运动数据的分析方法、装置、可穿戴设备及存储介质与流程

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种运动数据的分析方法、装置、可穿戴设备及存储介质。

背景技术：

现有的运动方式下，用户在训练时，尤其对于新手用户而言，经常会出现运动动作不正确或不标准的情况，若用户长期按照不正确或者不标准的动作进行训练，不仅不利于用户的进步，而且容易导致用户受伤，存在较大的安全隐患。

现有技术中，为了辅助用户进行专业的训练，一般通过教练给予用户专业性的动作指导，一方面帮助用户改正动作，另一方面避免用户错误动作导致受伤。但是，依靠人工指导来纠正错误动作，不仅成本高，便利性不好，而且不可以对所有场合的运动进行详细的分析指导；同时，在实际运动比赛的过程中，也不能得到用户实际的运动数据进行分析，不利于用户提高运动的竞技水平。

技术实现要素：

本发明提供了一种运动数据的分析方法、装置、可穿戴设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的依靠人工指导来纠正错误动作，不仅成本高，便利性不好，而且不可以对所有场合的运动进行详细的分析指导，不利于用户提高运动竞技水平的问题。

本发明的一个方面是提供了一种运动数据的分析方法，包括：

获取用户在运动过程中的相关运动数据；

根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准。

本发明的另一个方面是提供了一种运动数据的分析装置，包括：

获取模块，用于获取用户在运动过程中的相关运动数据；

分析模块，用于根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准。

本发明的另一个方面是提供了一种可穿戴设备，包括：

存储器，

处理器，

以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，

所述处理器运行所述计算机程序时实现如上述的方法。

本发明的另一个方面是提供了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。

本发明提供的运动数据的分析方法、装置、可穿戴设备及存储介质，通过获取用户在运动过程中的相关运动数据，根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准，从而可以根据判断结果为用户提供专业性的动作指导，帮助了用户改正动作，实现了及时指导用户进行有效正确的运动训练，降低了用户在运动训练中受伤的概率，而且无需聘请人工教练的额外花费，便利性更好，从而提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种运动数据的分析方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的又一种运动数据的分析方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的另一种运动数据的分析方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的根据所述运动结果数据判断所述相关运动数据是否可以作为样本指导数据的流程示意图；

图6为本发明实施例提供的还一种运动数据的分析方法的流程示意图；

图7为本发明实施例提供的再一种运动数据的分析方法的流程示意图；

图8为本发明实施例提供的一种运动数据的分析装置的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图。

通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1为本发明实施例提供的一种运动数据的分析方法的流程示意图；参考附图1所示，本实施例提供了一种运动数据的分析方法，该方法可以对运动中的数据进行捕捉、分析、存储，并可以向用户提供专业性的动作指导，具体的，该方法包括：

s101：获取用户在运动过程中的相关运动数据；

其中，所述相关运动数据包括以下至少之一：肢体运动轨迹、用力程度、肢体运动幅度、肢体运动速度、心率、血压。可以理解的是，相关运动数据可以不仅仅包括上述所例举出来的参数信息，还可以包括其他参数信息，例如：体温数值、肌电数值、脉搏次数等等；而上述相关运动数据中的心率、血压等数据可以作为相关运动数据中的生理指标数据。

在获取相关运动数据时，为了保证获取的准确率，可以通过可穿戴设备对运动中的数据进行捕捉获取，可穿戴设备可以设置于用户身体上的任何一个位置上，并且，在可穿戴设备的设置位置确定后，通过该可穿戴设备可以获取到该位置的相关运动数据。对于相关运动数据具体的获取方式而言，一种可实现的方式为：通过可穿戴设备实时获取相关运动数据，此时，相关运动数据为实时数据；又一种可实现的方式为：通过可穿戴设备获取预设时间段内的相关运动数据，此时，相关运动数据为预设时间段内的数据。

s102：根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准。

在获取到相关运动数据之后，可以对相关运动数据进行分析处理，以根据分析处理结果来判断用户在运动过程中的运动动作是否标准；具体的，在对相关运动数据进行分析处理时，一种可实现的方式为：可以将相关运动数据对应到预设的人体模型上，获取到人体模型的运动动作，将该运动动作与预先设置的标准运动动作进行分析比较，以判断用户的运动动作是否标准。另一种可实现的方式为：可以将相关运动数据与预先设置的标准运动数据进行分析比较，其中，标准运动数据为用户在运动过程中的标准运动动作所对应的数据；基于相关运动数据与标准运动数据的比较结果来判断用户的运动动作是否标准。当然的，本领域技术人员还可以采用其他相类似的方式来实现对相关运动数据的分析，只要能够准确判断用户在运动过程中的运动动作是否标准即可，在此不再赘述。

本实施例提供的运动数据的分析方法，通过获取用户在运动过程中的相关运动数据，根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准，从而可以根据判断结果为用户提供专业性的动作指导，帮助了用户改正动作，实现了及时指导用户进行有效正确的运动训练，降低了用户在运动训练中受伤的概率，而且无需聘请人工教练的额外花费，便利性更好，从而提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。

图2为本发明实施例提供的根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图2可知，本实施例对于根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准的具体实现过程不做限定，本领域技术人员可以根据具体的设计需求进行设置，较为优选的，本实施例中的根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准可以包括：

s1021：将所述相关运动数据与预先设置的标准运动数据进行分析比较；

其中，标准运动数据可以为单点数据，例如：标准运动数据中的标准用力程度为g，标准肢体运动速度为v，此时，当用户在运动过程中的用力程度达到g时，则说明用户的运动动作标准，否则，运动动作不标准；同理的，当用户在运动过程中的肢体运动速度达到v时，则说明用户的运动动作标准，否则，运动动作不标准。或者，标准运动数据可以为区间数据，例如：标准运动数据中的标准用力程度为(g1，g2)，标准肢体运动速度为(v1，v2)；此时，当用户在运动过程中的用力程度属于(g1，g2)的区间范围内时，则说明用户的运动动作标准，否则，运动动作不标准；同理的，当用户在运动过程中的肢体运动速度属于(v1，v2)的区间范围内时，则说明用户的运动动作标准，否则，运动动作不标准。

s1022：若所述相关运动数据与所述标准运动数据相匹配，则确定用户在运动过程中的运动动作为标准动作；或者，

在相关运动数据与标准运动数据相匹配时，一种可实现的方式为：相关运动数据与标准运动数据相同；另一种可实现的方式为：相关运动数据落在标准运动数据的区间范围内；此时，则可以确定用户在运动过程中的运动动作为标准动作。

s1023：若所述相关运动数据与所述标准运动数据不匹配，则确定用户在运动过程中的运动动作为不标准动作。

在相关运动数据与标准运动数据不匹配时，一种可实现的方式为：相关运动数据与标准运动数据不相同；另一种可实现的方式为：相关运动数据未落在标准运动数据的区间范围内；此时，则可以确定用户在运动过程中的运动动作为不标准动作。

通过上述方式来判断用户在运动过程中的运动动作是否标准，有效地保证了判断的准确可靠性，进一步提高了该方法使用的精确程度。

图3为本发明实施例提供的又一种运动数据的分析方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图3可知，本实施例中，在确定用户在运动过程中的运动动作为不标准动作之后，所述方法还包括：

s201：获取用户在运动过程中运动动作的不标准程度；

其中，获取用户在运动过程中运动动作的不标准程度可以包括：

s2011：所述相关运动数据和标准运动数据确定用户在运动过程中运动动作的不标准程度。

在相关运动数据与标准运动数据不匹配时，说明用户在运动过程中的运动动作不标准，此时，可以获取相关运动数据与标准运动数据之间的差距，即获取|相关运动数据-标准运动数据|，从而可以确定用户在运动过程中运动动作的不标准程度。

s202：确定与所述不标准程度相对应的指导建议信息，并向用户发送所述指导建议信息。

在获取到不标准程度之后，可以利用预先存储的不标准程度与指导建议之间的映射关系确定与不标准程度相对应的指导建议信息，在获取到指导建议信息之后，可以向用户发送指导建议信息，以使用户根据指导建议信息进行更改或调整运动动作，避免用户因错误动作而导致受伤。

通过对相关运动数据进行分析处理，评断出用户的哪些运动动作是不对的或者不标准的，并针对不标准的运动动作向用户发送指导建议信息，给出指导性意见，以帮助用户改善动作，有效地提高了该方法的实用性。

图4为本发明实施例提供的另一种运动数据的分析方法的流程示意图；图5为本发明实施例提供的根据所述运动结果数据判断所述相关运动数据是否可以作为样本指导数据的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图4-5可知，本实施例中的方法可以应用于辅助体育运动的训练和比赛中，例如：棒球、足球、篮球、乒乓球、羽毛球、游泳等体育训练和比赛中，以提高用户的运动成绩，具体的，在获取用户在运动过程中的相关运动数据之后，所述方法还包括：

s301：对所述相关运动数据进行过滤、平滑处理，获得处理后运动数据；

由于用户在运动过程中所采集的相关运动数据往往会存在一定的干扰因素，使得所获取的相关运动数据之间往往存在较大的波动和差异性，因此，为了保证对相关运动数据处理的准确可靠性，可以对相关运动数据进行过滤和/或平滑处理，以去除外界的干扰因素对相关运动数据的影响，获得处理后运动数据，并根据处理后运动数据进行分析处理，保证了该分析方法的准确可靠性。

s302：根据所述处理后运动数据获得运动结果数据；

在获取到处理后运动数据之后，每个处理后运动数据均会对应一个运动结果，因此，可以根据处理后运动数据获得相应的运动结果数据；例如：在处理后运动数据为肢体用力程度时，假设肢体用力程度分别为g3和g4，不同的肢体用力程度对应有不同的运动结果数据，因此，可以根据肢体用力程度g3确定所对应的运动结果数据为f1，根据肢体用户程度g4确定所对应的和运动结果数据为f2。

s303：根据所述运动结果数据判断所述相关运动数据是否可以作为样本指导数据。

其中，根据所述运动结果数据判断所述相关运动数据是否可以作为样本指导数据可以包括：

s3031：若所述运动结果数据满足预设的标准运动结果，则存储所述运动结果数据，并将所述相关运动数据和运动结果数据作为样本指导数据；或者，

在获取到运动结果数据之后，可以对运动结果数据进行分析处理，具体的，判断运动结果数据是否满足预设的标准运动结果，举例来说：现有运动结果数据f1和f2，标准运动结果为f，当运动结果数据f1和f2均大于f时，则可以说明上述的两个运动结果数据均满足了标准运动结果，此时，说明用户在运动过程中的运动动作具有指导性，进而可以存储上述的两个运动结果数据，并将对应的相关运动数据和运动结果数据作为样本指导数据，以便于作为用户在运动过程中的运动动作的参考数据。

s3032：若所述运动结果数据不满足预设的标准运动结果，则根据预设的样本指导数据对所述相关运动数据进行优化指导分析。

而在运动结果数据不满足标准运动结果时，例如：现有运动结果数据f1和f2，标准运动结果为f，当运动结果数据f1大于f，f2小于f时，则可以说明上述的运动结果数据f1满足了标准运动结果，而运动结果数据f2未满足标准运动结果，此时，说明运动结果数据f1对于用户而言，所对应的运动动作具有指导性，进而可以存储上述的运动结果数据f1，并将对应的相关运动数据和运动结果数据作为样本指导数据，以便于作为用户在运动过程中的运动动作的参考数据。而运动结果数据f2对于用户而言，不会产生任何性的指导意见，反而，需要用户进行优化处理，因此，可以获取预先存储的样本指导数据，根据样本指导数据对相关运动数据进行优化指导分析，以向用户提出优化指导意见。

图6为本发明实施例提供的还一种运动数据的分析方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图6可知，本实施例中，在获取用户在运动过程中的相关运动数据之后，所述方法还包括：

s401：对所述相关运动数据进行可视化处理，获得与所述相关运动数据相对应的三维可视化数据；

其中，可以对用户身体中的各个部位在空间x、y和z轴中，构建相对应的身体模型数据，将所获取的相关运动数据对应到身体模型数据中的各个部分，从而可以获取到与相关运动数据相对应的三维可视化数据。当然的，本领域技术人员还可以采用其他的方式来获取与相关运动数据相对应的三维可视化数据，只要能够保证三维可视化数据获取的准确可靠性即可，在此不再赘述。

s402：向用户显示所述三维可视化数据。

通过显示设备向用户显示三维可视化数据，具体的，当用户执行的运动动作为标准动作时，显示设备中可以只显示相对应的三维可视化数据；当用户执行的运动动作为不标准动作时，显示设备中还可以显示提示信息，以使得用户根据显示设备所显示的三维可视化数据对运动动作进行及时的调整与更改，进一步提高了该方法的实用性。

图7为本发明实施例提供的再一种运动数据的分析方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图7可知，本实施例中，所述相关运动数据包括生理指标数据；在获取用户在运动过程中的相关运动数据之后，所述方法还包括：

s501：获取所述相关运动数据中的生理指标数据；

其中，生理指标数据可以包括以下至少之一：脉搏次数、血压、心率、体温、出汗量等等；具体的，生理指标数据可以通过采集芯片或者传感器来获取，上述的采集芯片和传感器可以集成在可穿戴设备上，在用户将可穿戴设备设置在身体的某一个部位时，通过可穿戴设备即可采集该身体部分处的生理指标数据。

s502：在所述生理指标数据偏离预先设置的标准健康数据时，向用户发送提示信息。

在获取到生理指标数据之后，可以将生理指标数据与预先设置的标准健康数据进行分析比较，其中，需要说明的是，该标准健康数据为用户处于运动过程中所对应的健康数据，而与用户在休息时所对应的标准健康数据不同；在生理指标数据偏离标准健康数据时，则说明用户的身体健康出现状态，此时，用户不应该继续进行运动，进而可以向用户发送提示信息，以提醒用户注意身体、停止运动或者及时就医等等。举例来说：在用户进行网球训练时，可以检测用户在挥拍过程中的心率和血压，一旦发现用户的心率或者血压偏离标准健康数据，则及时提示用户停止运动进行休息，或者送医等等。

通过获取相关运动数据中的生理指标数据，并且在所述生理指标数据偏离预先设置的标准健康数据时，可以及时向用户发送提示信息，避免了用户因过度运动而受到伤害的情况，有效地保证了用户的身体健康。

具体应用时，本应用实施例提供了一种基于可穿戴设备的运动数据的分析方法，其中，可穿戴设备包括可穿戴芯片，该可穿戴芯片内可以包括各种数据采集传感器，上述数据采集传感器可以用来取得用户的高度、角速度、加速度等物理数据，并且，该可穿戴芯片可以设置在可穿戴设备内部，也可以是缝制在用户的衣物上，比如：缝制在护腕上来获取护腕的相关运动数据，缝制在衣服的肩膀处来获得肩膀以及对应的手臂的相关运动数据，具体的，该可穿戴芯片可以依据具体运动形式的不同灵活布置在不同的地方。

具体地，可穿戴设备可以穿戴在用户身体的任何位置来得到该位置的相关运动数据，用户身体的任何位置可以包括：四肢、头部、身体以及其他的某些人体部位，如手腕等，相关运动数据可以包括：高度、角速度、加速度、速度以及位置等物理数据；将所获取的相关运动数据与预设的标准运动数据进行对比分析，评断出哪些运动动作是不对的或者不标准的，进而给出提示，并给出指导性意见，帮助用户改善动作。其中，预设的标准运动数据可以从专业运动数据库中获得，也可以根据对高水平运动人员或者该用户的历史相关运动数据的采样样本进行机器学习得到。

举例来说：在进行运动训练时，用户将可穿戴设备穿在身上，可以通过可穿戴设备获取肢体运动轨迹、用力程度等运动数据，将上述运动数据与预设的标准标准数据进行比较分析，比如，可以分析用户的肢体运动轨迹是否标准或偏离、偏离多少等。然后，根据偏离程度对用户进行提示，提示用户进行动作改正，进而指导用户有效训练。

进一步的，所获取的相关运动数据可以为一段时间内的运动数据，进而可以对一段时间内得到的相关运动数据进行统计分析，或通过机器学习训练得到分类模型，以对将来的相关运动数据做出更好的评判和指导。

进一步的，在获取相关运动数据后，也需要经过滤波或者平滑处理，获得处理后数据，对处理后数据进行分析处理，获得运动结果数据，如果运动结果数据所显示出的运动结果较好，比如：打球击中目标，乒乓球扣杀成功等，则可以将相关运动数据以及运动结果数据进行及时存储，作为以后运动的一个指导数据样本。当运动结果数据所显示出的运动结果不好时，就需要寻找存储的指导数据样本来做进一步比较，以对运动动作进行优化。

如果未找到相应的指导动作样本，可以人为可视化观看相关运动数据的轨迹，并且人为的分析运动过程中所存在的问题，针对所存在的问题提出改进措施。举例来说，在比赛或者训练中，获得用户的相关运动数据，比如：位置、跳起来的高度等，直接可以作为指导运动过程中的有效数据，此时，需要相关领域的教练或者有经验的工作人员的有效分析，比如：踢球时跑的速度不够快，就需要加强跑的训练，篮球时候跳起来高度不高，需要加强弹跳练习，通过上述方式对用户的运动过程进行分析处理，可以有效地提高训练和比赛成绩。

下面以用户进行网球训练为例，用户身上带有可穿戴设备；当用户开始进行网球训练时，可穿戴设备可以实时采集用户的相关运动数据；比如：用户挥拍，则通过可穿戴设备可以检测到用户的挥拍动作，并获取挥拍时的手臂运动轨迹等相关运动数据；然后，分析该手臂运动轨迹，并将其与预设的挥拍标准动作进行比较，得出用户的挥拍动作是否标准或者偏离多少，给出提示，并提示、纠正用户正确的挥拍动作。

综上可知，基于用户的可穿戴设备获取用户在运动训练过程中的相关运动数据，将相关运动数据与预设的标准运动数据进行对比分析，评断初哪些运动动作是不对的或者不标准的，进而给出提示，并给出指导性意见，不仅可以及时指导用户进行有效运动训练，有效降低用户在运动训练中受伤率，而且无需聘请人工教练的额外花费，便利性更好，而且，可以对所有场合的运动进行详细的分析指导，有效地提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。

图8为本发明实施例提供的一种运动数据的分析装置的结构示意图；参考附图8可知，本实施例提供了一种运动数据的分析装置，该装置可以执行上述的分析方法，具体的，该装置可以包括：

获取模块101，用于获取用户在运动过程中的相关运动数据；

分析模块102，用于根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准。

其中，所述相关运动数据包括以下至少之一：肢体运动轨迹、用力程度、肢体运动幅度、肢体运动速度、心率、血压。

本实施例对于获取模块101和分析模块102的具体形状结构不做限定，本领域技术人员可以根据其实现的功能作用对其进行任意设置，在此不再赘述；另外，本实施例中获取模块101和分析模块102所实现的操作步骤的具体实现过程以及实现效果与上述实施例中步骤s101-s102的具体实现过程以及实现效果相同，具体可参考上述陈述内容，在此不再赘述。

在上述实施例的基础上，继续参考附图8可知，本实施例对于分析模块102根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准的具体实现过程不做限定，本领域技术人员可以根据具体的设计需求进行设置，较为优选的，本实施例中，在分析模块102根据所述相关运动数据判断用户在运动过程中的运动动作是否标准时，该分析模块102用于执行以下步骤：

将所述相关运动数据与预先设置的标准运动数据进行分析比较；若所述相关运动数据与所述标准运动数据相匹配，则确定用户在运动过程中的运动动作为标准动作；或者，若所述相关运动数据与所述标准运动数据不匹配，则确定用户在运动过程中的运动动作为不标准动作。

进一步的，本实施例中的获取模块101，还用于在确定用户在运动过程中的运动动作为不标准动作之后，获取用户在运动过程中运动动作的不标准程度；

其中，在所述获取模块101获取用户在运动过程中运动动作的不标准程度时，该获取模块101用于：所述相关运动数据和标准运动数据确定用户在运动过程中运动动作的不标准程度。

此时，所述装置还包括：

发送模块103，用于确定与所述不标准程度相对应的指导建议信息，并向用户发送所述指导建议信息。

进一步的，本实施例中的获取模块101，还用于在获取用户在运动过程中的相关运动数据之后，对所述相关运动数据进行过滤、平滑处理，获得处理后运动数据；

此时，所述装置还包括：

处理模块104，用于根据所述处理后运动数据获得运动结果数据；

所述分析模块102，用于根据所述运动结果数据判断所述相关运动数据是否可以作为样本指导数据。

其中，在分析模块102根据所述运动结果数据判断所述相关运动数据是否可以作为样本指导数据时，该分析模块102具体用于执行以下步骤：

若所述运动结果数据满足预设的标准运动结果，则存储所述运动结果数据，并将所述相关运动数据和运动结果数据作为样本指导数据；或者，若所述运动结果数据不满足预设的标准运动结果，则根据预设的样本指导数据对所述相关运动数据进行优化指导分析。

进一步的，本实施例中的获取模块101，还用于在获取用户在运动过程中的相关运动数据之后，对所述相关运动数据进行可视化处理，获得与所述相关运动数据相对应的三维可视化数据；

此时，所述装置还包括：

显示模块105，用于向用户显示所述三维可视化数据。

进一步的，所述相关运动数据包括生理指标数据；此时，所述获取模块101，还用于在获取用户在运动过程中的相关运动数据之后，获取所述相关运动数据中的生理指标数据；

所述分析模块102，还用于在所述生理指标数据偏离预先设置的标准健康数据时，向用户发送提示信息。

本实施例提供的运动数据的分析装置能够用于执行图1-图7实施例所对应的方法，其具体执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

图9为本发明实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图，参考附图9所示，本实施例提供了一种可穿戴设备，该可穿戴设备可以执行上述的运动数据的分析方法，具体的，该可穿戴设备包括：

存储器302，

处理器301，

以及存储在所述存储器302上并可在所述处理器301上运行的计算机程序，

所述处理器301运行所述计算机程序时实现如任意一个实施例中的运动数据的分析方法。

本实施例提供的可穿戴设备能够用于执行图1-图7实施例所对应的方法，其具体执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

本实施例的另一方面提供了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行时实现如任意一个实施例中的运动数据的分析方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，例如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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求书来限制。