手势识别方法、头戴显示设备及非易失性存储介质与流程

本发明涉及智能眼镜技术领域，尤其涉及一种手势识别方法、装置、设备及非易失性存储介质。

背景技术：

手势识别技术经过了二维手势识别，目前已经进入三维手势识别的发展阶段，顾名思义，二维手势识别只是在平面维度进行识别，比如左右和上下移动，而三维手势识别则加入了深度维度。

现有技术中，现有的头戴显示设备在识别手势动作的过程中，通过头戴显示设备中的手势识别传感器进行识别特定区域的手势动作，进而实现无触摸操控。但是，现有的头戴显示设备在识别手势动作的过程中容易受到环境中其他非装置佩戴者的动作影响，导致手势误识别，从而在识别手势动作的过程中存在误触发问题。

因此，如何防止外界因素对于手势识别的干扰，提高手势识别的准确性，尤其是提高手势识别过程中的检测准确性，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种手势识别方法、装置、设备及非易失性存储介质，旨在解决现有的头戴显示设备在识别手势动作的过程中容易受到环境中其他非装置佩戴者的动作影响，导致存在手势误识别的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种手势识别方法，应用于头戴显示设备，所述手势识别方法包括以下步骤：

若头戴显示设备检测到手势识别指令，则实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点，其中，所述第一图像为包含待识别用户的手部特征的图像；

在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度；

根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部，并确定所述目标手部对应的目标手部数量；

若所述目标手部数量大于或者等于第一预设数值，则执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。

可选地，所述在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点的步骤包括：

基于所述第一手部特征点，确定所述第一图像中包含的手部数量；

若所述手部数量小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值，则在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点。

可选地，所述基于所述第一手部特征点，确定所述第一图像中包含的手部数量的步骤之后，还包括：

若所述手部数量大于所述第二预设数值，则输出当前手势包含非佩戴者手部以及是否进行识别手势的提示信息，并接收所述提示信息对应的反馈信息；

基于所述反馈信息，执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。

可选地，所述基于所述反馈信息，执行所述手势识别指令对应的手势识别操作的步骤包括：

若所述反馈信息包含手势识别操作对应的第一执行指令，则执行所述手势识别操作；

若所述反馈信息包含执行手势识别操作对应的第二执行指令，则执行所述实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点的步骤。

可选地，所述根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部的步骤包括：

确定所述相似度大于预设相似度的手部，并将所述相似度大于预设相似度的手部作为目标手部，其中，所述目标手部为所述第一图像中属于佩戴者的手部。

可选地，所述在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度的步骤之前，还包括：

采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第二图像，并提取所述第二图像中的第二手部特征点，其中，所述第二图像为包含所述佩戴者的手部特征的图像；

将所述第二手部特征点存储于所述头戴显示设备的特征库中。

可选地，所述第二图像包括手部正面展开图像、左侧展开图像、右侧展开图像、背面展开图像、握拳正面图像、握拳侧面图像或握拳背面图像中的一种或多种，所述第二手部特征点包括指尖点与谷点之间的距离、手部轮廓尺寸、手部颜色深度、关节点或手部静脉特征中的一种或多种。

可选地，所述执行所述手势识别指令对应的手势识别操作的步骤之后，还包括：

基于所述手势识别操作获取手势识别结果，并确定所述手势识别结果对应的操作指令；

在所述头戴显示设备上执行所述操作指令。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种头戴显示设备，所述头戴显示设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的手势识别程序，所述手势识别程序被所述处理器执行时实现如上述的手势识别方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质上存储有手势识别程序，所述手势识别程序被处理器执行时实现如上述的手势识别方法的步骤。

本发明通过若头戴显示设备检测到手势识别指令，则实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点，其中，所述第一图像为包含待识别用户的手部特征的图像；在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度；根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部，并确定所述目标手部对应的目标手部数量；若所述目标手部数量大于或者等于第一预设数值，则执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。在本实施例中，在进行识别手势之前，先采集第一图像，并提取第一图像中的第一手部特征点；将第一手部特征点和预存的佩戴者的第二手部特征点进行比较，计算第一手部特征点与第二手部特征点之间的相似度，以识别当前识别的手部是否为佩戴者的手部；若第一手部特征点与第二手部特征点之间的相似度满足预设条件，说明当前识别的手部是否为佩戴者的手部，第一图像中非佩戴者的手部特征较少，则可以执行手势识别操作。本实施例在进行手势识别操作之前先采集佩戴者当前的第一手部特征进行验证，再进行手势识别操作，从而可以避免外界因素包括非佩戴者的手势对于手势识别的干扰，提升了手势识别的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的头戴显示设备结构示意图；

图2为本发明手势识别方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明手势识别方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明手势识别方法中头戴显示设备中的结构示意图；

图5为本发明手势识别方法中头戴显示设备的外部结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的头戴显示设备结构示意图。

本发明实施例头戴显示设备可以是增强现实(augmentedreality)设备、也可以是虚拟现实(virtualreality)或混合显示(mixedreality)设备，具体实施方式以头戴显示设备为例进行展开阐述。

如图1所示，该头戴显示设备可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，头戴显示设备还可以包括摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在头戴显示设备移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别头戴显示设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，头戴显示设备还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的头戴显示设备结构并不构成对头戴显示设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及手势识别程序。

在图1所示的头戴显示设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的手势识别程序。

在本实施例中，头戴显示设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的手势识别程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的手势识别程序时，并执行以下操作：

若头戴显示设备检测到手势识别指令，则实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点，其中，所述第一图像为包含待识别用户的手部特征的图像；

在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度；

根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部，并确定所述目标手部对应的目标手部数量；

若所述目标手部数量大于或者等于第一预设数值，则执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的手势识别程序，还执行以下操作：

基于所述第一手部特征点，确定所述第一图像中包含的手部数量；

若所述手部数量小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值，则在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的手势识别程序，还执行以下操作：

若所述手部数量大于所述第二预设数值，则输出当前手势包含非佩戴者手部以及是否进行识别手势的提示信息，并接收所述提示信息对应的反馈信息；

基于所述反馈信息，执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的手势识别程序，还执行以下操作：

若所述反馈信息包含手势识别操作对应的第一执行指令，则执行所述手势识别操作；

若所述反馈信息包含执行手势识别操作对应的第二执行指令，则执行所述实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点的步骤。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的手势识别程序，还执行以下操作：

确定所述相似度大于预设相似度的手部，并将所述相似度大于预设相似度的手部作为目标手部，其中，所述目标手部为所述第一图像中属于佩戴者的手部。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的手势识别程序，还执行以下操作：

采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第二图像，并提取所述第二图像中的第二手部特征点，其中，所述第二图像为包含所述佩戴者的手部特征的图像；

将所述第二手部特征点存储于所述头戴显示设备的特征库中。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的手势识别程序，还执行以下操作：

基于所述手势识别操作获取手势识别结果，并确定所述手势识别结果对应的操作指令；

在所述头戴显示设备上执行所述操作指令。

本发明还提供一种手势识别方法，参照图2，图2为本发明手势识别方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，该手势识别方法包括以下步骤：

步骤s10，若头戴显示设备检测到手势识别指令，则实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点，其中，所述第一图像为包含待识别用户的手部特征的图像；

本发明所提出的手势识别方法应用于可穿戴式的头戴显示设备，参考图4中的头戴显示设备的结构图，该头戴显示设备包括手部特征点提取模块、手势识别模块和处理器。其中，手部特征点提取模块用于识别并提取手部的特征点，手势识别模块用于识别手势动作，手部特征点提取模块与处理器电性连接，手势识别模块与处理器电性连接，可穿戴式的头戴显示设备可以是ar眼镜。

参考图5，如图5所示的一种头戴显示设备，1表示头戴显示设备的镜片部分、2表示头戴显示设备的镜框部分、3表示头戴显示设备中的手势特征点提取模块、4表示手势识别模块、5表示头戴显示设备的侧体部分。进一步地，手势识别模块4既可以设置在两个镜片中间连接部分的壳体外，也可设置在头戴显示设备的壳体内。

在本实施例中，头戴显示设备还可以包括高清摄像头模组，高清摄像头模组可以是双摄，也可以是多摄。在进行识别手势时，通过高清摄像头模组进行采集目标区域的第一图像，以采集头戴显示设备佩戴者的图像，其中，目标区域为高清摄像头模组的拍摄范围所在的区域。头戴显示设备在接收到手势识别指令时，进行采集在该头戴显示设备拍摄区域内的图像，得到第一图像；在采集到目标区域的第一图像后，高清摄像头模组将采集到的第一手部头像传输至头戴显示设备的手部特征点提取模块，以供手部特征点提取模块对第一图像进行提取第一图像其中的手部特征点，得到第一图像对应的第一手部特征点。

步骤s20，在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度；

在本实施例中，提取得到第一图像中的第一手部特征点之后，获取特征库中预先存储的第二手部特征点，并将所提取的第一手部特征点与第二手部特征点一一进行对应比较，得到第一手部特征点与第二手部特征点之间的相似度。其中，特征库中预存的第二手部特征点为头戴显示设备佩戴者预存的多种手部特征信息。在本实施例中通过将第一手部特征点和第二手部特征点进行比较，可以将当前识别到的第一图像中的手部特征点(第一手部特征点)与预先存储的佩戴者(用户)的手部特征点(第二手部特征点)进行比较，从而得到当前识别到的手部特征和用户预存的手部特征之间的相似度。

具体地，第一手部特征点包括多个，第二手部特征点也包括多个，对于各个第一手部特征点，分别将第一手部特征点和与第一手部特征点对应的第二手部特征点进行比较，得到各个第一手部特征点和与第一手部特征点对应的第二手部特征点的相似度。

进一步地，手部特征点包括指尖点与谷点之间的距离、手部轮廓尺寸、手部颜色深度、关节点或手部静脉特征。

步骤s30，根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部，并确定所述目标手部对应的目标手部数量；

步骤s40，若所述目标手部数量大于或者等于第一预设数值，则执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。

在本实施例中，得到第一手部特征点和第二手部特征点之间的相似度后，根据相似度确定第一图像中属于佩戴者的目标手部。具体地，检测相似度是否满足预设条件，并将相似度满足预设条件的手部作为目标手部，其中，预设条件为大于预设相似度；若该相似度满足预设条件，说明当前识别到的第一图像中的手部特征与头戴显示设备佩戴者的手部特征匹配度高，那么通过手势识别模块进行执行手势识别操作，以对佩戴者手部进行识别手部的手部动作，获取佩戴者当前的手势识别结果。其中，手势识别模块可以是手势传感器，手势传感器中集成了irled和coms感光阵列，在正常工作时，irled发射红外光，当红外光遇到物体后进行反射，由高精度的coms感光阵列接收反射光，根据反射光的特性识别手部动作，该手势传感器能够识别左、右、上、下、前、后、顺时针旋转、逆时针旋转、挥手和盘旋等多种手部动作。

进一步地，所述根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部的步骤包括：

步骤s31，确定所述相似度大于预设相似度的手部，并将所述相似度大于预设相似度的手部作为目标手部，其中，所述目标手部为所述第一图像中属于佩戴者的手部。

在本实施例中，预设条件为大于预设相似度。检测相似度是否大于预设相似度，并将相似度大于预设相似度的手部作为目标手部；若该相似度满足预设条件，说明当前识别到的第一图像中的手部特征与头戴显示设备佩戴者的手部特征匹配度高，那么通过手势识别模块进行执行手势识别操作。

本实施例提出的手势识别方法，通过若头戴显示设备检测到手势识别指令，则实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点，其中，所述第一图像为包含待识别用户的手部特征的图像；在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度；根据所述相似度确定所述第一图像中属于佩戴者的目标手部，并确定所述目标手部对应的目标手部数量；若所述目标手部数量大于或者等于第一预设数值，则执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。在本实施例中，在进行识别手势之前，先采集第一图像，并提取第一图像中的第一手部特征点；将第一手部特征点和预存的佩戴者的第二手部特征点进行比较，计算第一手部特征点与第二手部特征点之间的相似度，以识别当前识别的手部是否为佩戴者的手部；若第一手部特征点与第二手部特征点之间的相似度满足预设条件，说明当前识别的手部是否为佩戴者的手部，第一图像中非佩戴者的手部特征较少，则可以执行手势识别操作。本实施例在进行手势识别操作之前先采集佩戴者当前的第一手部特征进行验证，再进行手势识别操作，从而可以避免外界因素包括非佩戴者的手势对于手势识别的干扰，提升了手势识别的准确性。

基于第一实施例，提出本发明手势识别方法的第二实施例，参照图3，在本实施例中，步骤s20包括：

步骤s21，基于所述第一手部特征点，确定所述第一图像中包含的手部数量；

步骤s22，若所述手部数量小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值，则在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点。

在本实施例中，需要说明的是，第一手部特征点包括指尖点与谷点之间的距离、手部轮廓尺寸、手部颜色深度、关节点或手部静脉特征，因此，根据第一手部特征确定第一图像中所包含的手部数量。在获取第一图像以及识别到第一图像中的第一手部特征点后，再根据第一手部特征点确定第一图像中的手部数量，并检测第一图像中的手部数量是否小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值，其中，第二预设数值大于第三预设数值，第二预设数值的取值范围可以是2～4，第三预设数值为0。需要说明的是，若第一图像中的手部数量小于第三预设数值，则说明第一图像中的手部数量过少；若第一图像中的手部数量大于第二预设数值，则说明第一图像中的手部数量过多。因此，在手部数量小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值时，再将第一图像中的第一手部特征点和头戴显示设备的特征库中的第二手部特征点进行比较，以在头戴显示设备的特征库中确定与第一手部特征点相对应的第二手部特征点。

进一步地，所述基于所述第一手部特征点，确定所述第一图像中包含的手部数量的步骤之后，还包括：

步骤s23，若所述手部数量大于所述第二预设数值，则输出当前手势包含非佩戴者手部以及是否进行识别手势的提示信息，并接收所述提示信息对应的反馈信息；

步骤s24，基于所述反馈信息，执行所述手势识别指令对应的手势识别操作。

在本实施例中，若第一图像中的手部数量大于第二预设数值，说明第一图像中的手部数量过多，包含有非佩戴者的手部，则头戴显示设备输出当前图像或者当前手势包含有非佩戴者手部的提示信息，告知用户当前有多余的手部干扰识别，以及输出是否继续进行识别手势的提示信息。在输入该提示信息后，根据用户所反馈的反馈信息进行执行手势识别操作，其中，反馈信息为用户的反馈指令，可以是手势，也可以是语音信息，也可以是触控信息。

进一步地，所述基于所述反馈信息，执行所述手势识别指令对应的手势识别操作的步骤包括：

步骤s241，若所述反馈信息包含手势识别操作对应的第一执行指令，则执行所述手势识别操作；

步骤s242，若所述反馈信息包含执行手势识别操作对应的第二执行指令，则执行所述执行所述实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点的步骤。

在本实施例中，若所述反馈信息为第一执行指令，则进行手势识别操作，其中，第一执行指令为进行手势识别操作对应的控制指令，第一执行指令包括进行手势识别操作对应的手势信息、语音信息或触控信息等。也就是说，当第一图像中的手部数量大于第二预设数值，第一图像中包含有较多的手部时，若接收到用户反馈的第一执行指令，继续执行手势识别操作。

若反馈信息为执行手势识别操作对应的第二执行指令，则重新进行采集图像，并将重新采集的图像作为第一图像，以执行所述执行所述实时采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第一图像，并提取所述第一图像中的第一手部特征点的步骤。其中，第二执行指令为重新采集手部图像对应的控制指令，第二执行指令包括重新采集手部图像对应的手势信息、语音信息或触控信息等。也就是说，当第一图像中的手部数量大于第二预设数值，第一图像中包含有较多的手部时，若接收到用户反馈的第二执行指令，则重新采集手部图像进行识别用户的手势。

进一步地，所述在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点，并确定所述第一手部特征点与所述第二手部特征点的相似度的步骤之前，还包括：

采集在所述头戴显示设备的拍摄区域内的第二图像，并提取所述第二图像中的第二手部特征点，其中，所述第二图像为包含所述佩戴者的手部特征的图像；

将所述第二手部特征点存储于所述头戴显示设备的特征库中。

在本实施例中，特征库中预存的第二手部特征点为头戴显示设备佩戴者预存的多种手部特征信息。需要说明的是，预先采集佩戴者的第二图像，并提取第二图像中佩戴者的手部特征，得到第二手部特征点；采集到佩戴者的第二手部特征点之后，将第二手部特征点存储于头戴显示设备的特征库中，以供后续在手势识别时基于特征库中存储的佩戴者的第二手部特征点对佩戴者的手部进行对比。

进一步地，所述第二图像包括手部正面展开图像、左侧展开图像、右侧展开图像、背面展开图像、握拳正面图像、握拳侧面图像或握拳背面图像中的一种或多种，所述第二手部特征点包括指尖点与谷点之间的距离、手部轮廓尺寸、手部颜色深度、关节点或手部静脉特征中的一种或多种。

进一步地，所述执行所述手势识别指令对应的手势识别操作的步骤之后，还包括：

基于所述手势识别操作获取手势识别结果，并确定所述手势识别结果对应的操作指令；

在所述头戴显示设备上执行所述操作指令。

在本实施例中，通过手势识别模块进行执行手势识别操作，以对佩戴者手部进行识别手部的手部动作，获取佩戴者当前的手势识别结果。在识别到手势识别结果之后，根据手势识别结果确定手势识别结果对应的操作指令，从而在头戴显示设备上执行该操作指令对应的目标操作。其中，操作指令为对头戴显示设备进行控制的控制指令，操作指令可以是左滑指令、确定指令、退出指令等等，操作指令在本实施例中不做具体限定。

本实施例提出的手势识别方法，通过基于所述第一手部特征点，确定所述第一图像中包含的手部数量；若所述手部数量小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值，则在所述头戴显示设备的特征库中确定与所述第一手部特征点相对应的第二手部特征点。本实施例在识别到第一图像中的手部数量小于或等于第二预设数值且大于第三预设数值，再执行手势识别操作，从而可以避免外界因素包括非佩戴者的手势对于手势识别的干扰，提升了手势识别的准确性。

此外，本发明实施例还提出一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质上存储有手势识别程序，所述手势识别程序被处理器执行时实现如上述中任一项所述的手势识别方法的步骤。

本发明非易失性存储介质具体实施例与上述手势识别方法的各实施例基本相同，在此不再详细赘述。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。