本申请涉及人脸识别技术领域，特别是涉及一种开锁方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术：
随着人脸识别技术的日趋成熟，越来越多的人脸识别算法、人脸识别设备实现了产品化和商业化。人脸识别的最大优势在于识别的自然性和不被觉察性。自然性使人脸的计算机识别作为人类身份世界的工具性扩展，渗透进人类社会的方方面面。不被觉察性易于用户配合。近些年来，人们逐步将人脸识别技术应用于人员智能出入管理。基于人脸识别的门禁系统也慢慢的出现并占据了智能化门禁市场一定的市场份额。
同时，在许多安全领域，如施工、手术等场景下，需要进出人员保持清醒，避免醉酒人员进入，因此，一种能够有效的杜绝工作人员醉酒后进入施工或手术等现场的门禁系统亟待研究。
传统的门禁系统仅能够实现人脸识别或醉酒检测其中一种功能，无法兼顾，同时无法识别是否活体，在极端情况下会被不法分子利用，利用刚失去生命体征的人体进行开锁，不够安全。
技术实现要素：
基于此，有必要针对传统的门禁系统仅能够实现人脸识别或醉酒检测其中一种功能，无法兼顾，同时无法识别是否活体，在极端情况下会被不法分子利用，利用刚失去生命体征的人体进行开锁，不够安全的技术问题，提供一种开锁方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种开锁方法，所述方法包括：
获取用户人脸信息；
基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
在其中一个实施例中，所述获取用户人脸信息包括：
获取人脸图像以及人脸温度信息。
在其中一个实施例中，所述基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测包括：
基于人脸图像进行人脸识别以及心率检测，得到人脸识别结果以及心率检测结果；
基于所述人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果。
在其中一个实施例中，所述基于人脸图像进行人脸识别包括：
将所述人脸图像与数据库中的预设人脸进行比对，若匹配，则人脸识别结果为成功。
在其中一个实施例中，所述基于人脸图像进行心率检测包括：
对人脸图像进行欧拉影像放大；
对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号；
对所述原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到所述原始心率信号的功率谱密度；
基于所述原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息；
将所述心率信息与数据库中的预设心率信息进行比对，若匹配，则心率检测结果为成功。
在其中一个实施例中，所述基于所述人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果包括：
基于人脸图像获取人脸图像特征；
将所述人脸图像特征与数据库中的预设人脸图像特征进行比对，将所述人脸温度信息与数据库中的预设温度信息进行比对，得到综合偏差范围；
若所述综合偏差范围在预设范围内，则醉酒检测结果为成功。
在其中一个实施例中，所述基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号包括：
若所述人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果均为成功，则向门锁发送开锁信号；
若所述人脸识别结果、心率检测结果或醉酒检测结果至少一个为不成功，则向门锁发送异常信号。
一种开锁装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取用户人脸信息；
检测模块，用于基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
开锁模块，用于基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取用户人脸信息；
基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户人脸信息；
基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
上述开锁方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取用户人脸信息；基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号的方法，基于用户的人脸信息对用户进行人脸识别、醉酒检测和心率检测，兼顾了人脸识别与醉酒检测的功能，同时通过检测心率判断用户是否是活体，避免不法分子利用刚失去生命体征的人体进行开锁，更加安全。
附图说明
图1为本发明一实施例的开锁方法的流程示意图；
图2本发明一实施例的开锁装置的结构框图；
图3一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
请参阅图1，图1为本发明一实施例的开锁方法的示意图。
在本实施例中，开锁方法包括：
步骤100，获取用户人脸信息。
可以理解的，通过安装在门上或门边的采集模块对用户人脸信息进行采集。
步骤110，基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测。
可以理解的，对用户进行人脸识别是为了检测用户是否是被允许进入的用户，心率检测是为了检测用户是否为活体，醉酒检测是为了检测用户是否为醉酒状态，以保证室内的安全。
步骤120，基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
示例性地，门锁为电子锁，接收到开锁信号后即自动打开。
上述开锁方法，通过获取用户人脸信息；基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号的方法，基于用户的人脸信息对用户进行人脸识别、醉酒检测和心率检测，兼顾了人脸识别与醉酒检测的功能，同时通过检测心率判断用户是否是活体，避免不法分子利用刚失去生命体征的人体进行开锁，更加安全。
在另一个实施例中，获取用户人脸信息包括获取人脸图像以及人脸温度信息。对应的，设置在门上或门边的采集模块可以为普通摄像机以及热红外摄像机。具体地，人脸温度信息显示人脸上各部位的温度。
在另一个实施例中，基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测包括基于人脸图像进行人脸识别以及心率检测，得到人脸识别结果以及心率检测结果；基于人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果。
示例性地，基于人脸图像进行人脸识别包括将人脸图像与数据库中的预设人脸进行比对，若匹配，则人脸识别结果为成功。可以理解的，数据库中的预设人脸为允许进入的人员预存的人脸图像。
示例性地，基于人脸图像进行心率检测包括：对人脸图像进行欧拉影像放大；对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号；对原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到原始心率信号的功率谱密度；基于原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息；将心率信息与数据库中的预设心率信息进行比对，若匹配，则心率检测结果为成功。心率检测的具体步骤包括：
1、检测动态图像信息中的人脸区域。
检测人脸区域可以采用现有的算法，例如，计算机视觉开源库opencv中的adaboost人脸检测算法，对于检测到的每张人脸，返回一个包含人脸区域的矩形区域。在其它实施例中，可以采用其他算法进行人脸检测。
2、将人脸图像进行欧拉影像放大。
当动态图像时间持续一段时间后，例如持续20s，对窗口内的动态图像进行欧拉影像放大，欧拉影像放大包括：空间滤波(将视频序列进行金字塔多分辨率分解)、时域滤波(对每个尺度的图像进行时域带通滤波，得到感兴趣的若干频带)、放大滤波结果(对每个频带的信号用泰勒级数进行差分逼近)、合成图像(合成经过放大后的图像)。
3、对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号。
将欧拉影像放大处理后每一帧图像的rgb通道分开，分别计算感兴趣区域内像素的平均值，得到三段原始的心率信号p1(t)，p2(t)，p3(t)。
4、对原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到原始心率信号的功率谱密度。
对每段原始的心率信号进行归一化处理，得到：
其中μi,σi分别为心率信号的均值和标准差，i的取值为1，2，3。
对每段原始的心率信号进行归一化处理后，需要对窗口内的信号进行带通滤波处理，以消除低频呼吸信号和高频噪声对心率检测结果的影响。考虑到正常人的心率范围为[45，180]，因此，设置带通滤波器的上下截止频率分别为0.75hz和3hz。
对经归一化和带通滤波处理后的三段原始心率信号序列进行快速傅里叶变换，分别得到三段原始心率信号序列的功率谱密度。
5、基于原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息。
分别计算功率谱密度最大值max1、max2和max3，均值mean1、mean2和mean3，计算比例
可以理解的，数据库中的预设心率信息可以为该用户在正常状态下的心率信息，或者可以为基于先验知识的正常人在正常状态下的心率信息，若计算得到的用户的心率信息与数据库中的预设心率信息相匹配，则说明用户为活体。
在另一个实施例中，基于人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果包括基于人脸图像获取人脸图像特征；将人脸图像特征与数据库中的预设人脸图像特征进行比对，将人脸温度信息与数据库中的预设温度信息进行比对，得到综合偏差范围；若综合偏差范围在预设范围内，则醉酒检测结果为成功。醉酒检测的具体步骤包括：
1、若人脸识别结果为成功，则从人脸图像获得rgb图像中的r分量，计算平均值ravg；根据人脸识别结果，获得对应用户的历史人脸数据rhis；根据平均值和历史数据，计算偏差
2、若心率检测结果为成功，则获取心率信息havg；根据人脸识别结果，获得对应用户的历史心率数据hhis；根据平均值和历史数据，计算偏差
3、使用图像处理技术处理显示人脸温度信息的图像，获取人脸边界，计算边界内的上2/3位置的图像灰度值gupavg；根据人脸识别结果，获得对应用户的历史数据guphis；根据平均值和历史数据，计算偏差
4、使用图像处理技术处理显示人脸温度信息的图像，获取人脸边界，计算边界内的下1/3位置的图像灰度值gdownavg；根据上述人脸识别结果，获得对应用户的历史数据gdownhis；根据平均值和历史数据，计算偏差
5、根据gupavg和gdownavg计算人脸温度信息图像中人脸区域上下部分差值比率
6、根据上述结果，获得评价得分s。
其中s＝λ1×f(δr) λ2×f(δh) λ3×f(δgup) λ4×f(δgdown) λ5f(δgup-dwon)，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5为加权系数，都大于0，λ1 λ2 λ3 λ4 λ5＝1。函数f(x)描述为f(x)＝max(0,x)。
7、如果s大于等于预设醉酒系数，则说明用户已经醉酒，醉酒检测失败；如果s小于预设醉酒系数，则说明用户未醉酒，醉酒检测失败。
可以理解的，预设醉酒系数为基于先验知识得到的。
在另一个实施例中，基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号包括若人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果均为成功，则向门锁发送开锁信号，门锁接到开锁信号后即自动打开；若人脸识别结果、心率检测结果或醉酒检测结果至少一个为不成功，则向门锁发送异常信号，门锁接到异常信号后不打开。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种开锁装置，包括：信息获取模块200、检测模块210和开锁模块220，其中：
信息获取模块200，用于获取用户人脸信息。
信息获取模块200，还用于获取人脸图像以及人脸温度信息。
检测模块210，用于基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测。
检测模块210，还用于：
基于人脸图像进行人脸识别以及心率检测，得到人脸识别结果以及心率检测结果；
基于人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果。
检测模块210，还用于将人脸图像与数据库中的预设人脸进行比对，若匹配，则人脸识别结果为成功。
检测模块210，还用于：
对人脸图像进行欧拉影像放大；
对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号；
对原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到原始心率信号的功率谱密度；
基于原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息；
将心率信息与数据库中的预设心率信息进行比对，若匹配，则心率检测结果为成功。
检测模块210，还用于：
基于人脸图像获取人脸图像特征；
将所述人脸图像特征与数据库中的预设人脸图像特征进行比对，将所述人脸温度信息与数据库中的预设温度信息进行比对，得到综合偏差范围；
若所述综合偏差范围在预设范围内，则醉酒检测结果为成功。
开锁模块220，用于基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
开锁模块220，还用于：
若人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果均为成功，则向门锁发送开锁信号；
若人脸识别结果、心率检测结果或醉酒检测结果至少一个为不成功，则向门锁发送异常信号。
关于开锁装置的具体限定可以参见上文中对于开锁方法的限定，在此不再赘述。上述开锁装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种开锁方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取用户人脸信息；
基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取人脸图像以及人脸温度信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
基于人脸图像进行人脸识别以及心率检测，得到人脸识别结果以及心率检测结果；
基于人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
将人脸图像与数据库中的预设人脸进行比对，若匹配，则人脸识别结果为成功。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
对人脸图像进行欧拉影像放大；
对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号；
对原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到原始心率信号的功率谱密度；
基于原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息；
将心率信息与数据库中的预设心率信息进行比对，若匹配，则心率检测结果为成功。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
基于人脸图像获取人脸图像特征；
将所述人脸图像特征与数据库中的预设人脸图像特征进行比对，将所述人脸温度信息与数据库中的预设温度信息进行比对，得到综合偏差范围；
若所述综合偏差范围在预设范围内，则醉酒检测结果为成功。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果均为成功，则向门锁发送开锁信号；
若人脸识别结果、心率检测结果或醉酒检测结果至少一个为不成功，则向门锁发送异常信号。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户人脸信息；
基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取人脸图像以及人脸温度信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
基于人脸图像进行人脸识别以及心率检测，得到人脸识别结果以及心率检测结果；
基于人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
将人脸图像与数据库中的预设人脸进行比对，若匹配，则人脸识别结果为成功。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
对人脸图像进行欧拉影像放大；
对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号；
对原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到原始心率信号的功率谱密度；
基于原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息；
将心率信息与数据库中的预设心率信息进行比对，若匹配，则心率检测结果为成功。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
基于人脸图像获取人脸图像特征；
将所述人脸图像特征与数据库中的预设人脸图像特征进行比对，将所述人脸温度信息与数据库中的预设温度信息进行比对，得到综合偏差范围；
若所述综合偏差范围在预设范围内，则醉酒检测结果为成功。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果均为成功，则向门锁发送开锁信号；
若人脸识别结果、心率检测结果或醉酒检测结果至少一个为不成功，则向门锁发送异常信号。
上述开锁方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取用户人脸信息；基于人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号的方法，基于用户的人脸信息对用户进行人脸识别、醉酒检测和心率检测，兼顾了人脸识别与醉酒检测的功能，同时通过检测心率判断用户是否是活体，避免不法分子利用刚失去生命体征的人体进行开锁，更加安全。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
1.一种开锁方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户人脸信息；
基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户人脸信息包括：
获取人脸图像以及人脸温度信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测包括：
基于人脸图像进行人脸识别以及心率检测，得到人脸识别结果以及心率检测结果；
基于所述人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于人脸图像进行人脸识别包括：
将所述人脸图像与数据库中的预设人脸进行比对，若匹配，则人脸识别结果为成功。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于人脸图像进行心率检测包括：
对人脸图像进行欧拉影像放大；
对放大后的人脸图像计算像素的平均值，得到原始心率信号；
对所述原始心率信号进行归一化处理、带通滤波处理和快速傅里叶变换，得到所述原始心率信号的功率谱密度；
基于所述原始心率信号的功率谱密度得到用户的心率信息；
将所述心率信息与数据库中的预设心率信息进行比对，若匹配，则心率检测结果为成功。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸图像以及人脸温度信息进行醉酒检测，得到醉酒检测结果包括：
基于人脸图像获取人脸图像特征；
将所述人脸图像特征与数据库中的预设人脸图像特征进行比对，将所述人脸温度信息与数据库中的预设温度信息进行比对，得到综合偏差范围；
若所述综合偏差范围在预设范围内，则醉酒检测结果为成功。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号包括：
若所述人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果均为成功，则向门锁发送开锁信号；
若所述人脸识别结果、心率检测结果或醉酒检测结果至少一个为不成功，则向门锁发送异常信号。
8.一种开锁装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取用户人脸信息；
检测模块，用于基于所述人脸信息进行人脸识别、心率检测以及醉酒检测；
开锁模块，用于基于人脸识别结果、心率检测结果以及醉酒检测结果向门锁发送开锁信号。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
技术总结