置点几乎不会对该中心位置点造成光影响，因此可以据此确定最适行数和每行的最适植株数，进而确定出最适的研究尺度范围。
[0072] 故本步骤可以统计采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量，并根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，并由最适行数和每行的最适植株数确定目标作物群体的最适研究尺度范围；其中，所述各个预设体素为将采样后的三维点云数据 所处的三维坐标系进行空间划分后得到的多个相互独立的长方体空间。
[0073] 在本步骤中，所述根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，具体包括：
[0074] 对三维坐标系的XOY平面进行空间划分，将X轴依次划分成M个等长的像素段，将Y轴依次划分成N个等长的像素段；
[0075] 统计三维点云数据 在预设体素Vmn内的数据点的数量，其中，预设体素Vmn表示由X轴方向上第m个像素段、Y轴方向上第n个像素段以及Z轴方向上全部像素点所确定的体素，1≤m≤M，1≤n≤N；
[0076] 若Vmn内的数据点的数量≤预设的临界像素点个数s0，则确定预设体素Vmn对应的X轴方向上的像素段m中距离预设指定位置最远的像素点以及Y轴方向上的像素段n中距离预设指定位置最远的像素点为对预设指定位置没有影响的位置坐标，根据确定出的对预设指定位置没有影响的位置坐标，结合作物群体的株距和行距，得到最适行数以及每行的最适植株数。
[0077] 参见图3和图4所示的原理示意图，其中，图3为光遮挡效果示意图，图4为数据点统计效果图。图3中的测量位置即为预设指定位置，图3中的评估位置即为需要考察的是否会对预设指定位置(也即测量位置)造成光影响的位置。图4中的有效位置为会对预设指定位置(也即测量位置)造成光遮挡影响的位置。
[0078] 其中，在得到最适行数和每行的最适植株数后，可以由最适行数和每行的最适植株数确定目标作物群体的最适研究尺度范围，而位于该范围外的群体说明对当前位置(也即预设指定位置)的植株是没有影响的。
[0079] 可见，本发明实施例采用三维数据获取装置获取作物群体的三维结构形态信息，进一步结合三维点云的配准、重采样等处理方法，得到不同范围的作物群体是否对群体内当前位置的植株有影响的结论。
[0080] 在一种可选实施方式中，参见图3，所述方法还包括：
[0081] 步骤104：根据目标作物群体的最适研究尺度范围，进行目标作物冠层光分布的计算分析。
[0082] 在本实施方式中，可以根据上面步骤得到的结论(最适行数、每行最适植株数)，构建作物虚拟群体，用于作物冠层光分布的计算分析。
[0083] 由上面记载的方案可知，本发明实施例提供的作物群体最适研究尺度检测方法，结合现代三维点云获取与处理技术，通过获取与分析作物群体中各植株、各器官的遮挡关系，检测作物群体最合适的实验范围或虚拟群体构建范围。本发明实施例可用于指导不同作物、不同密度作物群体的最佳实验范围；用于指导作物虚拟群体的最佳构建范围，本发明实施例对于提高作物群体试验小区的使用效率、在保证计算精度的前提下提高作物群体光分布模拟的计算效率等具有重要作用。
[0084] 本发明另一实施例提供了一种作物群体最适研究尺度检测装置，参见图4，该装置包括：获取模块21、采样模块22和确定模块23；其中：
[0085] 获取模块21，用于在目标作物群体中的预设指定位置获取目标作物群体的三维点云数据C；所述三维点云数据C所处的三维坐标系的中心为所述预设指定位置，所述三维点云数据C所处的三维坐标系的Z轴表示作物高度方向、X轴表示作物行向方向、Y轴表示垂直于作物行向方向的株向方向；
[0086] 采样模块22，用于对获取的三维点云数据C进行均匀重采样，得到采样后的三维点云数据
[0087] 确定模块23，用于统计采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量，并根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数，并由最适行数和每行的最适植株数确定目标作物群体的最适研究尺度范围；
[0088] 其中，所述各个预设体素为将采样后的三维点云数据 所处的三维坐标系进行空间划分后得到的多个相互独立的长方体空间。
[0089] 在一种可选实施方式中，所述采样模块22包括设置单元221和采样单元222；其中：
[0090] 所述设置单元221用于设置重采样距离参数L和阈值个数参数Q；
[0091] 所述采样单元222用于将点云空间剖分成长宽高都为L的立方体，若三维点云数据C落入某个立方体的点的个数大于或等于Q，则将该立方体的中心点作为该立方体空间内的重采样点，对三维点云数据C经过这样的均匀重采样后，得到采样后的三维点云数据[0092] 在一种可选实施方式中，所述确定模块23在根据采样后的三维点云数据 在各个预设体素内的数据点数量确定最适行数和每行的最适植株数时，具体用于：
[0093] 对三维坐标系的XOY平面进行空间划分，将X轴依次划分成M个等长的像素段，将Y轴依次划分成N个等长的像素段；
[0094] 统计三维点云数据 在预设体素Vmn内的数据点的数量，其中，预设体素Vmn表示由X轴方向上第m个像素段、Y轴方向上第n个像素段以及Z轴方向上全部像素点所确定的体素，1≤m≤M，1≤n≤N；
[0095] 若Vmn内的数据点的数量≤预设的临界像素点个数s0，则确定预设体素Vmn对应的X轴方向上的像素段m中距离预设指定位置最远的像素点以及Y轴方向上的像素段n中距离预设指定位置最远的像素点为对预设指定位置没有影响的位置坐标，根据确定出的对预设指定位置没有影响的位置坐标，结合作物群体的株距和行距，得到最适行数以及每行的最适植株数。
[0096] 在一种可选实施方式中所述获取模块23具体用于：采用设置在预设指定位置的作物群体尺度测量装置获取目标作物群体的三维点云数据C；
[0097] 其中，所述作物群体尺度测量装置包括：三维点云获取装置、高度调节装置和三脚架支撑装置；所述三维点云获取装置的下端与所述高度调节装置连接，所述高度调节装置的下端与所述三脚架支撑装置连接；
[0098] 其中，所述三维点云获取装置为激光形式的三维扫描仪或全站仪，所述三维点云获取装置的测量半径大于或等于40m；所述高度调节装置包括伸缩杆，所述伸缩杆上刻有刻度，所述伸缩杆用于调整三维点云获取装置的高度，实现三维点云获取装置高度的精确控制；所述三脚架支撑装置包括上下依次设置的顶部结构和三脚架，所述三脚架包括三个可伸缩的支撑杆，所述顶部结构上设置有水平调节气泡；所述三脚架的中空结构处设置有一可伸缩杆用于测量三脚架与地表的垂直距离；
[0099] 相应地，所述获取模块23具体用于：
[0100] 将所述三脚架支撑装置放置于目标作物群体中的预设指定位置，利用水平调节气泡将三脚架支撑装置调至水平；
[0101] 依次调节所述高度调节装置的高度，使得所述三维点云获取装置获取目标作物群体位于不用高度的三维点云数据；其中，所述三维点云获取装置在获取三维点云数据时的获取范围为水平方向360度，垂直方向大于135度；在调节所述高度调节装置的高度时，使得高度调节装置的高度等梯度增加，且最高处不超过目标作物群体的高度H。
[0102] 在一种可选实施方式中，参见图5，所述装置还包括：光分布分析计算模块24；
[0103] 所述光分布分析计算模块24，用于根据目标作物群体的最适研究尺度范围，进行目标作物冠层光分布的计算分析。
[0104] 本实施例提供的作物群体最适研究尺度检测装置可以用于执行上述实施例所述的作物群体最适研究尺度检测方法，其原理和有益效果类似，此处不再详述。
[0105] 在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0106] 还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0107] 以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述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，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，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精神和范围。
