一种个性化助眠智能枕装置及控制方法与流程

1.本技术涉及智能家居用品和智能控制技术领域，具体而言，涉及一种个性化助眠智能枕装置及控制方法。


背景技术：

2.随着居民生活节奏的加快，特别是新中产压力加剧，导致城市居民睡眠质量普通不佳，多因素叠加下的失眠状况越来越普遍，这极大影响了居民的身体健康，如何能够有效改善睡眠质量对提高居民身心健康、提升生活满意度具有重要价值。
3.睡眠的必备是枕头，枕头质量或性能直接决定了人们的睡眠质量，而目前的枕头仅是注重使用者的触感，目光仅限于改善填充物和改善支撑功能上，而不具备可根据不同用户的差异性或者每个用户不同睡眠状态、身体状况而进行个性化调节的功能，更不具备可智能化的根据用户睡眠状况和身体情况进行调控的智能枕，因此，设计出具有个性化、智能化的枕头产品才是未来方向，而枕头目前不具备此类设计，市场也缺乏此类智能产品来满足居民日益提生的生活需求。
4.因此，针对上述问题，目前亟待相关技术去实现可以运用系统程序的处理模块通过蓝牙等无线连接技术实现人体激励、音乐播放、环境改变等的多功能枕。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的在于提供一种个性化助眠智能枕装置及控制方法，可实现枕头的个性化、智能化调控，提升用户体验。
6.本技术实施例还提供了一种个性化助眠智能枕装置，包括：
7.环控采集模块，用于监控室内环境状况，采集环境参数；
8.人体采集模块，用于监测人体睡眠状态，采集用户睡眠参数；
9.处理模块，与所述环控采集模块和人体采集模块相连接，用于对采集的参数进行处理；
10.指令模块，与所述处理模块相连接，用于对接收的处理模块的处理数据生成相应指令；
11.控制模块，与所述指令模块相连接，用于根据接收到的指令生成控制命令并控制激励响应模块；
12.激励响应模块，与所述控制模块和人体采集模块相连接，其中包括五个子模块，用于根据所述控制模块的控制命令对五个子模块进行响应激励；
13.显示模块，与所述处理模块和所述控制模块相连接，用于显示所述处理模块接收的参数以及所述控制模块的控制命令。
14.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕装置中，所述环控采集模块还包括：
15.根据用户所处室内环境采集环境参数包括时间、室温、湿度以及季节数据。
16.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕装置中，所述人体采集模块还包括：
17.采集用户睡眠参数和身体状况参数；
18.与第三方医疗平台相连接；
19.通过所述第三方医疗平台采集用户所述身体状况参数，包括：睡眠健康参数和颈椎健康参数。
20.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕装置中，所述用户睡眠参数包括用户睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数以及体重参数。
21.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕装置中，所述激励响应模块还包括：
22.根据所述控制模块的控制命令对姿态调控子模块、音频激励子模块、氧气调控子模块、体温调控子模块以及脑电波激励子模块进行控制；
23.与所述人体采集模块相连接，将所述五个子模块激励后的激励数据传输到人体采集模块，再传至所述处理模块。
24.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕装置中，还包括：
25.所述处理模块与第三方睡眠信息数据平台进行连接，与所述第三方睡眠信息数据平台进行数据库加密上传和加密下载双向传输。
26.第二方面，本技术实施例提供了一种个性化助眠智能枕控制方法，应用于如上所述的一种个性化助眠智能枕装置，包括以下步骤：
27.获取用户的睡眠参数和睡眠健康参数以及颈椎健康参数；
28.根据所述用户的睡眠参数、睡眠健康参数以及颈椎健康参数获取用户的睡眠特征画像；
29.根据所述睡眠特征画像在睡眠信息数据库中查询所述用户的睡眠信息数据集；
30.根据所述睡眠信息数据集结合所述环境参数获取用户的睡眠特性数据；
31.根据所述睡眠特征数据对用户进行激励并监控激励后用户睡眠参数。
32.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕控制方法中，所述根据所述用户的睡眠参数、睡眠健康参数以及颈椎健康参数获取用户的睡眠特征画像，包括：
33.根据所述用户的睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数、体重参数以及睡眠健康参数和颈椎健康参数在睡眠动态监控模型中生成所述用户的睡眠特征画像。
34.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕控制方法中，所述根据所述睡眠特征画像在睡眠信息数据库中查询所述用户的睡眠信息数据集，包括：
35.根据所述用户的睡眠特征画像获取睡眠拟态数据集；
36.所述睡眠拟态数据集包括所述用户的心率呼吸数据、脑波动数据以及体温稳态数据；
37.根据所述睡眠拟态数据集的数据与所述睡眠信息数据库中样本数据进行阈值对比；
38.根据阈值对比结果获取所述用户对应的睡眠信息数据集；
39.所述睡眠信息数据集包括安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据。
40.可选地，在本技术实施例所述的个性化助眠智能枕控制方法中，所述根据所述睡眠信息数据集结合所述环境参数获取用户的睡眠特性数据，包括：
41.根据建立睡眠健康检测模型；
42.根据所述用户的体重参数、安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据和所述环境参数输入所述睡眠健康检测模型中获得睡眠特征数据；
43.所述睡眠特征数据包括稳态脑电频谱、稳态体温、颈椎仰角以及稳态心率。
44.由上可知，本技术实施例提供的一种个性化助眠智能枕装置通过环控采集模块，用于监控室内环境状况，采集环境参数；人体采集模块，用于监测人体睡眠状态，采集用户睡眠参数；处理模块，与环控采集模块和人体采集模块相连接，用于对采集的参数进行处理；指令模块，与处理模块相连接，用于对接收的处理模块的处理数据生成相应指令；控制模块，与指令模块相连接，用于根据接收到的指令生成控制命令并控制激励响应模块；激励响应模块，与控制模块和人体采集模块相连接，用于根据控制模块的控制命令对五个子模块进行响应激励；显示模块，与处理模块和控制模块相连接，用于显示处理模块接收的参数以及控制模块的控制命令；以及应用于上述装置的一种个性化助眠智能枕控方法通过获取用户的睡眠参数和睡眠健康参数以及颈椎健康参数；根据用户的睡眠参数、睡眠健康参数以及颈椎健康参数获取用户的睡眠特征画像；根据睡眠特征画像在睡眠信息数据库中查询用户的睡眠信息数据集；根据睡眠信息数据集结合环境参数获取用户的睡眠特性数据；根据睡眠特征数据对用户进行激励并监控激励后用户睡眠参数；从而实现一种可采集用户睡眠状态参数结合环境参数进行处理生成指令进行激励和显示的智能枕装置，并相应实现控制方法，提高智能枕的个性化、智能化，提升用户体验。
45.本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
46.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
47.图1为本技术实施例提供的个性化助眠智能枕装置的一种结构示意图；
48.图2为本技术实施例提供的个性化助眠智能枕控制方法的一种流程图；
49.图3为本技术实施例提供的个性化助眠智能枕控制方法的一种流程图；
50.图4为本技术实施例提供的个性化助眠智能枕控制方法的一种流程图。
具体实施方式
51.下面将结合本技术实施例中附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的
范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
52.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
53.请参照图1，图1是本技术一些实施例中的一种个性化助眠智能枕装置的结构示意图。该个性化助眠智能枕装置，包括：
54.环控采集模块，用于监控室内环境状况，采集环境参数；
55.人体采集模块，用于监测人体睡眠状态，采集用户睡眠参数；
56.处理模块，与所述环控采集模块和人体采集模块相连接，用于对采集的参数进行处理；
57.指令模块，与所述处理模块相连接，用于对接收的处理模块的处理数据生成相应指令；
58.控制模块，与所述指令模块相连接，用于根据接收到的指令生成控制命令并控制激励响应模块；
59.激励响应模块，与所述控制模块和人体采集模块相连接，其中包括五个子模块，用于根据所述控制模块的控制命令对五个子模块进行响应激励；
60.显示模块，与所述处理模块和所述控制模块相连接，用于显示所述处理模块接收的参数以及所述控制模块的控制命令。
61.优选的，所述环控采集模块还包括：
62.根据用户所处室内环境采集环境参数包括时间、室温、湿度以及季节数据。
63.优选的，所述人体采集模块还包括：
64.采集用户睡眠参数和身体状况参数；
65.与第三方医疗平台相连接；
66.通过所述第三方医疗平台采集用户所述身体状况参数，包括：睡眠健康参数和颈椎健康参数。
67.优选的，所述用户睡眠参数包括用户睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数以及体重参数。
68.优选的，所述激励响应模块还包括：
69.根据所述控制模块的控制命令对姿态调控子模块、音频激励子模块、氧气调控子模块、体温调控子模块以及脑电波激励子模块进行控制；
70.与所述人体采集模块相连接，将所述五个子模块激励后的激励数据传输到人体采集模块，再传至所述处理模块。
71.优选的，还包括：
72.所述处理模块与第三方睡眠信息数据平台进行连接，与所述第三方睡眠信息数据平台进行数据库加密上传和加密下载双向传输。
73.在本实施例中，智能枕通过多个模块的连接控制，实现对用户睡眠状态的特征参数采集和环境参数采集，通过环控采集模块监控室内环境状况并采集环境参数包括时间、室温、湿度以及季节数据；人体采集模块监测人体睡眠状态并通过第三方医疗平台采集用
户身体状况参数包括睡眠健康参数和颈椎健康参数以及睡眠参数包括用户睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数以及体重参数；处理模块与环控采集模块和人体采集模块相连接用于对采集的参数进行处理；指令模块与处理模块相连接用于对接收的处理模块的处理数据生成相应指令；控制模块与指令模块相连接用于根据接收到的指令生成控制命令并控制激励响应模块；激励响应模块与控制模块和人体采集模块相连接，其中包括五个子模块为姿态调控子模块、音频激励子模块、氧气调控子模块、体温调控子模块以及脑电波激励子模块，用于根据控制模块的控制命令对五个子模块进行响应激励，并将五个子模块激励后的激励数据传输到人体采集模块，再传至处理模块；显示模块与处理模块和实施控制模块相连接，用于显示处理模块接收的参数以及控制模块的控制命令；处理模块与第三方睡眠信息数据平台进行连接，与第三方睡眠信息数据平台进行数据库加密上传和加密下载双向传输。
74.在本实施例中，智能枕通过内置系统或app程序进行操控，通过无线蓝牙或有线传输将装置各模块的硬件装置如氧气发生器、音乐播放器、温度调节器、姿态调节器、脑电波激励器进行链接并进行相关数据采集和信号控制交互，通过对数据的采集并处理生成指令到控制模块，通过颈椎睡姿调节、音乐播放、空气指令改善和温度调节实现对人体的激励达到改善人体睡眠质量并监测检验改善效果的功能。
75.请参照图2，图2是本技术一些实施例中的一种个性化助眠智能枕控制方法的一种流程图。该个性化助眠智能枕控制方法应用于如上所述的个性化助眠智能枕装置，包括以下步骤：
76.s101、获取用户的睡眠参数和睡眠健康参数以及颈椎健康参数；
77.s102、根据所述用户的睡眠参数、睡眠健康参数以及颈椎健康参数获取用户的睡眠特征画像；
78.s103、根据所述睡眠特征画像在睡眠信息数据库中查询所述用户的睡眠信息数据集；
79.s104、根据所述睡眠信息数据集结合所述环境参数获取用户的睡眠特性数据；
80.s105、根据所述睡眠特征数据对用户进行激励并监控激励后用户睡眠参数。
81.需要说明的是，为适应用户对智能枕的调控需求，获取用户的睡眠参数和睡眠健康参数以及颈椎健康参数生成用户的睡眠特征画像，再根据睡眠特征画像的数据在睡眠信息数据库中查询用户睡眠信息数据集，根据睡眠信息数据集结合采集的环境参数获取用户的睡眠特性数据，根据睡眠特性数据对用户进行激励并监控激励后用户的睡眠参数，检验激励对用户的效果，本方案中通过采集用户的睡眠参数和健康参数结合环境参数获取适应于用户的睡眠激励调整数据，根据调整数据对智能枕进行调整以完成对用户睡眠状态的适应性调节，本案中的智能枕调控一般是根据用户睡眠姿态、脑电波、心率、呼吸以及体温进行的对应调控，包括颈椎仰角调整、脑电频谱激励、体温调节，通过获得的睡眠特征数据对智能枕进行调整以使用户睡眠状况获得优化。
82.根据本发明实施例，所述根据所述用户的睡眠参数、睡眠健康参数以及颈椎健康参数获取用户的睡眠特征画像，包括：
83.根据所述用户的睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数、体重参数以及睡眠健康参数和颈椎健康参数在睡眠动态监控模型中生成所述用户的睡眠特征
画像。
84.需要说明的是，为精准描绘出用户的睡眠状况，通过睡眠动态监控模型生成用户睡眠特征画像，本方案中睡眠动态监控模型是第三方睡眠信息数据平台根据用户的睡眠特征数据和参数对用户睡眠状况进行描述的数据模型，通过采集大量用户的睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数、体重参数以及睡眠健康参数和颈椎健康参数在睡眠动态监控模型中进行训练得到睡眠特征画像，本实施例中将用户的睡眠姿态参数、体温参数、脑电波参数、呼吸参数、心率参数、体重参数以及睡眠健康参数和颈椎健康参数输入至睡眠动态监控模型中生成用户的睡眠特征画像。
85.请参照图3，图3是本技术一些实施例中的一种个性化助眠智能枕控制方法的一种流程图。根据本发明实施例，所述根据所述睡眠特征画像在睡眠信息数据库中查询所述用户的睡眠信息数据集，具体为：
86.s201、根据所述用户的睡眠特征画像获取睡眠拟态数据集；
87.s202、所述睡眠拟态数据集包括所述用户的心率呼吸数据、脑波动数据以及体温稳态数据；
88.s203、根据所述睡眠拟态数据集的数据与所述睡眠信息数据库中样本数据进行阈值对比；
89.s204、根据阈值对比结果获取所述用户对应的睡眠信息数据集；
90.s205、所述睡眠信息数据集包括安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据。
91.需要说明的是，为获得可衡量用户的稳态睡眠的特性数据，根据用户的数据通过睡眠信息数据库中样本数据进行阈值对比，将符合阈值对比结果的样本作为目标样本，将目标样本的多个睡眠信息数据作为用户的睡眠信息数据集，具体通过用户的睡眠特征画像提取出用户的睡眠拟态数据集包括用户的心率呼吸数据、脑波动数据以及体温稳态数据，将睡眠拟态数据集与睡眠信息数据库中的样本进行阈值对比，获取满足阈值对比要求的样本作为目标样本，本实施方案中筛选样本的心率呼吸数据、脑波动数据以及体温稳态数据满足大于所述用户对应数据的98％阈值范围，则将样本选定为目标样本，将目标样本的睡眠信息数据集作为所述用户的睡眠信息数据集，其中包括安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据。
92.请参照图4，图4是本技术一些实施例中的一种个性化助眠智能枕控制方法的一种流程图。根据本发明实施例，所述根据所述睡眠信息数据集结合所述环境参数获取用户的睡眠特性数据，具体为：
93.s301、根据建立睡眠健康检测模型；
94.s302、根据所述用户的体重参数、安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据和所述环境参数输入所述睡眠健康检测模型中获得睡眠特征数据；
95.s303、所述睡眠特征数据包括稳态脑电频谱、稳态体温、颈椎仰角以及稳态心率。
96.需要说明的是，睡眠信息数据集中的数据包括安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据是反映用户睡眠状态的数据参数，安眠稳态数据是反映用户深眠沉睡程度的数据，脑波频谱数据是反映用户的脑电波频率活跃程度的数据，体态恒温数据是反映用户的睡眠姿态和体温变化情况的数据，根据用户的安眠稳态数据、脑波频谱数据以及体态恒温数据结合采集的环境参数输入至睡眠健康检测模型中获得睡眠特征数据包括稳态脑电
频谱、稳态体温、颈椎仰角以及稳态心率，即适配于用户个性和环境状态的多个稳定睡眠特征数据，其中睡眠健康检测模型是根据大量用户历史数据进行训练获得，数据量越大，则结果越准确，本实施例中的睡眠健康检测模型是通过历史用户的样本数据作为设定参数输入进行训练，通过历史用户样本数据的体重参数、安眠稳态数据、脑波频谱数据、体态恒温数据和环境参数以及睡眠特征数据进行处理后输入至初始化的睡眠健康检测模型中处理获取输出结果准确率，若结果准确率大于预设准确率阈值则得到睡眠健康检测模型，优选地，本实施例中准确率阈值设置为90％。
97.根据本发明实施例，还包括：
98.根据所述用户的睡眠特征数据对智能枕进行姿态、音频、氧气量、温度以及脑波频谱激励调控；
99.监测激励调控后预设时间段内所述用户的睡眠参数；
100.根据所述睡眠参数对用户睡眠状态进行评估标识。
101.需要说明的是，本方案中的智能枕调控一般是根据用户颈椎姿态、脑电波、心率、呼吸以及体温进行的对应调控，包括颈椎仰角调整、脑电波频谱激励、体温调控、氧气释放以及音频激励，通过得到的数据对智能枕进行调整以使用户睡眠质量获得改善，其中通过用户的睡眠特征数据的稳态脑电频谱、稳态体温、颈椎仰角以及稳态心率对智能枕进行脑电波频谱、体温、颈椎仰角以及心率的对应激励调节，并监测激励调控后预设时间段内用户的睡眠参数，再根据睡眠参数对用户睡眠状态进行进一步评估标识。
102.根据本发明实施例，还包括：
103.获取用户的睡眠稳态阈值集，所述睡眠稳态阈值集包括脑电波动稳态阈值、体温稳态阈值、呼吸稳态阈值、心率稳态阈值以及姿态稳态阈值；
104.根据所述用户的睡眠参数与所述睡眠稳态阈值集的阈值对应进行比较；
105.根据所述阈值比较结果进行分级标识。
106.需要说明的是，完成智能枕对用户的激励调节后，为检验智能枕调控的效果，通过在预设时间段内监测到的用户睡眠参数与预设的睡眠稳态阈值集进行对应数据阈值对比，根据阈值对比结果对用户的睡眠质量进行评级标识分类，以检验智能枕对用户的调节效果。
107.根据本发明实施例，还包括：
108.完成对用户激励调控后对用户睡眠动态信息进行跟踪监测；
109.当监测到所述用户的脑电波动参数达到预设稳态值时，读取下一时间点的呼吸参数、体温参数以及心率参数；
110.根据所述呼吸参数、体温参数以及心率参数进行预设值判定所述用户的睡眠状态。
111.需要说明的是，为精准判断用户的睡眠状态，设置睡眠预设值，该预设值是用户睡眠达到目标稳定状态的参考值，根据用户睡眠参数与该预设值进行对比，若用户睡眠参数大于等于该预设值，则表示用户达到目标睡眠稳定状态，其中，对用户睡眠动态信息进行根据监测，当用户脑电波达到稳定的预设波段时，即读取下一时间点的呼吸参数、体温参数以及心率参数，再根据各参数与预设值进行对比判断用户睡眠状态。
112.本发明公开的一种个性化助眠智能枕装置通过环控采集模块，用于监控室内环境
状况，采集环境参数；人体采集模块，用于监测人体睡眠状态，采集用户睡眠参数；处理模块，与环控采集模块和人体采集模块相连接，用于对采集的参数进行处理；指令模块，与处理模块相连接，用于对接收的处理模块的处理数据生成相应指令；控制模块，与指令模块相连接，用于根据接收到的指令生成控制命令并控制激励响应模块；激励响应模块，与控制模块和人体采集模块相连接，用于根据控制模块的控制命令对五个子模块进行响应激励；显示模块，与处理模块和实施控制模块相连接，用于显示处理模块接收的参数以及控制模块的控制命令；以及应用于上述装置的一种个性化助眠智能枕控方法通过获取用户的睡眠参数和睡眠健康参数以及颈椎健康参数；根据用户的睡眠参数、睡眠健康参数以及颈椎健康参数获取用户的睡眠特征画像；根据睡眠特征画像在睡眠信息数据库中查询用户的睡眠信息数据集；根据睡眠信息数据集结合环境参数获取用户的睡眠特性数据；根据睡眠特征数据对用户进行激励并监控激励后用户睡眠参数；从而实现一种可采集用户睡眠状态参数结合环境参数进行处理生成指令进行激励和显示的智能枕装置，并相应实现控制方法，提高智能枕的个性化、智能化，提升用户体验。
113.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
114.上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
115.另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
116.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
117.或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。