基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法與流程

本發(fā)明涉及自動控制領(lǐng)域，尤其涉及一種基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法。

背景技術(shù)：

窗戶的材料，總的來說，可分成三大類：木質(zhì)、塑鋼、鋁合金。三者各有所長。

塑鋼：因為是塑料材質(zhì)，所以重量小，隔熱性能好，而且價格相對較低。因為經(jīng)常要面對風(fēng)吹雨打太陽曬，所以最讓人關(guān)心的是塑鋼窗的防老化問題。實際上，高品質(zhì)的塑鋼窗的使用年限可達(dá)一百年左右。

鋁合金：因為是金屬材質(zhì)，所以不會存在老化問題，而且堅固，耐撞擊，強度大。但鋁合金窗最容易被攻擊的一個弱點就是隔熱性能，因為金屬是熱的良導(dǎo)體，外界與室內(nèi)的溫度會隨著窗的框架傳遞。

但值得疑問的是，在一扇窗戶上框架所占的比例并不很大，窗戶并不是一塊金屬板，而是鑲著框的玻璃，通過框架邊條傳遞的熱量究竟會對有著暖器、空調(diào)的室內(nèi)溫度產(chǎn)生多大的影響？

但還是有備無患的好，為了防止這個問題，在有的鋁合金窗戶上采用了“斷橋”技術(shù)，即在鋁合金窗框中加一層樹脂材料，徹底斷絕了導(dǎo)熱的途徑。

木質(zhì)：相對來說，木質(zhì)應(yīng)該是最為完美的窗體框架材質(zhì)，無論從隔熱、隔音等角度來說都有明顯的優(yōu)勢，而且與生俱來的質(zhì)感和自然花紋更為讓人心動。雖然是木質(zhì)，但實際上有的用于做窗框的實木已經(jīng)經(jīng)過了層層特殊的處理，不僅沒有了水分，要求更高的甚至被吸去了脂肪，這樣一來，所謂的木質(zhì)實際上已經(jīng)如同化石一樣，經(jīng)過處理后的實木，只保留了木材的外表，品質(zhì)卻完全不一樣了，不會開裂變形，更不用擔(dān)心遭蟲咬、被腐蝕，而且，強度也大大增加。

此外，還有一種框架結(jié)構(gòu)被稱作鋁包木，木質(zhì)框架的戶外部分為一層鋁合金結(jié)構(gòu)，實際上，這是綜合了木質(zhì)框架的隔熱性好以及鋁合金強度高的優(yōu)點，合而為一，揚長避短。木質(zhì)窗唯一的一個缺點就是造價太高。

現(xiàn)有技術(shù)中過于關(guān)注對窗戶的材質(zhì)的選擇和構(gòu)造上，而對于窗戶配套的窗簾開啟控制關(guān)注較少，尤其對在外部風(fēng)速過大或者存在人體經(jīng)過的情況下窗簾該如何動作缺乏研究。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法，能夠當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測設(shè)備輸出的風(fēng)速過快信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送收起控制信號以收起窗簾，還能夠在接收到所述識別人體信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送收起控制信號以收起窗簾，同時停止基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法，所述方法包括使用基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺以基于環(huán)境參數(shù)實現(xiàn)對窗簾狀態(tài)的自動轉(zhuǎn)換，所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺包括風(fēng)力檢測設(shè)備、圖像采集設(shè)備、電機(jī)驅(qū)動設(shè)備以及嵌入式處理設(shè)備，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述風(fēng)力檢測設(shè)備、所述圖像采集設(shè)備和所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備連接，所述風(fēng)力檢測設(shè)備用于檢測吹過窗簾的實時風(fēng)速，所述圖像采集設(shè)備用于對窗簾外的場景進(jìn)行高清場景圖像采集以獲得高清場景圖像，所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備用于通過直流電機(jī)來控制窗簾的打開狀態(tài)與收起狀態(tài)之間的切換；

其中，所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出和所述圖像采集設(shè)備的輸出確定發(fā)送給所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備的控制信號。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中，所述平臺還包括：

對比度增強設(shè)備，位于窗簾支架內(nèi)部，與所述圖像采集設(shè)備連接，用于接收高清場景圖像，并對高清場景圖像執(zhí)行對比度增強處理以獲得增強圖像。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中，所述平臺還包括：

均方差檢測設(shè)備，用于接收增強圖像，基于增強圖像的各個像素點的像素值確定增強圖像像素值的均方差以作為目標(biāo)均方差輸出。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中，所述平臺還包括：

信噪比檢測設(shè)備，用于接收增強圖像，對增強圖像進(jìn)行噪聲分析，以獲得噪聲幅值最大的主噪聲信號和噪聲幅值次大的次噪聲信號，基于主噪聲信號、次噪聲信號以及增強圖像確定增強圖像的信噪比以作為目標(biāo)信噪比輸出，還用于對增強圖像進(jìn)行場景判斷以確定增強圖像內(nèi)像素點像素值的分布情況，基于所述分布情況對增強圖像中每一個像素點進(jìn)行像素值分析以確定是否為噪聲點，將增強圖像內(nèi)各個噪聲點組成多個噪聲區(qū)域，確定每一個噪聲區(qū)域的面積和形狀，并將各個噪聲區(qū)域的面積匯總以獲取噪聲區(qū)域總面積；

改進(jìn)型中值濾波設(shè)備，分別與均方差檢測設(shè)備以及信噪比檢測設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收每一個噪聲區(qū)域的形狀，基于每一個噪聲區(qū)域的形狀的幾何特征，將每一個噪聲區(qū)域拆分成多個基準(zhǔn)子區(qū)域，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形、圓形或線形，對每一個噪聲區(qū)域，針對其被拆分后的各個基準(zhǔn)子區(qū)域，選擇對應(yīng)的中值濾波模板分別執(zhí)行中值濾波，以獲得各個子區(qū)域濾波圖案，并將各個子區(qū)域濾波圖案組合成濾波后的噪聲區(qū)域子圖像，并將增強圖像中的非噪聲區(qū)域與各個噪聲區(qū)域子圖像組合以獲得中值濾波圖像；

高斯濾波設(shè)備，分別與改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、均方差檢測設(shè)備以及信噪比檢測設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收中值濾波圖像并對中值濾波圖像進(jìn)行高斯濾波處理以獲得高斯濾波圖像；

人體識別設(shè)備，與高斯濾波設(shè)備連接，用于接收高斯濾波圖像，對高斯濾波圖像，用于基于人體上限灰度閾值和人體下限灰度閾值識別高斯濾波圖像中的人體像素，基于高斯濾波圖像中的所有人體像素組成人體子圖像，當(dāng)人體子圖像的面積與所述高斯濾波圖像的面積的比例大于等于預(yù)設(shè)比例閾值時，發(fā)出識別人體信號，否則，發(fā)出其他目標(biāo)信號；

其中，在增強圖像內(nèi)，多個噪聲區(qū)域之外的區(qū)域為非噪聲區(qū)域；

其中，增強圖像內(nèi)像素點像素值的分布情況包括針對每一個像素點在增強圖像內(nèi)的所在區(qū)域確定該像素點像素值應(yīng)歸屬的像素值范圍；

其中，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述人體識別設(shè)備和所述風(fēng)力檢測設(shè)備連接，用于在接收到所述識別人體信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送收起控制信號，同時停止基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號；所述嵌入式處理設(shè)備還用于在接收到所述其他目標(biāo)信號時，恢復(fù)基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中：

所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測設(shè)備輸出的風(fēng)速過快信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送收起控制信號。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中：

所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號還包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測設(shè)備輸出的風(fēng)速正常信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送打開控制信號。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中：

當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形時，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域的大小為3×3、5×5或7×7，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為圓形時，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域的半徑為3像素、5像素或7像素，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為線形時，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域為一個一維像素集合。

更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺中：

所述對比度增強設(shè)備、所述均方差檢測設(shè)備、所述信噪比檢測設(shè)備、所述改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、所述高斯濾波設(shè)備以及所述人體識別設(shè)備分別采用不同的片上芯片soc來實現(xiàn)。

附圖說明

以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施方案進(jìn)行描述，其中：

圖1為根據(jù)本發(fā)明實施方案示出的基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺的結(jié)構(gòu)方框圖。

附圖標(biāo)記：1風(fēng)力檢測設(shè)備；2圖像采集設(shè)備；3電機(jī)驅(qū)動設(shè)備；4嵌入式處理設(shè)備

具體實施方式

下面將參照附圖對本發(fā)明的基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺的實施方案進(jìn)行詳細(xì)說明。

窗戶的作用，不只是用來看一看外面風(fēng)光的，在很大程度上，決定了我們生活的質(zhì)量，但有時，許多問題我們根本不會注意得到。

家是我們的棲息之所，是我們自己營造的一個相對獨立的小環(huán)境，擋風(fēng)避雨，遮陽隔音，保護(hù)自己不受到任何來自外界的因素侵?jǐn)_。說是相對的獨立，是因為我們不可能完全脫離外界的環(huán)境而獨自生活，我們需要室內(nèi)室外能有一個合理的交流與互換。在這個小環(huán)境中，人們需要有合適的溫度、濕度、空氣和光線，還要有適合自己的聲音環(huán)境。

如何在跳過人工操作的模式下，自行根據(jù)外部環(huán)境，例如風(fēng)速和路人通過情況，自動判斷滿足人們需求的窗簾控制策略，是當(dāng)前窗戶相關(guān)控制模式研究的空白之處。為了克服上述不足，本發(fā)明搭建了一種基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法，解決了上述技術(shù)問題。

本發(fā)明提供一種基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法，所述方法包括使用基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺以基于環(huán)境參數(shù)實現(xiàn)對窗簾狀態(tài)的自動轉(zhuǎn)換，所述基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺包括風(fēng)力檢測設(shè)備、圖像采集設(shè)備、電機(jī)驅(qū)動設(shè)備以及嵌入式處理設(shè)備，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述風(fēng)力檢測設(shè)備、所述圖像采集設(shè)備和所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備連接，所述風(fēng)力檢測設(shè)備用于檢測吹過窗簾的實時風(fēng)速，所述圖像采集設(shè)備用于對窗簾外的場景進(jìn)行高清場景圖像采集以獲得高清場景圖像，所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備用于通過直流電機(jī)來控制窗簾的打開狀態(tài)與收起狀態(tài)之間的切換；

其中，所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出和所述圖像采集設(shè)備的輸出確定發(fā)送給所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備的控制信號。

圖1為根據(jù)本發(fā)明實施方案示出的基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺的結(jié)構(gòu)方框圖，所述平臺包括風(fēng)力檢測設(shè)備、圖像采集設(shè)備、電機(jī)驅(qū)動設(shè)備以及嵌入式處理設(shè)備，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述風(fēng)力檢測設(shè)備、所述圖像采集設(shè)備和所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備連接，所述風(fēng)力檢測設(shè)備用于檢測吹過窗簾的實時風(fēng)速，所述圖像采集設(shè)備用于對窗簾外的場景進(jìn)行高清場景圖像采集以獲得高清場景圖像，所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備用于通過直流電機(jī)來控制窗簾的打開狀態(tài)與收起狀態(tài)之間的切換；

其中，所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出和所述圖像采集設(shè)備的輸出確定發(fā)送給所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備的控制信號。

接著，繼續(xù)對本發(fā)明的基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺的具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的說明。

所述平臺還可以包括：對比度增強設(shè)備，位于窗簾支架內(nèi)部，與所述圖像采集設(shè)備連接，用于接收高清場景圖像，并對高清場景圖像執(zhí)行對比度增強處理以獲得增強圖像。

所述平臺還可以包括：均方差檢測設(shè)備，用于接收增強圖像，基于增強圖像的各個像素點的像素值確定增強圖像像素值的均方差以作為目標(biāo)均方差輸出。

所述平臺還可以包括：

信噪比檢測設(shè)備，用于接收增強圖像，對增強圖像進(jìn)行噪聲分析，以獲得噪聲幅值最大的主噪聲信號和噪聲幅值次大的次噪聲信號，基于主噪聲信號、次噪聲信號以及增強圖像確定增強圖像的信噪比以作為目標(biāo)信噪比輸出，還用于對增強圖像進(jìn)行場景判斷以確定增強圖像內(nèi)像素點像素值的分布情況，基于所述分布情況對增強圖像中每一個像素點進(jìn)行像素值分析以確定是否為噪聲點，將增強圖像內(nèi)各個噪聲點組成多個噪聲區(qū)域，確定每一個噪聲區(qū)域的面積和形狀，并將各個噪聲區(qū)域的面積匯總以獲取噪聲區(qū)域總面積；

改進(jìn)型中值濾波設(shè)備，分別與均方差檢測設(shè)備以及信噪比檢測設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收每一個噪聲區(qū)域的形狀，基于每一個噪聲區(qū)域的形狀的幾何特征，將每一個噪聲區(qū)域拆分成多個基準(zhǔn)子區(qū)域，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形、圓形或線形，對每一個噪聲區(qū)域，針對其被拆分后的各個基準(zhǔn)子區(qū)域，選擇對應(yīng)的中值濾波模板分別執(zhí)行中值濾波，以獲得各個子區(qū)域濾波圖案，并將各個子區(qū)域濾波圖案組合成濾波后的噪聲區(qū)域子圖像，并將增強圖像中的非噪聲區(qū)域與各個噪聲區(qū)域子圖像組合以獲得中值濾波圖像；

高斯濾波設(shè)備，分別與改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、均方差檢測設(shè)備以及信噪比檢測設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收中值濾波圖像并對中值濾波圖像進(jìn)行高斯濾波處理以獲得高斯濾波圖像；

人體識別設(shè)備，與高斯濾波設(shè)備連接，用于接收高斯濾波圖像，對高斯濾波圖像，用于基于人體上限灰度閾值和人體下限灰度閾值識別高斯濾波圖像中的人體像素，基于高斯濾波圖像中的所有人體像素組成人體子圖像，當(dāng)人體子圖像的面積與所述高斯濾波圖像的面積的比例大于等于預(yù)設(shè)比例閾值時，發(fā)出識別人體信號，否則，發(fā)出其他目標(biāo)信號；

其中，在增強圖像內(nèi)，多個噪聲區(qū)域之外的區(qū)域為非噪聲區(qū)域；

其中，增強圖像內(nèi)像素點像素值的分布情況包括針對每一個像素點在增強圖像內(nèi)的所在區(qū)域確定該像素點像素值應(yīng)歸屬的像素值范圍；

其中，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述人體識別設(shè)備和所述風(fēng)力檢測設(shè)備連接，用于在接收到所述識別人體信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送收起控制信號，同時停止基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號；所述嵌入式處理設(shè)備還用于在接收到所述其他目標(biāo)信號時，恢復(fù)基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號。

在所述平臺中：所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測設(shè)備輸出的風(fēng)速過快信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送收起控制信號。

在所述平臺中：所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送控制信號還包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測設(shè)備輸出的風(fēng)速正常信號時，向所述電機(jī)驅(qū)動設(shè)備發(fā)送打開控制信號。

在所述平臺中：當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形時，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域的大小為3×3、5×5或7×7，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為圓形時，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域的半徑為3像素、5像素或7像素，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為線形時，每一個基準(zhǔn)子區(qū)域為一個一維像素集合。

在所述平臺中：所述對比度增強設(shè)備、所述均方差檢測設(shè)備、所述信噪比檢測設(shè)備、所述改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、所述高斯濾波設(shè)備以及所述人體識別設(shè)備分別采用不同的片上芯片soc來實現(xiàn)。

另外，中值濾波對脈沖噪聲有良好的濾除作用，特別是在濾除噪聲的同時，能夠保護(hù)信號的邊緣，使之不被模糊。這些優(yōu)良特性是線性濾波方法所不具有的。此外，中值濾波的算法比較簡單，也易于用硬件實現(xiàn)。所以，中值濾波方法一經(jīng)提出后，便在數(shù)字信號處理領(lǐng)得到重要的應(yīng)用。

中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升(或下降)的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈w)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。w為二維模板，通常為3*3，5*5區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。

采用本發(fā)明的基于風(fēng)力檢測的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺，針對現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對窗簾控制模式進(jìn)行深度研究的技術(shù)問題，通過對實時風(fēng)速進(jìn)行檢測和分析，以及對室外路人通行情況進(jìn)行檢測和分析，在上述分析的基礎(chǔ)上，自行打開或收起窗簾，滿足人們對窗簾遮風(fēng)以及保護(hù)隱私的需求，從而避免了人們對窗簾的過度關(guān)注，為人們提供了良好的居住環(huán)境。

可以理解的是，雖然本發(fā)明已以較佳實施例披露如上，然而上述實施例并非用以限定本發(fā)明。對于任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容對本發(fā)明技術(shù)方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍內(nèi)。