一种基于人流聚集情况的景观灯光设计方法及系统转让专利
申请号 : CN202110537008.1
文献号 : CN113515888B
文献日 : 2022-04-08
发明人 : 傅伟伦
申请人 : 南京林业大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于人流聚集情况的景观灯光设计方法,其中,所述方法包括:获得灯光设计范围;
获得灯光设计方案信息;
根据所述灯光设计范围、所述灯光设计方案信息,获得灯光分区信息;
根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;
将所述灯光分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;
获得灯光位置信息;
根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;
根据所述灯光分区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;
根据所述灯光位置信息,通过大数据获得历史人流量数据;
根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;
根据所述人流量走势图,获得人流量设定阈值;
根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设定阈值,获得第一分区阈值;
根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分区控制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:根据所述灯光分区信息,获得分区要素信息;
将所述分区要素信息、所述灯光分区信息输入第二要素分析模型,获得第一分析结果;
根据所述第一分析结果,获得第一展示效果;
根据所述灯光分区信息,判断所述第一展示效果是否满足第一预定条件;
当满足时,根据所述第一分析结果、所述灯光分区信息,获得第二元素信息;
根据所述第二元素信息、所述第一分析结果,获得第一关联性;
将所述第一关联性进行聚类分析,获得元素聚类结果;
根据所述元素聚类结果,获得第二分析结果,所述第二分析结果包括至少一组元素集合;
根据所述第二分析结果,获得第二展示效果;
根据所述第一展示效果、所述第二展示效果,获得区域展示层次信息;
根据所述区域展示层次信息,获得层次人流量设定阈值。
3.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法应用于一人流量采集装置,所述人流量采集装置包括一图像采集器,所述方法包括:通过所述图像采集器,获得第一分区图像;
获得第一人流特征信息;
将所述第一人流特征信息、所述第一分区图像输入人流识别模型,获得第一分区人流量;
当所述第一分区人流量达到所述第一分区阈值时,获得第一启动指令,所述第一启动指令用于开启所述第一分区对应的灯光分区信息中的灯光。
4.如权利要求3所述的方法,其中,所述方法包括:获得第二分区图像,所述第二分区与所述第一分区为相邻关系;
将所述第二分区图像输入人流识别模型,获得第二分区人流量;
实时采集所述第二分区图像信息,获得第二分区人流预测速度;
根据所述第二分区人流预测速度,获得人流抵达时间,所述人流抵达时间为所述第二分区人流抵达所述第一分区的预测时间;
当所述人流抵达时间满足第二预定条件时,获得第二启动指令,所述第二启动指令用于持续执行所述第一启动指令。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设定阈值,获得第一分区阈值,包括:根据所述分区要素占比,获得第一分区要素占比;
根据所述第一分区权重、所述第一分区要素占比,获得第一分区重要性;
根据所述第一分区重要性、所述人流量设定阈值,获得所述第一分区阈值,其中,所述第一分区阈值与所述第一分区重要性成反比。
6.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:根据所述人流量设定阈值,获得第二设定阈值,所述第二设定阈值为阈值从大到小排序位于末位的阈值;
根据所述第二设定阈值,获得第三展示效果;
根据所述灯光设计方案信息,获得展示要求信息;
判断所述第三展示效果是否满足所述展示要求信息中的要求;
当不满足时,根据所述第三展示效果、所述展示要求信息,获得展示差值;
根据所述展示差值,获得第一调整信息,所述第一调整信息用于将所述展示差值的人流量设定阈值进行调整。
7.如权利要求1所述的方法,其中,所述将所述灯光分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比,包括:根据所述灯光分区信息,获得分区展示要素信息,并将所述分区展示要素信息作为第一输入信息;
根据所述第一设计要素信息,获得要素特征信息,并将所述要素特征信息作为第二输入信息;
将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一要素分析模型,其中,所述第一要素分析模型通过多组训练数据训练获得,所述多组训练数据中的每组均包括:所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识分区要素占比的标识信息;
获得所述第一要素分析模型的输出信息,所述输出信息包括所述分区要素占比。
8.一种基于人流聚集情况的景观灯光设计系统,应用权利要求1‑7任一所述方法,其中,所述系统包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得灯光设计范围;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得灯光设计方案信息;
第三获得单元,所述第三获得单元用于根据所述灯光设计范围、所述灯光设计方案信息,获得灯光分区信息;
第四获得单元,所述第四获得单元用于根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;
第五获得单元,所述第五获得单元用于将所述灯光分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;
第六获得单元,所述第六获得单元用于获得灯光位置信息;
第七获得单元,所述第七获得单元用于根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;
第八获得单元,所述第八获得单元用于根据所述灯光分区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;
第九获得单元,所述第九获得单元用于根据所述灯光位置信息,通过大数据获得历史人流量数据;
第十获得单元,所述第十获得单元用于根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于根据所述人流量走势图,获得人流量设定阈值;
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设定阈值,获得第一分区阈值;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分区控制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制。
9.一种基于人流聚集情况的景观灯光设计系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1‑7任一项所述方法的步骤。
说明书 :
一种基于人流聚集情况的景观灯光设计方法及系统
技术领域
背景技术
围,在景区应用中还强调艺术灯的景观与景区历史文化、周围环境的协调统一。景观灯除了
夜间照明的作用外,还具有提升夜间观赏性、增加景观层次感以及标识、提示、引导人群等
作用,为人们的夜间出行提供了极大的乐趣。城市景观照明的总体规划是城市建设中的重
要工作内容,它是在城市空间结构基本形成的情况下,在市民夜生活的基础上,对城市夜间
各景区、景点及人流密集区域进行统一安排,合理布局,使其各得其所并形成有机联繁。
资源浪费。
发明内容
集情况对景观灯光的运作进行设计,达到了智能控制景观灯的技术目的,为行人夜间出行
提供便利,进一步实现了节约能耗,避免资源浪费的技术效果。
设计方案信息,获得灯光分区信息;根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;
将所述灯光分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;
获得灯光位置信息;根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;
根据所述灯光分区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;根据所述灯光位置信
息,通过大数据获得历史人流量数据;根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;根据
所述人流量走势图,获得人流量设定阈值;根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所
述人流量设定阈值,获得第一分区阈值;根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,
所述第一分区控制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制。
述第二获得单元用于获得灯光设计方案信息;第三获得单元,所述第三获得单元用于根据
所述灯光设计范围、所述灯光设计方案信息,获得灯光分区信息;第四获得单元,所述第四
获得单元用于根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;第五获得单元,所述第
五获得单元用于将所述灯光分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获
得分区要素占比;第六获得单元,所述第六获得单元用于获得灯光位置信息;第七获得单
元,所述第七获得单元用于根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重
信息;第八获得单元,所述第八获得单元用于根据所述灯光分区信息、所述分区范围权重信
息,获得第一分区权重;第九获得单元,所述第九获得单元用于根据所述灯光位置信息,通
过大数据获得历史人流量数据;第十获得单元,所述第十获得单元用于根据所述历史人流
量数据,获得人流量走势图;第十一获得单元,所述第十一获得单元用于根据所述人流量走
势图,获得人流量设定阈值;第十二获得单元,所述第十二获得单元用于根据所述分区要素
占比、所述第一分区权重、所述人流量设定阈值,获得第一分区阈值;第十三获得单元,所述
第十三获得单元用于根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分区控制
指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制。
器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
灯光分区信息;根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;将所述灯光分区信
息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;获得灯光位置信
息;根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;根据所述灯光分
区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;根据所述灯光位置信息,通过大数据
获得历史人流量数据;根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;根据所述人流量走势
图,获得人流量设定阈值;根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设定阈
值,获得第一分区阈值;根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分区控
制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制,解决了现有技术中景
观灯无法根据人流情况进行实时灯光控制的技术问题,本申请基于人流聚集情况对景观灯
光的运作进行设计,达到了智能控制景观灯的技术目的,为行人夜间出行提供便利,进一步
实现了节约能耗,避免资源浪费的技术效果。
明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
19,第十获得单元20,第十一获得单元21,第十二获得单元22,第十三获得单元23,总线300,
接收器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口305。
具体实施方式
集情况对景观灯光的运作进行设计,达到了智能控制景观灯的技术目的,为行人夜间出行
提供便利,进一步实现了节约能耗,避免资源浪费的技术效果。
施例的限制。
围,在景区应用中还强调艺术灯的景观与景区历史文化、周围环境的协调统一。景观灯除了
夜间照明的作用外,还具有提升夜间观赏性、增加景观层次感以及标识、提示、引导人群等
作用,为人们的夜间出行提供了极大的乐趣。现有技术中的景观灯无法根据人流情况进行
实时灯光控制,不能给予夜间行人足够的便利,当无人流量的地区景观灯常亮时,还会导致
不必要的电力损耗,造成资源浪费。
息,获得灯光分区信息;根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;将所述灯光
分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;获得灯光位
置信息;根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;根据所述灯
光分区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;根据所述灯光位置信息,通过大
数据获得历史人流量数据;根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;根据所述人流量
走势图,获得人流量设定阈值;根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设
定阈值,获得第一分区阈值;根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分
区控制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制。
明总体规划会带来城市经济、文化的繁荣与发展。所述灯光设计范围表示需要进行景观灯
设计规划的区域,该区域可以是城市规划中的任意区域,该区域的面积应结合规划内容具
体而定。所述设计方案信息是指在所述灯光设计范围内的景观灯运行的具体方案,包含但
不仅限于设计路段、设计位置、灯光效果、预算经费等信息。为了保证景观灯效果能够根据
人流情况实时调整,将灯光设计范围按照人流量情况进行分区,同时也要兼顾区域重要程
度,例如,夜间公共避难场所虽然平时鲜有人群特意途径,但当发生夜间公共安全事件时,
照明充足可有效保障居民的人身安全。根据所述灯光设计范围、所述灯光设计方案信息,获
得灯光分区信息,所述灯光分区信息是根据结合人流量情况和区域重要程度对所述灯光设
计范围进行划分的结果,具有科学合理的依据,能够为景观灯的设计提供坚实的信息基础。
要素信息为进行景观灯设计时要考虑的因素,可以是特殊地理位置,例如地铁口、学校附近
等,也可以是具有提示信息的路段,例如十字路口、景区附近、事故多发地段等。通过获得第
一设计要素信息,可以使得景观灯的设计更加准确、更加具有人性化。
的复杂神经网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力
学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络
(Artificial Neural Networks),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲,它
是一个数学模型。通过大量训练数据的训练,将所述灯光分区信息、所述第一设计要素信息
输入神经网络模型,获得分区要素占比,其中,所述分区要素占比表示所述第一设计要素信
息之于所有影响景观灯设计方案的因素所占的比重。
夜间客流量骤减,所以在做景观灯设计时,可以适当降低其分区范围的权重值,将其视为非
重要性区域,该区域的景观灯数量可以适当减少。所述分区范围权重信息即表示所在分区
之于其他分区地理位置上的重要程度,所述分区范围权重越大,则表示所在分区地理位置
越突出,景观灯的编排也应更加重视。由所述灯光分区信息、所述分区范围权重信息,可获
得第一分区权重,所述第一分区表示某一特定区域,例如,所述第一分区可以是包含某景区
的一片区域,也可以是某一居民小区。通过获得第一分区权重。可以使第一分区的景观灯设
计更加贴合实际。
量走势图可以宏观掌握区域内人流的来去动向。所述人流量走势图可预定一段时间,例如
依照某景区淡季和旺季的交替规律预定人流量走势图的有效时间,在有效时间内,所述灯
光设计范围默认应用所述人流量走势图。根据所述人流量走势图,获得人流量设定阈值,所
述人流量设定阈值为一临界值,当范围内人流量超过所述人流量设定阈值,可对所述人流
量走势图进行更改替换,以达到对景观灯控制的智能更新效果。
实时控制的目的,进一步提高了景区夜间行人的便利性。
阈值应当准确限定所述第一分区的范围,对第一分区的标定范围进行严格把控。根据所述
第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分区控制指令用于按照所述第一分区阈
值对该灯光分区内的灯光进行控制。通过将所述灯光设计范围进行合理划分,以分区为单
位对各范围内的景观灯进行科学调控,达到了智能化控制景观灯,对景观灯进行实时控制
的目的,大大提高了行人夜间出行的便利性。
果,其中,所述第一分析结果表示结合各项影响因素分析出的最合理的景观灯设计思路。根
据所述第一分析结果,获得第一展示效果,所述第一展示效果为景观灯设计思路的具象化
表达,通过所述第一展示效果可对设计效果进行具体分析。再根据所述灯光分区信息,判断
所述第一展示效果是否满足第一预定条件,所述第一预定条件为提前设定的一项标准,例
如,所述第一预定条件可以是区域内夜间途径行人对景观灯满意度的调查结果,所述第一
预定条件也可以是设计团队对于景观灯实际效果的预期值。当所述第一展示效果满足第一
预定条件时,根据所述第一分析结果、所述第一灯光分区信息,获得第二元素信息。所述第
二元素信息指景观灯设计时考虑在内的影响因素,例如所述灯光设计范围的地段、商业意
义、政治意义等信息,根据所述第二元素信息、所述第一分析结果,可获得第一关联性,所述
第一关联性用于表征所述第二元素信息和所述第一分析结果之间的关联程度,将所述第一
关联性进行聚类分析,获得元素聚类结果。聚类分析指将数据分类到不同的类或者簇这样
的一个过程,同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。根据
所述元素聚类结果,获得第二分析结果,根据所述第二分析结果,可获得第二展示效果,再
根据所述第一展示效果、所述第二展示效果获得区域展示层次信息,根据所述区域展示层
次信息,获得层次人流量设定阈值。其中,所述第二分析结果可以看作所述第一分析结果在
所述第二元素信息方面进行的完善,通过获得第二分析结果,可实现对第一分析结果的进
一步调整,使得分析结果更加接近理想效果。所述区域展示层次信息用于表征分别在所述
第一分析结果和所述第二分析结果下的景观灯设计效果信息,通过所述区域展示层次信
息,可使更新前后的景观灯设计效果留下记录,特殊时刻可根据记录实现景观灯的不同控
制。所述层次人流量设定阈值用于表征不同分析结果下的人流量设定临界值。
征信息,所述第一人流特征信息包含但不仅限于所述第一分区内的人流密集程度、人流动
向、人流行进速度和人流量等信息。所述人流识别模型为机器学习中的神经网络模型,通过
大量训练数据的训练,将所述第一人流特征信息、所述第一分区图像输入人流识别模型,获
得第一分区人流量,其中,所述第一分区人流量表示在特定时段内所述第一分区图像中经
过的人次数量总和。通过对分区的人流进行监测和分析,获得第一分区阈值,所述第一分区
阈值用于判断是否开启所述第一分区对应的灯光分区信息中的灯光,即当所述第一分区人
流量达到所述第一分区阈值时,获得第一启动指令,开启所述第一分区对应的灯光分区信
息中的灯光。通过对人流聚集情况进行监测,实时控制所述第一分区的灯光,实现了智能化
控制景观灯的目的,进一步达到了节能减排,避免浪费资源的效果。
分区分为两端路程。当所述第二分区内的人流转移至所述第一分区,会对所述第一分区的
人流量造成影响,在进行景观灯设计时要考虑到人流之间的转移量以及转移耗时等信息,
通过采集不同分区的图像信息并进行交互分析,对所述第二分区的人流抵达所述第一分区
的时间进行预测,当所述人流抵达时间满足第二预定条件时,获得第二启动指令,所述第二
预定条件为根据所述第一分区人流量情况做出的景观灯预处理条件,可更加精准地控制景
观灯的运行状态,实现基于人流聚集情况对景观灯进行合理控制。
方面具有绝对优势,侧面反映了所述第一分区在容纳人流量方面具有更大的潜力,所以,重
要性越高的分区应当设置越小的阈值,通过所述第一分区阈值的高低来控制景观灯的灯光
效果。例如,所述第一分区阈值越低,则灯光开启条件越低,实现了根据地区重要程度控制
景观灯达到不同效果的目的。
第二设定阈值,并通过所述第二设定阈值获得第三展示效果,可以根据所述第三展示结果
判断当前的灯光效果是否符合预期,当不符合预期时,根据所述第三展示效果、所述展示要
求信息,可获得展示差值,所述展示要求信息即预期灯光效果。根据所述展示差值,获得第
一调整信息,所述第一调整信息用于将所述展示差值的人流量设定阈值进行调整,达到了
及时对灯光效果进行监测并调整的目的,进一步避免了因灯光控制的不合理而影响大多数
行人,实现了对于景观灯的智能化控制。
括:所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识分区要素占比的标识信息;
标识分区要素占比的标识信息,将所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识分区要素
占比的标识信息输入到神经网络模型中,根据用于标识分区要素占比的标识信息,所述神
经网络模型进行不断的自我修正、调整,直至获得的输出结果与所述标识信息一致,则结束
本组数据监督学习,进行下一组数据监督学习;当所述神经网络模型的输出信息达到预定
的准确率/达到收敛状态时,则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习,
进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确,进而获得更加准确、适合的输出
信息,进而达到输入所述第一输入信息、所述第二输入信息而得到所述分区要素占比目的,
同时加入神经网络模型提高了数据运算处理结果的效率和准确度,为提供更加准确合适的
分区要素占比夯实了基础。
得灯光分区信息;根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;将所述灯光分区信
息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;获得灯光位置信
息;根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;根据所述灯光分
区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;根据所述灯光位置信息,通过大数据
获得历史人流量数据;根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;根据所述人流量走势
图,获得人流量设定阈值;根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设定阈
值,获得第一分区阈值;根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分区控
制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制,解决了现有技术中景
观灯无法根据人流情况进行实时灯光控制的技术问题,本申请基于人流聚集情况对景观灯
光的运作进行设计,达到了智能控制景观灯的技术目的,为行人夜间出行提供便利,进一步
实现了节约能耗,避免资源浪费的技术效果。
型,基于所述机器学习模型能不断学习、获取经验来处理数据的方式,使得对分区要素占比
结果的获得更为准确。
光进行控制。
光分区信息中的灯光。
时间;
成反比。
组训练数据中的每组均包括:所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识分区要素占比
的标识信息;
景观灯光设计方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚地知道本实施例中基于人流聚集
情况的景观灯光设计系统,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
被处理器执行时实现前文所述一种基于人流聚集情况的景观灯光设计方法的任一方法的
步骤。
储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之
类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步
描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器
303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
息,获得灯光分区信息;根据所述灯光设计方案信息,获得第一设计要素信息;将所述灯光
分区信息、所述第一设计要素信息输入第一要素分析模型,获得分区要素占比;获得灯光位
置信息;根据所述灯光位置信息,所述灯光设计范围,获得分区范围权重信息;根据所述灯
光分区信息、所述分区范围权重信息,获得第一分区权重;根据所述灯光位置信息,通过大
数据获得历史人流量数据;根据所述历史人流量数据,获得人流量走势图;根据所述人流量
走势图,获得人流量设定阈值;根据所述分区要素占比、所述第一分区权重、所述人流量设
定阈值,获得第一分区阈值;根据所述第一分区阈值,获得第一分区控制指令,所述第一分
区控制指令用于按照所述第一分区阈值对该灯光分区内的灯光进行控制。
例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可
用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品
的形式。
或方框,以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令
到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一
个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在
流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
令系统的制造品,该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内
的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,
所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。