一种物联网数据的处理方法、装置及物联网系统与流程

本发明实施例涉及智能健身技术领域，具体而言，涉及一种物联网数据的处理方法、装置及物联网系统。

背景技术：

随着全民健身上升为国家战略，越来越多的民众开始进行健身训练，但是由于健身器械的使用较为复杂，健身行业从业人员的教学水平参差不齐，难以对训练者的训练进行较为全面的分析和指导。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种物联网数据的处理方法、装置及物联网系统，能够对训练者的训练进行较为全面的分析和指导。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种物联网数据的处理方法，应用于主控计算机，所述主控计算机与一商业健身房内设置的多个摄像头通信连接，所述主控计算机还与所述商业健身房内设置的至少一个训练器械通信连接，所述至少一个训练器械设置有加速度传感器、位置传感器和微型麦克风，所述加速度传感器、所述位置传感器和所述微型麦克风均与所述主控计算机通信连接，所述主控计算机的数据库中预存有所述商业健身房的多个会员中的每个会员的掌纹信息、指纹信息、人像信息和骨骼信息，所述方法包括：

获得所述至少一个训练器械采集的训练者的掌纹信息和指纹信息，在所述数据库中查找是否存在所述训练者的掌纹信息和指纹信息，若所述数据库中存在所述训练者的掌纹信息和指纹信息，判定所述训练者为该商业健身房的会员，获取该训练者的人像信息；

获得各所述摄像头采集的影像信息，从各所述影像信息中查找出与该训练者的人像信息匹配的对象，提取各所述摄像头采集的该对象在预设时段内的训练影像；

获得所述加速度传感器在所述预设时段内采集的多个加速度信息，判断所述多个加速度信息中是否存在超过预设加速度的加速度信息，若存在，结合各所述训练影像判断该超过预设加速度的加速度信息是否出现在所述对象在训练时的离心收缩环节，若该超过预设加速度的加速度信息出现在所述对象在训练时的离心收缩环节，根据所述多个加速度信息生成肌肉收缩质量报告；

结合各所述训练影像判断所述至少一个训练器械的类型，获得判断结果，根据所述判断结果生成所述至少一个训练器械的正确训练姿势信息，其中，所述正确训练姿势信息包括设置于所述至少一个训练器械的位置传感器的多个标准位置信息；获得所述位置传感器在所述预设时段内采集的多个位置信息，判断各所述位置信息是否与各所述标准位置信息一一对应，若各所述位置信息与各所述标准位置信息没有一一对应，提取该对象的骨骼信息，根据所述骨骼信息对各所述标准位置信息进行调整，判断各所述位置信息是否与调整过后的各标准位置信息一一对应，若各所述位置信息与调整过后的各标准位置信息不一一对应，根据所述多个位置信息生成运动轨迹报告；

获得所述微型麦克风在所述预设时段内采集的语音信息，从所述语音信息中提取出所述对象的声纹特征，根据所述声纹特征生成所述对象针对所述述至少一个训练器械的情绪反应报告；

将所述肌肉收缩质量报告、所述运动轨迹报告和所述情绪反应报告进行融合，生成所述对象在采用所述至少一个训练器械进行训练时的运动评价结果，将所述运动评价结果进行存储。

可选地，所述方法还包括：

将各所述训练影像进行融合，以获得所述对象在采用所述至少一个训练器械进行训练时的三维影像。

可选地，判断各所述位置信息是否与各所述标准位置信息一一对应的步骤，包括：

将各所述位置信息在世界坐标系下进行转换，以获得对应的坐标信息；

将各所述标准位置信息在所述世界坐标系下进行转换，以获得对应的标准坐标信息；

针对各所述坐标信息，查找与该坐标信息匹配的标准坐标信息，计算该坐标信息与该坐标信息匹配的标准坐标信息之间的差值的绝对值，判断所述绝对值是否超过预设阈值，若所述绝对值没有超过所述预设阈值，判定该坐标信息与该坐标信息匹配的标准坐标信息对应。

可选地，根据所述骨骼信息对各所述标准位置信息进行调整的步骤，包括：

分析获得在使用所述至少一个训练器械时的参与骨骼；

从所述骨骼信息中提取出所述参与骨骼；

根据所述参与骨骼的长短和粗细对各标准坐标信息进行增加或减少，以获得调整之后的标准坐标信息。

本发明实施例还提供了一种物联网数据的处理装置，应用于主控计算机，所述主控计算机与一商业健身房内设置的多个摄像头通信连接，所述主控计算机还与所述商业健身房内设置的至少一个训练器械通信连接，所述至少一个训练器械设置有加速度传感器、位置传感器和微型麦克风，所述加速度传感器、所述位置传感器和所述微型麦克风均与所述主控计算机通信连接，所述主控计算机的数据库中预存有所述商业健身房的多个会员中的每个会员的掌纹信息、指纹信息、人像信息和骨骼信息，所述装置包括：

会员匹配模块，用于获得所述至少一个训练器械采集的训练者的掌纹信息和指纹信息，在所述数据库中查找是否存在所述训练者的掌纹信息和指纹信息，若所述数据库中存在所述训练者的掌纹信息和指纹信息，判定所述训练者为该商业健身房的会员，获取该训练者的人像信息；

影像获取模块，用于获得各所述摄像头采集的影像信息，从各所述影像信息中查找出与该训练者的人像信息匹配的对象，提取各所述摄像头采集的该对象在预设时段内的训练影像；

肌肉收缩质量报告生成模块，用于获得所述加速度传感器在所述预设时段内采集的多个加速度信息，判断所述多个加速度信息中是否存在超过预设加速度的加速度信息，若存在，结合各所述训练影像判断该超过预设加速度的加速度信息是否出现在所述对象在训练时的离心收缩环节，若该超过预设加速度的加速度信息出现在所述对象在训练时的离心收缩环节，根据所述多个加速度信息生成肌肉收缩质量报告；

运动轨迹报告生成模块，用于结合各所述训练影像判断所述至少一个训练器械的类型，获得判断结果，根据所述判断结果生成所述至少一个训练器械的正确训练姿势信息，其中，所述正确训练姿势信息包括设置于所述至少一个训练器械的位置传感器的多个标准位置信息；获得所述位置传感器在所述预设时段内采集的多个位置信息，判断各所述位置信息是否与各所述标准位置信息一一对应，若各所述位置信息与各所述标准位置信息没有一一对应，提取该对象的骨骼信息，根据所述骨骼信息对各所述标准位置信息进行调整，判断各所述位置信息是否与调整过后的各标准位置信息一一对应，若各所述位置信息与调整过后的各标准位置信息不一一对应，根据所述多个位置信息生成运动轨迹报告；

情绪反应报告生成模块，用于获得所述微型麦克风在所述预设时段内采集的语音信息，从所述语音信息中提取出所述对象的声纹特征，根据所述声纹特征生成所述对象针对所述述至少一个训练器械的情绪反应报告；

运动评价结果生成模块，用于将所述肌肉收缩质量报告、所述运动轨迹报告和所述情绪反应报告进行融合，生成所述对象在采用所述至少一个训练器械进行训练时的运动评价结果，将所述运动评价结果进行存储。

可选地，所述装置还包括：

影像融合模块，用于将各所述训练影像进行融合，以获得所述对象在采用所述至少一个训练器械进行训练时的三维影像。

可选地，所述运动轨迹报告生成模块通过以下方式判断各所述位置信息是否与各所述标准位置信息一一对应：

将各所述位置信息在世界坐标系下进行转换，以获得对应的坐标信息；

将各所述标准位置信息在所述世界坐标系下进行转换，以获得对应的标准坐标信息；

针对各所述坐标信息，查找与该坐标信息匹配的标准坐标信息，计算该坐标信息与该坐标信息匹配的标准坐标信息之间的差值的绝对值，判断所述绝对值是否超过预设阈值，若所述绝对值没有超过所述预设阈值，判定该坐标信息与该坐标信息匹配的标准坐标信息对应。

可选地，所述运动轨迹报告生成模块通过以下方式根据所述骨骼信息对各所述标准位置信息进行调整：

分析获得在使用所述至少一个训练器械时的参与骨骼；

从所述骨骼信息中提取出所述参与骨骼；

根据所述参与骨骼的长短和粗细对各标准坐标信息进行增加或减少，以获得调整之后的标准坐标信息。

本发明实施例还提供了一种物联网系统，包括主控计算机、多个摄像头和至少一个训练器械；

各所述摄像头设置于一商业健身房，所述至少一个训练器械设置于所述商业健身房，所述至少一个训练器械设置有加速度传感器、位置传感器和微型麦克风；

各所述摄像头与所述主控计算机通信连接；

所述至少一个训练器械与所述主控计算机通信连接；

所述加速度传感器、所述位置传感器和所述微型麦克风均与所述主控计算机通信连接；

所述主控计算机在运行时执行上述物联网数据的处理方法。

可选地，所述至少一个训练器械的抓握部设置有采集器，所述采集器用于采集掌纹信息和指纹信息，将所述掌纹信息和所述指纹信息发送至所述主控计算机。

本发明实施例提供的物联网数据的处理方法、装置及物联网系统，主控计算机分别与摄像头、训练器械、加速度传感器、位置传感器和微型麦克风通信连接，能够从多维度获取训练者的训练信息，通过训练器械获取训练者的掌纹信息和指纹信息并进行身份匹配，结合摄像头采集的训练影像和加速度传感器采集的加速度生成肌肉收缩质量报告，结合训练者的骨骼信息和位置传感器采集的位置信息生成运动轨迹报告，能够从健身训练的专业角度对训练者使用训练器械的情况进行评判，通过微型麦克风采集到的声纹特征生成情绪反应报告能够从侧面反应训练者在使用训练器械时的喜恶程度，根据肌肉收缩质量报告、运动轨迹报告和情绪反应报告能够融合生成运动评价结果，进而能够对训练者的训练进行较为全面的分析和指导。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对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发明的某些实施例，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。

图1为本发明实施例所提供的一种物联网系统的结构框图。

图2为本发明实施例所提供的一种物联网数据的处理方法的流程图。

图3为本发明实施例所提供的一种物联网数据的处理装置的模块框图。

图标：100-物联网系统；1-主控计算机；2-摄像头；3-训练器械；31-加速度传感器；32-位置传感器；33-微型麦克风；34-采集器；41-会员匹配模块；42-影像获取模块；43-肌肉收缩质量报告生成模块；44-运动轨迹报告生成模块；45-情绪反应报告生成模块；46-运动评价结果生成模块。

具体实施方式

随着全民健身上升为国家战略，越来越多的民众开始进行健身训练，但一些健身器械的使用较为复杂，健身行业从业人员的教学水平参差不齐，难以对训练者的训练进行较为全面的分析和指导，发明人经调查发现，现有的对训练者进行训练分析的方法大多采用人工指导，器械微小的位置、角度上的改变难以被察觉，进而难以保证训练的准确性，也难以保证目标肌肉准确地被刺激到，不规范的动作甚至导致训练者的受伤，例如肌肉拉伤和关节磨损，此外，现有的训练难以获得训练者的三维影像，不便于后期对训练者的训练的分析，在教学过程中，教练可能无法察觉训练者说话时的语气变化，进而难以判断出训练者的训练心情，总而言之，现有技术难以对训练者从训练技术和训练心态等方面进行较为全面的分析和指导。

以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。

基于上述研究，本发明实施例提供了一种物联网数据的处理方法、装置及物联网系统，能够对训练者的训练进行较为全面的分析和指导。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明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发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

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。

图1示出了本发明实施例所提供的一种物联网系统100的结构框图。由图可见，该物联网系统100包括主控计算机1、多个摄像头2和至少一个训练器械3，其中，多个摄像头2和至少一个训练器械3设置于一商业健身房，至少一个训练器械3设置有加速度传感器31、位置传感器32和微型麦克风33，进一步地，至少一个训练器械3的抓握部设置有采集器34，加速度传感器31、位置传感器32、微型麦克风33、采集器34和多个摄像头2均与主控计算机1通信连接。主控计算机1的数据库中预存有该商业健身房的多个会员中的每个会员的掌纹信息、指纹信息、人像信息和骨骼信息。

可以理解，该物联网系统100基于物联网技术，实现了健身房的数据处理、分析智能化，不再单纯依靠教练对训练者进行指导和分析。下面将对该物联网系统100的运作做进一步说明。

图2示出了本发明实施例所提供的一种物联网数据的处理方法，该方法应用于图1中的主控计算机1，该方法实施的具体步骤如下：

步骤s21，获得至少一个训练器械采集的训练者的掌纹信息和指纹信息，对该掌纹信息和指纹信息进行识别。

可以理解，当训练者a在进入商业健身房进行训练的时候，会选用多个训练器械进行训练，可以理解，每个训练器械的抓握部均设置有采集器，用于采集训练者a的掌纹信息和指纹信息，例如，训练者a采用一对40磅的哑铃进行侧平举训练，当训练者a握住这一对哑铃时，设置在哑铃抓握部的采集器会采集训练者a的掌纹信息和指纹信息，然后将掌纹信息和指纹信息发送至主控计算机。

主控计算机在获得训练者a的掌纹信息和指纹信息之后，会对训练者a的掌纹信息和指纹信息进行识别，又例如，主控计算机在数据库中查找是否存在训练者a的掌纹信息和指纹信息，若存在，判定训练者a为该商业健身房的会员，可以理解，会员均存在匹配的掌纹信息、指纹信息、人像信息和骨骼信息，此时，主控计算机会获得训练者a的人像信息。

步骤s22，获得各摄像头采集的影像信息，从各影像信息中查找出与该训练者的人像信息匹配的对象，提取各摄像头采集的该对象在预设时段内的训练影像。

可以理解，商业健身房一般会有很多训练者，主控计算机在识别出正在使用四十磅的哑铃的训练者a的身份之后，需要从影像中对训练者a进行锁定，例如，根据数据库中预存的训练者a的人像信息在各影像信息中进行查找，若查找到与训练者a的人像信息匹配的对象，判定该对象为训练者a，此时，主控计算机会提取各个摄像头采集的训练者a的预设时段内的训练影像，该预设时段可以为训练者a完成一组哑铃侧平举的时段。

可以理解，该各训练影像会作为训练者a的哑铃侧平举动作的重要分析依据和基础，设计到动作节奏、动作角度等一系列技术问题，现有技术一般通过私人教练进行分析和指导，但是由于教练水平的参差不齐，分析和指导质量可能较差。本方案采用物联网技术，能够进行较为全面的分析和指导。

步骤s23，获得加速度传感器在预设时段内采集的多个加速度信息，根据多个加速度信息生成肌肉收缩质量报告。

例如，在训练者a完成一组侧平举训练的时段内，设置于哑铃内的加速度传感器能够采集该时段内的多个加速度信息。其中，各加速度信息包括加速度值。可以理解，在训练过程中，肌肉收缩分为向心收缩环节和离心收缩环节，判定肌肉针对一个训练动作的收缩质量的标准大多采用离心收缩环节进行判断，当离心收缩环节的加速度过快，表明训练者的控制能力差，是利用哑铃的惯性将哑铃往下扔，这种训练方式在离心收缩环节的最低点可能导致受伤。因此，需要对离心收缩环节的加速度进行准确判定和分析。

具体地，主控计算机会判断多个加速度信息中是否存在超过预设加速度的加速度信息a，若存在，结合各训练影像判断加速度信息a是否出现在训练者a训练时的离心收缩环节，若加速度信息a出现在训练者a训练时的离心收缩环节，判定该训练者a的肌肉收缩质量存在问题，此时会生成肌肉收缩质量报告。其中，肌肉收缩质量报告能够体现出训练者a在做组时出现的问题(一般情况下会着重分析离心收缩环节)。例如，生成的肌肉收缩报告可以显示：“训练者a在采用四十磅的哑铃做侧平举时，离心收缩环节过快，肌肉控制能力不足，哑铃重量可能过重”。可选地，预设加速度可以根据实际情况进行调整。

步骤s24，获得至少一个训练器械的类型，生成正确训练姿势信息，获得位置传感器在预设时段内采集的多个位置信息，根据正确训练姿势信息和多个位置信息生成运动轨迹报告。

可以理解，肌肉收缩质量报告侧重于动作加速度的分析，而运动轨迹报告侧重于动作角度的分析。

具体地，主控计算机首先结合各个训练影像判断至少一个训练器械的类型，例如，训练器械为哑铃，且主控计算机分析出训练者a在进行侧平举训练，则此时会生成哑铃侧平举的正确训练姿势信息，其中，该正确训练姿势信息包括设置于哑铃内的位置传感器的多个标准位置信息。多个标准位置信息反映了哑铃在每个侧平举动作中的位置，例如，侧平举时，哑铃应该位于训练者a身体的斜前侧，此时，主控计算机根据训练者a身体的站姿能够计算出标准位置信息。

进一步地，获得位置传感器在预设时段内采集的多个位置信息，判断各位置信息是否与各标准位置信息一一对应，若不一一对应，提取训练者a的骨骼信息，根据骨骼信息对各个标准位置信息进行调整，获得调整之后的标准位置信息。如此设置，能够实现分析的个性化，例如，训练者a的肱骨较短，此时位置信息在额状面的坐标变化可能较大，若不对标准位置信息进行调整，主控计算机可能会误判训练者a在侧平举时，哑铃位于身体两侧而不是斜前侧，因此，为了判断的准确性，会对标准位置信息进行调整。

进一步地，判断各位置信息是否与各标准位置信息一一对应可以通过以下步骤实现：

将各位置信息在世界坐标系下进行转换，以获得对应的坐标信息；

将各标准位置信息在世界坐标系下进行转换，以获得对应的标准坐标信息；

针对各坐标信息，查找与该坐标信息匹配的标准坐标信息，计算该坐标信息与该坐标信息匹配的标准坐标信息之间的差值的绝对值，判断绝对值是否超过预设阈值，若绝对值没有超过预设阈值，判定该坐标信息与该坐标信息匹配的标准坐标信息对应。

可以理解，在误差允许范围内，可以认为训练者a的侧平举训练为标准动作。

进一步地，根据骨骼信息对各标准位置信息进行调整可以通过以下步骤实现：

分析获得在使用至少一个训练器械时的参与骨骼；

从骨骼信息中提取出参与骨骼；

根据参与骨骼的长短和粗细对各标准坐标信息进行增加或减少，以获得调整之后的标准坐标信息。

例如，训练者a在进行侧平举训练时，参与的骨骼为肱骨、桡骨和尺骨，主控计算机会从训练者a的骨骼信息中提取出肱骨信息、桡骨信息和尺骨信息，并根据肱骨信息、桡骨信息和尺骨信息的长短和粗细对各标准坐标信息进行增加或减少，以获得调整之后的标准坐标信息。由于每个人的骨骼尺寸不同，因此，该方法能够实现消除个体之间的差异性，做到具体训练者具体分析。

进一步地，判断各位置信息是否与调整过后的各标准位置信息一一对应，若各位置信息与调整过后的各标准位置信息不一一对应，根据多个位置信息生成运动轨迹报告。其中，运动轨迹报告可以体现该训练者a在进行侧平举训练时的不规范的动作。

步骤s25，获得微型麦克风在预设时段内采集的语音信息，从语音信息中提取出对象的声纹特征，根据声纹特征生成对象针对述至少一个训练器械的情绪反应报告。

可以理解，主控计算机可以通过设置于哑铃内的微型麦克风获取语音信息，从语音信息中提取出训练者a的声纹特征，根据声纹特征生成训练者a针对哑铃侧平举这个动作的情绪反应报告。

步骤s26，将肌肉收缩质量报告、运动轨迹报告和情绪反应报告进行融合，生成对象在采用至少一个训练器械进行训练时的运动评价结果，将运动评价结果进行存储。

其中，该运动评价结果能够准确、全面地对训练者a的哑铃侧平举动作进行分析，便于专业人士进行指导。

可选地，主控计算机还可以将各训练影像进行融合，以获得训练者a在采用哑铃进行训练时的三维影像，该三维影像可供训练者a或教练观看，便于从里面找出动作问题，三维影像相比于二维影像立体感更强，能够提供更加准确的影像信息。

在上述基础上，如图3所示，本发明实施例提供了一种物联网数据的处理装置20，所述物联网数据的处理装置20包括：会员匹配模块21、影像获取模块22、肌肉收缩质量报告生成模块23、运动轨迹报告生成模块24、情绪反应报告生成模块25和运动评价结果生成模块26。

会员匹配模块21，用于获得所述至少一个训练器械采集的训练者的掌纹信息和指纹信息，在所述数据库中查找是否存在所述训练者的掌纹信息和指纹信息，若所述数据库中存在所述训练者的掌纹信息和指纹信息，判定所述训练者为该商业健身房的会员，获取该训练者的人像信息。

由于会员匹配模块21和图2中步骤s21的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

影像获取模块22，用于获得各所述摄像头采集的影像信息，从各所述影像信息中查找出与该训练者的人像信息匹配的对象，提取各所述摄像头采集的该对象在预设时段内的训练影像。

由于影像获取模块22和图2中步骤s22的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

肌肉收缩质量报告生成模块23，用于获得所述加速度传感器在所述预设时段内采集的多个加速度信息，判断所述多个加速度信息中是否存在超过预设加速度的加速度信息，若存在，结合各所述训练影像判断该超过预设加速度的加速度信息是否出现在所述对象在训练时的离心收缩环节，若该超过预设加速度的加速度信息出现在所述对象在训练时的离心收缩环节，根据所述多个加速度信息生成肌肉收缩质量报告。

由于肌肉收缩质量报告生成模块23和图2中步骤s23的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

运动轨迹报告生成模块24，用于结合各所述训练影像判断所述至少一个训练器械的类型，获得判断结果，根据所述判断结果生成所述至少一个训练器械的正确训练姿势信息，其中，所述正确训练姿势信息包括设置于所述至少一个训练器械的位置传感器的多个标准位置信息；获得所述位置传感器在所述预设时段内采集的多个位置信息，判断各所述位置信息是否与各所述标准位置信息一一对应，若各所述位置信息与各所述标准位置信息没有一一对应，提取该对象的骨骼信息，根据所述骨骼信息对各所述标准位置信息进行调整，判断各所述位置信息是否与调整过后的各标准位置信息一一对应，若各所述位置信息与调整过后的各标准位置信息不一一对应，根据所述多个位置信息生成运动轨迹报告。

由于运动轨迹报告生成模块24和图2中步骤s24的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

情绪反应报告生成模块25，用于获得所述微型麦克风在所述预设时段内采集的语音信息，从所述语音信息中提取出所述对象的声纹特征，根据所述声纹特征生成所述对象针对所述述至少一个训练器械的情绪反应报告。

由于情绪反应报告生成模块25和图2中步骤s25的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

运动评价结果生成模块26，用于将所述肌肉收缩质量报告、所述运动轨迹报告和所述情绪反应报告进行融合，生成所述对象在采用所述至少一个训练器械进行训练时的运动评价结果，将所述运动评价结果进行存储。

由于运动评价结果生成模块26和图2中步骤s26的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

综上，本发明实施例所提供的物联网数据的处理方法、装置及物联网系统，能够对训练者的训练进行较为全面的分析和指导。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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，电子设备，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步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。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。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。