一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法、装置及设备与流程

本发明涉及确定个体发育年龄技术领域，特别是涉及一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法、装置及设备。

背景技术：

发育年龄与以人出生后按日历计算且体现时间规律的历法年龄不同。发育年龄主要是体现人体生长发育规律，按照人体实际发育程度确定的客观指标。历法年龄相同的人，发育年龄不一定相同。例如：用户甲与用户乙的历法年龄均为18岁，但是用户甲的发育年龄可以为16.5岁，用户乙的发育年龄可以为20岁。

当前，相关技术人员主要通过x光机等医学影像设备拍摄人体局部骨骼图像，从而根据该骨骼图像中展示的骨骼发育程度，确定人体的发育年龄。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法、装置及设备，技术方案如下：

一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，包括：

获得用户的颅部表面形态学发育特征图像；

将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息；

将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，所述将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，包括：

将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，所述将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息，包括：

将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，以使所述颅部特征信息确定模型确定所述颅部表面形态学发育特征图像中至少两个预设颅部关键点，并根据所述至少两个预设颅部关键点，确定并输出至少一个颅部特征信息。

可选的，所述预设颅部关键点包括眉间点、发缘点、瞳孔点、鼻翼点、眶下点、鼻下点、口角点、颏下点、鼻梁点、眼内角点和眼外角点。

可选的，所述颅部特征信息包括两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和/或横轴宽度，和/或，三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息，其中，所述图形信息包括图形面积以及图形内部的角度。

可选的，所述将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，包括：

将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和横轴宽度输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度和所述横轴宽度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，所述将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，包括：

将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度、横轴宽度以及至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度、所述横轴宽度以及所述图形信息中的图形面积之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

可选的，所述将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，包括：

将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和横轴宽度以及至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度、所述横轴宽度以及所述图形信息中的图形面积和图形内部的角度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，包括：颅部表面形态学发育特征图像获得单元、颅部特征信息获得单元以及发育年龄获得单元，

所述颅部表面形态学发育特征图像获得单元，用于获得用户的颅部表面形态学发育特征图像；

所述颅部特征信息获得单元，用于将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息；

所述发育年龄获得单元，用于将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备，包括颅部表面形态学发育特征图像接收设备、处理器、存储器、通信总线和输出设备，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，

所述处理器通过所述通信总线分别于所述颅部表面形态学发育特征图像接收设备、所述存储器和所述输出设备通信连接；

所述颅部表面形态学发育特征图像接收设备接收用户的颅部表面形态学发育特征图像；

所述处理器执行程序时实现如上述任一项所述的基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法；

所述输出设备得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄并输出。

借由上述技术方案，本发明提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法、装置及设备，可以获得用户的颅部表面形态学发育特征图像；将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息；将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。本发明实施例可以通过用户的颅部表面形态学发育特征图像中的颅部特征信息确定与颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，使得确定用户的发育年龄更加简单、快捷，提升了确定用户的发育年龄的效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

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，下面描述中的附图仅仅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。

图1示出了本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的颅部表面形态学发育特征图像的示意图；

图3示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图4示出了本发明实施例提供的预设颅部关键点的示意图；

图5示出了本发明实施例提供的一种预设颅部关键点之间的纵轴长度与横轴宽度的说明示意图；

图6示出了本发明实施例提供的一种三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息的说明示意图；

图7示出了本发明实施例提供的一种发育年龄确定模型的训练过程示意图；

图8示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图9示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图10示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图11示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图12示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的流程示意图；

图13示出了本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置的结构示意图；

图14示出了本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的处理器、存储器和通信总线的连接示意图；

图15示出了本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的部件组成示意图；

图16示出了本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的部件组成示意图。

具体实施方式

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、完整地描述，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术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，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，可以包括：

s100、获得用户的颅部表面形态学发育特征图像。

其中，颅部表面形态学发育特征图像是在人体生长发育过程中颅部的表面形态学图像。可选的，根据国际解剖学术语对人体定义的颅部包括脑颅和面颅，其中，面颅和脑颅的表面形态学特征，是以眶上缘和外耳门上缘的连线为分界线分出的后上部为脑颅，前下部为面颅。其中，表面形态学特征包括这些部分的长度、宽度、不同区域的面积的大小、凹陷和凸起的大小等比例关系。

可选的，面颅的表面形态学特征可以包括五官、下巴、额头以及脸颊等特征。脑颅的表面形态学特征可以包括脑颅轮廓等特征。

形态学，也称人体形态学，人体形态学是指由于先天遗传和后天环境双重因素的共同作用下，在生长发育过程中不同时期所表现出的身体的外部形状和特征。身体形态一般是由长度、宽度、围度、重量、面积及其相互关系来表现的。其总体发育规律是不可逆转地由不成熟向逐渐成熟、衰老(退化)的方向发展。

可选的，颅部表面形态学发育特征图像可以是二维平面图像，也可以是三维模型图像。需要注意的是，颅部表面形态学发育特征图像不是头部骨骼图像。可选的，颅部表面形态学发育特征图像可以如图2所示。

可选的，本发明实施例可以通过图像采集装置(如手机或数码相机)采集获得用户的颅部表面形态学发育特征图像，也可以通过从存储有用户的颅部表面形态学发育特征图像的存储介质中提取获得用户的颅部表面形态学发育特征图像。

可选的，用户的颅部表面形态学发育特征图像可以是对用户的原始颅部图像进行预设图像标准化预处理后的图像。

可选的，预设图像标准化处理可以是将用户的原始颅部图像按照预先设置的人脸标准化校正算法进行校正，获得校正后的颅部表面形态学发育特征图像。可选的，用户的颅部表面形态学发育特征图像可以是满足预设姿态标准和/或预设画质标准的图像。可选的，人脸标准化校正算法可以包括人脸图像几何校正算法和/或人脸图像画质校正算法。可选的，本发明实施例可以通过人脸图像几何校正算法对用户的原始颅部图像进行3d匹配和/或3d旋转，以对用户的原始颅部图像进行姿态标准校正，使得获得的颅部表面形态学发育特征图像满足预设姿态标准。可选的，本发明实施例可以通过人脸图像画质校正算法对用户的原始颅部图像进行去噪点、去光照影响、调整对比度以及调整清晰度等处理，以对用户的原始颅部图像进行画质标准化校正，使得获得的颅部表面形态学发育特征图像满足预设画质标准。

可选的，预设图像标准化处理也可以是在用户的原始颅部图像上确定校正辅助点，根据校正辅助点对原始颅部图像进行姿态标准校正，获得校正后的颅部表面形态学发育特征图像，使得获得的颅部表面形态学发育特征图像满足预设姿态标准。可选的，预设姿态标准可以是颅部表面形态学发育特征图像上的瞳孔位置位于同一水平坐标。可选的，校正辅助点可以是两个口角点以及两个瞳孔点。具体的，预设图像标准化处理可以具体是在原始颅部图像中确定两个瞳孔点以及两个口角点，再确定出两个瞳孔点之间连线的第一中点以及两个口角点之间连线的第二中点，接着确定出该第一中点和该第二中点之间连线的第三中点，以该第三中点为固定点，对原始颅部图像进行旋转，直至两个瞳孔点位于同一水平坐标。

可选的，预设图像标准化处理还可以包括对用户的原始颅部图像进行等比例放大、缩小以及平移、旋转、裁剪以及抠取等图像处理。本发明实施例还可以在预设图像标准化处理中对颅部表面形态学发育特征图像的分辨率进行设置，使得本发明实施例获得的颅部表面形态学发育特征图像具有固定的分辨率。可以理解的是，具体的预设图像标准化处理过程可以根据实际情况需要由相关技术人员进行设置，本发明实施例在此不作进一步地限制。

s200、将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息。

其中，颅部特征信息确定模型可以是卷积神经网络模型。本发明实施例可以预先对颅部特征信息确定模型进行训练，使得颅部特征信息确定模型可以确定出颅部表面形态学发育特征图像的颅部特征信息。可选的，颅部特征信息可以是颅部表面形态学发育特征图像中反映人体生长发育规律的特征数据。

可选的，基于图1所示的方法，如图3所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，步骤s200可以包括：

s210、将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，以使所述颅部特征信息确定模型确定所述颅部表面形态学发育特征图像中至少两个预设颅部关键点，并根据所述至少两个预设颅部关键点，确定并输出至少一个颅部特征信息。

具体的，本发明实施例可以预先使用标记好预设颅部关键点的颅部训练图像对颅部特征信息确定模型进行机器学习，使得颅部特征信息确定模型可以确定颅部表面形态学发育特征图像中的预设颅部关键点的位置，并依据预先设置好的可反映人体生长发育规律的各项数据所对应的预设颅部关键点，计算获得颅部特征信息，从而输出可反映人体生长发育规律的颅部特征信息。本发明实施例通过预设的颅部特征信息确定模型，可以准确确定颅部表面形态学发育特征图像中反映人体生长发育规律的颅部特征信息。

本发明申请人研究发现：在通常情况下，由于颅部属于人体的一部分，因此基于人体生长发育所遵循的头尾律和向心律，人体的颅部在人体生长发育过程中存在可以反映人体生长发育规律的颅部特征信息。例如：人体在生长发育过程中，不同发育年龄的颅部的纵向增长与横向增长呈现非等比性，具体表现为与颅部的纵向增长相关的颅部特征信息的增长幅度和与颅部的横向增长相关的颅部特征信息的增长幅度不同，从而导致与颅部的纵向增长相关的颅部特征信息和与颅部的横向增长相关的颅部特征信息之间的比例呈现不同的变化规律。因此，本发明实施例可以基于上述研究发现，通过颅部表面形态学发育特征图像上的颅部特征信息，判断人体的发育年龄。

为了可以准确获得颅部特征信息，本发明实施例可以预先设置与人体生长发育规律相关联的颅部关键点。可选的，所述预设颅部关键点可以包括眉间点、发缘点、瞳孔点、鼻翼点、眶下点、鼻下点、口角点、颏下点、鼻梁点、眼内角点和眼外角点。

为了便于直观地理解预设颅部关键点，此处结合图4进行说明：眉间点是在额的下部，鼻根上方，两眉之间的隆起部在正中矢状面上向前最突出的点。发缘点可以是前额发缘与正中矢状面的交点。瞳孔点可以是瞳孔中心点。鼻翼点可以是鼻翼最外侧点。眶下点可以是眼眶下缘的最低点。鼻下点可以是在正中矢状面上，鼻中膈与上唇皮肤所构成的角的最深点。口角点可以是口裂的外角上，上、下唇粘膜缘在外侧端相接的点。颏下点可以是头部以眼耳平面定位时，颏部在正中矢状面上的最低点。鼻梁点可以是当头部处于眼耳平面时，鼻上端最凹陷处，即鼻背与前额转折处。眼内角点可以是在眼裂内角上，上、下眼睑缘相接的点。眼外角点可以是在眼裂外角上，上、下眼睑缘相接的点。

需要注意的是，在通常情况下，瞳孔点、鼻翼点、眶下点、口角点、眼内角点和眼外角点都有两个。例如：瞳孔点可以包括左瞳孔点和右瞳孔点。

可以理解的是，本发明实施例也可以在眉间点、发缘点、瞳孔点、鼻翼点、眶下点、鼻下点、口角点、颏下点、鼻梁点、眼内角点和眼外角点中选择一部分作为预设颅部关键点。

可选的，所述颅部特征信息可以包括两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和/或横轴宽度，和/或，三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息，其中，所述图形信息包括图形面积以及图形内部的角度。

其中，纵轴与人体正中矢状面线平行，横轴与人体正中矢状面线垂直。本发明实施例可以获得任意两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和/或横轴宽度。可选的，纵轴长度可以是在纵轴方向上两个预设颅部关键点之间的距离，横轴宽度可以是在横轴方向上两个预设颅部关键点之间的距离。例如：如图5所示，眉间点与鼻下点之间的纵轴长度为196个像素，眉间点与鼻下点之间的横轴宽度为0个像素，眉间点与左口角点之间的纵轴长度为308个像素，眉间点与左口角点之间的横轴宽度为154个像素。可以理解的是，图5仅为示意图，除了眉间点、鼻下点和口角点，本发明实施例还可以获得其他两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和/或横轴宽度。

本发明实施例可以预先设置用于连接构成图形信息的三个以上预设颅部关键点。通过该三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息，确定该图形信息中的图形面积以及图形内部角度。例如：如图6所示，本发明实施例可以通过眉间点与两个口角点连接构成图形为三角形，该三角形的面积为阴影部分的面积，该三角形内部三个角度的和为180度。可以理解的是，图6仅为示意图，除了眉间点与两个口角点连接构成图形为三角形，本发明实施例还可以通过其他三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息，确定该图形信息中的图形面积以及图形内部角度。例如：本发明实施例可以获得两个瞳孔点和两个鼻翼点连接构成的平行四边形，并确定该平行四边形的内部四个角的角度以及该平行四边形的面积。

可选的，颅部特征信息还可以包括头围信息。

本发明实施例通过与人体生长发育规律相关联的预设颅部关键点，可以准确确定出反映人体生长发育规律的颅部特征信息，进而使得后续确定发育年龄的结果更加准确。

s300、将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

其中，预设的发育年龄确定模型可以是卷积神经网络模型。可选的，如图7所示，本发明实施例提供的一种发育年龄确定模型的训练过程可以包括：

s10、获得颅部训练图像对应的至少一个颅部特征信息，其中，该至少一个颅部特征信息标注有与所述颅部训练图像匹配的发育年龄。

具体的，本发明实施例可以预先采集至少一个人体的颅部的图像作为颅部训练图像，并在颅部训练图像中标注与人体对应的发育年龄，使得获得颅部训练图像对应的颅部特征信息也标注有该发育年龄。例如：本发明实施例可以拍摄张三的颅部的图像作为颅部训练图像，并拍摄张三的手部骨骼图像，从张三的手部骨骼图像中确定张三的发育年龄，进而将张三的发育年龄标注至与张三对应的颅部训练图像，使用张三的标注有发育年龄的颅部训练图像进行发育年龄确定模型的训练。需要注意的是，采集颅部训练图像的时间与采集手部骨骼图像的时间应在预设时间间隔以内。例如：采集张三的颅部训练图像时间，与采集张三的手部骨骼图像的时间间隔应位于预设时间间隔以内。可选的，预设时间间隔可以是1分钟、1小时、1天以及1个月。

s20、对该至少一个颅部特征信息进行机器学习，获得所述发育年龄确定模型，所述发育年龄确定模型的输入为：与颅部表面形态学发育特征图像对应的颅部特征信息，所述发育年龄确定模型的输出为：与该颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，本发明实施例可以选择与目标人体信息对应的人体的颅部的图像作为颅部训练图像。可选的，目标人体信息可以包括性别、地域、历法年龄、身高、体重、国籍、民族、城市、城乡结合部以及农村中的至少一种。例如：本发明实施例可以仅将性别为男的人体的颅部的图像作为颅部训练图像，也可以将地域为云南，历法年龄为14的人体的颅部的图像作为颅部训练图像。可以理解的是，当选择与目标人体信息对应的人体的颅部的图像作为颅部训练图像时，训练出的发育年龄确定模型可以专门用来确定与目标人体信息对应的用户的发育年龄。

其中，发育年龄可以准确反映人体的生长发育水平和成熟程度，是一种评价人体生长发育规律的客观指标。可选的，所述发育年龄可以包括骨龄和/或齿龄。其中，骨龄是骨骼年龄的简称，主要依据骨发育过程中成熟度变化的状态(钙化点、骨化中心的形成、骨化中心的形变、骨化中心干骺愈合的程度)来判断骨骼的发育程度。

可选的，基于图1所示的方法，如图8所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，步骤s300可以包括：

s310、将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可以理解的是，本发明实施例在对发育年龄确定模型的训练过程中，可以获得不同颅部特征信息之间的比例关系，并对该比例关系进行机器学习，确定该比例关系与发育年龄的对应关系，进而使获得的发育年龄确定模型具有根据用户的颅部表面形态学发育特征图像中至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系确定发育年龄的功能。

可选的，发育年龄确定模型可以直接根据颅部特征信息并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。例如：本发明实施例可以根据眉间点与鼻下点之间的纵轴长度确定发育年龄，也可以根据眉间点与鼻翼点之间的横轴宽度确定发育年龄，还可以根据眉间点与瞳孔点之间构成的图形面积确定发育年龄。例如：当眉间点与鼻下点之间的纵轴长度为177个像素时，确定发育年龄为17岁。当眉间点与鼻翼点之间的横轴宽度为28个像素时，确定发育年龄为19岁。当眉间点与瞳孔点之间构成的图形面积为392个像素时，确定发育年龄为15岁。

可选的，发育年龄确定模型可以直接根据不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。例如：本发明实施例可以根据眉间点与发缘点之间的纵轴长度、眉间点与鼻下点之间的纵轴长度以及眉间点与颏下点之间的纵轴长度之间的比例关系确定发育年龄。例如：当眉间点与发缘点之间的纵轴长度、眉间点与鼻下点之间的纵轴长度以及眉间点与颏下点之间的纵轴长度之间的比例关系为6:5:10时，确定发育年龄为16岁。

可选的，发育年龄确定模型可以同时根据至少一个颅部特征信息和不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。例如：本发明实施例可以同时根据眉间点与鼻下点之间的纵轴长度，以及眉间点与发缘点之间的纵轴长度和眉间点与颏下点之间的纵轴长度之间的比例关系确定发育年龄。例如：当眉间点与鼻下点之间的纵轴长度为126个像素，眉间点与发缘点之间的纵轴长度和眉间点与颏下点之间的纵轴长度之间的比例关系为1:2.5时，确定发育年龄为12岁。

本发明实施例可以对预设的发育年龄确定模型设置具体用于确定发育年龄的颅部特征信息。

可选的，本发明实施例可以在发育年龄确定模型中设置各颅部特征信息用于确定发育年龄所对应的权重。具体的，本发明实施例可以根据不同的目标人体信息，设置各颅部特征信息用于确定发育年龄所对应的权重。本发明实施例设置各颅部特征信息用于确定发育年龄所对应的权重，可以使得确定出的发育年龄更加科学准确。

可选的，基于图1所示的方法，如图9所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，步骤s310可以包括：

s311、将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和横轴宽度输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度和所述横轴宽度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

为了便于理解，此处通过举例进行说明：当眉间点与口角点之间的纵轴长度和横轴宽度之间的比例关系为5.3:2.5时，发育年龄确定模型可以确定发育年龄为8岁。

可选的，基于图1所示的方法，如图10所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，步骤s310可以包括：

s312、将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度、横轴宽度以及至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度、所述横轴宽度以及所述图形信息中的图形面积之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

为了便于理解，此处通过举例进行说明：当眉间点与口角点之间的纵轴长度和横轴宽度以及眉间点与两个口角点连接构成的三角形面积的比例关系为5.3:2.5:13.25时，发育年龄确定模型可以确定发育年龄为8岁。

可选的，基于图1所示的方法，如图11所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，步骤s310可以包括：

s313、将至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述图形信息中图形内部的角度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

为了便于理解，此处通过举例进行说明：当眉间点与两个口角点连接构成的三角形内部的角度之间的比例关系为10:13:13时，发育年龄确定模型可以确定发育年龄为8岁。

可选的，基于图1所示的方法，如图12所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，步骤s310可以包括：

s314、将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和横轴宽度以及至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度、所述横轴宽度以及所述图形信息中的图形面积和图形内部的角度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

为了便于理解，此处通过举例进行说明：当眉间点与口角点之间的纵轴长度和横轴宽度、眉间点与两个口角点连接构成的三角形面积以及眉间点与两个口角点连接构成的三角形内部的角度之间的比例关系为5.3:2.5:13.25:50:65:65时，发育年龄确定模型可以确定发育年龄为8岁。

可以理解的是，上述举例仅为便于理解和说明。在实际情况中，本发明实施例提供的发育年龄确定模型可以根据机器学习获得的至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系与发育年龄的对应关系，在确定至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系之后，根据该对应关系确定发育年龄。

可以理解的是，本发明实施例可以将预设的颅部特征信息确定模型和预设的发育年龄确定模型集成至一个模型中，使得该模型获得用户的颅部表面形态学发育特征图像之后，输出与该颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，可以获得用户的颅部表面形态学发育特征图像；将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息；将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。本发明实施例可以通过用户的颅部表面形态学发育特征图像中的颅部特征信息确定与颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，使得确定用户的发育年龄更加简单、快捷，提升了确定用户发育年龄的效率。

经实验表明，通过本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，对用户的颅部表面形态学发育特征图像确定的发育年龄与该用户的实际发育年龄之间的误差可以达到3个月以下，进而实现了通过本发明实施例确定的发育年龄，客观准确评价用户的生长发育程度的目的，可以为提高儿童青少年体质健康水平、青少年竞技体育分龄赛、运动选材和司法鉴定等提供依据。此外，本发明实施例无需对用户拍摄骨骼图像即可确定该用户的发育年龄，避免了对用户进行x光等射线的照射，保障用户的健康安全。

优选的，本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法，可以有效应用于儿童青少年的发育年龄确定领域，确定出的儿童青少年的发育年龄的准确度高，对后续评判儿童青少年的生长发育水平和成熟程起到指导性作用。

与上述方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，其结构如图13所示，可以包括：颅部表面形态学发育特征图像获得单元100、颅部特征信息获得单元200以及发育年龄获得单元300。

所述颅部表面形态学发育特征图像获得单元100，可以用于获得用户的颅部表面形态学发育特征图像。

其中，颅部表面形态学发育特征图像是在人体生长发育过程中颅部的表面形态学图像。可选的，根据国际解剖学术语对人体定义的颅部包括脑颅和面颅，其中，面颅和脑颅的表面形态学特征，是以眶上缘和外耳门上缘的连线为分界线分出的后上部为脑颅，前下部为面颅。其中，表面形态学特征包括这些部分的长度、宽度、不同区域的面积的大小、凹陷和凸起的大小等比例关系。可选的，面颅的表面形态学特征可以包括五官、下巴、额头以及脸颊等特征。脑颅的表面形态学特征可以包括脑颅轮廓等特征。可选的，颅部表面形态学发育特征图像可以是二维平面图像，也可以是三维模型图像。

可选的，颅部表面形态学发育特征图像获得单元100可以通过图像采集装置(如手机或数码相机)采集获得用户的颅部表面形态学发育特征图像，也可以通过从存储有用户的颅部表面形态学发育特征图像的存储介质中提取获得用户的颅部表面形态学发育特征图像。

所述颅部特征信息获得单元200，可以用于将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息。

其中，颅部特征信息确定模型可以是卷积神经网络模型。可选的，颅部特征信息可以是颅部表面形态学发育特征图像中反映人体生长发育规律的特征数据。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，所述颅部特征信息获得单元200可以具体用于将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，以使所述颅部特征信息确定模型确定所述颅部表面形态学发育特征图像中至少两个预设颅部关键点，并根据所述至少两个预设颅部关键点，确定并输出至少一个颅部特征信息。

为了可以准确获得颅部特征信息，本发明实施例可以预先设置与人体生长发育规律相关联的颅部关键点。可选的，所述预设颅部关键点包括眉间点、发缘点、瞳孔点、鼻翼点、眶下点、鼻下点、口角点、颏下点、鼻梁点、眼内角点和眼外角点。

可选的，所述颅部特征信息包括两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和/或横轴宽度，和/或，三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息，其中，所述图形信息包括图形面积以及图形内部的角度。

其中，纵轴与人体正中矢状面线平行，横轴与人体正中矢状面线垂直。本发明实施例可以获得任意两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和/或横轴宽度。可选的，纵轴长度可以是在纵轴方向上两个预设颅部关键点之间的距离，横轴宽度可以是在横轴方向上两个预设颅部关键点之间的距离。

本发明实施例可以预先设置用于连接构成图形信息的三个以上预设颅部关键点。通过该三个以上预设颅部关键点连接构成的图形信息，确定该图形信息中的图形面积以及图形内部角度。

可选的，颅部特征信息还可以包括头围信息。

所述发育年龄获得单元300，可以用于将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

其中，预设的发育年龄确定模型可以是卷积神经网络模型。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，所述发育年龄获得单元300可以具体用于将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述至少一个颅部特征信息和/或不同颅部特征信息之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

本发明实施例可以对预设的发育年龄确定模型设置具体用于确定发育年龄的颅部特征信息。

可选的，本发明实施例可以在发育年龄确定模型中设置各颅部特征信息用于确定发育年龄所对应的权重。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，所述发育年龄获得单元300可以具体用于将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和横轴宽度输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度和所述横轴宽度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，所述发育年龄获得单元300可以具体用于将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度、横轴宽度以及至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度、所述横轴宽度以及所述图形信息中的图形面积之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，所述发育年龄获得单元300可以具体用于将至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述图形信息中图形内部的角度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，所述发育年龄获得单元300可以具体用于将至少两个预设颅部关键点之间的纵轴长度和横轴宽度以及至少一个图形信息输入至预设的发育年龄确定模型中，以使所述发育年龄确定模型根据所述纵轴长度、所述横轴宽度以及所述图形信息中的图形面积和图形内部的角度之间的比例关系，确定并输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，其中，所述图形信息由任意三个以上预设颅部关键点连接构成。

本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置，可以获得用户的颅部表面形态学发育特征图像；将所述颅部表面形态学发育特征图像输入至预设的颅部特征信息确定模型中，获得所述颅部特征信息确定模型输出的至少一个颅部特征信息；将所述至少一个颅部特征信息输入至预设的发育年龄确定模型中，获得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。本发明实施例可以通过用户的颅部表面形态学发育特征图像中的颅部特征信息确定与颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，使得确定用户的发育年龄更加简单、快捷，提升了确定用户发育年龄的效率。

所述根据颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的装置包括处理器和存储器，上述颅部表面形态学发育特征图像获得单元100、颅部特征信息获得单元200以及发育年龄获得单元300等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来获得与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，使得确定用户的发育年龄更加简单、快捷，提升了确定用户发育年龄的效率。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述根据颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述根据颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法。

本发明实施例提供了一种计算机设备，计算机设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，处理器、存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述的根据颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法。

如图14与图15或图16所示，本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备，包括颅部表面形态学发育特征图像接收设备、处理器410、存储器420、通信总线430和输出设备，所述存储器420上存储有可在所述处理器410上运行的程序。

所述处理器410通过所述通信总线430分别于所述颅部表面形态学发育特征图像接收设备、所述存储器420和所述输出设备通信连接。

所述颅部表面形态学发育特征图像接收设备接收用户的颅部表面形态学发育特征图像。

所述处理器410执行程序时实现如上述任一项所述的基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法。

所述输出设备得所述发育年龄确定模型输出的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄并输出。

其中，图14为本发明实施例提供的处理器410、存储器420和通信总线430的连接示意图。

可选的，如图15所示，本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的部件组成示意图，颅部表面形态学发育特征图像接收设备可以包括拍照设备440和数据接口。用户可以通过拍照设备440对用户进行拍摄后，获得用户的颅部表面形态学发育特征图像，也可以通过与数据接口连接的外置设备中获得用户的颅部表面形态学发育特征图，进而将颅部表面形态学发育特征图传输至处理器410中，在处理器410对颅部表面形态学发育特征图执行如上述任一项所述的基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法之后，通过输出设备输出与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。数据接口可以是usb接口、蓝牙通信接口、wi-fi通信接口等。

可选的，输出设备可以为显示屏460。可选的，该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备还可以包括输入设备，其中，输入设备可以为按键450，也可以为触摸屏。可以理解的是，输出设备与输入设备可以为同一个设备，例如：显示屏460为触摸屏。

用户可以通过按键450或触摸屏控制基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备。例如：用户可以通过在触摸屏进行拍摄操作控制拍照设备440对用户进行拍摄，进而获得用户的颅部表面形态学发育特征图像，在获得用户的颅部表面形态学发育特征图像之后，该颅部表面形态学发育特征图像可以在触摸屏中展示，接着用户可以通过触摸屏进行执行上述任一项所述的基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法的操作，在获得与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄之后，该与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄可以在触摸屏上进行展示。

可选的，在获得用户的颅部表面形态学发育特征图以后，用户可以通过按键450或触摸屏输入用户的人体信息，使得处理器410可以根据该人体信息选择与该人体信息相对应的发育年龄确定模型，确定与用户的颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，如图16所示，本发明实施例提供的另一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的部件组成示意图，颅部表面形态学发育特征图像接收设备可以包括颅部表面形态学发育特征图盛放盒10和操作机构，颅部表面形态学发育特征图像接收设备还可以包括扫描设备或拍照设备。本发明实施例通过操作机构可以驱动颅部表面形态学发育特征图盛放盒10从该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备中伸出。具体的，该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备设置有出入口20，颅部表面形态学发育特征图盛放盒10可以从出入口20伸出或收回。在颅部表面形态学发育特征图盛放盒10从出入口20伸出后，用户可以将颅部表面形态学发育特征图放入颅部表面形态学发育特征图盛放盒10中，然后再通过操作机构将颅部表面形态学发育特征图盛放盒10收回至该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备中，接着由扫描设备或拍照设备对颅部表面形态学发育特征图盛放盒10中的颅部表面形态学发育特征图进行扫描或拍照，进而获得颅部表面形态学发育特征图并发送至处理器410中，由处理器410对颅部表面形态学发育特征图执行如上述任一项所述的基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法之后，通过输出设备输出与该颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄。

可选的，输出设备可以为显示屏和/或打印机。

可选的，该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备还可以包括输入设备，其中，输入设备可以为按键，也可以为触摸屏30。

用户可以通过按键或触摸屏30控制该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备。例如：用户首先通过按键或触摸屏30控制该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的颅部表面形态学发育特征图盛放盒10从出入口20伸出，在放入颅部表面形态学发育特征图像之后，通过按键或触摸屏30收回颅部表面形态学发育特征图盛放盒10。可选的，获得的与所述颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄可以自动输出，也可以根据用户的操作输出。例如：从打印机中输出与颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄，打印机可以设置在该基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备的内部，并通过图16所示的打印纸输出口40输出展示有与颅部表面形态学发育特征图像匹配的发育年龄的打印纸。

可以理解的是，图15和图16仅是本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备可选的两种部件组成方式的示例，而本发明实施例提供的一种基于儿童青少年颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的设备还可以为其他部件组成方式，在此不作一一例举。

本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有上述的根据颅部表面形态学发育特征确定个体发育年龄的方法包括的步骤的程序。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/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装置。

在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请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。

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。还需要说明的是，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、商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、商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，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

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