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图中平面的放置类型是. 铅垂面
提供一种基于图像处理的室内采集点定位方法与系统，所采用的技术方案具体如下：
1.第一方面，本发明实施例提供了一种基于图像处理的室内采集点定位方法，该方法包括：
2.根据房屋的实际布置构建所述房屋的平面放置图；
3.采集所述房屋的室内的真实图像，获取所述真实图像的拍摄方向；
4.获取所述真实图像在所述平面放置图中对应的平面区域；将所述拍摄方向投影至所述平面区域得到映射的拍摄方向；
5.选取所述真实图像中的边缘作为第一参考轴，在所述真实图像中任意选取两个刚体点在所述第一参考轴上的投影点作为第一参考点，其中任意一个所述第一参考点作为第一特定点；获取所述第一参考点之间的第一真实距离，第一特定点和光轴投影点之间的第二真实距离；在所述平面区域中，选取垂直于所述映射的拍摄方向的水平线作为第二参考轴，分别获取对应位置的两个所述刚体点在所述第二参考轴上的第二参考点和第二特定点，获取所述第二参考点和所述第二特定点之间的第一平面距离；根据所述第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系得到第二平面距离，进而根据所述第二平面距离得到所述平面区域中的所述光轴投影点，所述光轴投影点的位置为光轴位置；所述第二平面距离为所述第二特定点与所述光轴投影点之间的距离；
6.分别获取所述第一特定点与所述真实图像的两个成像端点在所述第一参考轴上的投影点之间的第三真实距离和第四真实距离；分别获取所述第二特定点与两个所述成像
端点在所述平面区域中对应位置在所述第二参考轴上的投影点之间的第三平面距离和第四平面距离，根据所述第三真实距离、所述第四真实距离、所述第三平面距离和所述第四平面距离之间的比例关系得到所述光轴位置上的光心位置，所述光心位置为图像采集点位置。
7.进一步地，所述获取所述真实图像的拍摄方向的方法，包括：
8.识别所述真实图像中刚体的可见区域，所述可见区域包括上表面区域、第一侧面区域和第二侧面区域；
9.获取所述刚体中所述上表面区域和所述第一侧面区域的所述边界线之间的第一夹角、所述上表面区域和所述第二侧面区域的所述边界线之间的第二夹角；
10.将所述第一夹角和所述第二夹角输入神经网络得到所述真实图像的拍摄方向。
11.进一步地，所述获取所述真实图像在所述平面放置图中对应的平面区域的方法，包括：
12.识别所述平面放置图中每个区域的空间类型、所述真实图像对应的所述空间类型；
13.根据所述空间类型得到所述真实图像在所述平面放置图中对应的所述平面区域。
14.进一步地，得到所述图像采集点位置之后，包括：
15.当所述真实图像是由拍摄者实时采集时，则根据所述图像采集点位置定位所述拍摄者在所述室内的位置。
16.进一步地，所述根据所述第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系得到第二平面距离的方法，包括：
17.计算所述第一真实距离和所述第二真实距离之间的第一比例；
18.当所述第一平面距离和所述第二平面距离之间的第二比例与所述第一比例相等时，根据所述第一平面距离和所述第二比例得到所述第二平面距离。
19.进一步地，一种基于图像处理的室内采集点定位系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项方法的步骤。
25.本发明实施例至少存在以下有益效果：通过真实图像和平面放置图中对应位置的各参考点之间的距离比例关系来确定平面放置图中光轴的光心位置，根据该光心位置确定真实图像的图像采集点位置，不仅能够降低图像采集的局限性，而且提高了工作效率，增加了图像采集点定位的精度和准确率。
附图说明
26.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和优点，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的介绍，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它附图。
27.图1为本发明一个实施例所提供的一种基于图像处理的室内采集点定位方法的步骤流程图；
28.图2为本发明实施例提供的一种刚体的可见区域的示意图；
29.图3为本发明实施例提供的一种虚拟场景空间的示意图；
30.图4为本发明实施例提供的第一组示意图中真实图像的示意图；
31.图5为本发明实施例提供的第一组示意图中平面区域的示意图；
32.图6为本发明实施例提供的第二组示意图中真实图像的示意图；
33.图7为本发明实施例提供的第二组示意图中平面区域的示意图。
具体实施方式
34.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于图像处理的室内采集点定位方法与系统，其具体实施方式、结构、特征及其作用，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
35.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
36.下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于图像处理的室内采集点定位方法与系统的具体方案。
37.参照附图1，本发明实时例提供给了一种基于图像处理的室内采集点定位方法，该方法包括以下具体步骤：
38.步骤s001，根据房屋的实际布置构建房屋的平面放置图。
39.具体的，根据房屋的格局和实际布置绘制出对应的平面放置图，其中，房屋的格局是指房屋内各区域的空间类型，空间类型包括卧室、餐厅、客厅、厨房、卫生间以及书房；实际布置是指房屋内部刚体的布置位置及其形状，刚体包括床体、柜体、方桌以及墙面，将平面放置图通过神经网络以识别多个刚体和各区域的空间类型。
40.优选的，本发明实施例采用编码器
‑
解码器结构的dnn网络进行图像处理。
41.dnn网络的具体过程为：
42.1)网络的训练所用数据集为各种类型的平面放置图，其中随机选择数据集的80％作为训练集，20％作为验证集。
43.2)对平面放置图内的各个区域进行标注，将卧室标注为0、餐厅标注为1、客厅标注为2、厨房标注为3、卫生间标注为4、书房标注为5；并对各个区域内的刚体进行标注，床体为6、柜体为7、方桌为8，同时将每个墙角标注为9。
44.3)将标签数据通过编码器进行卷积和池化操作提取图像中的空域特征，输出特征向量；将特征向量通过解码器进行上采样得到各个区域的空间类型。
45.4)网络中的损失函数采用交叉熵损失函数。
46.步骤s002，采集房屋的室内的真实图像，获取真实图像的拍摄方向。
47.具体的，首先，采集室内的真实图像，利用dnn网络识别真实图像中刚体和墙面的可见区域，可见区域包括上表面区域、第一侧面区域和第二侧面区域。
48.优选的，本发明实施例采用编码器
‑
解码器结构dnn网络的训练过程为：将真实图像通过dnn网络，利用编码器提取特征向量，将特征向量输入解码器经过上采样，对刚体和墙面的可见区域的像素进行标注，所述可见区域包括上表面区域、第一侧面区域和第二侧
面区域，则标注刚体的上表面区域为0，第一侧面区域为1，第二侧面区域为2；墙面的上侧区域为3，第一侧面区域为4，第二侧面区域为5；该网络中的损失函数采用交叉熵损失函数。
49.其次，获取刚体中上表面区域和第一侧面区域的边界线之间的第一夹角、上表面区域和第二侧面区域的边界线之间的第二夹角。
50.具体的，对刚体和墙面的可见区域使用霍夫变换以提取直线，当直线的像素点数量大于或等于像素点阈值时保留该直线，否则，舍去该直线。
51.优选的，本发明实施例中像素点阈值为10。
52.提取位于第一侧面区域中心点上侧和右侧的直线，第二侧面区域中心点上侧和左侧的直线；其中，第一侧面区域中心点右侧直线和第二侧面区域中心点左侧直线为重合直线，该重合直线即为边界线。以此为基础对提取到的直线进行整合，即可分别得到刚体和墙角的上表面区域、第一侧面区域、第二侧面区域的边界线。
53.作为一个示例，参照附图2，其示出了一种刚体的可见区域的示意图。提取该刚体中第一侧面区域1中心点右侧的直线，第二侧面区域2中心点左侧的直线；第一侧面区域1中心点右侧直线和第二侧面区域2中心点左侧直线为重合直线，该重合直线即为边界线l。
54.对于刚体，选择刚体的上表面区域与第一侧面区域的边界线之间的第一夹角α，刚体的上表面区域与第二侧面区域的边界线之间的第二夹角β，并以第一夹角α和第二夹角β作为真实图像中刚体的成像描述。
55.最后，将第一夹角和第二夹角输入神经网络得到真实图像的拍摄方向。
56.具体的，参照附图3，基于3d模拟器获取神经网络的训练集，该获取方法为：在3d模拟器虚拟场景下建立矩形刚体模型，并在该虚拟场景空间内放置一个相机来获得该刚体在相机内的成像图和该刚体的俯视图，即将该虚拟场景、刚体模型3及相机光轴4投影到俯视视角的平面中，得到俯视图；在俯视图中以刚体中心点水平向右的方向作为参考方向，由于该参考方向与直线6平行，则标签为每张俯视图中投影的相机光轴5与直线6的夹角θ。同时将从模拟其器中采集到的成像图进行上述刚体的夹角计算方法，得到该刚体对应的第一夹角α和第二夹角β，将第一夹角α、第二夹角β和夹角θ作为训练数据以进行dnn网络的训练。
57.将相机拍摄位置遍历整个虚拟场景，通过不断变换相机在该场景中的位置来获取刚体同一姿态下的对应的不同成像数据，以达到扩大训练数据，增加系统的泛化能力。
58.将真实图像中对应的第一夹角α和第二夹角β输入已训练好的dnn网络中得到真实图像中相机光轴与参考方向的夹角θ，根据夹角θ得到真实图像的拍摄方向。
59.步骤s003，获取真实图像在平面放置图中对应的平面区域；将拍摄方向投影至平面区域得到映射的拍摄方向。
60.具体的，真实图像中的空间类型包括单一类型和混合类型，具体包括：卧室、餐厅、客厅、厨房、卫生间、书房六个空间类型。将真实图像输入编码器
‑
全连接结构的dnn网络，编码器对真实图像进行下采样提取真实图像的空域特征得到特征向量，将特征向量输入全连接层以得到真实图像的空间类型，该网络中的损失函数采用交叉熵损失函数。
61.需要说明的是，全连接层共有7个神经元，一个神经元表示混合类型的标签，其他六个神经元表示的是相应的空间类型是否存在的标签，设7个神经元的标签分别对应为[a,b,c,d,e,f,g]，其中a表示单一类型或混合类型；b为卧室的标签、c为餐厅的标签、d为客厅的标签、e为厨房的标签、f为卫生间的标签、g为书房的标签，且每个神经元的标签对应的值
均为0和1，0表示不包含此空间类型，1表示包含此空间类型。
[0062]
作为一个示例，a＝0表示单一类型，a＝1表示混合类型；当真实图像为单一的卧室图像时，图像的标签序列为0100000；当真实图像为混合类型中同时包含卧室和客厅时，则图像的标签序列为1101000。
[0063]
通过识别出的真实图像的空间类型和平面放置图中各个区域的空间类型，获取真实图像在平面放置图中对应的平面区域，进而将真实图像的拍摄方向投影至平面区域得到映射的拍摄方向，也即是平面区域的光轴方向。
[0064]
步骤s004，选取真实图像中的边缘作为第一参考轴，在真实图像中任意选取两个刚体点在第一参考轴上的投影点作为第一参考点，其中任意一个第一参考点作为第一特定点；获取第一参考点之间的第一真实距离，第一特定点和光轴投影点之间的第二真实距离；在平面区域中，选取垂直于映射的拍摄方向的水平线作为第二参考轴，分别获取对应位置的两个刚体点在第二参考轴上的第二参考点和第二特定点，获取第二参考点和第二特定点之间的第一平面距离；根据第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系得到第二平面距离，进而根据第二平面距离得到平面区域中的光轴投影点，光轴投影点的位置为光轴位置；第二平面距离为第二特定点与光轴投影点之间的距离。
[0065]
具体的，由于本发明实施例为了确定光心的位置，首先确定真实图像中的光轴在平面放置图中的位置，然后再确定光心在光轴上的位置，因此，为了方便描述，将通过真实图像和平面区域中两个对应的参考点确定的光心位置的步骤分为两个步骤，且每个步骤对应一组示意图。
[0066]
参照附图4，其示出了本发明实施例提供的第一组示意图中真实图像的示意图。该真实图像中，以真实图像的底边作为第一参考轴x轴、底边的中心作为原点o1、底边的垂直平分线作为y轴建立第一直角坐标系。
[0067]
需要说明的是，根据相机成像原理，光轴在真实图像中将图像平均分为左右两半，即光轴位置也是真实图像的底边的垂直平分线。在真实图像中可以把光轴1看做第一直角坐标系中的y轴，则光轴投影点也即是原点o1。
[0068]
在真实图像中任意选取两个刚体点，一个是由步骤s002得到的墙面的上表面区域、第一侧面区域、第二侧面区域的边界线形成的交点即为墙角点q1；另一个是由步骤s002得到的刚体的上表面区域、第一侧面区域、第二侧面区域的边界线形成的交点即为固定点g1。
[0069]
墙角点q1和固定点g1在x轴的投影点作为第一参考点，其中以墙角点q1为第一特定点，则两个第一参考点的横坐标值分别为x
11
和x
12
，计算两个第一参考点之间的第一真实距离c1＝|x
11
‑
x
12
|；计算第一特定点和光轴1的光轴投影点o1之间的第二真实距离，也即是墙角点q1与y轴之间的距离d1＝|x
11
|。
[0070]
参照附图5，其示出了本发明实施例提供的第一组示意图中平面区域的示意图。该平面区域中，以平面区域的中心作为原点o2、垂直于映射的拍摄方向的水平线作为第二参考轴x轴、平行于映射的拍摄方向的方向作为y轴建立第二直角坐标系。
[0071]
由步骤5001能够得到平面区域中的刚体和多个墙角点，对平面区域中的刚体进行拐点检测，得到刚体的多个拐点，进而根据真实图像的拍摄方向和平面区域的映射的拍摄方向，选取与真实图像中的墙角点q1和固定点g1在平面区域中对应位置的两个刚体点，即
墙角点q2和拐点g2。
[0072]
墙角点q2和固定点g2在x轴的投影点作为第二参考点，其中墙角点q2为第二特定点，则两个第二参考点的横坐标值分别为x
21
和x
22
，计算两个第二参考点之间的第一平面距离c2＝|x
21
‑
x
22
|；设光轴2的光轴投影点o3的横坐标值为δx，则第二特定点和光轴投影点o3之间的第二平面距离d2＝|δx
‑
x
21
|。
[0073]
由于第一真实距离c1和第一平面距离c2是固定值，通过根据第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系能够得到第二平面距离d2。
[0074]
作为一个示例，计算第一真实距离c1和第二真实距离d1之间的第一比例；当第一平面距离c2和第二平面距离d2之间的第二比例与第一比例相等时，根据第一平面距离c2和第二比例得到第二平面距离d2。
[0075]
当真实图像中墙角点q1的投影在底边中点的左边，则在平面区域中对应位置的墙角点q2的投影点位于光轴2左侧，则光轴投影点的横坐标值δx＝x
21
+d2；当真实图像中墙角点q1的投影在底边中点的右边，则在平面区域中对应位置的墙角点q2的投影点位于光轴2右侧，则光轴投影点的横坐标值δx＝x
21
‑
d2，则平面区域中光轴投影点的位置为光轴位置。
[0076]
步骤s005，分别获取第一特定点与真实图像的两个成像端点在第一参考轴上的投影点之间的第三真实距离和第四真实距离；分别获取第二特定点与两个成像端点在平面区域中对应位置在第二参考轴上的投影点之间的第三平面距离和第四平面距离，根据第三真实距离、第四真实距离、第三平面距离和第四平面距离之间的比例关系得到光轴位置上的光心位置，光心位置为图像采集点位置。
[0077]
具体的，参照附图6，其示出了本发明实施例提供的第二组示意图中真实图像的示意图。在该真实图像中，墙角点q1在x轴上的投影点的横坐标值为x
11
，真实图像的两个成像端点即右边界点b11和左边界点b12在x轴上的投影点的横坐标值分别为x1和
‑
x1，计算墙角点q1和右边界点b11对应投影点之间的第三真实距离m1＝|x1‑
x
11
|、墙角点q1和左边界点b12对应投影点之间的第四真实距离n1＝|x1+x
11
|。
[0078]
参照附图7，其示出了本发明实施例提供的第二组示意图中平面区域的示意图。在平面区域中，根据相机拍摄真实图像时的焦距，在平面区域中构造一个成像原理模型。该成像原理模型中光心o与成像面4构成的等腰三角形的形状和大小都是确定的，延长该等腰三角形的两条斜边与平面区域中两个墙体边界线相交，连接两个交点的线段即为虚拟成像面3，则与等腰三角形斜边延长线组成一个新的等腰三角形，即这两个等腰三角形共同构成成像原理模型。
[0079]
在虚拟成像面3中墙角点q2在x轴上的投影点的横坐标值为x
21
，虚拟成像面3的两个成像端点即右边界点b21和左边界点b22在x轴上的投影点的横坐标值分别为x2和
‑
x2，计算墙角点q2和右边界点b21对应投影点之间的第三平面距离m2＝|x2‑
x
21
|、墙角点q2和左边界点b22对应投影点之间的第四平面距离n2＝|x2+x
21
|。
[0080]
获取真实图像中第三真实距离和第四真实距离之间的比例同理，获取平面区域中第三平面距离和第四平面距离之间的比例
[0081]
当光心o在光轴2上不断滑动，即光心o在y轴上的位移不断变化，基于光轴位置，设光心o的纵坐标值为δy。当δy不断变化时，由于光心o与成像面4构成的等腰三角形的大小不变，而虚拟成像面3随之变化，相应的虚拟成像面3的两个成像端点的位置也发生变化，即x2的值发生变化，当x2的值发生变化时，相应的比例n也发生变化，因此光心o的纵坐标值δy与比例n存在一一对应的关系。
[0082]
基于纵坐标值δy与比例n的一一对应关系，以光轴上每个像素点位置作为光心o所在位置，结合该情况下的成像模型，可得到对应的x2的值，进一步利用x2的值得到比例n的值。则光心o遍历光轴上的k个像素点，可得到光心o的纵坐标值δy和比例n一一对应的索引表，该表结构和内容为：
[0083]
光心o的纵坐标值δy对应比例nδy1n1δy2n2…………
δy
k
n
k
[0084]
由于比例m是基于真实采集图像得到的固定值，且在光轴上的k个像素点中，有一个像素点的位置为该真实采集图像的采集点，因此对于索引表中的所有比例值n，存在一个比例n
j
与比例m相等，此时平面区域中由成像原理模型得到的虚拟成像面3与真实图像相匹配。通过索引表可得到与比例n
j
对应的光心o的纵坐标值δy
j
，则根据纵坐标值δy
j
即可确定真实图像的图像采集点位置。
[0085]
进一步地，当真实图像是由拍摄者实时采集时，则根据图像采集点位置能够定位拍摄者在室内的位置，以实现人员定位的目的；如果真实图像不是拍摄者实时采集的，则可确定平面区域中的图像采集点位置，为线上租房、装修等需求提供更加直观的房屋信息。
[0086]
综上所述，本发明实施例提供了一种基于图像处理的室内采集点定位方法，该方法获取在室内采集的真实图像和该真实图像在平面放置图中对应的平面区域；基于真实图像的拍摄方向和光轴位置，根据真实图像中任意两个刚体点的位置与光轴位置之间的距离比例，确定平面区域中的光轴位置；计算刚体点与真实图像的两个成像端点之间的距离比例，由光心位置确定的平面区域中对应的成像端点位置以得到平面区域中该刚体点的对应位置与两个成像端点位置之间的距离比例，当距离比例相等时，获取光轴的光心位置，则平面区域中的光心位置为真实图像的图像采集点位置。通过真实图像和平面放置图中对应位置的各参考点之间的距离比例关系来确定平面放置图中光轴的光心位置，根据该光心位置确定真实图像的图像采集点位置，不仅能够降低图像采集的局限性，而且提高了工作效率，增加了图像采集点定位的精度和准确率。
[0087]
进一步地，本发明实施例提供的一种基于图像处理的室内采集点定位系统。该系统中包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于图像处理的室内采集点定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。或者，处理器执行计算机程序时实现上述一种基于图像处理的室内采集点定位系统实施例中各单元的功能。
[0088]
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个单元，其中一个或者多个单元被
存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。其中一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述电子设备中的执行过程。
[0089]
该电子设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述一种电子设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，示意图仅仅是该电子设备的示例，并不构成对该电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如该电子设备还可以包括输入输出设备、总线等。
[0090]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit,cpu),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，该处理器是电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。
[0091]
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0092]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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。
[0093]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
非网络构架下的解决问题思路构建首先就是我们应该从系统的基础看起，对整个系统的安全性和保密性进行评估，并针对性的进行防护。其次，我们尽量不要针对原有的内部网络进行大规模的修补，要对原有网络自身固有特点进行保持。只有这样才可以尽量减少由于再修复所产生的二次漏洞。第三，系统应该便于操作和维护，同时自动化管理的思路也要保持住。这样可以大量降低人工操作消耗的精力成本。另外多余的附加动作也要尽可能的减少，避免“做多错多”的情况发生，降低误操作几率。第四，在使用系统的时候要选用安全性能比较高的系统实施操作，避免由于基础选择失误导致的漏洞入侵。网络安全自身的安全策略构建首先是对计算机的网络管理要进行进一步的加深。如果想要保护计算机的信息不受外部力量进行盗窃和损毁，就要从网络管理的最开头进行行动，对计算机上的访问者身份进行核实，对计算机的管理者身份进行确定，同时对计算机相关的网络制度进行明确的完善。在上网之前进行身份的确认，在上网结束之后，对使用信息进行检查和核实，对可能存在网络危害的信息也要进行删除。对于那些已经确定对网络安全造成损害的信息就要进行及时的上报，管理人员则要进行及时的处理。其次是对计算机操作人员的操作进行规范和完善，对计算机信息自身的防卫意识进行增强。首先要对相应的文件保密等级进行确定，计算机的使用人员不能把机密文件传送到互联网上进行传递或者转存，在自身保护好信息安全的前提之下要养成良好的信息保护思路。在进行机密信息使用的情况下要首先检查当前网络的安全情况，确保当前没有木马和漏洞的情况下进行机密文件的使用。在对这些信息的操作过程当中，要对操作的环境进行保护和净化，对和操作无关的网络窗口或者软件进行关闭处理，并启用安全可靠的杀毒软件进行处理。在信息传送处理完毕之后，要针对病毒进行一次彻底的查杀。在确定环境没有任何问题的情况下就可以对信息进行加密储存处理了。第三点，要对信息安全管理制度进行不断的修正和完善。各类杀毒辅助措施什么的都是属于治标不治本的措施，真正的源头还是要在于制度的严密。要想对计算机信息的安全进行更加有效的保护，就要保证管理制度的建立严密化和体制化，对计算机的安全防范系统进行完善和规范处理，防止非许可用户对系统的非法操作和进入，同时要保证计算机系统的正常安全运行。在这其中尤其要注意的问题是，计算机的外部输入设备以及计算机网线输出输入的部分要进行保护，对计算机的整体运行环境状态和计算机运行的条件进行定期的整理和检查，对于发现的问题要进行及时的处理和进行有效的解决，确保计算机的数据库安全问题及时处理。计算机的电磁泄露的问题是一定要解决的，在此基础上还要进行内部信息的安全防护问题，对网络信息进行高等级的加密技术实践，对资料也要进行高端的保密处理思路构建。只有这样才能在保证计算机信息高效运行的同时对网络安全管理进行提升。第四点，要对计算机运行系统进行合理和安全的设计。计算机的高效安全性的具象化表现就是一个安全的系统。如果对计算机的运行系统进行合理的优化和改善，确保计算机自身的科学性和保密性，通过非单一分段的处理方式进行信息的高效处理，同时通过物理分段和逻辑分段的方式进行局域网的控制和安全防范。对计算机的防火墙建设进行增强，权限控制的方面也要进行优化，只有这样才能保证计算机整体的安全。
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2、论坛活动
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3、微信公众号
在这里领取礼包的话会比较简单，而且随时可以接收到游戏消息的推送，只要在官网中扫描了微信二维码之后，关注，然后在微信里面直接回复“礼包”二字，系统就会告诉你领取的方法了。
15级在左上角其中一个点进去领，一天一个10连，要连续登10天。
女神之光礼包兑换码大全：1、兑换码2022：vip666、vip888、ns666、ns888、ns520、ns2022，随时失效，请大家尽快兑换，若兑换失败则表明兑换码已经失效过期，从而无法使用了哦。
2、兑换方法：进入游戏后，打开设置界面，里面会有兑换码输入框，然后将上述的兑换码输入进去即可成功兑换出奖励了哦。
红外线是特定波长的电磁辐射，只不过波长偏大，不能被肉眼所感知，所以相比于可见光显得神秘一些。
太阳辐射中却是带有红外线，当年牛顿进行了著名的三棱镜分光实验，并且用温度计测定了不同位置的温度，发现了一个有趣的结果，在略微超出红色的区域之外，温度最高。这应该是人类第一次发现了红外线的存在。不过，凡是就怕矫枉过正，太阳的辐射确实包含一定的红外波段，并不并不能把这部分因素无限放大。其他波段的电磁波也会让我们感到温暖，不只是有红外线具有如此神奇的功效。
此外，必须支出，红外线一点都不神奇，日常生活中非常常见。任何黑体，例如火焰，灯泡乃至于人体都会辐射红外线，人体辐射出的红外线也是测定提问最快捷的方法。所以，把红外线的作用无限拔高是不明智的。
当下有不少媒体以红外当做卖点，至于楼主所说的“生命之光”估计也是这些不良商家所赐，由于我并不是医学专业，因此特别在文献库中搜索了红外线的医学作用，找到了这样一篇学术论文：
“红外线具有热效应,并能使生物体分子产生共振吸收效应,辐射人体后可改善局部血液循环、解痉止痛等,能辅助治疗多种疾病,尤其在肿瘤治疗方面,显示了其良好的应用前景.红外线的技术和仪器对人体无损害,对环境无污染,具有其他影像诊断设备所无法做到的人体器官代谢功能影像显示,开辟了以功能学为主的医学影像技术新领域,为疾病诊断和医学研究提供了影像显示手段和技术支撑,在医学实践及总结中发挥着重要作用。”
温俊等《红外线在医学中的应用》 《国外医学(放射医学核医学分册)》
从上述资料可知，红外线的确在医学上有一定的作用，主要是热效应（类似于热水袋）和医学现象。这可能也是这些商家炒作红外线功能的基础。
然而，资本在利益面前是没有任何节操的，我在百度知道找到这样一篇宣传红外线功能的“雄文”：
即便我不是医学院的学生，也敢丢下四个字的定论：胡说八道，可以直接打12315让315晚会曝曝光。
总之，红外线是个不错的东西，有热水袋的功能，但是用起来比它方面也安全些（烫伤），不过说什么生命之光，那就是商家的搬弄是非。如果只有红外线而没有了可见光，那我们的世界就是一片黑暗，那时候所有人都知道什么才是真正生命之光了。
