基于摇头摄像机的目标跟踪方法.pdf

《基于摇头摄像机的目标跟踪方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于摇头摄像机的目标跟踪方法.pdf（11页完成版）》请在专利查询网上搜索。

1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010696298.X (22)申请日 2020.02.13 (62)分案原申请数据 202010091403.7 2020.02.13 (71)申请人 珠海安联锐视科技股份有限公司 地址 519085 广东省珠海市国家高新区科 技六路100号 (72)发明人 唐自兴马玉涛徐少辉杨亮亮 杨运红江发钦申雷李志洋 宋庆丰庞继锋 (74)专利代理机构 广州瑞之凡知识产权代理事 务所(普通合伙) 44514 代理人 廖夏林 (51)Int.Cl. G06T 7/277(2017.0。

2、1) G06T 7/254(2017.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06K 9/00(2006.01) H04N 5/232(2006.01) (54)发明名称 一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于摇头摄像机的目标 跟踪方法， 具体包括人形/人脸检测定位、 人形/ 人脸位置预测与ID分配、 确定跟踪的人形/人脸 目标、 计算目标在水平和垂直方向距离画面中心 的距离、 控制摇头机将目标转动到画面中心、 判 段摇头机是否需要回到home位置等步骤。 本发明 运用简单的数学计算和多帧滤波、 卡尔曼预测与 匈牙利。

3、匹配方法达到实时跟踪人形/人脸及运动 目标块的目的， 且在跟踪过程中， 避免了因目标 检测误检而导致摇头机乱晃的情况， 解决了现有 技术运算量大， 模型复杂， 跟踪不稳定摇头机乱 晃的问题。 权利要求书1页 说明书7页 附图2页 CN 111833382 A 2020.10.27 CN 111833382 A 1.一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法， 其特征在于具体包括如下步骤： S1、 人形/人脸检测定位： 对于人形和人脸检测， 通过设定检测模式以及人形和人脸的 分数阈值来检测视频中的人形或者人脸； S2、 人形/人脸位置预测与ID分配： 对于当前帧， 利用卡尔曼滤波器预测出来的目标位 置， 。

4、联合步骤S1中检测出来的实际目标位置， 通过计算预测位置与实际位置之间的IOU值作 为权重， 其中IOU值为卡尔曼滤波器预测出来的目标位置的矩形区域与步骤S1中检测出来 的实际目标位置的矩形区域的交集与并集的比值， 并使用匈牙利匹配算法来为当前帧分配 ID， 得到分配好ID的目标； S3、 确定跟踪的人形/人脸目标： 根据上一帧跟踪目标的ID， 在当前帧中找到相同ID的 目标作为当前帧要跟踪的目标； 若当前帧中没有同上一帧相同ID的目标， 则要重新选择要 跟踪的目标； S4、 计算目标在水平和垂直方向距离画面中心的距离： 根据跟踪目标矩形区域左上顶 点坐标和宽高， 以及画面的宽高， 计算出跟踪。

5、目标在水平方向距离画面中心的距离vecx和 垂直方向距离画面中心的距离vecy； S5、 控制摇头机将目标转动到画面中心： a.水平方向： 当|vecx|40且|vecx|(obj_width/4)， 同时vecx0， 调用驱 动接口控制摇头机向左转动。 实时计算目标水平方向距离vecx， 当|vecx|40或者|vecx| 40且|vecy|(obj_height/4)， 同时vecy0， 调用 驱动接口控制摇头机向下转动； 实时计算目标垂直方向距离vecy， 当|vecy|40或者| vecy|4*areaj排列， 其中， areai、 areaj分别 表示目标i、 j的面积， 最后将排列。

6、好的第一个目标作为最后要跟踪的目标对象。 权利要求书 1/1 页 2 CN 111833382 A 2 一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法 0001 本申请为申请号： 202010091403.7， 申请日： 2020.02.13， 发明名称： 一种基于摇头 摄像机的目标跟踪方法， 的分案申请。 技术领域 0002 本发明涉及视觉跟踪技术领域， 具体涉及一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法。 背景技术 0003 在计算机视觉领域中， 目标跟踪是最具有挑战性的问题之一， 涉及的方向主要是 单目标跟踪和多目标跟踪， 而安防领域运用最多的主要是多目标跟踪。 多目标跟踪其主要 跟踪流程有检测、 特征提取/运。

7、动轨迹预测、 相似度计算、 ID分配。 现有技术主要采用相关性 滤波器与深度学习方法来进行跟踪， 主要用来预测下一帧目标位置和对检测框区域进行特 征提取， 以获得更具判别性的特征表达。 0004 现有技术中， 一些传统的物体追踪算法运行速度快但追踪精度差， 而许多新提出 的物体追踪算法底层数学模型又很复杂， 有些还需要联合深度学习方法进行视觉特征提 取， 从而导致目标追踪过程中产生巨大的运算量， 达不到实时性； 此外， 当目标检测产生误 检时， 在使用运动摄像机跟踪目标会产生由于误检导致摄像机左右或上下摇摆， 从而使得 最终的跟踪效果很差。 0005 公开号为： CN109040574A的中国。

8、专利申请公开了一种转动摇头机跟踪目标的方法 及装置， 用以识别视频中的目标并控制摇头机转动以跟踪目标， 将目标保持在画面中心位 置， 便于用户观察。 该方法包括： 获取摇头机当前拍摄的一帧图像； 从当前帧图像中确定出 摇头机的跟踪目标； 确定所述跟踪目标与图像中心的距离； 根据所述跟踪目标与图像中心 的距离， 以及预先确定的摇头机的电机转动参数与图像距离之间的关系， 确定转动摇头机 跟踪目标所需电机转动参数； 根据所述电机转动参数转动所述摇头机。 该方法通过计算跟 踪目标在移动过程中， 在每一帧画面中产生的与图像中心位置的偏移， 进一步计算出摇头 机将跟踪目标保持在图像中心区域相应的电机转动参。

9、数， 使得摇头机镜头能够跟踪目标并 保持目标在画面中心区域， 方便用户观察。 但是该方法依旧存在目标追踪过程中产生巨大 的运算量、 实时性差， 跟踪不稳定， 摇头机乱晃的问题。 发明内容 0006 针对现有技术的不足， 本发明提出了一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法， 解决 了现有技术运算量大， 模型复杂， 跟踪不稳定摇头机乱晃的问题。 0007 为实现上述技术方案， 针对人形/人脸目标， 本发明提供了一种基于摇头摄像机的 目标跟踪方法， 具体包括如下步骤： 0008 S1、 人形/人脸检测定位： 对于人形和人脸检测， 通过设定检测模式以及人形和人 脸的分数阈值来检测视频中的人形或者人脸； 00。

10、09 S2、 人形/人脸位置预测与ID分配： 对于当前帧， 利用卡尔曼滤波器预测出来的目 说明书 1/7 页 3 CN 111833382 A 3 标位置， 联合步骤S1中检测出来的实际目标位置， 通过计算预测位置与实际位置之间的IOU 值作为权重， 其中IOU值为卡尔曼滤波器预测出来的目标位置的矩形区域与步骤S1中检测 出来的实际目标位置的矩形区域的交集与并集的比值， 并使用匈牙利匹配算法来为当前帧 分配ID， 得到分配好ID的目标； 0010 S3、 确定跟踪的人形/人脸目标： 根据上一帧跟踪目标的ID， 在当前帧中找到相同 ID的目标作为当前帧要跟踪的目标； 若当前帧中没有同上一帧相同I。

11、D的目标， 则要重新选 择要跟踪的目标； 0011 S4、 计算目标在水平和垂直方向距离画面中心的距离： 根据跟踪目标矩形区域左 上顶点坐标和宽高， 以及画面的宽高， 计算出跟踪目标在水平方向距离画面中心的距离 vecx和垂直方向距离画面中心的距离vecy； 0012 S5、 控制摇头机将目标转动到画面中心： 0013 a.水平方向： 当|vecx|40且|vecx|(obj_width/4)， 同时vecx0， 调 用驱动接口控制摇头机向左转动； 实时计算目标水平方向距离vecx， 当|vecx|40或者| vecx|40且|vecy|(obj_height/4)， 同时vecy0， 调用驱。

12、动接口控制摇头机向下转动； 实时计算目标垂直方向距离vecy， 当|vecy| 40或者|vecy|4* areaj排列， 其中， areai、 areaj分别表示目标i、 j的面积， 最后将排列好的第一个目标作为 最后要跟踪的目标对象。 0019 针对前景运动块的目标跟踪， 本发明还提供了一种基于摇头摄像机的目标跟踪方 法， 具体包括如下步骤： 0020 S1、 目标定位： 对于运动块检测， 使用背景差分法完成前景运动目标检测； 0021 S2、 确定跟踪目标块： 过滤掉面积小于设定面积阈值的运动块； 判断符合条件的运 动块目标个数是否为零， 若为零， 则返回作下一帧处理； 反之， 对保留的。

13、运动块面积进行降 序排列； 在摇头电机静止情况下， 对视频进行帧数计数； 判断运动块个数， 并对运动块中心 点距离画面中心点的水平距离进行升序排列， 得到面积较大者作为最终要跟踪的目标； 0022 S3、 计算单位像素对应的摇头机移动步长： 让摇头机静止， 记录下此时摇头机电机 水平垂直位置坐标， 同时选取此时镜头所对画面中的一点P， 并记录这点的像素坐标； 通过 说明书 2/7 页 4 CN 111833382 A 4 PTZ控制摇头机转动一段时间后停止， 此时再记录P点移动到新位置后的像素坐标， 同时再 记录摇头机电机水平垂直位置坐标； 计算P点在新旧位置的水平和垂直方向像素差， 以及摇 。

14、头机水平垂直方向分别的位置坐标差； 最后用电机的位置坐标差除以像素差得到水平方向 单位像素对应的步长step_hor和垂直方向单位像素对应的步长step_ver； 0023 S4、 计算摇头机转动的目标位置： 根据所得到的最终目标块， 计算目标运动块的中 心点距离画面中心点在水平方向的距离vecx和垂直方向的距离vecy； 根据步骤S23中记录 的目标运动方向， 以及vecx的正负值， 计算得到的单位像素对应的摇头机水平移动步长 step_hor和垂直移动步长step_ver， 然后结合求得的像素距离值vecx， vecy， 计算得到摄像 机应该移动的步长vecx*step_hor， vecy。

15、*step_ver； 通过驱动接口获得摄像头当前所处的 水平和垂直位置horizon_position,vertical_position， 计算得到摄像头转动的目标位 置； 0024 S5、 控制摇头机到达目标位置： 不断的获取当前电机的位置， 如果发现发生了命令 但是电机又没有转动， 需要再次调用驱动命令； 当水平或垂直其中一个方向到达目标位置 时， 则在这个方向停止电机转动； 当两个方向都停止时则这个目标跟踪完成； 0025 S6、 判定摇头机是否要回到home位置： 当摄像头停止转动， 且在停止转动后的30s 内均没有检测到运动目标， 此时要让摄像头回到home位置。 0026 优选的。

16、， 所述步骤S2具体采用如下步骤实现： 0027 S21、 对于用背景差分法检测到的运动块， 过滤掉面积小于20像素的块； 0028 S22、 判断符合条件的运动块目标个数是否为零， 若为零， 则返回作下一帧处理； 反 之， 对保留的运动块面积进行降序排列； 0029 S23、 在摇头电机静止情况下， 对视频进行帧数计数； 同时， 对按面积排序后的运动 块， 首先判断面积最大的块obj_area是否为全屏运动块； 若obj_area是全屏运动块， 则令非 全屏运动块个数moveCount为0； 若不是全屏运动块时， 则对moveCount加1； 然后判断 moveCount值是否在0与10之间。

17、， 包含0与10临界点， 若在此范围之内， 则将所有目标清零， 不 对任何块进行跟踪， 同时使用卡尔曼滤波与匈牙利匹配法来为目标分配ID， 得到各目标在 水平方向的平均速度v； 若v20， 记录目标运动方向向右， 若v在-20,20范围之内， 则认为目标运动幅度较小； 若moveCount大于10， 且计时的视频帧 数大于10帧时， 则将按面积降序排列后的所有目标块送入下一步作处理； 0030 S24、 判断运动块个数， 若运动块个数cnt满足1cnt5， 则按面积降序顺序选择前5个运动块进行 中心点水平距离升序排列； 最后选择出距离画面中心点水平距离最近的运动块obj_dis； 0031 S。

18、25、 将obj_area与obj_dis作面积比较， 得到面积较大者作为最终要跟踪的目标。 0032 优选的， 所述步骤S4具体采用如下步骤实现： 0033 S41、 根据所得到的最终目标块， 计算目标运动块的中心点距离画面中心点在水平 方向的距离vecx和在垂直方向的距离vecy， 同时为避免当目标块位于画面中心或附近时引 起摇头机左右摇晃， 此时对vecx与vecy的绝对值进行判断， 当其值大于设定的阈值时， 控制 摇头机在满足条件的方向转动； 否则不控制摇头机转动； 0034 S42、 根据步骤S23中记录的目标运动方向， 以及vecx和vecy的正负值， 判断出摇头 机和目标运动方向。

19、相反还是同向， 具体为： 若同向， 则让水平的单位像素步长step_hor及垂 说明书 3/7 页 5 CN 111833382 A 5 直的单位像素步长step_ver增加0.2， 若反向， 则让step_hor和step_ver减小0.2； 若目标运 动幅度较小， 则让step_hor和step_ver保持原有值不变； 0035 S43、 根据步骤S42中计算得到的单位像素对应的摇头机水平移动步长step_hor和 垂直移动步长step_ver， 以及步骤S41中求得的目标运动块的中心点距离画面中心点在水 平方向的距离vecx和在垂直方向的距离vecy， 通过公式vecx*step_hor。

20、与vecy*step_ver分 别计算出摄像头水平与垂直方向应该移动的步长； 0036 S44、 通过驱动接口获得摄像头当前所处的水平位置horizon_position和垂直位 置vertical_position， 结合步骤S43中计算得到的电机应该移动的步长vecx*step_hor和 vecy*step_ver， 利用公式horizon_targethorizon_position-vecx*step_hor与 vertical_targetvertical_position-vecy*step_ver则分别计算出了摄像头转动的水 平和垂直目标位置； 0037 S45、 对水平和垂直方。

21、向的目标位置进行水平垂直光耦约束； 0038 S46、 对水平和垂直方向的目标位置进行边界条件约束以求得最后摇头机要转动 到的目标位置； 0039 S47、 将步骤S2中确定跟踪的前景运动块中S23步骤记录的帧数清零。 0040 本发明提供的一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法的有益效果在于： 本发明运用 简单的数学计算和多帧滤波、 卡尔曼预测与匈牙利匹配方法达到实时跟踪人形/人脸及运 动目标块的目的， 且在跟踪过程中， 避免了因目标检测误检而导致摇头机乱晃的情况， 解决 了现有技术运算量大， 模型复杂， 跟踪不稳定摇头机乱晃的问题。 附图说明 0041 图1为实施例1的流程示意图。 0042 图。

22、2为实施例2的流程示意图。 具体实施方式 0043 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， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 本领 域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 均属于本发明的保护 范围。 0044 实施例1： 一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法。 0045 参照图1， 一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法， 具体包括如下步骤： 0046 针对人形/人脸目标， 本发明提供了一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法， 具体包 括如下步骤： 0047 S1、 人形/人脸检测定位： 对于人形和人脸。

23、检测， 通过设定检测模式以及人形和人 脸的分数阈值来检测视频中的人形或者人脸； 0048 S2、 人形/人脸位置预测与ID分配： 对于当前帧， 利用卡尔曼滤波器预测出来的目 标位置， 联合步骤S1中检测出来的实际目标位置， 通过计算预测位置与实际位置之间的IOU 值作为权重， 其中IOU值为卡尔曼滤波器预测出来的目标位置的矩形区域与步骤S1中检测 出来的实际目标位置的矩形区域的交集与并集的比值， 并使用匈牙利匹配算法来为当前帧 说明书 4/7 页 6 CN 111833382 A 6 分配ID， 得到分配好ID的目标； 0049 S3、 确定跟踪的人形/人脸目标： 根据上一帧跟踪目标的ID， 。

24、在当前帧中找到相同 ID的目标作为当前帧要跟踪的目标； 若当前帧中没有同上一帧相同ID的目标， 则要重新选 择要跟踪的目标； 重新选择要跟踪的目标的方法是， 先计算步骤S2中所有目标距离画面的 水平中心距离， 然后按升序排列目标； 然后将目标的面积按照不等式areai4*areaj排列， 其中， areaj表示目标面积， 最后将排列好的第一个目标作为最后要跟踪的目标对象； 0050 S4、 计算目标在水平和垂直方向距离画面中心的距离： 根据跟踪目标矩形区域左 上顶点坐标和宽高， 以及画面的宽高， 计算出跟踪目标在水平方向距离画面中心的距离 vecx和垂直方向距离画面中心的距离vecy； 005。

25、1 S5、 控制摇头机将目标转动到画面中心： 0052 a.水平方向： 当|vecx|40且|vecx|(obj_width/4)， 同时vecx0， 调 用驱动接口控制摇头机向左转动； 实时计算目标水平方向距离vecx， 当|vecx|40或者| vecx|40且|vecy|(obj_height/4)， 同时vecy0， 调用驱动接口控制摇头机向下转动； 实时计算目标垂直方向距离vecy， 当|vecy| 40或者|vecy|(obj_height/4)， 则电机在垂直方向停止转动； 0054 S6、 判段摇头机是否需要回到home位置： 0055 a.当连续15帧检测到静止的人时， 将前。

26、后帧摇头机跟踪的目标记录下来， 计算前 后两帧跟踪目标的中心点在水平和垂直方向分别的距离差horizon_dis， vertical_dis， 以 及两个目标的面积差area_dis， 若horizon_dis、 vertical_dis以及area_dis连续15帧分别 小于设定的阈值， 则此时让摇头机回home位置； 反之， 继续追踪目标； 0056 b.当摄像头停止转动， 且在停止转动后的30s内没有检测到人形/人脸， 则此时让 摇头机回到home位置。 0057 本方法运用简单的数学计算和多帧滤波、 卡尔曼预测与匈牙利匹配方法达到实时 跟踪人形/人脸的目的， 且在跟踪过程中， 避免了因。

27、目标检测误检而导致摇头机乱晃的情 况， 解决了现有技术运算量大， 模型复杂， 跟踪不稳定摇头机乱晃的问题。 0058 实施例2： 一种基于摇头摄像机的目标跟踪方法。 0059 参照图2所示， 针对前景运动块的目标跟踪， 一种基于摇头摄像机的目标跟踪方 法， 具体包括如下步骤： 0060 S1、 目标定位： 对于运动块检测， 使用背景差分法完成前景运动目标检测； 0061 S2、 确定跟踪目标块： 0062 S21、 对于用背景差分法检测到的运动块， 过滤掉面积小于20像素的块； 0063 S22、 判断符合条件的运动块目标个数是否为零， 若为零， 则返回作下一帧处理； 反 之， 对保留的运动块。

28、面积进行降序排列； 0064 S23、 在摇头电机静止情况下， 对视频进行帧数计数； 同时， 对按面积排序后的运动 块， 首先判断面积最大的块obj_area是否为全屏运动块； 若obj_area是全屏运动块， 则令非 全屏运动块个数moveCount为0； 若不是全屏运动块时， 则对moveCount加1； 然后判断 说明书 5/7 页 7 CN 111833382 A 7 moveCount值是否在0与10之间， 包含0与10临界点， 若在此范围之内， 则将所有目标清零， 不 对任何块进行跟踪， 同时使用卡尔曼滤波与匈牙利匹配法来为目标分配ID， 得到各目标在 水平方向的平均速度v； 若v。

29、20， 记录目标运动方向向右， 若v在-20,20范围之内， 则认为目标运动幅度较小； 若moveCount大于10， 且计时的视频帧 数大于10帧时， 则将按面积降序排列后的所有目标块送入下一步作处理； 0065 S24、 判断运动块个数， 若运动块个数cnt满足1cnt5， 则按面积降序顺序选择前5个运动块进行 中心点水平距离升序排列； 最后选择出距离画面中心点水平距离最近的运动块obj_dis； 0066 S25、 将obj_area与obj_dis作面积比较， 得到面积较大者作为最终要跟踪的目标； 0067 S3、 计算单位像素对应的摇头机移动步长： 让摇头机静止， 记录下此时摇头机电。

30、机 水平垂直位置坐标， 同时选取此时镜头所对画面中的一点P， 并记录这点的像素坐标； 通过 PTZ控制摇头机转动一段时间后停止， 此时再记录P点移动到新位置后的像素坐标， 同时再 记录摇头机电机水平垂直位置坐标； 计算P点在新旧位置的水平和垂直方向像素差， 以及摇 头机水平垂直方向分别的位置坐标差； 最后用电机的位置坐标差除以像素差得到水平方向 单位像素对应的步长step_hor和垂直方向单位像素对应的步长step_ver； 0068 S4、 计算摇头机转动的目标位置： 0069 S41、 根据所得到的最终目标块， 计算目标运动块的中心点距离画面中心点在水平 方向的距离vecx和在垂直方向的距。

31、离vecy， 同时为避免当目标块位于画面中心或附近时引 起摇头机左右摇晃， 此时对vecx与vecy的绝对值进行判断， 当其值大于设定的阈值时， 控制 摇头机在满足条件的方向转动； 否则不控制摇头机转动； 0070 S42、 根据步骤S23中记录的目标运动方向， 以及vecx和vecy的正负值， 判断出摇头 机和目标运动方向相反还是同向， 具体为： 若同向， 则让水平的单位像素步长step_hor及垂 直的单位像素步长step_ver增加0.2， 若反向， 则让step_hor和step_ver减小0.2； 若目标运 动幅度较小， 则让step_hor和step_ver保持原有值不变； 007。

32、1 S43、 根据步骤S42中计算得到的单位像素对应的摇头机水平移动步长step_hor和 垂直移动步长step_ver， 以及步骤S41中求得的目标运动块的中心点距离画面中心点在水 平方向的距离vecx和在垂直方向的距离vecy， 计算出摄像机水平方向上应该移动的步长 vecx*step_hor和垂直方向上应该移动的步长vecy*step_ver。 0072 S44、 通过驱动接口获得摄像头当前所处的水平位置horizon_position和垂直位 置vertical_position， 结合步骤S43中计算得到的电机应该移动的步长vecx*step_hor和 vecy*step_ver， 。

33、利用公式horizon_targethorizon_position-vecx*step_hor与 vertical_targetvertical_position-vecy*step_ver则分别计算出了摄像头转动的水 平和垂直目标位置； 0073 S45、 对水平和垂直方向的目标位置进行水平垂直光耦约束； 0074 S46、 对水平和垂直方向的目标位置进行边界条件约束以求得最后摇头机要转动 到的目标位置； 0075 S47、 将步骤S2中确定跟踪的前景运动块中S23步骤记录的帧数清零； 0076 S5、 控制摇头机到达目标位置： 不断的获取当前电机的位置， 如果发现发生了命令 但是电机又没。

34、有转动， 需要再次调用驱动命令； 当水平或垂直其中一个方向到达目标位置 说明书 6/7 页 8 CN 111833382 A 8 时， 则在这个方向停止电机转动； 当两个方向都停止时则这个目标跟踪完成； 0077 S6、 判定摇头机是否要回到home位置： 当摄像头停止转动， 且在停止转动后的30s 内均没有检测到运动目标， 此时要让摄像头回到home位置。 0078 本方法运用简单的数学计算和多帧滤波、 卡尔曼预测与匈牙利匹配方法达到实时 跟踪运动目标块的目的， 且在跟踪过程中， 避免了因目标检测误检而导致摇头机乱晃的情 况， 解决了现有技术运算量大， 模型复杂， 跟踪不稳定摇头机乱晃的问题。 0079 以上所述为本发明的较佳实施例而已， 但本发明不应局限于该实施例和附图所公 开的内容， 所以凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改， 都落入本发明保护 的范围。 说明书 7/7 页 9 CN 111833382 A 9 图1 说明书附图 1/2 页 10 CN 111833382 A 10 图2 说明书附图 2/2 页 11 CN 111833382 A 11 。