动物疫病的诊断系统的制作方法

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及动物疫病的诊断系统。

背景技术

近年来，我国养殖业发展迅速，成规模性的养殖场数量也不断增加。然而，就养殖业而言，将面临着各种类型的动物疫病的威胁，并且，动物疫病呈现发病快且影响面广等特性。

但是，考虑到养殖场地处偏远以及执业兽医的缺乏，动物疫病往往无法及时地被诊断。

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动物疫病的诊断系统，旨在解决动物疫病往往无法及时地被诊断的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种动物疫病的诊断系统，所述动物疫病的诊断系统包括：用户设备和服务器；

所述用户设备，用于采集疫病记录信息，并将所述疫病记录信息发送至所述服务器；

所述服务器，用于确定所述疫病记录信息的信息类型；

所述服务器，还用于在所述信息类型为疫病图片时，对所述疫病图片进行图像处理，以获得所述疫病图片中的待诊断疫病特征；

所述服务器，还用于将所述待诊断疫病特征与预设疫病特征集进行特征匹配，所述预设疫病特征集由与各疫病类型对应的预设疫病特征组成；

所述服务器，还用于在特征匹配成功时，确定与匹配成功的预设疫病特征对应的目标疫病类型，并将所述目标疫病类型作为图片诊断结果。

优选地，所述服务器，还用于在所述信息类型为疫病描述文字时，将所述疫病描述文字与预设疫病文本集进行文本匹配，所述预设疫病文本集由与各疫病类型对应的预设疫病文本组成；

所述服务器，还用于在文本匹配成功时，确定与匹配成功的预设疫病文本对应的待参考疫病类型，并将所述待参考疫病类型作为文字诊断结果。

优选地，所述服务器，还用于通过所述图片诊断结果与所述文字诊断结果进行联合诊断，以获得联合诊断结果。

优选地，所述服务器，还用于在所述信息类型为疫病图片时，确定所述疫病图片的扫描部位类型；

所述服务器，还用于在所述扫描部位类型为肾脏部位时，对所述肾脏部位的疫病图片进行图像处理，以获得所述肾脏部位的疫病图片中的待诊断疫病特征。

优选地，所述服务器，还用于确定所述待诊断疫病特征中的各待诊断症状特征，并将所述待诊断症状特征与所述预设疫病特征中的预设症状特征进行匹配，以确定匹配成功的预设症状特征；

所述服务器，还用于根据匹配成功的预设症状特征确定匹配成功的预设疫病特征；

所述服务器，还用于确定与匹配成功的预设疫病特征对应的目标疫病类型，并将所述目标疫病类型作为图片诊断结果。

优选地，所述服务器，还用于统计匹配成功的预设症状特征的特征数量，并确定匹配成功的预设症状特征所属的目标疫病特征；

所述服务器，还用于根据所述特征数量生成对应的目标成功匹配率；

所述服务器，还用于在所述目标成功匹配率大于等于预设匹配率阈值时，将所述目标疫病特征作为匹配成功的预设疫病特征。

优选地，所述服务器，还用于在所述目标疫病类型的数量大于等于预设疫病类型阈值时，建立所述目标疫病类型与所述目标成功匹配率之间的第一对应关系，并将所述第一对应关系作为图片诊断结果。

优选地，所述服务器，还用于在接收到病种选择指令时，从所述病种选择指令中提取待诊断病种类型，并根据所述待诊断病种类型确定对应的病种数据库；

所述服务器，还用于将所述待诊断疫病特征与所述病种数据库中的预设疫病特征集进行特征匹配。

优选地，所述服务器，还用于确定与所述疫病记录信息对应的用户账号以及疫病发生日期，将所述图片诊断结果与所述疫病发生日期对应地添加至与所述用户账号对应的预设防疫数据库中，所述预设防疫数据库中存储有所述图片诊断结果与所述疫病发生日期之间的第二对应关系；

所述服务器，还用于根据所述第二对应关系建立以日期为轴线的发病状况曲线，并将所述发病状况曲线发送至所述用户设备；

所述用户设备，还用于展示所述发病状况曲线。

优选地，所述服务器，还用于根据所述目标疫病类型查询对应的待检测项以及待参考治疗措施，并将所述图片诊断结果、所述待检测项以及所述待参考治疗措施发送至所述用户设备；

所述用户设备，还用于在预设展示界面内按照预设布局方式展示所述图片诊断结果、所述待检测项以及所述待参考治疗措施。

本发明中可在用户设备侧采集疫病记录信息，并由服务器侧对疫病记录信息进行处理，以获得待诊断疫病特征，再将待诊断疫病特征与各疫病类型的预设疫病特征进行特征匹配，在特征匹配成功时，确定与匹配成功的预设疫病特征对应的目标疫病类型，并将目标疫病类型作为图片诊断结果，以实现对于动物疫病的诊断。明显地，考虑到养殖场地处偏远以及执业兽医的缺乏，可交由远端的用户设备来采集疫病图片，再交由服务器处理疫病图片，并与预先设置的预设疫病特征进行特征匹配，以确定该疫病图片中的疫病类型，从而可以及时且高效地完成诊断工作，解决了动物疫病往往无法及时地被诊断的技术问题。

附图说明

图1为本发明动物疫病的诊断系统第一实施例的结构框图；

图2为本发明动物疫病的诊断系统第二实施例的结构框图；

图3为本发明动物疫病的诊断系统第三实施例的结构框图；

图4为本发明预设展示界面的界面示意图；

图5为本发明首页展示界面的界面示意图。

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用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明动物疫病的诊断系统第一实施例的结构框图。所述动物疫病的诊断系统包括：用户设备100和服务器200。

需要说明的是，鉴于地理位置的隔离以及执业兽医的缺乏，动物疫病无法及时地被诊治，可通过远程诊断的方式来完成动物疫病的诊断。具体而言，用户设备100可为智能手机或平板电脑等电子设备，位于养殖场的养殖人员可持有用户设备100以记录疫病发作的现场状况，并将该疫病发作的现场状况反馈至服务器200，以由服务器200进行动物疫病的诊断，从而克服了地理位置的隔离，并且，该种远程诊断的方式不仅及时且高效，从而实现了对于动物疫病的及时诊断。

所述用户设备100，用于采集疫病记录信息，并将所述疫病记录信息发送至所述服务器200。

在具体实现中，本实施例描述的技术方案可以手机软件(application，app)的形式实现，而该app可预先安装于智能手机中。至于疫病记录信息，疫病记录信息用于记录动物疫病发作时或发作后的现场状况，而疫病记录信息的信息类型存在多种，可为图片或者养殖人员输入的文本等。

所述服务器200，用于确定所述疫病记录信息的信息类型。

所述服务器200，还用于在所述信息类型为疫病图片时，对所述疫病图片进行图像处理，以获得所述疫病图片中的待诊断疫病特征。

可以理解的是，考虑到不同信息类型的疫病记录信息将对应不同的信息处理策略，可先锁定养殖人员输入的疫病记录信息的信息类型。比如，若养殖人员输入的疫病记录信息为一张或多张患有疫病的猪的组织器官照片，可采用与图片类型对应的信息处理策略来获得最终的图片诊断结果。

在具体实现中，在获取到患有疫病的猪的组织器官照片后，可基于该组织器官照片提取出疫病特征，而疫病特征用于记录罹患有疫病的动物在局部或整体上呈现出的病理特性。

所述服务器200，还用于将所述待诊断疫病特征与预设疫病特征集进行特征匹配，所述预设疫病特征集由与各疫病类型对应的预设疫病特征组成。

应当理解的是，为了便于确定该照片中的猪所患有的疫病类型，可预先搭建与各疫病类型对应的疫病特征集，而疫病特征集中记录有与各种疫病类型对应的各种临床病例特性，并将这些临床病例特性对应地记录为多个不同类型的疫病特征，通过这些描述病理特性的疫病特征便于后续对于疫病类型的判断。

在具体实现中，为了确定猪所患有的疫病类型，若待诊断疫病特征中记录有“心肌肉：出血、肺脏：出血、肝脏：出血以及淋巴组织：出血等”，而疫病特征集中也存在与猪丹毒对应的疫病特征，而且，与猪丹毒对应的疫病特征集中也存在上述出血症状，并且，该出血症状的具体信息与养殖人员记录的待诊断疫病特征的具体信息一致，则可认为特征匹配成功。

需要说明的是，上述对于出血症状以及猪丹毒的描述仅用于解释特征匹配过程，并不对本实施例的技术方案进行限制。

所述服务器200，还用于在特征匹配成功时，确定与匹配成功的预设疫病特征对应的目标疫病类型，并将所述目标疫病类型作为图片诊断结果。

可以理解的是，当二者匹配成功时，则可认为猪所患有的疫病类型为猪丹毒，并将猪丹毒作为图片诊断结果。

当然，为了便于养殖人员查看诊断结果，所述服务器200，还用于将所述图片诊断结果发送至所述用户设备100，以使所述用户设备100在接收到所述图片诊断结果时可展示所述目标疫病类型。

本实施例中可在用户设备100侧采集疫病记录信息，并由服务器200侧对疫病记录信息进行处理，以获得待诊断疫病特征，再将待诊断疫病特征与各疫病类型的预设疫病特征进行特征匹配，在特征匹配成功时，确定与匹配成功的预设疫病特征对应的目标疫病类型，并将目标疫病类型作为图片诊断结果，以实现对于动物疫病的诊断。明显地，考虑到养殖场地处偏远以及执业兽医的缺乏，可交由远端的用户设备100来采集疫病图片，再交由服务器200处理疫病图片，并与预先设置的预设疫病特征进行特征匹配，以确定该疫病图片中的疫病类型，从而可以及时且高效地完成诊断工作，解决了动物疫病往往无法及时地被诊断的技术问题。

参照图2，图2为本发明动物疫病的诊断系统第二实施例的结构框图，基于上述图1所示的第一实施例，提出本发明动物疫病的诊断系统的第二实施例。

在第二实施例中，所述服务器201，还用于在所述信息类型为疫病描述文字时，将所述疫病描述文字与预设疫病文本集进行文本匹配，所述预设疫病文本集由与各疫病类型对应的预设疫病文本组成。

可以理解的是，养殖人员输入的疫病记录信息除了为图片外还可为文字，具体而言，疫病描述文字可包括临床描述文字与解剖描述文字，临床描述文件包括体温信息、采食情况信息、体表信息、病程信息以及死亡率等，解剖描述文字包括各器官以及组织的病理性描述信息。

在具体实现中，比如，临床描述文件可为，体温信息为39至40摄氏度、采食情况信息为采食情况下降30％、体表信息为出血、病程信息为1至3天以及死亡率为80％以上等；而解剖描述文字可为，与心肌肉对应的病理性描述信息有心肌肉出血以及心瓣膜肉芽赘生物，与肺脏对应的病理性描述信息有肺脏出血、间质增宽以及不对称肉变等。上述疫病描述文字均可由养殖人员在观察完患有疫病的动物后输入。

所述服务器201，还用于在文本匹配成功时，确定与匹配成功的预设疫病文本对应的待参考疫病类型，并将所述待参考疫病类型作为文字诊断结果。

可以理解的是，在预设疫病文本集中不同的疫病类型将对应有不同的预设疫病文本，所以，若本实施例中上述的临床描述文件与解剖描述文字均与预先设置的猪丹毒对应的预设疫病文本保持一致，则确定疫病类型为猪丹毒，而此时确定的猪丹毒则为文本诊断结果。

进一步地，所述服务器201，还用于通过所述图片诊断结果与所述文字诊断结果进行联合诊断，以获得联合诊断结果。

可以理解的是，考虑到当同时进行图片诊断与文字诊断时，二者的诊断结果可能不同，为了综合考虑两种结果，可对图片诊断结果与文字诊断结果之间联合诊断。

在具体实现中，联合诊断可为，在所述图片诊断结果与所述文字诊断结果相同时，将所述图片诊断结果作为联合诊断结果；在所述图片诊断结果与所述文字诊断结果不相同时，将所述文字诊断结果作为联合诊断结果。通过上述联合诊断流程可知将以文字诊断结果为准进行诊断结果的选取，这是考虑图片由于拍摄角度以及像素等因素影响会存在着判决不准的可能性，而疫病描述文字由养殖人员提供具有较高的可信度。

进一步地，所述服务器201，还用于在所述信息类型为疫病图片时，确定所述疫病图片的扫描部位类型。

所述服务器201，还用于在所述扫描部位类型为肾脏部位时，对所述肾脏部位的疫病图片进行图像处理，以获得所述肾脏部位的疫病图片中的待诊断疫病特征。

可以理解的是，考虑到当养殖人员输入的信息类型为图片时，考虑到动物不同部位的图片所表示的动物器官存在区别，为了准确地识别出患有疫病的动物所罹患的疫病类型，可综合考量不同部位以及不同器官的现实状况以提高诊断结果的准确性。

在具体实现中，比如，养殖人员在app中输入多张疫病图片时，可先输入该疫病图片的扫描部位，或者，在选中特定的扫描部位类型并点击对应选项后，再导入该特定扫描部位的疫病图片。其中，扫描部位类型包括心脏部位、脾脏部位、肝脏部位、肺脏部位、肾脏部位以及脑部位等。

本实施例中当疫病记录信息的信息类型为疫病描述文字时，可基于预设疫病文本集来确定当前状况下的疫病类型，以获得文字诊断结果。明显地，通过丰富疫病记录信息的承载方式可以使得养殖人员的操作行为更加灵活。

参照图3，图3为本发明动物疫病的诊断系统第三实施例的流程示意图，基于上述图1所示的第一实施例，提出本发明动物疫病的诊断系统的第三实施例。

第三实施例中，所述服务器202，还用于确定所述待诊断疫病特征中的各待诊断症状特征，并将所述待诊断症状特征与所述预设疫病特征中的预设症状特征进行匹配，以确定匹配成功的预设症状特征。

可以理解的是，为了便于确定当前动物所患的疫病，在建立与各疫病类型对应的各预设疫病特征时，可在预设疫病特征中预先设置多种类型的症状特征，预设疫病特征由各预设症状特征组成，而症状特征用于描述动物在患有特定疫病后所呈现的各常见临床特性。其中，症状特性存在多种，比如，症状特征包括色泽特征、肿胀特征、出血特征、体积特征以及形态特征等。

在具体实现中，在进行疫病特征的特征比对时，实质上是在进行症状特征的逐一比对，比如，本发明动物疫病的诊断系统第一实施例中描述的疫病特征“心肌肉：出血、肺脏：出血、肝脏：出血以及淋巴组织：出血等”可归类为出血特征，症状特征还可有其他类型的症状特征。

所述服务器202，还用于根据匹配成功的预设症状特征确定匹配成功的预设疫病特征。

应当理解的是，通过比对各症状特征以找到较为符合的疫病特征，比如，若通过比较当前患病动物的待诊断症状特征与猪丹毒的各类预设症状特征，色泽特征、肿胀特征与出血特征三种症状特征匹配成功。可预先设置疫病特征匹配成功的预设合格阈值为3，由于此时匹配成功的症状特征的数量为3满足等于预设合格阈值的条件，则可认为当前患病动物的待诊断症状特征与猪丹毒的各类症状特征匹配成功，同时，可将猪丹毒的疫病特征认定为匹配成功的预设疫病特征。

需要说明的是，疫病特征由症状特征组成，疫病特征对应于疫病类型，所以，疫病特征用于记录与疫病类型对应的临床病症特性。

所述服务器202，还用于确定与匹配成功的预设疫病特征对应的目标疫病类型，并将所述目标疫病类型作为图片诊断结果。

应当理解的是，在确定匹配成功的预设疫病特征后，则可将猪丹毒作为图片诊断结果。

进一步地，所述服务器202，还用于统计匹配成功的预设症状特征的特征数量，并确定匹配成功的预设症状特征所属的目标疫病特征。

可以理解的是，为了提高最终确定的诊断结果的准确性，可提高对于特征比对的要求，为特征比对设置一定的门槛下限。

所述服务器202，还用于根据所述特征数量生成对应的目标成功匹配率。

在具体实现中，比如，将患病动物的症状特征与预先设置的预设症状特征进行匹配，若预设症状特征总计100项，而猪丹毒的预设症状特征与患病动物的症状特征匹配成功的特征数量有90项，猪圆环病的预设症状特征与患病动物的症状特征匹配成功的特征数量有75项，猪蓝耳的预设症状特征与患病动物的症状特征匹配成功的特征数量有60项，则可对应地计算出目标成功匹配率。

应当理解的是，可基于预设匹配率计算公式获得成功匹配率，预设匹配率计算公式为y＝x/a，y为成功匹配率，x为特征数量，a为匹配率权重。比如，可将a设为100，与猪丹毒对应的成功匹配率为90％，与猪圆环病对应的成功匹配率为75％，与猪蓝耳对应的成功匹配率为60％。

所述服务器202，还用于在所述目标成功匹配率大于等于预设匹配率阈值时，将所述目标疫病特征作为匹配成功的预设疫病特征。

可以理解的是，为了提高诊断结果的准确性，可设置预设匹配率阈值为50％，在目标成功匹配率大于等于50％，才可将该目标成功匹配率对应的疫病特征认定为匹配成功的疫病特征。

进一步地，所述服务器202，还用于在所述目标疫病类型的数量大于等于预设疫病类型阈值时，建立所述目标疫病类型与所述目标成功匹配率之间的第一对应关系，并将所述第一对应关系作为图片诊断结果。

可以理解的是，当满足匹配率要求的疫病类型同时存在多项时，为了便于养殖人员进行更加全面地考量，可在app侧为养殖人员同时展示多种可能的疫病类型以及对应的成功匹配率。比如，若预设疫病类型阈值为3，则可从目标疫病类型中选出数量为预设疫病类型阈值3的待展示疫病类型，并建立待展示疫病类型与对应的目标成功匹配率之间的第一对应关系，比如，建立的第一对应关系可为“猪丹毒，90％”、“猪圆环病，75％”以及“猪蓝耳，60％”。考虑到不同疫病类型的成功匹配率的数值不同，可在app侧的展示界面上按照从上至下且成功匹配率的数值从大至小的顺序进行展示，比如，将从上至下展示为“猪丹毒，90％”、“猪圆环病，75％”以及“猪蓝耳，60％”。

当然，也可在app侧额外增设“更多”的可点击选项，用户可通过点击该“更多”的选项，来显示出除这3个以外的其他可能的匹配率数值较低的疫病类型。

进一步地，所述服务器202，还用于在接收到病种选择指令时，从所述病种选择指令中提取待诊断病种类型，并根据所述待诊断病种类型确定对应的病种数据库；

所述服务器202，还用于将所述待诊断疫病特征与所述病种数据库中的预设疫病特征集进行特征匹配。

可以理解的是，考虑到由于养殖场养殖的动物类型存在多种，而且不同类型的动物所患有的疾病类型以及症状特性存在着区别，所以，可为不同品种的动物设置对应的病种数据库。比如，待诊断病种类型包括猪病以及鸡病等，而对应的病种数据库可包括猪病数据库以及鸡病数据库等。

进一步地，所述服务器202，还用于确定与所述疫病记录信息对应的用户账号以及疫病发生日期，将所述图片诊断结果与所述疫病发生日期对应地添加至与所述用户账号对应的预设防疫数据库中，所述预设防疫数据库中存储有所述图片诊断结果与所述疫病发生日期之间的第二对应关系。

可以理解的是，可对养殖人员不时上传的疫病记录信息以及对应的诊断结果进行汇总并生成发病状况曲线。另外，也可采集用户送检至实验室得到的检测数据，并根据检测数据与检测日期生成以日期为轴线的防疫状况曲线，该防疫状况曲线用于记录动物不断变化的免疫水平。明显地，养殖人员可根据发病状况曲线和防疫状况曲线分析历史疫情数据、防疫规律以及发病规律，从而提出不同季度动物疫病防控的重点。

在具体实现中，比如，养殖人员a在2018年1月1日上传疫病记录信息后被诊断为猪丹毒，则可将猪丹毒与疫病发生日期均添加至养殖人员a的防疫数据库中。

所述服务器202，还用于根据所述第二对应关系建立以日期为轴线的发病状况曲线，并将所述发病状况曲线发送至所述用户设备101。

可以理解的是，考虑到养殖人员a会不时地上传疫病记录信息以获得诊断结果，可结合疫病发生日期与诊断结果来生成发病状况曲线。其中，发病状况曲线的横轴为时间用于记录疫病发生日期，竖轴为诊断结果用于注明不同疫病发生日期下的疫病类型。明显地，通过观察该发病状况曲线可以查看出疫病的发展趋势以及频发时间段，便于进行动物疫病的防控。

所述用户设备101，还用于展示所述发病状况曲线。

此外，就防疫状况曲线而言，养殖人员a也可将实验室检测的猪瘟抗体水平上传到该防疫数据库中，以建立发病状况曲线。具体而言，建立出的发病状况曲线的横轴可为时间用于记录采血日期，竖轴可为猪瘟免疫合格率，明显地，通过观察该防疫状况曲线可以查看出猪瘟的免疫合格率变化趋势，为疫苗预防提供参考。所以，服务器202可将该防疫状况曲线发送至用户设备101，以使得用户设备101展示该防疫状况曲线。

所述用户设备101，还用于展示所述防疫状况曲线。

进一步地，所述服务器202，还用于根据所述目标疫病类型查询对应的待检测项以及待参考治疗措施，并将所述图片诊断结果、所述待检测项以及所述待参考治疗措施发送至所述用户设备101。

可以理解的是，考虑到养殖人员所掌握的养殖技术较低，使得养殖场盲目用药以及过度用药现象十分普遍，这将导致养殖效率低、成本高且也易引起肉蛋奶等食品安全问题。所以，可在展示诊断结果的同时展示后续治疗需要的药物以及检测手段。其中，待检测项用于描述对于患病动物的检测项目，待参考治疗措施用于列举进行药物治疗的治疗方案。

所述用户设备101，还用于在预设展示界面内按照预设布局方式展示所述图片诊断结果、所述待检测项以及所述待参考治疗措施。

应当理解的是，养殖人员可在app侧的展示界面内直接观看图片诊断结果、待检测项以及待参考治疗措施，并且，图片诊断结果、待检测项以及待参考治疗措施可依次以竖排的方式进行展示，便于养殖人员查阅。

在具体实现中，对于该预设布局方式可参见图4，在图4中，推断结果项是指图片诊断结果，检测建议项是指待检测项，而治疗方案项是指待参考治疗措施。

进一步地，该app除了可展示图片诊断结果、待检测项以及待参考治疗措施外，还可进一步提供实验室诊断建议以及防治方案，具体而言，该app可接入国内的动物疫病检测实验室，并提供动物疫病检测实验室的概况、联系方式以及导航信息。

此外，该app还设有动保商城，可从动保商城中购买动保商品，实施在线销售，减少中间环节成本，节约客户的养殖成本；养殖人员也可通过该app在线接受技术培训，与专家一对一开展疫病在线诊断并可预约专家出诊；该app还可增设在线课堂的功能，根据客户培训需求和报名情况，当达到一定授课规模时，就可组织有关专家开展在线技术培训，实施互动式教学方式，同时也可定期就某个专题推出在线技术讲座或视频资料，供养殖技术员和工人学习。

总之，该app通过集成兽医临床服务、实验室诊断、动保商城、技术培训以及在线课堂等功能，可以实现一站式动保服务。集成多项功能后的该app的首页展示界面可参见图5，首页展示界面中存在“猪病扫一扫”、“猪病说一说”、“实验室导航”、“我的数据库”选项、“在线课堂”选项、“专家在线”选项、“动保资讯”选项、“动保商城”选项以及“我的余额”选项等选项。其中，通过“猪病扫一扫”选项可拍摄疫病图片、通过“猪病说一说”选项可输入疫病描述文字以及通过“实验室导航”选项可查看动物疫病检测实验室的相关信息。

本实施例中将各个疫病特征细化为不同类型的症状特征，可以更加精准地完成特征之间的比对。

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。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为名称。

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。