一种基于异常行为进行安全防护方法和装置与流程

1.本发明涉及可穿戴设备领域，尤指一种基于异常行为进行安全防护方法和装置。


背景技术：

2.儿童的头部、胸部、腹部和四肢都处于发育阶段，相对较柔软，与成年人相比，伤害发生时儿童更易导致严重后果。利用可穿戴设备检测孩子是否有跌倒，当家长收到孩子跌倒的信息后，认为孩子就喜欢玩闹，对跌倒习以为常。如果孩子跌倒严重，家长没引起重视，势必会造成更严重后果。
3.因此，如何有效监测孩子跌倒后的状态，为家长提供更全面的参考信息，对儿童进行及时有效地安全防护亟待解决。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于异常行为进行安全防护方法和装置，解决上述问题。
5.本发明提供的技术方案如下：
6.一方面，提供一种基于异常行为进行安全防护方法，包括：
7.当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的动态行为信息和生命体征信息；
8.根据所述动态行为信息或所述生命体征信息，判断所述异常行为的类型；
9.基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护。
10.进一步优选地，在所述当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的运动信息和生命体征信息之前，还包括：
11.实时采集所述用户的当前行为信息，所述当前行为信息包括当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度；
12.基于所述当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度，判断所述用户是否存在异常行为；
13.其中，所述异常行为包括跌倒。
14.进一步优选地，所述当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的动态行为信息和生命体征信息，包括：
15.获取预设时间内所述用户的动态行为信息，所述动态行为信息包括动态的运动坐标信息和朝向加速度；
16.获取所述预设时间内所述用户的生命体征信息，所述生命体征信息包括心率信息、血氧信息。
17.进一步优选地，所述根据所述动态行为信息，判断所述异常行为的类型，包括：
18.根据所述动态的运动坐标信息和朝向加速度，获取所述用户在所述预设时间内的动态行为；
19.根据所述用户的在所述预设时间内的动态行为，判断所述异常行为的类型；
20.其中，所述异常行为的类型包括轻度异常行为、中度异常行为和重度异常行为。
21.进一步优选地，所述根据所述生命体征信息，判断所述异常行为的类型，包括：
22.当所述心率信息或所述血氧信息为异常状态时，确定所述异常行为是重度异常行为。
23.进一步优选地，所述基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护，包括：
24.当所述异常行为是轻度异常行为时，记录所述轻度异常行为的发生时间、对应的动态行为信息；
25.当所述异常行为是中度异常行为时，提醒所述用户进行安全防护；
26.当所述异常行为是重度异常行为时，提醒所述用户的监护终端对所述用户进行安全防护。
27.另一方面，本发明还提供一种基于异常行为进行安全防护装置，包括：
28.获取模块，用于当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的动态行为信息和生命体征信息；
29.判断模块，用于根据所述动态行为信息或所述生命体征信息，判断所述异常行为的类型；
30.防护模块，用于基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护。
31.进一步优选地，所述基于异常行为进行安全防护装置，还包括：
32.采集模块，用于实时采集所述用户的当前行为信息，所述当前行为信息包括当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度；
33.所述判断模块，还用于基于所述当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度，判断所述用户是否存在异常行为；
34.其中，所述异常行为包括跌倒。
35.进一步优选地，所述获取模块，还用于：
36.获取预设时间内所述用户的动态行为信息，所述动态行为信息包括动态的运动坐标信息和朝向加速度；
37.获取所述预设时间内所述用户的生命体征信息，所述生命体征信息包括心率信息、血氧信息。
38.进一步优选地，所述判断模块，还用于：
39.根据所述动态的运动坐标信息和朝向加速度，获取所述用户在所述预设时间内的动态行为；
40.根据所述用户的在所述预设时间内的动态行为，判断所述异常行为的类型；
41.其中，所述异常行为的类型包括轻度异常行为、中度异常行为和重度异常行为；
42.当所述心率信息或所述血氧信息为异常状态时，确定所述异常行为是重度异常行为。
43.本发明提供的一种基于异常行为进行安全防护方法和装置，至少具有以下技术效果：
44.通过实时采集用户的动态行为信息，对用户的运动状态进行准确的分析判断，可以有效监测孩子跌倒后的状态，能为家长提供更全面的参考信息并提醒家长，以对儿童进行及时、准确、适当的安全防护。
附图说明
45.下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
46.图1是本发明的一种基于异常行为进行安全防护方法的一个实施例的示意图；
47.图2是本发明的一种基于异常行为进行安全防护方法的另一个实施例的示意图；
48.图3是本发明的一种基于异常行为进行安全防护装置的一个实施例的示意图。
具体实施方式
49.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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
50.为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
51.还应当进一步理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
52.在本文中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
53.另外，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。
54.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，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图，并获得其他的实施方式。
55.实施例一
56.本发明提供一种基于异常行为进行安全防护方法的一个实施例，如图1所示，包括：
57.s100当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的动态行为信息和生命体征信息。
58.具体的，用户可以包括儿童，当儿童佩戴了可穿戴设备，例如电话手表，本实施例中的可穿戴设备安装有运动传感器和生理指标传感器。
59.通过运动传感器检测儿童的运动信息，本实施例还通过生命指标传感器获取儿童的心率信息和血氧信息。
60.s200根据所述动态行为信息或所述生命体征信息，判断所述异常行为的类型。
61.具体的，根据运动信息判断儿童是否发生异常行为，例如跌倒。当发生跌倒时，通过运动传感器和生命体征传感器持续采集的数据，进行跌倒后严重程度状态的判断。
62.示例性的，当检测到跌倒时，持续利用运动传感器判断孩子的行为状态是否异常。
63.例如：如果检测到跌倒后，孩子很快爬起来，且行走、奔跑动作正常，则判定为普通跌倒。
64.如果利用运动传感器检测到孩子保持坐姿或蹲下动作持续一段时间，未检测到起身走动时，则判定为严重跌倒；如果利用运动传感器检测到孩子跌倒后站起，但走路姿态异样时，也判定为严重跌倒。当用户跌倒后，检测到心率异常或血氧降低时，也判定为严重跌倒。
65.s300基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护。
66.具体的，本实施例还可以对于不同严重程度的跌倒进行不同方式的安全防护。
67.例如，可穿戴设备判定此次跌倒为普通跌倒时，对本次普通跌倒的相关数据进行记录存储，以方便家长进行查看。
68.在本实施例中，对于普通跌倒的相关数据进行记录存储，也方便可穿戴设备基于普通跌倒的相关数据进行模型的训练，以调整判断严重程度的准确性。
69.如果可穿戴设备判断此次跌倒为普通跌倒时，也可以提醒儿童注意安全，下次注意不要跌倒了。当儿童发生普通跌倒时属于轻度异常行为，基于轻度异常行为，进行防护提醒。
70.同时，当可穿戴设备判定此次跌倒为严重跌倒时，此次儿童可能发生身体的损伤或者无法自行进行安全防护，此次家长也无法对儿童的身体进行准确的判断，如果家长还不在儿童身旁时，儿童一旦发生意外状况，家长无法进行准确的判断。
71.本实施例通过运动传感器和生理体征传感器实时监测动态的行为状态，对儿童的动态行为进行准确的分析判断，当判断孩子跌倒行为判定为严重跌倒时，则再次提醒家长注意，“孩子状态异常，疑似摔伤，请及时联系确认”。
72.在本实施例中，通过实时采集用户的动态行为信息，对用户的运动状态进行准确的分析判断，可以有效监测孩子跌倒后的状态，能为家长提供更全面的参考信息并提醒家长，以对儿童进行及时、准确、适当的安全防护。
73.实施例二
74.基于上述实施例，在本实施例中与上述实施例相同的部分就不一一赘述了，本实施例提供一种基于异常行为进行安全防护方法的一个实施例，如图2所示，包括：
75.优选地，在步骤s100所述当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的运动信息和生命体征信息之前，还包括：
76.实时采集所述用户的当前行为信息，所述当前行为信息包括当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度。
77.基于所述当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度，判断所述用户是否存在异常行为。
78.其中，所述异常行为包括跌倒。
79.具体的，通过可穿戴设备的运动传感器实时采集用户的运动信息，通过运动传感器获取坐标信息形成的波形图(三轴传感器)，通过六轴传感器即三轴传感器+陀螺仪，获取朝向加速度。
80.示例性的，通过运动传感器获取的用户当前时间对应的坐标信息和朝向加速度，基于运动坐标信息和朝向加速度判断用户是否存在异常行为，例如跌倒。
81.具体的，当运动传感器获取到用户的坐标信息和朝向加速度属于跌倒预设范围时，或者，通过训练好的网络模型基于当前的坐标信息和朝向加速度，预测出用户此时发生跌倒时，判定用户存在异常行为。
82.优选地，步骤100所述当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的动态行为信息和生命体征信息，包括：
83.获取预设时间内所述用户的动态行为信息，所述动态行为信息包括动态的运动坐标信息和朝向加速度。
84.获取所述预设时间内所述用户的生命体征信息，所述生命体征信息包括心率信息、血氧信息。
85.本实施例中的可穿戴设备安装有运动传感器和生理指标传感器。
86.通过运动传感器检测儿童的运动信息，本实施例还通过生命指标传感器获取儿童的心率信息和血氧信息。
87.具体的，在用户发生跌倒后，触发预设时间段内进行严重程度判断的进程。通过运动传感器和生理体征信息采集预设时间段内用户的动态坐标信息、朝向加速度、心率信息和血氧信息。
88.优选地，步骤s200中所述根据所述动态行为信息，判断所述异常行为的类型，包括：
89.根据所述动态的运动坐标信息和朝向加速度，获取所述用户在所述预设时间内的动态行为。
90.根据所述用户的在所述预设时间内的动态行为，判断所述异常行为的类型。
91.其中，所述异常行为的类型包括轻度异常行为、中度异常行为和重度异常行为。
92.具体的，当检测到跌倒时，持续利用运动传感器判断孩子的行为状态是否异常。
93.如果检测到跌倒后，孩子很快爬起来，且行走、奔跑动作正常，则判定为普通跌倒；如果利用运动传感器检测到孩子保持坐姿或蹲下动作持续一段时间，未检测到起身走动时，则判定为严重跌倒。如果利用运动传感器检测到孩子跌倒后站起，但走路姿态异样时，也判定为严重跌倒。
94.优选地，所述根据所述生命体征信息，判断所述异常行为的类型，包括：
95.当所述心率信息或所述血氧信息为异常状态时，确定所述异常行为是重度异常行为。
96.示例性的，当用户跌倒后，检测到心率异常或血氧降低时，也判定为严重跌倒。
97.优选地，步骤s300所述基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护，包括：
98.当所述异常行为是轻度异常行为时，记录所述轻度异常行为的发生时间、对应的
动态行为信息。
99.具体的，本实施例还可以对于不同严重程度的跌倒进行不同方式的安全防护。
100.例如，可穿戴设备判定此次跌倒为普通跌倒时，对本次普通跌倒的相关数据进行记录存储，以方便家长进行查看。
101.在本实施例中，对于普通跌倒的相关数据进行记录存储，也方便可穿戴设备基于普通跌倒的相关数据进行模型的训练，以调整判断严重程度的准确性。
102.如果可穿戴设备判断此次跌倒为普通跌倒时，也可以提醒儿童注意安全，下次注意不要跌倒了。当儿童发生普通跌倒时属于轻度异常行为，基于轻度异常行为，进行防护提醒。
103.当所述异常行为是中度异常行为时，提醒所述用户进行安全防护。
104.具体的，当用户跌倒被判定为中度异常行为时，通过可穿戴设备的提醒模块，例如喇叭、振动进行提醒。
105.同时，也可以记录此次的运动信息和生理体征信息，对于中度异常行为的相关数据进行记录存储，也方便可穿戴设备基于中度异常行为的相关数据进行模型的训练，以调整判断严重程度的准确性。
106.当所述异常行为是重度异常行为时，提醒所述用户的监护终端对所述用户进行安全防护。
107.具体的，当此次跌倒为严重跌倒，此次跌倒被判断为重度异常行为。
108.当可穿戴设备判定此次跌倒为严重跌倒时，此次儿童可能发生身体的损伤或者无法自行进行安全防护，此次家长也无法对儿童的身体进行准确的判断。如果家长还不在儿童身旁时，儿童一旦发生意外状况，家长无法进行准确的判断以及及时的救护。
109.本实施例通过运动传感器和生理体征传感器实时监测动态的行为状态，对儿童的动态行为进行准确的分析判断，当判断孩子跌倒行为判定为严重跌倒时，则再次提醒家长注意，“孩子状态异常，疑似摔伤，请及时联系确认”。
110.在本实施例中，通过检测小孩动态的运动行为数据，将跌倒分等级，根据不同等级进行提醒，轻度进行记录，中度提醒小孩，重度提醒家长和/或小孩。
111.在本实施例中，通过实时采集用户的动态行为信息，对用户的运动状态进行准确的分析判断，可以有效监测孩子跌倒后的状态，能为家长提供更全面的参考信息并提醒家长，以对儿童进行及时、准确、适当的安全防护。
112.实施例三
113.基于上述实施例，在本实施例中与上述实施例相同的部分就不一一赘述了，本实施例提供一种基于异常行为进行安全防护装置的一个实施例，如图3所示，包括：
114.获取模块301，用于当检测到用户存在异常行为时，获取预设时间内所述用户的动态行为信息和生命体征信息。
115.具体的，用户可以包括儿童，当儿童佩戴了可穿戴设备，例如电话手表，本实施例中的可穿戴设备安装有运动传感器和生理指标传感器。
116.通过运动传感器检测儿童的运动信息，本实施例还通过生命指标传感器获取儿童的心率信息和血氧信息。
117.判断模块302，用于根据所述动态行为信息或所述生命体征信息，判断所述异常行
为的类型。
118.具体的，根据运动信息判断儿童是否发生异常行为，例如跌倒。当发生跌倒时，通过运动传感器和生命体征传感器持续采集的数据，进行跌倒后严重程度状态的判断。
119.示例性的，当检测到跌倒时，持续利用运动传感器判断孩子的行为状态是否异常。
120.例如：如果检测到跌倒后，孩子很快爬起来，且行走、奔跑动作正常，则判定为普通跌倒。
121.如果利用运动传感器检测到孩子保持坐姿或蹲下动作持续一段时间，未检测到起身走动时，则判定为严重跌倒；如果利用运动传感器检测到孩子跌倒后站起，但走路姿态异样时，也判定为严重跌倒。当用户跌倒后，检测到心率异常或血氧降低时，也判定为严重跌倒。
122.防护模块303，用于基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护。
123.具体的，本实施例还可以对于不同严重程度的跌倒进行不同方式的安全防护。
124.例如，可穿戴设备判定此次跌倒为普通跌倒时，对本次普通跌倒的相关数据进行记录存储，以方便家长进行查看。
125.在本实施例中，对于普通跌倒的相关数据进行记录存储，也方便可穿戴设备基于普通跌倒的相关数据进行模型的训练，以调整判断严重程度的准确性。
126.如果可穿戴设备判断此次跌倒为普通跌倒时，也可以提醒儿童注意安全，下次注意不要跌倒了。当儿童发生普通跌倒时属于轻度异常行为，基于轻度异常行为，进行防护提醒。
127.同时，当可穿戴设备判定此次跌倒为严重跌倒时，此次儿童可能发生身体的损伤或者无法自行进行安全防护，此次家长也无法对儿童的身体进行准确的判断，如果家长还不在儿童身旁时，儿童一旦发生意外状况，家长无法进行准确的判断。
128.本实施例通过运动传感器和生理体征传感器实时监测动态的行为状态，对儿童的动态行为进行准确的分析判断，当判断孩子跌倒行为判定为严重跌倒时，则再次提醒家长注意，“孩子状态异常，疑似摔伤，请及时联系确认”。
129.在本实施例中，通过实时采集用户的动态行为信息，对用户的运动状态进行准确的分析判断，可以有效监测孩子跌倒后的状态，能为家长提供更全面的参考信息并提醒家长，以对儿童进行及时、准确、适当的安全防护。
130.优选地，所述基于异常行为进行安全防护装置，还包括：
131.采集模块，用于实时采集所述用户的当前行为信息，所述当前行为信息包括当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度。
132.所述判断模块，还用于基于所述当前时间对应的运动坐标信息和朝向加速度，判断所述用户是否存在异常行为。
133.其中，所述异常行为包括跌倒。
134.具体的，通过可穿戴设备的运动传感器实时采集用户的运动信息，通过运动传感器获取坐标信息形成的波形图(三轴传感器)，通过六轴传感器即三轴传感器+陀螺仪，获取朝向加速度。
135.示例性的，通过运动传感器获取的用户当前时间对应的坐标信息和朝向加速度，
基于运动坐标信息和朝向加速度判断用户是否存在异常行为，例如跌倒。
136.具体的，当运动传感器获取到用户的坐标信息和朝向加速度属于跌倒预设范围时，或者，通过训练好的网络模型基于当前的坐标信息和朝向加速度，预测出用户此时发生跌倒时，判定用户存在异常行为。
137.优选地，所述获取模块，还用于：
138.获取预设时间内所述用户的动态行为信息，所述动态行为信息包括动态的运动坐标信息和朝向加速度。
139.获取所述预设时间内所述用户的生命体征信息，所述生命体征信息包括心率信息、血氧信息。
140.本实施例中的可穿戴设备安装有运动传感器和生理指标传感器。
141.通过运动传感器检测儿童的运动信息，本实施例还通过生命指标传感器获取儿童的心率信息和血氧信息。
142.具体的，在用户发生跌倒后，触发预设时间段内进行严重程度判断的进程。通过运动传感器和生理体征信息采集预设时间段内用户的动态坐标信息、朝向加速度、心率信息和血氧信息。
143.优选地，所述判断模块，还用于：
144.根据所述动态的运动坐标信息和朝向加速度，获取所述用户在所述预设时间内的动态行为。
145.根据所述用户的在所述预设时间内的动态行为，判断所述异常行为的类型。
146.其中，所述异常行为的类型包括轻度异常行为、中度异常行为和重度异常行为。
147.当所述心率信息或所述血氧信息为异常状态时，确定所述异常行为是重度异常行为。
148.具体的，当检测到跌倒时，持续利用运动传感器判断孩子的行为状态是否异常。
149.如果检测到跌倒后，孩子很快爬起来，且行走、奔跑动作正常，则判定为普通跌倒；如果利用运动传感器检测到孩子保持坐姿或蹲下动作持续一段时间，未检测到起身走动时，则判定为严重跌倒。如果利用运动传感器检测到孩子跌倒后站起，但走路姿态异样时，也判定为严重跌倒。
150.示例性的，当用户跌倒后，检测到心率异常或血氧降低时，也判定为严重跌倒。
151.优选地，还包括防护模块，用于基于所述异常行为的类型，以不同的方式对所述用户进行安全防护，包括：
152.当所述异常行为是轻度异常行为时，记录所述轻度异常行为的发生时间、对应的动态行为信息。
153.具体的，本实施例还可以对于不同严重程度的跌倒进行不同方式的安全防护。
154.例如，可穿戴设备判定此次跌倒为普通跌倒时，对本次普通跌倒的相关数据进行记录存储，以方便家长进行查看。
155.在本实施例中，对于普通跌倒的相关数据进行记录存储，也方便可穿戴设备基于普通跌倒的相关数据进行模型的训练，以调整判断严重程度的准确性。
156.如果可穿戴设备判断此次跌倒为普通跌倒时，也可以提醒儿童注意安全，下次注意不要跌倒了。当儿童发生普通跌倒时属于轻度异常行为，基于轻度异常行为，进行防护提
醒。
157.当所述异常行为是中度异常行为时，提醒所述用户进行安全防护。
158.具体的，当用户跌倒被判定为中度异常行为时，通过可穿戴设备的提醒模块，例如喇叭、振动进行提醒。
159.同时，也可以记录此次的运动信息和生理体征信息，对于中度异常行为的相关数据进行记录存储，也方便可穿戴设备基于中度异常行为的相关数据进行模型的训练，以调整判断严重程度的准确性。
160.当所述异常行为是重度异常行为时，提醒所述用户的监护终端对所述用户进行安全防护。
161.具体的，当此次跌倒为严重跌倒，此次跌倒被判断为重度异常行为。
162.当可穿戴设备判定此次跌倒为严重跌倒时，此次儿童可能发生身体的损伤或者无法自行进行安全防护，此次家长也无法对儿童的身体进行准确的判断。如果家长还不在儿童身旁时，儿童一旦发生意外状况，家长无法进行准确的判断以及及时的救护。
163.本实施例通过运动传感器和生理体征传感器实时监测动态的行为状态，对儿童的动态行为进行准确的分析判断，当判断孩子跌倒行为判定为严重跌倒时，则再次提醒家长注意，“孩子状态异常，疑似摔伤，请及时联系确认”。
164.在本实施例中，通过实时采集用户的动态行为信息，对用户的运动状态进行准确的分析判断，可以有效监测孩子跌倒后的状态，能为家长提供更全面的参考信息并提醒家长，以对儿童进行及时、准确、适当的安全防护。
165.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述或记载的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
166.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
167.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其他的方式实现。示例性的，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，示例性的，所述模块或单元的划分，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，示例性的，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性、机械或其他的形式。
168.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。
169.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可能集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
170.应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。