本发明涉及电器设备清理领域，具体而言，涉及一种洗衣机内筒清理处理方法及装置。
背景技术：
相关技术中，在确定洗衣机的清理时机时，往往是通过洗衣机出厂设置的时间来清理洗衣机的污渍，例如，根据洗衣机出厂时设置每隔一年时间清理一次洗衣机。但是，上述的清理方式，对于洗衣机内部的污染程度和洗衣机内筒和外筒之间的部分无法及时清理，洗衣机内部的污染如果无法及时清理，会影响到洗衣机的各个部件的使用寿命，如缩短洗衣机的使用寿命，或者导致洗衣机的某一个部件损坏无法工作。
针对上述的相关技术中由于无法及时了解洗衣机内部的污染程度，导致无法及时清理洗衣机的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种洗衣机内筒清理处理方法及装置，以至少解决相关技术中由于无法及时了解洗衣机内部的污染程度，导致无法及时清理洗衣机的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种洗衣机内筒清理处理方法，包括：控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对所述洗衣机的内筒外壁进行拍照以得到所述内筒外壁的图像；对所述内筒外壁的图像进行识别以得到所述内筒外壁的污染程度；根据所述污染程度预测细菌的增长速度；根据所述增长速度确定进行内筒清理的方式。
进一步地，对所述内筒外壁的图像进行识别以得到所述内筒外壁的污染程度包括：将所述内筒外壁的图像与预先拍摄的干净的内筒外壁的图像均进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定所述内筒外壁的污染程度。
进一步地，对所述内筒外壁的图像进行识别以得到所述内筒外壁的污染程度包括：将所述内筒外壁的图像输入到模型中以得到所述内筒外壁的污染程度，其中，所述模型是根据预先获取到的多组内筒外壁的图像与污染程度的对应关系通过机器学习训练得到模型。
进一步地，根据所述增长速度确定进行内筒清理的方式包括：根据所述增长速度确定细菌超过预定标准的时间；在所述时间之前，启动洗衣机内筒的自清洁模式，或者，向与所述洗衣机连接的终端设备发送提示消息，其中，所述提示消息用于指示需要进行自清洁。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的洗衣机内筒清理处理方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的洗衣机内筒清理处理方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种洗衣机内筒清理处理装置，包括：控制单元，用于控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对所述洗衣机的内筒外壁进行拍照以得到所述内筒外壁的图像；识别单元，用于对所述内筒外壁的图像进行识别以得到所述内筒外壁的污染程度；预测单元，用于根据所述污染程度预测细菌的增长速度；确定单元，用于根据所述增长速度确定进行内筒清理的方式。
进一步地，所述识别单元包括：处理模块，用户将所述内筒外壁的图像与预先拍摄的干净的内筒外壁的图像均进行二值化处理；比较模块，用于对进行二值化处理后的图像进行比较；第一确定模块，用于根据不同像素点的数量来确定所述内筒外壁的污染程度。
进一步地，所述识别单元还包括：输入模块，用于将所述内筒外壁的图像输入到模型中以得到所述内筒外壁的污染程度，其中，所述模型是根据预先获取到的多组内筒外壁的图像与污染程度的对应关系通过机器学习训练得到模型。
进一步地，确定单元包括：第二确定模块，用于根据所述增长速度确定细菌超过预定标准的时间；启动模块，用于在所述时间之前，启动洗衣机内筒的自清洁模式，或者，向与所述洗衣机连接的终端设备发送提示消息，其中，所述提示消息用于指示需要进行自清洁。
在本发明实施例中，可以通过控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照，从而得到洗衣机的内筒外壁的图像，然后对获取到的图像进行识别，确定出内筒外壁的污染程度，然后根据污染程度和其他参数预测出细菌的增长速度，然后根据该细菌的增长速度确定出内筒清理的方式。在该实施例中，可以根据摄像头拍摄到的洗衣机内筒和外筒之间的图像，确定出洗衣机的内筒外壁的污染程度，从而确定出内筒的清理方式，可以及时的了解到当前洗衣机的污染程度，及时清理洗衣机，解决相关技术中由于无法及时了解洗衣机内部的污染程度，导致无法及时清理洗衣机的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，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：
图1是根据本发明实施例的一种洗衣机内筒清理处理方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种洗衣机内筒清理处理装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为方便用户理解本发明，下面对本发明中涉及的部分术语或名词进行解释：
像素：是计算机屏幕上所能显示的最小单位，用来表示图像的单位，指可以显示出的水平和垂直像素的数组，屏幕中的像素点越多，画面的分辨率越高，图像就越细腻逼真。
像素点：指像素的数值。
根据本发明实施例，提供了一种洗衣机内筒清理处理的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
以下实施例可以应用于各种电器设备中，对于电器设备的类型不做限定，包括但不限于：洗衣机、空调、冰箱、电饭煲等，本申请中以洗衣机为例，对本发明做出说明。
下述实施例中，可以适用于各种洗衣机设备，其中，本发明中对于洗衣机的类型不做限定，其可以包括但不限于：波轮式洗衣机、滚筒式洗衣机、搅拌式洗衣机等。其中，洗衣机中有多个部件，可以包括但不限于：内筒、外筒、过滤网、洗衣机轴、波轮、排水阀、牵引器、离合器、水位器、减速器、传感器、制板、洗衣机机罩等，其中，用户可以直接看到内筒(放置衣物)和洗衣机机罩的当前使用情况，可以查看其污染程度，并及时进行清理；但是对于其它的使用设备的污染程度可能无法直接查看，例如，对于洗衣机内筒和外筒之间的区域的设备，无法了解到其污染程度，也无法及时对该部分的设备进行清理，这样会影响洗衣机的各个部件的剩余使用寿命。通过下述实施例，可以了解到洗衣机的各个部件的污染程度，以及时进行清理。本申请中以洗衣机的内筒外壁为例，通过采集洗衣机的内筒外壁的图像，以识别出污染程度，从而确定出清理方式，及时清理洗衣机的内筒，延长洗衣机的使用寿命，以保证洗衣机的正常运转。
图1是根据本发明实施例的一种洗衣机内筒清理处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤s102，控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照以得到内筒外壁的图像。
本发明中可以在洗衣机的内筒和外筒之间设置摄像头，通过该摄像头间隔预设时间段拍摄一次洗衣机的图像，本发明中对于拍摄的图像的类别不做限定，包括但不限于：黑白图像(灰度图像)、彩色图像(rgb图像)。其中，间隔的预设时间段可以是根据用户使用洗衣机的频率确定的，例如，若用户每隔一天使用一次洗衣机，则可以设置间隔预设时间段为2天，若用户每隔一周使用一次洗衣机，则可以设置间隔预设时间段为10天。
对于上述步骤，可以将摄像头设置在外筒内壁上，以方便采集洗衣机的内筒外壁的图像，洗衣机的内筒外壁和外筒内壁是相邻的，中间没有障碍物，可以准确的采集到洗衣机的内筒外壁的图像。可选的，本申请中可以设置一组摄像头，每个洗衣机可以设置多个摄像头，通过采集内筒外壁的不同位置的图像，以方便分析整个内筒的污染程度,对于一组摄像头中摄像头的数量不做限定，例如，1个摄像头、3个摄像头或者4个摄像头。
在采集到洗衣间的内筒外壁的图像后，可以将采集到的图像发送至洗衣机的存储装置或者处理装置中，以供洗衣机的处理装置分析、识别图像。可选的，上述的摄像头可以与洗衣机的处理装置联网，用于将采集到的图像发送至处理装置中。另外，也可以将摄像头采集到的图像发送至售后服务器中，以供服务器分析使用。
步骤s104，对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度。
需要说明的是，在接收到摄像头采集的图像后，可以对内筒外壁的图像进行识别，从而确定出内筒外壁的污染程度。本申请中，对于内筒外壁的污染程度进行划分，例如，将污染程度划分为一级污染、二级污染、三级污染或者更多等级的污染，其中，等级越高，污染范围和污染程度越高。
在对内筒外壁的图像进行识别时，需要将拍摄到的当前洗衣机的内筒外壁的图像与预设图像进行比对，其中，该预设图像可以为洗衣机出厂时，预先存储的内筒外壁的图像，在洗衣机尚未使用时，其图像的各个子区域中的色度是一致的，例如，白色，色度值为(255.255.255)，通过将预设图像的各个子区域的色度与该次拍摄的内筒外壁的图像的各个子区域的色度进行比较，从而确定出整个内筒外壁图像的污染程度。
其中，上述步骤s104中，在对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度包括：将内筒外壁的图像与预先拍摄的干净的内筒外壁的图像均进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定内筒外壁的污染程度。
在洗衣机的内筒外壁上有污渍存在后，采集的图像的像素点的色度与预设图像的色度会存在明显的差别，通过比较两个图像的像素点可以确定出内筒外壁的污染程度。对于上述实施方式中的二值化处理，可以是对黑白图像进行处理，在处理时，可以比较图像中各个像素点的色度值。将预设图像的每个像素点的色度值与该内筒外壁图像的各个像素点的色度值进行比较，从而确定出内筒外壁的污染程度。
其中，由于内筒外壁存在污渍后，在有污渍的区域，其图像的黑度值会有明显的变化，在进行二值化处理时，通过黑白色度的识别，将内筒外壁图像上存在污渍的区域确定出来。
另外，在对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度包括：将内筒外壁的图像输入到模型中以得到内筒外壁的污染程度，其中，模型是根据预先获取到的多组内筒外壁的图像与污染程度的对应关系通过机器学习训练得到模型。
即可以通过机器学习训练其他洗衣机的图像与污染程度的对应关系，确定出训练模型，该模型可以是历史过程中，由服务器或者处理装置训练得到洗衣机内筒外壁的图像与污染程度的对应关系。在污染程度划分为多个等级时，其对应的内筒外壁的图像也不相同，每个污染等级，其对应的内筒外壁图像的色度和图像中的污染区域都会存在明显的区别。例如，在将污染程度划分为a级污染、b级污染、c级污染后，其中，a级污染小于b级污染，b级污染小于c级污染，在通过机器学习训练后，将a级污染确定为污染区域占内筒外壁整体图像20％、色度差值在5％范围内，将b级污染确定为污染区域占内筒外壁整体图像30％、色度差值在10％范围内，将c级污染确定为污染区域占内筒外壁整体图像的50％、色度差值在20％范围。每个内筒外壁的图像可能存在差异，通过比较色度差值和污染区域范围，确定出污染程度。
步骤s106，根据污染程度预测细菌的增长速度。
在上述步骤中，可以通过污染程度预测出洗衣机内细菌的增长速度，其中，在预测时，可以结合当前洗衣机所在的位置的天气情况来对洗衣机内的细菌的增长速度进行预测，天气情况的获取可以通过洗衣机上设置的温湿度传感器来获取。即可以通过历史时间中，天气温湿度变化数据，来确定出用户所在的位置的天气变化情况，从而根据该天气变化情况结合当前洗衣机的内筒外壁的污染程度预测出细菌的增长速度。可选的，由于用户所处的地理位置的不同，其天气情况也是不一致，每个地方的细菌增长速度也不一致，例如，在干燥的西部区域，其天气较为干燥，洗衣机内的细菌增长速度会缓慢增长，而在南方(如杭州)等区域，由于天气较为湿润，洗衣机内的细菌增长速度会快速增长。
本发明中，可以在洗衣机的内筒出现污染后，确定出污染的类别，包括污染的类型，该类型包括但不限于：细菌污染、油渍污染、纺织物污染等，本发明中以细菌污染做出说明，从而了解到清理洗衣机的清理方式。
例如，在污染程度为a级污染时，可以预测其细菌的增长速度为10％，预测需要清理洗衣机的时间还有一个月，在污染程度为b级污染时，可以预测其细菌的增长速度为21％，预测需要清理洗衣机的时间还有10天，从而根据预测的细菌的增长速度，确定出清理洗衣机的时机。
对于上述实施例，在预测洗衣机内部的细菌的增长速度时，可以根据洗衣机内部设置的通讯模块预先获取到该地理位置的天气情况，从而结合天气情况进行增长速度的预测。其中，通讯模块可以包括但不限于：无线网卡、蓝牙模块等。
其中，在预测细菌的增长速度时，还可以按照洗衣机中常出现的几种细菌来进行分类别预测，例如，预测第一类细菌的增长速度、以及预测第二类细菌的增长速度等，根据不同类别的细菌的增长速度来确定清理方式。
步骤s108，根据增长速度确定进行内筒清理的方式。
在上述步骤中，可以通过确定出洗衣机的细菌增长速度，确定出内筒清理的方式，其中，可以预先设置多种清理方式，每种污染程度和根据污染程度确定出的细菌增长速度都对应有一种清理方式，例如，在细菌增长速度为10％时，设置清理方式为a1；在细菌增长速度为21％时，设置清理方式为a2。另外，也可以针对不同类别的细菌确定出洗衣机清理方式。在确定洗衣机内部的细菌类别时，可以根据采集的图像和污染程度、细菌增长速度确定出细菌类别。在确定出细菌的类别后，根据该细菌类别确定出洗衣机内筒的清理方式。
在上述实施例中，可以通过控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照，从而得到洗衣机的内筒外壁的图像，然后对获取到的图像进行识别，确定出内筒外壁的污染程度，然后根据污染程度和其他参数预测出细菌的增长速度，然后根据该细菌的增长速度确定出内筒清理的方式。在该实施例中，可以根据摄像头拍摄到的洗衣机内筒和外筒之间的图像，确定出洗衣机的内筒外壁的污染程度，从而确定出内筒的清理方式，可以及时的了解到当前洗衣机的污染程度，及时清理洗衣机，解决相关技术中由于无法及时了解洗衣机内部的污染程度，导致无法及时清理洗衣机的技术问题。
对于上述步骤中，根据增长速度确定进行内筒清理的方式，其进行清理的方式，可以包括下述方式：根据增长速度确定细菌超过预定标准的时间；在时间之前，启动洗衣机内筒的自清洁模式，或者，向与洗衣机连接的终端设备发送提示消息，其中，提示消息用于指示需要进行自清洁。
上述的预定标准的时间可以是针对每种清理方式和细菌增长速度确定，在超过该预定标准的时间后，洗衣机内部的污染程度超出预定污染程度，在此之前，需要清理洗衣机。例如，细菌增长速度为10％，对应的清理方式为a，预定标准的时间为10天，在预定标准的时间到来之前，根据预先确定出的针对对应类别的细菌的清理方式，启动洗衣机的自清洁模式。用户所持的终端设备可以与洗衣机预先建立网络连接关系，并在确定出连接关系后，在确定出洗衣机需要清洁时，向终端设备发送提示消息，该提示消息中可以包括：洗衣机污染程度、细菌类别、建议清理方式等。
对于上述的清理方式，其可以包括多种清理方式，包括但不限于：使用多少温度的水来进行清洁、使用清洁剂清洁、重点清理位置等，也可以设置采用什么样的转速来进行清洁，通过相应的转速来提高清洁的效率，并且能准确的将相关细菌或者污渍进行清洁。
在每次清洁之后，还可以采用上述实施例中的方法，再次拍照以确定清洁的效果，如果清洁效果没有达到阈值，则更换清洁方式再次进行清理。当然自清洁进行的次数不宜过多，当清洁达到预定次数仍然没有达到阈值，则可以发送提示信息到服务器或终端设备以提示需要进行手工清理。
图2是根据本发明实施例的一种洗衣机内筒清理处理装置的示意图，如图2所示，该装置包括：控制单元21，用于控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照以得到内筒外壁的图像；识别单元23，用于对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度；预测单元25，用于根据污染程度预测细菌的增长速度；确定单元27，用于根据增长速度确定进行内筒清理的方式。
在上述实施例中，可以通过控制单元21控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照，从而得到洗衣机的内筒外壁的图像，然后通过识别单元23对获取到的图像进行识别，确定出内筒外壁的污染程度，然后通过预测单元25根据污染程度和其他参数预测出细菌的增长速度，然后通过确定单元27根据该细菌的增长速度确定出内筒清理的方式。在该实施例中，可以根据摄像头拍摄到的洗衣机内筒和外筒之间的图像，确定出洗衣机的内筒外壁的污染程度，从而确定出内筒的清理方式，可以及时的了解到当前洗衣机的污染程度，及时清理洗衣机，解决相关技术中由于无法及时了解洗衣机内部的污染程度，导致无法及时清理洗衣机的技术问题。
对于上述实施例中的识别单元23，其可以包括：处理模块，用户将内筒外壁的图像与预先拍摄的干净的内筒外壁的图像均进行二值化处理；比较模块，用于对进行二值化处理后的图像进行比较；第一确定模块，用于根据不同像素点的数量来确定内筒外壁的污染程度。
另外，上述的识别单元23还可以包括：输入模块，用于将内筒外壁的图像输入到模型中以得到内筒外壁的污染程度，其中，模型是根据预先获取到的多组内筒外壁的图像与污染程度的对应关系通过机器学习训练得到模型。
在本发明中，对于确定单元27，其可以包括：第二确定模块，用于根据增长速度确定细菌超过预定标准的时间；启动模块，用于在时间之前，启动洗衣机内筒的自清洁模式，或者，向与洗衣机连接的终端设备发送提示消息，其中，提示消息用于指示需要进行自清洁。
所述洗衣机部件处理装置包括处理器和存储器，上述控制单元21、识别单元23、预测单元25、确定单元27等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来及时的了解到当前洗衣机的污染程度，及时清理洗衣机。
存储器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(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述任意一项的洗衣机内筒清理处理方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的洗衣机内筒清理处理方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照以得到内筒外壁的图像；对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度；根据污染程度预测细菌的增长速度；根据增长速度确定进行内筒清理的方式。
其中，上述对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度包括：将内筒外壁的图像与预先拍摄的干净的内筒外壁的图像均进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定内筒外壁的污染程度。
另外，上述对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度包括：将内筒外壁的图像输入到模型中以得到内筒外壁的污染程度，其中，模型是根据预先获取到的多组内筒外壁的图像与污染程度的对应关系通过机器学习训练得到模型。
根据增长速度确定进行内筒清理的方式包括：根据增长速度确定细菌超过预定标准的时间；在时间之前，启动洗衣机内筒的自清洁模式，或者，向与洗衣机连接的终端设备发送提示消息，其中，提示消息用于指示需要进行自清洁。本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：控制设置在洗衣机内筒和外筒之间的摄像头对洗衣机的内筒外壁进行拍照以得到内筒外壁的图像；对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度；根据污染程度预测细菌的增长速度；根据增长速度确定进行内筒清理的方式。
其中，上述对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度包括：将内筒外壁的图像与预先拍摄的干净的内筒外壁的图像均进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定内筒外壁的污染程度。
另外，上述对内筒外壁的图像进行识别以得到内筒外壁的污染程度包括：将内筒外壁的图像输入到模型中以得到内筒外壁的污染程度，其中，模型是根据预先获取到的多组内筒外壁的图像与污染程度的对应关系通过机器学习训练得到模型。
根据增长速度确定进行内筒清理的方式包括：根据增长速度确定细菌超过预定标准的时间；在时间之前，启动洗衣机内筒的自清洁模式，或者，向与洗衣机连接的终端设备发送提示消息，其中，提示消息用于指示需要进行自清洁。
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。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，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，可以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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元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全部或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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)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、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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。