一种基于衣物识别的熨烫方法、终端、熨烫机及存储介质与流程

1.本发明涉及小家电技术领域，具体涉及一种基于衣物识别的熨烫方法、终端、熨烫机及存储介质。


背景技术：

2.随着人们生活质量的不断提高，人们对衣物的整洁度的要求也越来越高。而对衣物进行熨烫的熨烫机也越来越轻便化，手持型的熨烫机越来越普及。
3.但现有的手持型熨烫机通常需要用一手拉扯衣物，使衣物保持平整，使用较为不便。若增加吸气装置对衣物进行吸附，由于衣物的多样化，小型的手持熨烫机上安装小型化的吸气装置并不能够实现很好的衣服吸附效果。
4.因此，有必要提供一种新的熨烫方法来解决上述技术问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于衣物识别的熨烫方法、系统及存储介质。
6.本发明的技术方案概述如下：
7.本发明提供一种基于衣物识别的熨烫方法，包括：
8.获取衣物的静态特征信息；其中，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
9.将所述衣物的静态特征信息编译成可发送的特征数据；其中，所述特征数据用于进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数。
10.优选地，还包括：
11.接收所述特征数据；
12.根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；并所述生成吸附参数指令信息，将所述吸附参数指令信息发送至熨烫机。
13.优选地，所述衣物吸附参数，包括：
14.吸附风机的转速、吸附风道内风门开启大小、吸附开口的数量中至少之一。
15.优选地，所述获取衣物的静态特征信息，包括：
16.获取衣物图像，根据所述衣物图像获得衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息中的至少之一；
17.获取衣物标签，根据所述衣物标签获得衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息中的至少之一。
18.优选地，所述获取衣物的静态特征信息，包括：根据用户输入信息，获取衣物特征信息。
19.优选地，所述根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数，包括：
20.预先建立并存储衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型；
21.基于预先存储的衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型，进行匹配以生成衣物吸附参数。
22.相应地，本发明还提供一种基于衣物识别的熨烫方法，包括：
23.接收吸附参数指令信息；其中，所述吸附参数指令信息是根据特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；所述特征数据由衣物的静态特征信息编译成的，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
24.在所述衣物吸附参数下执行对衣物进行吸附后熨烫。
25.优选地，还包括：
26.接收特征数据；其中，所述特征数据是根据衣物的静态特征信息编译的可发送的特征数据，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
27.根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；并生成吸附参数指令信息。
28.相应地，本发明还提供一种终端，包括：
29.获取模块，用于获取衣物的静态特征信息；其中，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
30.发送模块，用于将所述衣物的静态特征信息编译成可发送的特征数据；其中，所述特征数据用于进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数。
31.优选地，还包括：
32.接收模块，用于接收所述特征数据；
33.匹配及生成模块，用于根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；并生成吸附参数指令信息，将所述吸附参数指令信息发送至熨烫机。
34.相应地，本发明还提供一种熨烫机，包括：
35.接收模块，用于接收吸附参数指令信息；其中，所述吸附参数指令信息是根据特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；所述特征数据由衣物的静态特征信息编译成的，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
36.执行模块，用于在所述衣物吸附参数下执行对衣物进行吸附后熨烫。
37.优选地，还包括：
38.接收模块，用于接收特征数据；其中，所述特征数据是根据衣物的静态特征信息编译的可发送的特征数据，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
39.匹配及生成模块，用于根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；生成吸附参数指令信息。
40.相应地，本发明还提供一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时上述任一项所述的方法。
41.相比现有技术，本发明的有益效果在于：
42.本发明提供一种基于衣物识别的熨烫方法，在熨烫衣物时，可对衣物进行吸附，避免人为手持衣物；根据衣物特征信息匹配合适的衣物吸附参数，针对不同的衣物智能匹配合适的吸附参数，使吸附效果更佳且更佳高效；无需人工干预，提高了熨烫机的智能化水平。
43.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
44.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
45.图1为本发明中的一熨烫机的结构示意图；
46.图2为本发明中的另一熨烫机的结构示意图；
47.图3为本发明中的又一熨烫机的结构示意图；
48.图4为本发明中实施例一的一种基于衣物识别的熨烫方法的示意图；
49.图5为本发明中实施例二的一种基于衣物识别的熨烫方法的示意图；
50.图6为本发明中实施例三的一种基于衣物识别的熨烫方法的示意图；
51.图7为本发明中实施例四的一种基于衣物识别的熨烫方法的示意图；
52.图8为本发明中终端与熨烫机的交互示意图；
53.图9为本发明中终端与熨烫机的另一交互示意图；
54.图10为本发明中终端及熨烫机的结构框图；
55.图11为本发明中另一终端及熨烫机的结构框图。
56.附图说明：12、熨烫端面；122、吸附口；123、吸附风道；32、吸附风机；200、终端；300、熨烫机；400、服务器。
具体实施方式
57.下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，本发明的前述和其它目的、特征、方面和优点将变得更加明显，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。在附图中，为清晰起见，可对形状和尺寸进行放大，并将在所有图中使用相同的附图标记来指示相同或相似的部件。在下列描述中，诸如中心、厚度、高度、长度、前部、背部、后部、左边、右边、顶部、底部、上部、下部等用词为基于附图所示的方位或位置关系。特别地，“高度”相当于从顶部到底部的尺寸，“宽度”相当于从左边到右边的尺寸，“深度”相当于从前到后的尺寸。这些相对术语是为了说明方便起见并且通常并不旨在需要具体取向。涉及附接、联接等的术语(例如，“连接”和“附接”)是指这些结构通过中间结构彼此直接或间接固定或附接的关系、以及可动或刚性附接或关系，除非以其他方式明确地说明。
58.接下来，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
59.本发明提供的熨烫方法建立在具有吸附功能的熨烫机的基础上，参考图1-3，在传统熨烫机的基础上，增加衣物的吸附组件，吸附组件包括位于熨烫端面12的吸附口122、吸附风道123及吸附风机32，吸附口122吸附熨烫的衣物。在吸附口122或吸附风道123内可设置风门，风门关闭时即关闭衣物吸附功能，吸附风机32的转速与对衣物的吸附力成正相关。
60.实施例1：
61.如图4所示，本发明的一种基于衣物识别的熨烫方法，可以在终端执行，包括：
62.s10、获取衣物的静态特征信息；其中，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
63.s20、将所述衣物的静态特征信息编译成可发送的特征数据；其中，所述特征数据用于进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数。
64.s30、接收所述特征数据；
65.s40、根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；并所述生成吸附参数指令信息，将所述吸附参数指令信息发送至熨烫机。
66.其中，步骤s10中衣物吸附参数，包括：吸附风机的转速、吸附风道内风门开启大小、吸附开口的数量中至少之一。
67.在步骤s10中，衣物特征信息还包括衣物位置信息；其中，衣物位置信息为衣物所处的位置，可以包括衣物处于台面上、衣物挂于衣架上等。
68.根据衣物位置信息，匹配的衣物吸附参数也是不同的。例如，衣物的位置信息为衣物处于台面上，相对于衣物的位置信息为衣物挂于衣架上，熨烫机需要对衣物进行吸附力较大。
69.具体地，步骤s10中获取衣物的静态特征信息，包括：
70.获取衣物图像，根据所述衣物图像获得衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息、衣物位置信息中的至少之一；
71.获取衣物标签，根据所述衣物标签获得衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息中的至少之一。
72.根据所述衣物图像及衣物标签的预设权重，获得衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息中的至少之一。
73.具体地，步骤s10可以由信息采集装置获取，信息采集装置可以位于熨烫机也可以位于移动终端。例如，在熨烫机上设置摄像头等，或者采用移动终端上的摄像头获取衣物图像，在本实施例中，上述过程由移动终端执行。根据衣物图像可以匹配出衣物种类信息为衬衣、西装、长外套等，也可以匹配出衣物大小信息为大人衣物、小孩衣物、短款、长款等，也可以匹配出衣物材质信息为丝绸、纯棉、化纤等。
74.采用移动终端扫描衣物标签，根据衣物标签携带的信息匹配出衣物种类信息为衬衣、西装、长外套等，也可以匹配出衣物大小信息为大人衣物、小孩衣物、短款、长款等，也可以匹配出衣物材质信息为丝绸、纯棉、化纤等。
75.在实际生活中，衣物上并不必然存在衣物标签，但如果存在衣物标签，该衣物标签上存在的衣物材质信息相对于图像识别匹配的材质信息较为准确，因此在本发明中根据衣物图像及衣物标签的预设权重，获得衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息中的至少之一。在得到衣物材质信息时，衣物标签获得衣物材质信息的权重大于衣物图像获得的衣
物材质信息的权重。
76.对于衣物材质混和的衣物，可以根据衣物标签上的材质比，选择比重较多的材质作为该衣物材质信息，对于没有衣物标签的衣物，可以根据衣物图像得到衣物的款式和品牌，搜索全网，得到衣物材质信息。
77.此外，本发明的步骤s10中还可以获得衣物重量信息，本发明可以使用智能衣架获取衣物位置信息为衣物挂于衣架上，将衣架与熨烫机、移动终端联网，衣架具备称重功能，衣架将称重获得衣物重量发送给熨烫机或移动终端，由熨烫机或移动终端处理得到衣物重量信息。实际生活中，衣物的重量与衣物吸附力存在相关性，因此在本发明衣物特征信息包括衣物重量信息。
78.实际应用中，实际重量可以匹配出重量范围，将衣物重量范围作为衣物重量信息，更有利于建立及优化后续模型。
79.此外，在步骤s1中，获取衣物的静态特征信息，包括：根据用户输入信息，获取衣物特征信息。
80.步骤s40根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数，包括：
81.预先建立并存储衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型；
82.基于预先存储的衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型，进行匹配以生成衣物吸附参数。
83.在本实施例中，上述存储及执行由移动终端执行，如图8所示，将衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型存储在移动终端200中，移动终端搜索关系模型匹配出合适的衣物吸附参数，再发送至熨烫机300的控制单元，以使熨烫机在衣物吸附参数下对衣物进行吸附后熨烫。在实际应用中可以通过配置移动终端上设置的与熨烫机相匹配app，来建立移动终端与熨烫机的交互关系，以获取衣物特征信息。
84.在其他实施例中，步骤s40还可以由服务器进行执行，如图9所示，具体可将衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型存储在服务器400中，移动终端200将获得的衣物特征信息发送至服务器400，服务器400搜索关系模型匹配出合适的衣物吸附参数，再发送至熨烫机300的控制单元，以使熨烫机在所述衣物吸附参数下对衣物进行吸附后熨烫。
85.本发明均不局限于该方法，只要可以根据衣物特征信息匹配合适的衣物吸附参数均属于本发明的保护范围。
86.例如，衣物特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息，获取的第一件衣物特征信息为：衬衣、大人、丝绸、200g、衣物挂于衣架上；第二件衣物特征信息为：长款外套、大人、羊毛、1500g，衣物挂于衣架上；则匹配得到第一件衣物的吸附风机的转速小于第二件衣物的吸附风机的转速。
87.此外，步骤s40还可以包括：根据特征数据进行匹配以生成与特征数据对应的衣物吸附参数、熨烫温度参数、蒸汽量参数中的至少之一；并所述生成吸附参数指令信息、熨烫温度指令信息、蒸汽量指令信息中的至少之一，将所述吸附参数指令信息、熨烫温度指令信息、蒸汽量指令信息中的至少之一发送至熨烫机。
88.其中，根据特征数据进行匹配以生成与特征数据对应的衣物吸附参数、熨烫温度参数、蒸汽量参数中的至少之一，包括：
89.预先建立并存储第一关系模型、第二关系模型、第三关系模型；其中，第一关系模型为特征数据与衣物吸附参数之间的关系模型；第二关系模型为特征数据与熨烫温度参数之间的关系模型；第三关系模型为特征数据与蒸汽量参数之间的关系模型；
90.基于预先存储的第一关系模型、第二关系模型、第三关系模型，获取衣物吸附参数及熨烫温度参数、蒸汽量参数中的至少之一。
91.即本发明不仅仅可以根据衣物的静态特征信息匹配合适的衣物吸附参数，还可以根据衣物的静态特征信息匹配合适的熨烫温度参数、蒸汽量参数等。不同材质的衣物对熨烫温度的要求是不同的，不同材质的衣物对蒸汽量的要求也是不同的。因此本发明可以根据衣物的静态特征信息同时获取衣物吸附参数、熨烫温度参数、蒸汽量参数。
92.则此时步骤s40则是：将所述衣物吸附参数、熨烫温度参数及蒸汽量参数发送至熨烫机的控制单元；以使熨烫机在所述衣物吸附参数、熨烫温度及蒸汽量下对衣物进行吸附后熨烫。其中，熨烫机先按照蒸汽量的参数对衣物进行蒸汽喷射，再按照衣物吸附参数对衣物进行吸附，最后按照熨烫温度的参数对衣物进行熨烫。
93.本发明提供一种基于衣物识别的熨烫方法，在熨烫衣物时，可对衣物进行吸附，避免人为手持衣物；根据衣物特征信息匹配合适的衣物吸附参数，针对不同的衣物智能匹配合适的吸附参数，使吸附效果更佳且更佳高效；无需人工干预，提高了熨烫机的智能化水平。
94.实施例2：
95.参考图5，本发明还提供一种基于衣物识别的熨烫方法，在熨烫机端进行执行，该方法与实施例1对应，包括：
96.s50、接收吸附参数指令信息；其中，所述吸附参数指令信息是根据特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；所述特征数据由衣物的静态特征信息编译成的，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
97.s60、在所述衣物吸附参数下执行对衣物进行吸附后熨烫。
98.此外，还包括接收基于预先存储的第一关系模型、第二关系模型、第三关系模型，获取衣物吸附参数及熨烫温度参数、蒸汽量参数。先按照蒸汽量的参数对衣物进行蒸汽喷射，再按照衣物吸附参数对衣物进行吸附，最后按照熨烫温度的参数对衣物进行熨烫。
99.实施例3：
100.参考图6，本发明的一种基于衣物识别的熨烫方法，在终端执行，包括：
101.s10、获取衣物的静态特征信息；其中，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
102.s20、将所述衣物的静态特征信息编译成可发送的特征数据；其中，所述特征数据用于进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数。
103.此实施例与上述实施例1均是在移动终端执行，区别在于，根据特征数据进行匹配以生成与特征数据对应的衣物吸附参数在熨烫机内执行。
104.实施例4：
105.参考图7，本发明还提供一种基于衣物识别的熨烫方法，在熨烫机端进行执行，该方法与实施例3对应，包括：
106.s30、接收特征数据；其中，所述特征数据是根据衣物的静态特征信息编译的可发送的特征数据，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
107.s40、根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；并生成吸附参数指令信息。
108.s50、接收吸附参数指令信息；其中，所述吸附参数指令信息是根据特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；所述特征数据由衣物的静态特征信息编译成的，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
109.s60、在所述衣物吸附参数下执行对衣物进行吸附后熨烫。
110.可以理解为，在本实施例中，熨烫机具有一定的处理功能，步骤s2根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数，包括：
111.预先建立并存储衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型；
112.基于预先存储的衣物的静态特征信息与衣物吸附参数之间的关系模型，进行匹配以生成衣物吸附参数。
113.本发明均不局限于该方法，只要可以根据衣物特征信息匹配合适的衣物吸附参数均属于本发明的保护范围。
114.实施例5：
115.与实施例1对应，参考图10，本发明提供一种终端，包括：
116.获取模块，用于获取衣物的静态特征信息；其中，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
117.发送模块，用于将所述衣物的静态特征信息编译成可发送的特征数据；其中，所述特征数据用于进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数。
118.第一接收模块，用于接收所述特征数据；
119.匹配及生成模块，用于根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；并生成吸附参数指令信息，将所述吸附参数指令信息发送至熨烫机。
120.实施例6：
121.与实施例2对应，本发明提供一种熨烫机，包括：
122.第二接收模块，用于接收吸附参数指令信息；其中，所述吸附参数指令信息是根据特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；所述特征数据由衣物的静态特征信息编译成的，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
[0123][0124]
执行模块，用于在所述衣物吸附参数下执行对衣物进行吸附后熨烫。
[0125]
实施例7：
[0126]
与实施例3对应，参考图11，本发明提供一种终端，包括：
[0127]
获取模块，用于获取衣物的静态特征信息；其中，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
[0128]
发送模块，用于将所述衣物的静态特征信息编译成可发送的特征数据；其中，所述
特征数据用于进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数。
[0129]
实施例8：
[0130]
与实施例4对应，本发明提供优选地，还包括：
[0131]
第一接收模块，用于接收特征数据；其中，所述特征数据是根据衣物的静态特征信息编译的可发送的特征数据，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
[0132]
匹配及生成模块，用于根据所述特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；生成吸附参数指令信息。
[0133]
第二接收模块，用于接收吸附参数指令信息；其中，所述吸附参数指令信息是根据特征数据进行匹配以生成与所述特征数据对应的衣物吸附参数；所述特征数据由衣物的静态特征信息编译成的，所述衣物的静态特征信息包括衣物种类信息、衣物大小信息、衣物材质信息、衣物重量信息中的至少之一；
[0134]
执行模块，用于在所述衣物吸附参数下执行对衣物进行吸附后熨烫。
[0135]
此外，装置实施例中的系统与方法实施例基于同样地发明构思。在装置实施例中未公开的部分可完全参考方法实施例。
[0136]
本发明提供一种基于衣物识别的熨烫方法，在熨烫衣物时，可对衣物进行吸附，避免人为手持衣物；根据衣物特征信息匹配合适的衣物吸附参数，针对不同的衣物智能匹配合适的吸附参数，使吸附效果更佳且更佳高效；无需人工干预，提高了熨烫机的智能化水平。
[0137]
相应地，本发明还提供一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时上述任一项基于衣物识别的熨烫方法。
[0138]
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0139]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0140]
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。
[0141]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或
者可能是有利的。
[0142]
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed、integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
[0143]
本领域内的技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0144]
本说明书的实施例是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0145]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0146]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0147]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0148]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0149]
还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0150]
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0151]
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0152]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。