喂养方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及智能家居领域，尤其涉及一种喂养方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

现代人生活愈发孤单，加上物质生活的丰富，越来越多人通过养宠物陪伴自己。但是大部分人不知道自己宠物一顿应该吃多少，市场上的宠物喂食器一般也是定时定量投食，没法实现对宠物的科学喂养。

技术实现要素：

本申请提供了一种喂养方法、装置、设备及存储介质，用以实现对宠物的科学喂养。

第一方面、提供一种投喂方法，应用于喂养装置，所述方法包括：

获取针对待喂养对象的检测参数，所述检测参数包括所述待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，所述提醒参数包括库存参数和/或清洁参数；

当所述检测参数包括所述喂食参数时，利用所述喂食参数确定所述待喂养对象的喂食量，并向所述待喂养对象投喂所述喂食量的食物；

当所述检测参数包括所述提醒参数时，若所述库存参数表征库存不足和/或当所述清洁参数表征所述喂养装置的喂养环境不符合要求时，向用户发送与所述提醒参数对应的提醒信息。

可选地，利用所述喂食参数确定所述待喂养对象的喂食量，包括：

获取所述待喂养对象的标准喂食量；

利用所述喂食参数校准所述标准喂食量，得到所述喂食量。

可选地，获取所述待喂养对象的标准喂食量，包括：

获取所述待喂养对象的个体信息；

根据预先建立的个体信息与喂食量的对应关系，确定与所述待喂养对象的个体信息对应的所述标准喂食量。

可选地，所述喂食参数包括以下至少一种：

体重比；

排便量比；

精神状态；

毛发光泽度。

可选地，利用所述喂食参数校准所述标准喂食量，得到所述喂食量，包括：

利用所述体重比和所述排便量比值，对所述标准喂食量进行校准，得到一次校准喂食量；

利用所述毛发光泽度和所述精神状态，对所述一次校准喂食量进行校准，得到所述喂食量。

可选地，利用所述毛发光泽度和所述精神状态，对所述一次校准投喂量进行校准，得到所述喂食量，包括：

从所述一次校准投喂量中获取一次校准湿粮投喂量和一次校准干粮投喂量；

利用所述毛发光泽度和所述精神状态，对所述一次校准湿粮投喂量进行校准，得到二次校准湿粮投喂量；

将所述一次校准干粮投喂量和所述二次校准湿粮投喂量作为所述投喂量。

可选地，所述待喂养对象包括至少一个对象；

向所述待喂养对象投喂所述喂食量的食物，包括：

当存在第一目标对象时，判断所述第一目标对象是否位于喂食组件的预设喂食范围内，所述喂食组件与所述第一目标对象相对应，所述第一目标对象为所述至少一个对象中的任一对象；

若是，通过所述喂食组件向所述第一目标对象投喂所述喂食量的食物。

可选地，还包括：

判断粪便采集组件中是否存在排便的第二目标对象，所述第二目标对象为所述至少一个对象中的任一对象；

若是，在粪便存储组件中存储所述第二目标对象的粪便，并记录所述第二目标对象的粪便与所述第二目标对象的对应关系。

第二方面、提供一种喂养装置，包括：

检测装置和投喂装置；

所述检测装置，用于获取针对待喂养对象的检测参数，所述检测参数包括所述待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，所述提醒参数包括库存参数和/或清洁参数；

所述投喂装置，用于当所述检测参数包括所述喂食参数时，利用所述喂食参数确定所述待喂养对象的喂食量，并向所述待喂养对象投喂所述喂食量的食物；当所述检测参数包括所述提醒参数时，若所述库存参数表征库存不足和/或当所述清洁参数表征所述喂食机的喂养环境不符合要求时，向用户发送与所述提醒参数对应的提醒信息。

可选地，所述投喂装置包括：

喂食组件；

所述喂食组件，用于存放所述喂食量的食物。

可选地，所述投喂装置还包括：

储食组件、输食管和处理器；

所述储食组件，用于存放所述待检测对象的食物；

所述输食管，用于将所述储食组件中的食物向所述喂食组件输送；

所述处理器，用于控制所述储食组件通过所述输食管向所述喂食组件传输所述喂食量的食物。

可选地，所述检测装置包括：

称重组件、图像采集组件和粪便收集组件；

所述称重组件，用于对所述储食组件称重，得到所述库存参数；

所述粪便收集组件，用于收集所述待喂养对象的粪便；

所述图像采集组件，用于分别采集所述储食组件、所述粪便收集组件、所述喂食组件和所述输食管的图像；

所述处理器，还用于对所述图像进行分析，得到所述清洁参数。

可选地，所述称重组件还用于：

测量得到所述待检测对象的体重；

所述图像采集组件，还用于：

采集所述待检测对象的至少一张图像；

所述处理器还用于：

基于所述待检测对象的体重、所述待检测对象的至少一张图像和所述待喂养对象的粪便，得到所述喂食参数。

可选地，所述投喂装置，还包括：

药物存储组件；

所述药物存储组件，用于存放驱虫药；

所述处理器，还用于基于所述待喂养对象的粪便确定所述待喂养对象需要驱虫时，从所述药物存储组件中获取所述驱虫药，并将所述驱虫药放入所述喂食组件中。

第三方面、提供一种喂养装置，包括：

获取单元，用于获取针对待喂养对象的检测参数，所述检测参数包括所述待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，所述提醒参数包括库存参数和/或清洁参数；

喂食单元，用于当所述检测参数包括所述喂食参数时，利用所述喂食参数确定所述待喂养对象的喂食量，并向所述待喂养对象投喂所述喂食量的食物；

喂养单元，用于当所述检测参数包括所述提醒参数时，若所述库存参数表征库存不足和/或当所述清洁参数表征所述喂食机的喂养环境不符合要求时，向用户发送与所述提醒参数对应的提醒信息。

第四方面、提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，处理器和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的投食方法。

第五方面、提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的投食方法。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的技术方案，获取针对待喂养对象的检测参数，利用检测参数中的喂食参数确定待喂养对象的喂食量，并向待喂养对象投喂喂食量的食物；并在检测参数中的库存参数表征库存不足和/或清洁参数表征喂养装置的喂养环境不符合要求时，向用户发送对应的提醒信息。可见，采用本申请的技术方案，不仅能实现对待喂养对象的精准喂食，还能实现对待喂养对象的科学喂养。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中一种投喂方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中又一种投喂方法的流程示意图；

图3为本申请实施例中又一种投喂方法的流程示意图；

图4为本申请实施例中又一种投喂方法的流程示意图；

图5为本申请实施例中一种投喂装置的结构示意图；

图6为本申请实施例中又一种投喂装置的结构示意图；

图7为本申请实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都属于本申请保护的范围。

为了帮助养宠人士合理健康地喂养宠物，保持良好的健康状态，本申请实施例提供一种投喂方法，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤101、获取针对待喂养对象的检测参数。

示例性地，本实施例中，待喂养对象可以为猫、狗等宠物。

其中，检测参数包括待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，提醒参数包括库存参数和/或清洁参数。

可选地，喂食参数可以包括以下至少一种：

体重比；

排便量比；

精神状态；

毛发光泽度。

其中：

体重比＝待喂养对象的最近一次的体重/待喂养对象对应的标准体重；

可选地，可以预设每日固定时间投喂待喂养对象，因此最近一次以预设的每日固定时间为获取基准。

其中，体重比越大，意味着待喂养对象体重超重越多；体重比越小，意味着待喂养对象体重越轻。

实际应用中，体重比的取值通常位于[0.5,1.5]这一区间。

排便量比＝待喂养对象的最近一次的粪便量/待喂养对象对应的标准粪便量；

与体重比相同，最近一次也是以预设的每日固定时间为获取基准。

实际应用中，排便量比的取值通常位于[0.75,1.25]这一区间。

精神状态和毛发光泽度可以通过最近一次采集的待喂养对象的至少一张图像进行ai识别得到。

其中，当待喂养对象位于图像采集组件的采集范围内时，图像采集组件可以采集得到待喂养对象的至少一张图像。

其中，待喂养对象的精神状态越好，得到的精神状态的取值越低；精神状态越差，得到的精神状态的取值越高。

可选地，基于至少一张图像识别得到的结果，可以是表征精神状态的程度以及毛发光泽度的程度，进一步，基于知识图谱可以确定与识别得到的结果对应的精神状态的取值以及毛发光泽度的取值。

实际应用中，精神状态的取值通常位于[1,1.5]这一区间。

其中，待喂养对象的毛发光泽度越好，毛发光泽度的取值越低；毛发光泽度越差，得到的精神状态的取值越低。

实际应用中，毛发光泽度的取值通常位于[1,1.5]这一区间。

其中，待喂养对象对应的标准体重和标准粪便量与待喂养对象的个体信息唯一对应，因此可以基于待喂养对象的个体信息，获取待喂养对象的标准体重和标准粪便量。

实际应用中，喂养装置可以基于互联网大数据获取与待喂养对象的个体信息对应的标准体重和标准粪便量。

可选地，互联网大数据返回标准体重和标准粪便量的同时，还可以向用户返回推荐的干湿粮食种类信息和购买链接。

其中，待喂养对象的个体信息包括种类、年龄和性别。

以待喂养对象为布偶猫为例，待喂养对象的个体信息可以为布偶猫、3岁、公猫。

实际应用中，可以在注册阶段，由用户将待喂养对象的个体信息输入喂养装置中。

进一步，在注册阶段，用户还可以将待喂养对象放到称重组件中，得到待喂养对象的体重，并通过图像采集组件得到待喂养对象的图像，从而完成对待喂养对象的体重以及图像的注册。

可选地，在完成对待喂养对象的注册后，还需要用户将对应于待喂养对象的食物(干粮以及湿粮)放入储食组件中；将常用药(如驱虫药)放入药物存储组件中；将猫砂等用于采集粪便的物品放入粪便采集组件中。

可选地，库存参数可以为储食组件中的食物剩余量；清洁参数可以为储食组件、喂食组件、输粮管和/或粪便收集组件的清洁程度。

可选地，储食组件、喂食组件和输粮管可以为透明的塑料容器，因此在获取储食组件、喂食组件、输粮管和/或粪便收集组件的清洁程度时，可以采集储食组件、喂食组件、输粮管和/或粪便收集组件的图像，通过对图像进行ai识别，得到清洁参数。

步骤102、当检测参数包括喂食参数时，利用喂食参数确定待喂养对象的喂食量，并向待喂养对象投喂喂食量的食物。

本步骤实现的是对待喂养对象的科学喂食，具体的，可以获取待喂养对象的标准喂食量，并利用喂食参数校准标准喂食量，得到待喂养对象的喂食量。

可选地，可以利用待喂养对象的个体信息查询基于互联网大数据的知识图谱，得到待喂养对象的标准喂食量。

其中，知识图谱中预先建立有个体信息与喂食量的对应关系，即知识图谱中建立有不同种类的待喂养对象在不同特征维度下的标准喂食量。

以待喂养对象为猫为例，不同种类的猫可以为布偶猫、暹罗猫、英短蓝猫等；

不同特征维度可以包括：性别、岁数、体重、毛色、排便量和/或精神状态等。

以特征维度为“种类、年龄、性别、排便量、体重、毛色和精神状态”为例，知识图谱中一条信息可以为：

布偶猫-5岁-公-排便1kg-体重8kg-毛色油亮-精神抖擞-标准喂食量为1.2kg。

可选地，一个实施方式中可以基于体重比和排便量比，对标准喂食量进行校准，得到待喂养对象的喂食量。

此时，喂食量＝标准喂食量*体重比*排便量比。

可选地，另一个实施方式中，可以基于体重比、排便量比、精神状态以及毛发光泽度对标准喂食量进行校准，得到待喂养对象的喂食量。

具体地，基于体重比和排便量比，对标准喂食量进行校准，得到一次校准喂食量；利用毛发光泽度和精神状态，对一次校准喂食量进行校准，得到喂食量。

在此情况下，一次校准喂食量＝标准喂食量*体重比*排便量比。

可选地，在利用毛发光泽度和精神状态，对一次校准喂食量进行校准，得到喂食量时，如图2所示，可以包括以下步骤：

步骤201、从一次校准投喂量中获取一次校准湿粮投喂量和一次校准干粮投喂量。

本实施例中，一次校准投喂量包括一次校准湿粮投喂量和一次校准干粮投喂量。

实际应用中，湿粮可以为生肉、罐头等食物，干粮可以为颗粒状的、水分较少的食物。

步骤202、利用毛发光泽度和精神状态，对一次校准湿粮投喂量进行校准，得到二次校准湿粮投喂量。

其中，步骤202采用的公式可以为：

二次校准湿粮投喂量＝一次校准湿粮投喂量*毛发光泽度*精神状态。

步骤203、将一次校准干粮投喂量和二次校准湿粮投喂量作为投喂量。

可选地，本实施例还可以基于喂食参数判断待喂养对象是否出现疾病症状，并在出现疾病症状时，通过用户的终端设备提醒用户及时带待喂养对象就医。

步骤103、当检测参数包括提醒参数时，若库存参数表征库存不足和/或当清洁参数表征喂食机的喂养环境不符合要求时，向用户发送与提醒参数对应的提醒信息。

可选地，当储食组件中的食物剩余量小于第一预设值(如不足总库存的20％)和/或粪便采集组件中物体小于第二预设值(如不足总库存的20％)时，确定库存不足。

此时，可以通过网络向用户的终端设备发送提醒信息，以便提醒用户及时向储食组件中补充食物；和/或及时向粪便采集组件中添加物体。

可选地，本实施例中，当粪便存储组件中的粪便超过第三预设值(如超过粪便存储组件的75％)，储食组件、喂食组件和/或输粮管的清洁程度为预设程度时，确定喂养装置的喂养环境不符合要求。

此时，可以通过网络向用户的终端设备发送提醒信息，以便提醒用户及时清理储食组件、喂食组件、输粮管和/或粪便存储组件。

可选地，本实施例中，表征不同提醒内容的提醒信息的提示方式可以不同。

示例性地，不同的提示方式可以采用不同的蜂鸣提示音等方式实现。

本申请实施例提供的技术方案，获取针对待喂养对象的检测参数，利用检测参数中的喂食参数确定待喂养对象的喂食量，并向待喂养对象投喂喂食量的食物；并在检测参数中的库存参数表征库存不足和/或清洁参数表征喂养装置的喂养环境不符合要求时，向用户发送对应的提醒信息。可见，采用本申请的技术方案，不仅能实现对待喂养对象的精准喂食，还能实现对待喂养对象的科学喂养。

在本申请的又一实施例中，可以实现多宠物喂养。可选地，在前述步骤101至步骤103的实施例的基础上，当待喂养对象包括至少一个对象时，如图3所示，步骤102可以包括以下步骤：

步骤301、当存在第一目标对象时，判断第一目标对象是否位于喂食组件的预设喂食范围内，若是，执行步骤302，否则结束流程。

喂食组件与第一目标对象相对应，第一目标对象为至少一个对象中的任一对象。

本实施例中，每一对象具有对应的喂食组件，为了避免不同对象的交叉进食，在第一目标对象进入与之对应的喂食组件的喂食范围内时，才通过喂食组件向第一目标对象投喂食物。

实际应用中，可以为不同对象分配不同的饭盆，当检测到第一目标对象位于与之对应的饭盆的预设喂食范围内时，才送出饭盆。

可选地，本实施例可以设置响铃提醒，以便在喂食时间(如每日固定时间)到来时，吸引待喂养对象到预设喂食范围内进食。

步骤302、通过喂食组件向第一目标对象投喂喂食量的食物。

可选地，当待喂养对象包括至少两个对象时，本实施例还可以在第一目标对象进食离开后，收回喂养装置。

进一步，当收回喂食组件后，还可以检测喂食组件内是否存在剩余食物，如存在，在第一目标对象下次来到预设喂食范围内时，送出喂食组件。

可选地，当带喂养对象只有一个对象时，在待喂养对象进食离开后，无需将喂食组件收回喂养装置内。

在本申请的又一实施例中，可以在宠物如厕时，记录粪便具体属于哪只宠物，可选地，如图4所示，本申请还可以包括以下步骤：

步骤401、判断粪便采集组件中是否存在排便的第二目标对象，若是，执行步骤402。

第二目标对象为至少一个对象中的任一对象。

可选地，可以通过图像采集组件周期性采集粪便采集组件的图像，并对图像进行识别，以确定粪便采集组件中是否存在第二目标对象，因此步骤401确定粪便采集组件中不存在排便的第二目标对象时，等待下一个周期到来，再次执行步骤401。

步骤402、在粪便存储组件中存储第二目标对象的粪便，并记录第二目标对象的粪便与第二目标对象的对应关系。

可选地，本实施例还可以通过图像采集组件采集第二目标对象的粪便的粪便图像，对粪便图像进行识别，以判断粪便图像中是否需要驱虫。

当确定需要驱虫时，从药物存储组件中获取驱虫药，并将驱虫药加入第二目标对象的食物中。

基于同一构思，本申请实施例中提供了一种喂养装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图5所示，该装置主要包括：

检测装置510和投喂装置520；

检测装置510，用于获取针对待喂养对象的检测参数，检测参数包括待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，提醒参数包括库存参数和/或清洁参数。

可选地，检测装置可以包括：

称重组件、图像采集组件和粪便收集组件；

称重组件，用于对储食组件称重，得到库存参数；以及测量得到待检测对象的体重；

粪便收集组件，用于收集待喂养对象的粪便；

图像采集组件，用于分别采集储食组件、粪便收集组件、喂食组件和输食管的图像，对图像进行分析，得到清洁参数；以及采集待检测对象的至少一张图像，其中至少一张图像用于得到待检测对象的精神状态以及毛发光泽度。

可选地，粪便收集组件可以包括粪便采集组件和粪便存储组件。

其中粪便采集组件，用于采集待喂养对象的粪便；

粪便存放装置，用于存放待喂养对象的粪便。

投喂装置520，用于当检测参数包括喂食参数时，利用喂食参数确定待喂养对象的喂食量，并向待喂养对象投喂喂食量的食物；当检测参数包括提醒参数时，若库存参数表征库存不足和/或当清洁参数表征喂食机的喂养环境不符合要求时，向用户发送与提醒参数对应的提醒信息。

可选地，投喂装置可以包括：

喂食组件、储食组件、输食管和处理器；

其中：

喂食组件，用于存放喂食量的食物；

储食组件，用于存放待检测对象的食物；

输食管，用于将储食组件中的食物向喂食组件输送；

处理器，用于控制所述储食组件通过所述输食管向所述喂食组件传输所述喂食量的食物。

可选地，储食组件可以包括第一储食组件和第二储食组件；

其中，第一储食组件用于存储干粮；第二储食组件用于存储湿粮。

可以理解的是，处理器还可以用于当检测参数包括喂食参数时，利用喂食参数确定待喂养对象的喂食量；当检测参数包括提醒参数时，若库存参数表征库存不足和/或当清洁参数表征喂食机的喂养环境不符合要求时，向用户发送与提醒参数对应的提醒信息。

基于同一构思，本申请实施例中提供了一种喂养装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图6所示，该装置主要包括：

获取单元610，用于获取针对待喂养对象的检测参数，检测参数包括待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，提醒参数包括库存参数和/或清洁参数；

喂食单元620，用于当检测参数包括喂食参数时，利用喂食参数确定待喂养对象的喂食量，并向待喂养对象投喂喂食量的食物；

喂养单元630，用于当检测参数包括提醒参数时，若库存参数表征库存不足和/或当清洁参数表征喂食机的喂养环境不符合要求时，向用户发送与提醒参数对应的提醒信息。

基于同一构思，本申请实施例中还提供了一种电子设备，如图7所示，该电子设备主要包括：处理器701、存储器702和通信总线703，其中，处理器701和存储器702通过通信总线703完成相互间的通信。其中，存储器702中存储有可被至处理器701执行的程序，处理器701执行存储器702中存储的程序，实现如下步骤：

获取针对待喂养对象的检测参数，检测参数包括待喂养对象的喂食参数和/或提醒参数，提醒参数包括库存参数和/或清洁参数；当检测参数包括喂食参数时，利用喂食参数确定待喂养对象的喂食量，并向待喂养对象投喂喂食量的食物；当检测参数包括提醒参数时，若库存参数表征库存不足和/或当清洁参数表征喂养装置的喂养环境不符合要求时，向用户发送与提醒参数对应的提醒信息。

上述电子设备中提到的通信总线703可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该通信总线703可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器702可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器701的存储装置。

上述的处理器701可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等，还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，简称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。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所描述的投喂方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以时通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如dvd)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

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。而且，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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。