订单处理方法、装置、设备、系统及可读存储介质与流程

本发明涉及数字化生产技术领域，更具体地，涉及一种订单处理方法、装置、设备、系统及可读存储介质。

背景技术：

随着电商平台的发展，通过电商平台在线上触发生成订单后，再由工厂在线下生产订单所需的物品的订单生产模式越来越普遍。

目前在工厂线下生产的过程中，通常需要通过跟单员对订单生产过程中涉及的各个生产环节进行跟踪，由跟单员确认后人为更新订单状态，提供给在线上触发生成订单的商家，例如，对于制作服装的订单，需要跟单员跟踪包括面料到仓、投料裁切、生产车缝、后道质检等各个生产环节，对每个生产环节进行确认得到生产进度，然后才能对应更新订单状态，使得下单的商家能了解订单的实时进度。

因此，目前对订单的跟踪处理，对人力依赖程度较高，处理效率较低。此外，为保证跟单员对订单跟踪处理的准确性，还需要对跟单员进行培训、管理，存在较高的人力成本，并且，跟单员在对订单跟踪处理过程中可能存在故意欺诈行为，导致订单的生产信息不真实、生产过程不透明、商家与工厂之间信息不对称等风险。

技术实现要素：

本发明的一个目的是提供一种用于处理订单的新技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种订单处理方法，其中，包括：

获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像；

根据所述生产状态图像，确定与所述目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息；

根据所述生产状态信息，更新所述目标订单的订单状态，以供用户查询获取。

可选地，所述目标生产线包括多个用于实施订单的不同的生产环节的生产设备；所述生产状态图像包括与所述目标生产线包括的每个所述生产设备对应的生产环节图像；

所述获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像的步骤包括：

通过设置于所述目标生产线包括的每个所述生产设备侧的摄像设备，得到当前时刻的与每个所述生产设备对应的生产环节图像。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；

所述生产状态图像包括所述目标生产线实施订单的初始的生产环节的初始环节图像；所述初始环节图像中包括订单标识图像；

所述目标订单的生产状态信息至少包括用于指示所述目标订单所处的生产环节的当前环节指示；

所述根据所述生产状态图像，确定与所述目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息的步骤包括：

根据所述初始环节图像中包括的所述订单标识图像，识别获取与所述订单标识图像对应的订单标识，确定具有所述订单标识的订单为所述目标订单；

设置所述当前环节指示用于指示所述目标订单处于初始生产环节，以得到所述目标订单的生产状态信息。

可选地，所述订单标识图像是与所述初始生产环节关联的物料上设置的订单标识的显示图像。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；

所述生产状态图像包括所述目标生产线实施订单的一个或多个非初始的生产环节的非初始环节图像；

所述目标订单的生产状态信息至少包括用于指示所述目标订单所处的生产环节的当前环节指示；

所述根据所述生产状态图像，确定与所述目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息的步骤包括：

对每一个非初始的生产环节的非初始环节图像，从多张分别与一个订单唯一对应的订单参考图像中，选取与所述非初始环节图像对应的目标参考图像，将所述目标参考图像唯一对应的订单确定为所述目标订单；

设置所述当前环节指示用于指示所述目标订单处于与所述非初始环节图像对应的生成环节，以得到所述目标订单的生产状态信息。

进一步可选地，所述从多张分别与一个订单唯一对应的订单参考图像中，选取与所述非初始环节图像对应的目标参考图像的步骤包括：

分别获取所述非初始环节图像与每张所述订单参考图像的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为所述目标参考图像。

进一步可选地，所述分别获取所述非初始环节图像与每张所述订单参考图像的图像相似度的步骤包括：

根据所述非初始环节图像的图像特征以及所述订单参考图像的图像特征，获取所述非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度；

其中，所述图像特征至少包括图像的亮度、对比度、饱和度以及颜色直方图分布其中之一。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个服装制作订单的不同的生产环节；

所述图像特征还包括图像中显示的服装款式、服装材质或者服装面料其中至少之一。

可选地，所述方法还包括：

当一个所述非初始的生产环节的非初始环节图像是多张图像时，对所述与所述非初始的生产环节对应的全部非初始环节图像做聚类处理，得到与所述非初始的生产环节对应的、包括多张非初始环节图像的至少一个图像类；

获取每个所述图像类的代表图像与每张所述订单参考图像的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为每个所述图像类的所述目标参考图像，以确定与每个所述图像类对应的所述目标订单。

可选地，所述订单参考图像是对应的所述订单的初始生产环节的初始环节图像。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；

所述目标订单的生产状态信息至少包括用于指示所述目标订单所处的生产环节的当前环节指示；

所述根据所述生产状态信息，更新所述目标订单的订单状态的步骤包括：

根据所述当前环节指示，更新设置所述目标订单的订单状态处于与所述当前环节指示对应的所述生产环节。

根据本发明的第二方面，提供一种订单处理方法，其中，包括：

接收用户的订单查询请求；

获取与所述订单查询请求对应的目标订单的订单状态，向用户展示；

其中，所述目标订单的订单状态，是根据生产线上获取的、确定与所述目标订单关联的生产状态图像，得到所述目标订单的生产状态信息来更新获取的。

根据本发明的第三方面，提供一种生产线中订单的跟踪处理方法，其中，包括：

获取生产线中当前生产的目标商品的生产状态图像；

根据所述目标商品的生产状态图像，确定与所述目标商品对应的目标订单以及目标商品的生产状态信息；

根据所述目标商品的生产状态信息，更新所述目标订单的订单状态，以供用户查询获取。根据本发明的第四方面，提供一种订单处理装置，其中，包括：

图像获取单元，用于获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像；

信息确定单元，用于根据所述生产状态图像，确定与所述目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息；

状态更新单元，用于根据所述生产状态信息，更新所述目标订单的订单状态，以供用户查询获取。

根据本发明的第五方面，提供一种订单处理设备，其中，包括：

存储器，用于存储可执行的指令；

处理器，用于根据所述可执行的指令的控制，运行所述订单处理设备执行如本发明第一方面所述的订单处理方法。

根据本发明的第六方面，提供一种可读存储介质，其中，包括：

所述可读存储介质存储有可被计算机读取并运行的计算机程序，所述计算机程序用于在被所述计算机运行时，执行如本发明第一方面所述的订单处理方法。

根据本发明的第七方面，提供一种订单处理系统，其中，包括：

如本发明的第四方面所述的订单处理装置或如本发明的第五方面所述的订单处理设备；

设置与生产线侧的一个或多个摄像设备，用于获取生产线的生产状态图像，提供给所述订单处理装置或者所述订单处理设备；

客户端，所述客户端包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储可执行的指令，所述处理器用于根据所述可执行的指令的指示，执行下述步骤，包括：

向所述订单处理装置或者所述订单处理设备发送查询请求，以获取与所述查询请求对应的订单的订单状态。

根据本公开的一个实施例，通过获取目标生产线当前时刻的生产状态图像，根据生产状态图像确定与目标生产线关联的目标订单状态以及目标订单的生产状态信息，根据目标订单的生产状态信息更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取，以此实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，实现透明化生产。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。

图1是显示可用于实现本发明的实施例的服务器1000的硬件配置的例子的框图。

图2示出了本发明的第一实施例的订单处理方法的流程图。

图3示出了本发明的第一实施例的订单处理方法的例子的流程图。

图4示出了本发明的第一实施例的订单处理装置3000的框图。

图5示出了本发明的第一实施例的订单处理设备4000的框图。

图6示出了本发明的第三实施例的订单处理方法的例子的示意图。

图7示出了本发明的第四实施例的订单处理系统6000的框图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

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讨论。

<硬件配置>

图1是示出可以实现本发明的实施例的服务器1000的硬件配置的框图。

服务器1000例如可以是刀片服务器、云端服务器或边缘服务器其中之一或者多个等。在一个例子中，服务器1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。尽管服务器也可以包括扬声器、麦克风等等，但是，这些部件与本发明无关，故在此省略。其中，处理器1100例如可以是中央处理器cpu、微处理器mcu等。存储器1200例如包括rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括usb接口、串行接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。

图1所示的服务器仅仅是说明性的并且决不意味着对本发明、其应用或使用的任何限制。应用于本发明的实施例中，服务器1000的所述存储器1200用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器1100进行操作以执行本发明实施例提供的任意一项订单处理方法。本领域技术人员应当理解，尽管在图1中对服务器1000的示出了多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，例如，服务器1000的只涉及处理器1100和存储装置1200。技术人员可以根据本发明所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。

本发明实施例的总体构思，是提供一种跟踪处理订单的技术方案，可以通过设置在工厂的生产线侧的摄像设备采集生产线上的生产状态图像，根据生产状态图像来确定与生产线关联的订单以及订单的生产状态信息，对应地根据生产状态信息更新订单的订单状态，实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，从而实现生产线的数字化。尤其适用于对传统工厂进行数字化改造的需求场景，利用数字化的生产线，降低传统工厂实施生产的人力成本，有效提高生产效率。

<第一实施例>

<方法>

在本实施例中，提供一种订单处理方法。该订单是具有订单生产需求的用户，可以通过线上的电子商务平台触发生成的、需要通过线下工厂实施相应的订单生产的订单。

如图2所示，该订单处理方法包括：步骤s2100-s2300。

步骤s2100，获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像。

目标生产线是线下工厂中用于实施同类订单的订单生产相关的多个生产环节或者生产任务的机器设备。生产状态图像是目标生产线在对应的时刻实施订单生产的状态图像。生产状态图像可以是图片或图片的集合、视频或视频的集合。例如，对于服装制作类订单，目标生产线是用于实施服装制作类订单的订单生产相关的投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节的机器设备，生产状态图像是目标生产线在实施投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节时的状态图像。

通常订单的生产包括多个生产环节。在一个例子中，目标生产线包括多个用于实施订单的不同的生产环节的生产设备，例如，对于服装制作类订单，目标生产线包括实施服装制作类订单的投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节的机器设备；生产状态图像包括与目标生产线包括的每个生产设备对应的生产环节图像，例如，对于服装制作类订单，生产状态图像分别包括与实施服装制作类订单的投料裁切、生产车缝、后道质检等等生产环节的机器设备对应的生产环节图像，即生产状态图像包括投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节的生产环节图像；在本例中，获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像的步骤包括：

通过设置于目标生产线包括的每个生产设备侧的摄像设备，得到当前时刻的与每个生产设备对应的生产环节图像。

应当理解的是，在本实施例中，可以根据预设的时间间隔获取目标生产线的生产状态图像，即当前时刻符合预设的时间间隔时，获取目标生产线的生产状态图像，该预设的时间间隔可以根据具体的应用场景或应用需求设置；或者，响应于当前时刻接收的外部配置请求，获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像，该外部配置请求可以是由与目标生产线处理的订单对应的用户或商家，通过电子商务平台触发生成后发送给实施本实施例的订单处理方法的装置或设备。

在本实施例中，通过步骤s2100中获取目标生产线当前时刻的生产状态图像，可以结合后续步骤，根据生产状态图像确定与目标生产线关联的目标订单状态以及目标订单的生产状态信息，根据目标订单的生产状态信息更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取，以此实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，实现透明化生产。

步骤s2200，根据生产状态图像，确定与目标生产线关联的目标订单以及目标订单的生产状态信息。

在一个例子中，目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；一个订单的生产包括多个不同的生产环节，目标生产线可以包括分别实施订单的不同的生产环节的机器设备，以便同时实施同类的多个订单的不同的生产环节，提高生产效率；而一个订单的生产包括的多个不同的生产环节通常具有一定的生产次序，例如，对于服装制作类的订单，订单的生产依次包括投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节。

对应的，在本例中，生产状态图像包括可以目标生产线实施订单的初始的生产环节的初始环节图像，而初始环节图像中通常可以包括订单标识图像，订单标识图像是包括订单标识的图像，订单标识用于唯一标识订单，该订单标识图像可以是包括订单标识的二维码图像或者包括订单标识的显示内容的图像等。

该订单标识可以设置在目标生产线中处理初始生产环节的部分的指定位置，在获取目标生产线的生产状态图像中包括的初始环节图像时，初始环节图像中对应包括订单标识图像，但这种方式通常需要对线下工厂已设置的目标生产线进行改动，侵入性较强，不易推广。

因此，在本例中，订单标识可以设置在与初始生产环节关联的物料上，对应的，在获取初始环节图像时，初始环节图像中包括的订单标识图像是与初始生产环节关联的物料上设置的订单标识的显示图像；例如，对于服装制作类订单，初始生产环节是投料裁切环节，可以将订单标识通过印刷等方式设置在投料裁切环节需要使用的裁纸这一物料上，在获取初始环节图像时，初始环节图像中包括的订单标识图像是与初始生产环节关联的裁纸上设置的订单标识的显示图像；由此可以避免对线下工厂已设置的目标生产线进行改动，降低侵入性，更容易推广实施。

基于上述的目标生产线以及生产状态图像，在本例中，目标订单的生产状态信息至少包括用于指示目标订单所处的生产环节的当前环节指示；目标订单的生产状态信息还可以根据具体的应用场景或者应用需求，包括其他内容，例如，目标订单的生产状态信息还可以包括获取该生产状态信息的获取时刻。

对应的，在本例中，根据生产状态图像，确定与目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息的步骤可以包括：步骤s2210-s2220。

步骤s2210，根据初始环节图像中包括的订单标识图像，识别获取与订单标识图像对应的订单标识，确定具有订单标识的订单为目标订单。

在本例中，根据初始环节图像中包括的订单标识图像，可以利用图像识别方法，识别获取订单标识图像对应的订单标识，例如，订单标识图像是包括订单标识的二维码图像，可以通过识别该二维码图像得到对应的订单标识。识别订单标识图像得到的订单标识即是当前目标生产线实施的初始生产环节的订单具有的订单标识，而具有该订单标识的订单就是与目标生产线存在关联的、目标生产线当前时刻正在实施其初始生产环节的目标订单。

步骤s2220，设置当前环节指示用于指示目标订单处于初始生产环节，以得到目标订单的生产状态信息。

在本例中，目标订单的生产状态信息还可以包括生产状态信息的获取时刻，对应的，可以设置生产状态信息的获取时刻是确定目标订单的时刻或者设置当前环节指示的时刻。

在另一个例子中，目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；生产状态图像包括目标生产线实施订单的一个或多个非初始的生产环节的非初始环节图像，一个订单的生产通常包括多个不同的、具有先后生产次序的生产环节，非初始的生产环节是订单的初始生产环节之后的生产环节，例如，对于服装制作类的订单，订单的生产依次包括投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节，其中投料裁切是初始生产环节，生产车缝、后道质检等属于初始生产环节之后的非初始的生产环节，对应的，生产状态图像包括生产车缝、后道质检等这些非初始的生产环节中的一个或多个生产环节的非初始环节的图像。

在本例中，根据生产状态图像，确定与目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息的步骤可以包括：步骤s2201-s2202。

步骤s2201，对每一个非初始的生产环节的非初始环节图像，从多张分别与一个订单唯一对应的订单参考图像中，选取与非初始环节图像对应的目标参考图像，将目标参考图像唯一对应的订单确定为目标订单。

在本例中，一张订单参考图像与一个订单唯一对应，该订单参考图像是用于将非初始环节图像与订单关联的参考图像。在本例中，订单参考图像可以是对应的订单的初始生产环节的初始环节图像，该初始环节图像可以在此前的历史时刻中获取的生产状态图像中包括的初始环节图像，也可以是预先设置的标准的初始环节图像，例如，对于服装制作类的订单，初始环节图像是投料裁切环节的图像，作为一个订单的订单参考图像，可以是该订单的生产过程中获取的投料裁切环节的图像，也可以是预先设置的该订单在投料裁切环节的标准图像，更具体地，该标准图像可以是该订单的实际样衣进行投料裁切时的图像；初始环节图像是订单的生产处于初始生产环节的图像，初始环节图像已经与订单建立唯一对应的关联关系，例如，对于预设的初始环节图像，对应的可以与订单预先建立唯一对应的关联关系，对于生产过程中获取的初始环节图像，可以如上述步骤s2210建立唯一对应的关联关系；因此，以初始环节图像作为订单参考图像，可以有效保证根据订单参考图像将非初始生产环节图像与订单建立关联的准确性。

具体地，步骤s2201可以包括：分别获取非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为目标参考图像。

图像相似度是衡量两张图像相似性的度量指标，图像相似度最高的订单参考图像是与非初始环节图像最相似的图像，意味着该非初始环节图像与该订单参考图像属于同一订单的可能性最高，对应的，取图像相似度最高的订单参考图像作为目标参考图像，可以对应确定非初始环节图像属于与目标参考图像唯一对应的目标订单。

在本例中，分别获取非初始环节图像与每张所述订单参考图像的图像相似度的步骤可以包括：

根据非初始环节图像的图像特征以及订单参考图像的图像特征，获取非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度。

在本例中，图像相似度可以通过非初始环节图像的图像特征以及订单参考图像的图像特征之间的特征距离进行表征，该特征距离可以通过是欧氏距离、曼哈顿距离等距离度量，或者，图像相似度可以基于非初始环节图像的图像特征以及订单参考图像的图像特征，通过预先训练的图像相似度模型获取对应的图像相似度，该图像相似度模型可以通过预先收集的图像样本通过各种卷积神经网络等机器学习模型的训练网络训练，在此对具体采用的训练网络不做具体限定。应当理解的是，在训练图像相似度模型时，可以在每个订单通过本实施例中提供的订单处理方法完成订单跟踪处理后，根据该订单的实际处理情况，生成对应的包括订单的生产过程中产生的生产状态图像以及对应的订单关联准确率的样本，继续训练图像相似度模型，以期获取更准确的图像相似度模型来获取图像相似度。

而在实际应用中，可能会存在非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度都较低，即使从其中选取图像相似度最高的订单参考图像，实际也无法准确将非初始环节图像与订单关联的情况，针对这种情况，可以设置图像相似度阈值，当非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度低于图像相似度阈值时，可以触发生成告警信号，提醒相关人员对非初始环节图像，实施人工关联订单。

图像特征是表征图像内容或显示属性的相关特征。在本例中，图像特征至少包括图像的亮度、对比度、饱和度以及颜色直方图分布其中之一。在本例中，关注的是非初始环节图像以及订单参考图像的图像特征，对应地，该图像特征还可以根据目标生产线具体实施的订单的生产相关，例如，目标生产线用于同时实施多个服装制作订单的不同的生产环节，对应的，图像特征还包括图像中显示的服装款式、服装材质或者服装面料其中至少之一。

在本例中，生成状态图像中包括一个或多个非初始的生产环节的非初始环节图像，在实际应用中，其中每个非初始的生产环节的非初始环节图像可能不只一张图像，而是可能是多张图像，例如，对于服装制作类订单，生产车缝环节作为非初始的环节，每处理一件服装就可能产生一张非初始环节图像，在当前时刻去获取生产车缝环节的非初始环节图像时，可能会获取上次获取时刻至当前时刻之间产生的多张非初始环节图像，对于一个个非初始的生产环节的非初始环节图像是多张图像时，如果对多张图像，再分别从多张订单参考图像选取目标参考图像，可能存在重复处理，浪费处理资源，影响订单处理效率。

因此，在本例中提供的订单处理方法的还可以包括：步骤s22001-s22002。

步骤s22001，当一个非初始的生产环节的非初始环节图像是多张图像时，对与非初始的生产环节对应的全部非初始环节图像做聚类处理，得到与非初始的生产环节对应的、包括多张非初始环节图像的至少一个图像类。

在本例中，可以通过获取该非初始的生产环节的每张非初始环节图像的图像特征，根据图像特征通过合并法、分解法、树状图等层次聚类或者划分聚类、谱聚类等非层次聚类等方法进行聚类，从与该非初始的生产环节对应的、包括多张非初始环节图像的至少一个图像类；图像特征的具体内容可以同上文所述，在此不再赘述。

应当理解的是，为提高生产效率，目标生产线可以同步处理不同订单的同一生产环节，因此，一个非初始的生产环节的非初始环节图像是多张图像时，该多张图像可能是分属不同订单的该非初始的生产环节的非初始环节图像，对应的，通过聚类处理后，可以得到多个不同的图像类。

步骤s22002，获取每个图像类的代表图像与每张订单参考图像的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为每个图像类的目标参考图像，以确定与每个图像类对应的目标订单。

在本例中，每个图像类的代表图像是代表该图像类的、该图像类中包括的非初始环节图像，具体地，可以将每个图像类中包括的所有非初始环节图像的图像特征进行平均，获取中心特征值或者中心特征向量，再分别计算图像类中每张非初始环节图像的图像特征与中心特征值或者中心特征向量的特征距离，选取特征距离最小的非初始环节图像作为该图像类的代表图像，或者，随机选取图像类中的一张非初始环节图像该图像类的代表图像。

获取每个图像类的代表图像与每张订单参考图像的图像相似度的步骤，类似上述获取非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度，在此不再赘述。

图像相似度最高的订单参考图像是与图像类的代表图像最相似的图像，意味着该代表图像所代表的图像类与该订单参考图像属于同一订单的可能性最高，对应的，取图像相似度最高的订单参考图像作为目标参考图像，可以对应确定该代表图像代表的图像类属于与目标参考图像唯一对应的目标订单。

应当理解的是，在实际应用中，目标生产线同时实施多个不同订单的不同的生产环节，对应的，生产状态图像可以同时包括目标生产线实施订单的初始生产环节的初始环节图像以及实施订单的非初始的生产环节的非初始环节图像，因此，可以同时分别实现对于初始环节图像、非初始环节图像确定对应的目标订单以及获取目标订单的生产状态信息，以便结合后续步骤，同时更新多个目标订单的订单状态，提高订单处理效率。

以上已经结合例子说明本实施例中的步骤s2200，根据生产状态图像确定与目标生产线关联的目标订单状态以及目标订单的生产状态信息，以便结合后续步骤，根据目标订单的生产状态信息更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取，以此实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，实现透明化生产。

步骤s2300，根据生产状态信息，更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取。

例如，如上述举例，目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；目标订单的生产状态信息至少包括用于指示目标订单所处的生产环节的当前环节指示；对应的，步骤s2300可以包括：

根据当前环节指示，更新设置目标订单的订单状态处于与当前环节指示对应的生产环节。

目标订单的生产状态信息还可以根据具体的应用场景或者应用需求，包括其他内容，例如，目标订单的生产状态信息还可以包括获取该生产状态信息的获取时刻。对应的，可以根据生产状态信息中包括的获取时刻，对应设置目标订单的订单状态处于与当前环节指示对应的生产环节的时刻。

结合前述步骤获取目标订单的生产状态信息，根据目标订单的生产状态信息更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取，以此实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，实现透明化生产。

<例子>

以下将结合图3进一步举例说明本实施例中提供的订单处理方法。在本例中，目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节。该订单是服装制作类订单，订单的生产依次包括投料裁切、生产车缝、后道质检等生产环节，其中投料裁切是初始生产环节，生产车缝、后道质检等属于初始生产环节之后的非初始的生产环节。

本例中的订单处理方法通过服务器实施，本例中会根据预设的时间间隔获取目标生产线的生产状态图像。该预设的时间间隔根据具体的应用场景设置，在本例中可以设置为10分钟。

在本例中，获取的生产状态图像包括目标生产线实施订单的各个不同生产环节的图像，包括初始生产环节图像以及非初始生产环节图像。初始生产环节图像是投料裁切环节图像，投料裁切环节图像中包括订单标识图像，订单标识图像是在裁纸上设置的包含订单标识的二维码图像。

目标订单的生产状态信息包括用于指示目标订单所处的生产环节的当前环节指示。

如图3所示，订单处理方法包括：步骤s201-s209。

步骤s201，判断当前时刻与此前获取生产状态图像的时刻是否符合预设的时间间隔，在符合时转入步骤s202，否则停留在步骤s201。

步骤s202，获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像。

步骤s203，识别生产状态图像中包括的投料裁切环节图像中包括的二维码图像对应的订单标识，将具有该订单标识的订单确定为第一目标订单。

步骤s204，设置第一目标订单的当前环节指示用于指示第一目标订单处于投料裁切环节，并保存第一目标订单的投料裁切环节图像。

步骤s205，对获取的多张非初始环节图像进行聚类处理，得到一个或多个图像类。

聚类处理的具体实施步骤已在前文详述，在此不再赘述。

步骤s206，以已保存的与订单关联的投料裁切环节图像作为订单参考图像，对每个图像类，根据图像类的代表图像与每张订单参考图像之间的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为目标参考图像。

获取图像相似度、图像类的代表图片的具体实施步骤已在前文详述，在此不再赘述。

步骤s207，对每个图像类，确定对应的第二目标订单是与目标参考图像对应的订单。

步骤s208，设置第二目标订单的当前环节指示用于指示第二目标订单处于对应的非初始的生产环节。

例如，每个图像类中包括的非初始环节图像是后道质检环节，对应可以设置第二目标订单的当前环节指示用于指示第二目标订单处于后道质检环节等等。

步骤s209，根据第一目标订单或第二目标订单的生产状态信息，对应更新第一目标订单或第二目标订单的订单状态。

应当理解的是，在本例中，目标生产可以同时处理多个订单，因此第一目标订单可能有多个，第二目标订单也可能有多个，对于每个第一目标订单或每个第二目标订单的处理可以同上述步骤，在此不再一一赘述。

<订单处理装置>

在本例中，提供一种订单处理装置3000，如图4所示，包括：图像获取单元3100、信息确定单元3200以及状态更新单元3300，用于实施本实施例中提供的订单处理方法，在此不再赘述。

图像获取单元3100，用于获取目标生产线在当前时刻的生产状态图像。

可选地，所述目标生产线包括多个用于实施订单的不同的生产环节的生产设备；所述生产状态图像包括与所述目标生产线包括的每个所述生产设备对应的生产环节图像；

所述图像获取单元3100还用于：

通过设置于所述目标生产线包括的每个所述生产设备侧的摄像设备，得到当前时刻的与每个所述生产设备对应的生产环节图像。

信息确定单元3200，用于根据所述生产状态图像，确定与所述目标生产线关联的目标订单以及所述目标订单的生产状态信息。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；

所述生产状态图像包括所述目标生产线实施订单的初始的生产环节的初始环节图像；所述初始环节图像中包括订单标识图像；

所述目标订单的生产状态信息至少包括用于指示所述目标订单所处的生产环节的当前环节指示；

信息确定单元3200包括：

用于根据所述初始环节图像中包括的所述订单标识图像，识别获取与所述订单标识图像对应的订单标识，确定具有所述订单标识的订单为所述目标订单的装置；

用于设置所述当前环节指示用于指示所述目标订单处于初始生产环节，以得到所述目标订单的生产状态信息的装置。

可选地，所述订单标识图像是与所述初始生产环节关联的物料上设置的订单标识的显示图像。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；

所述生产状态图像包括所述目标生产线实施订单的一个或多个非初始的生产环节的非初始环节图像；

所述目标订单的生产状态信息至少包括用于指示所述目标订单所处的生产环节的当前环节指示；

信息确定单元3200包括：

用于对每一个非初始的生产环节的非初始环节图像，从多张分别与一个订单唯一对应的订单参考图像中，选取与所述非初始环节图像对应的目标参考图像，将所述目标参考图像唯一对应的订单确定为所述目标订单的装置；

用于设置所述当前环节指示用于指示所述目标订单处于与所述非初始环节图像对应的生成环节，以得到所述目标订单的生产状态信息的装置。

可选地，用于对每一个非初始的生产环节的非初始环节图像，从多张分别与一个订单唯一对应的订单参考图像中，选取与所述非初始环节图像对应的目标参考图像，将所述目标参考图像唯一对应的订单确定为所述目标订单的装置包括：

用于分别获取所述非初始环节图像与每张所述订单参考图像的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为所述目标参考图像的装置。

可选地，分别获取所述非初始环节图像与每张所述订单参考图像的图像相似度包括：

根据所述非初始环节图像的图像特征以及所述订单参考图像的图像特征，获取所述非初始环节图像与每张订单参考图像的图像相似度；

其中，所述图像特征至少包括图像的亮度、对比度、饱和度以及颜色直方图分布其中之一。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个服装制作订单的不同的生产环节；

所述图像特征还包括图像中显示的服装款式、服装材质或者服装面料其中至少之一。

可选地，所述信息确定单元3200还包括：

用于当一个所述非初始的生产环节的非初始环节图像是多张图像时，对所述与所述非初始的生产环节对应的全部非初始环节图像做聚类处理，得到与所述非初始的生产环节对应的、包括多张非初始环节图像的至少一个图像类的装置；

用于获取每个所述图像类的代表图像与每张所述订单参考图像的图像相似度，选取图像相似度最高的订单参考图像作为每个所述图像类的所述目标参考图像，以确定与每个所述图像类对应的所述目标订单的装置。

可选地，所述订单参考图像是对应的所述订单的初始生产环节的初始环节图像。

状态更新单元3300，用于根据所述生产状态信息，更新所述目标订单的订单状态，以供用户查询获取。

可选地，所述目标生产线用于同时实施多个订单的不同的生产环节；

所述目标订单的生产状态信息至少包括用于指示所述目标订单所处的生产环节的当前环节指示；

状态更新单元3300还用于：

根据所述当前环节指示，更新设置所述目标订单的订单状态处于与所述当前环节指示对应的所述生产环节。

本领域技术人员应当明白，可以通过各种方式来实现订单处理装置3000。例如，可以通过指令配置处理器来实现订单处理装置3000。例如，可以将指令存储在rom中，并且当启动设备时，将指令从rom读取到可编程器件中来实现订单处理装置3000。例如，可以将订单处理装置3000固化到专用器件(例如asic)中。可以将订单处理装置3000分成相互独立的单元，或者可以将它们合并在一起实现。订单处理装置3000可以通过上述各种实现方式中的一种来实现，或者可以通过上述各种实现方式中的两种或更多种方式的组合来实现。

在本实施例中，订单处理装置3000可以是电子商务平台中的功能模块或者是电子商务平台的插件、嵌入件或补丁件等。电子商务平台是可以供具有订单生产需求的用户触发生产订单、生产订单后指示线下工厂生成的应用平台或软件平台。

<订单处理设备>

在本实施例中，还提供一种订单处理设备4000，如图5所示，包括：

存储器4100，用于存储可执行的指令；

处理器4200，用于根据所述可执行的指令的控制，运行所述订单处理设备执行如本实施例所述的订单处理方法。

在本实施例中，订单处理设备4000可以是服务器，例如刀片服务器、云服务器、边缘服务器其中之一或者上述的任意组合。订单处理设备4000还可以包括其他的装置，例如，如图1所示的服务器1000，还可以包括输入装置等。

<可读存储介质>

在本实施例中，还提供一种可读存储介质5000，可读存储介质5000存储有可被计算机读取并运行的计算机程序，所述计算机程序用于在被所述计算机运行时，执行如本实施例所述的订单处理方法。

在本实施例中，可读存储介质5000可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。可读存储介质5000例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。可读存储介质5000的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的可读存储介质5000不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

以上已经结合附图说明了本实施例中提供的订单处理方法、装置、设备及可读存储介质，通过获取目标生产线当前时刻的生产状态图像，根据生产状态图像确定与目标生产线关联的目标订单状态以及目标订单的生产状态信息，根据目标订单的生产状态信息更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取，以此实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，实现透明化生产。

<第二实施例>

在本实施例中，提供一种订单处理方法。该订单处理方法可以通过提供生成订单、查询订单服务的订单平台实施。用户可以通过在该订单平台下单生产商品，触发对应的线下工厂实施订单生产，在下单后，用户可以通过该订单平台查询下单生产的订单具体的订单状态，跟踪订单状态的处理。

该订单处理方法，包括：步骤s410-s420。

步骤s410，接收用户的订单查询请求。

订单查询请求可以是由具有订单查询需求的用户，对订单平台上提供的操作界面或者操作接口操作后生成，并被订单平台接收。订单查询请求中通常包括用户期望查询的订单的订单标识、订单号等。

步骤s420，获取与订单查询请求对应的目标订单的订单状态，向用户展示。

与订单查询请求对应的目标订单，可以是具有订单查询请求中包括的订单标识或订单号的订单。目标订单通常是用户期望查询订单状态的、已经下单生成的订单。

在本实施例中，目标订单的订单状态，是根据生产线上获取的、确定与所述目标订单关联的生产状态图像，得到目标订单的生产状态信息来更新获取的，具体的获取过程可以如第一实施例中所述，在此不再赘述。

通过本实施例中提供的订单处理方法，用户可以在提供订单生成、查询服务的订单平台，下单生产商品，触发对应的线下工厂实施订单生产，在下单后，用户可以通过该订单平台，实时查询下单生产的订单具体的订单状态，跟踪订单状态的处理，获取不同于传统工厂的订单生产的、数字化工厂的订单生产透明化的体验。

<第三实施例>

在本实施例中，提供一种生产线中订单的跟踪处理方法。该生产线是线下工厂中用于实施订单生产的机器设备。订单是由订单需求的用户，可以通过提供线上下单、订单查询等服务的订单平台触发生成的、需要通过线下工厂的生产线实施订单生产的订单。

生产线中订单的跟踪处理方法包括：步骤s310-s330。

步骤s310，获取生产线中当前生产的目标商品的生产状态图像。

在本实施例中，可以通过生产线侧设置的摄像头实时采集当前生产的目标商品的生产状态图像，具体地，可以同第一实施例中的步骤s2100实施，在此不再赘述。

步骤s320，根据目标商品的生产状态图像，确定与目标商品对应的目标订单以及目标商品的生产状态信息。

在本实施例中，步骤s320可以通过实时采集的目标商品的生产状态图像，将目标商品的生产状态图像与对应的目标的订单关联，并且确定目标商品的生产状态信息。具体的，步骤s320可以类似第一实施例中的步骤s2200实施，在此不再赘述。

步骤s330，根据目标商品的生产状态信息，更新目标订单的订单状态，以供用户查询获取。

在本实施例中，通过目标商品的生产状态信息，更新目标订单的订单状态，可以供对目标商品的订单生产进度有查询需求的用户随时查询，以提供用户获取透明化订单生产的体验，实现用户订单的数字化工厂生产。具体的，步骤s330可以类似第一实施例中的步骤s2300实施，在此不再赘述。

<例子>

以下将结合图6举例进一步说明本实施例中提供的生产线的订单的跟踪处理方法。

在本例中，用户可以通过订单平台下单生成订单，订单平台可以将生成的订单发送给对应的工厂，触发工厂通过自身的生产线实施订单生产。

物联网系统可以通过生产线上设置的摄像头拍摄获取生产线上生产的商品的生产状态图像，根据商品的生产状态图像确定商品关联的订单以及商品的生产状态信息，根据商品的生产状态信息更新订单的订单状态。物联网系统可以包括设置在生产线的摄像头以及与摄像头建立通信交互的服务器。

订单平台在接收用户发送的订单查询请求时，可以向物联网系统查询获取对应的订单的订单状态，展示给用户。

本例中，以订单生产的商品为服装为例，订单的生产依次包括投料裁切、后道质检等生产环节，其中投料裁切是初始生产环节，后道质检等属于初始生产环节之后的非初始的生产环节。商品的生产状态图像包括投料裁切图像和后道质检图像。

本例中生产线的订单的跟踪处理方法如图6所示，包括：步骤s301-s313。

步骤s301，订单平台接收用户下单生产服装。

步骤s302，订单平台将订单发送给工厂，触发开始订单生产。

步骤s303，工厂进行订单生产准备，在生产线上设置包括订单标识的裁纸。

步骤s304，工厂的生产线进入订单生产

步骤s305，物联网系统通过生产线设置的摄像头，拍摄获取商品的投料裁切图像。

步骤s306，物联网系统识别投料裁切图像中包括的订单标识，确定商品关联的订单。

如何识别订单标识确定商品关联的订单的具体实施方式在第一实施例中已经详细描述，在此不赘述。

步骤s307，物联网系统更新商品关联的订单的订单状态处于投料裁切环节；

步骤s308，物联网系统通过生产线设置的摄像头，拍摄获取商品的后道质检图像。

步骤s309，物联网系统将后道质检图像与已获取的投料裁切图像比对，确定商品关联的订单。

如何比对图像确定商品关联的订单的具体实施方式在第一实施例中已经详细描述，在此不赘述。

步骤s310，物联网系统更新商品关联的订单的订单状态处于后道质检环节。

步骤s311，订单平台接收用户的订单查询请求。

步骤s312，订单平台向物联网系统查询获取该订单查询请求对应的订单当前的订单状态。

步骤s313，订单平台将订单状态展示给用户。

应当理解的是，步骤s311-s313可能在订单生成的整个过程中的任何时刻发生，图7所示只是示意性举例，并不是限定步骤s311-s313必须在步骤s310后发生。

此外，在本例中，订单平台也可以与物联网系统同属一个订单处理系统，通过系统内的交互处理，进一步提高订单跟踪处理的效率。

在本实施例中，通过上述的生产线中订单的跟踪处理方法，可以实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，从而实现生产线的数字化。尤其适用于对传统工厂进行数字化改造的需求场景，利用数字化的生产线，降低传统工厂实施生产的人力成本，有效提高生产效率。

<第四实施例>

在本实施例中，提供过一种订单处理系统6000，如图7所示，包括：

第一实施例中提供的订单处理装置3000或订单处理设备4000；

设置与生产线侧的一个或多个摄像设备7000，用于获取生产线的生产状态图像，提供给订单处理装置3000或者订单处理设备4000；

客户端8000，该客户端8000包括存储器8100以及处理器8200，存储器8100用于存储可执行的指令，处理器8200用于根据可执行的指令的指示，执行下述步骤，包括：

向订单处理装置3000或者订单处理设备4000发送查询请求，以获取与查询请求对应的订单的订单状态。

在本例中，摄像设备7000可以分布在生产线包括实施订单的不同的生产环节的设备上，以获取生产线在处理订单不同的生产环节时产生的生产状态图像。摄像设备7000与订单处理装置3000或者订单处理设备4000之间建立有无线或有线连接，以进行通信交互，向订单处理装置3000或者订单处理设备4000提供生产状态图像。

客户端8000可以是手机、掌上电脑、平板电脑、笔记本电脑等电子设备，具体地，客户端8000可以是安装有实施第一实施例的订单处理方法的电子商务平台的客户端程序的手机。客户端8000与订单处理装置3000或者订单处理设备4000之间建立有无线或有线连接，以进行通信交互，向订单处理装置3000或者订单处理设备4000发送查询请求获取订单状态。查询请求中通常包括期望查询的订单的订单标识。

在本实施例中，订单处理装置3000或订单处理设备4000可以通过摄像设备7000，获取目标生产线当前时刻的生产状态图像，根据生产状态图像确定与目标生产线关联的目标订单状态以及目标订单的生产状态信息，根据目标订单的生产状态信息更新目标订单的订单状态，在接收客户端8000的查询请求时，将与查询请求对应的目标订单的订单状态提供给客户端8000，以此实现无需依赖跟单员实施订单跟踪处理，就能自动地及时更新订单状态，降低订单跟踪处理所需的人力成本，提高订单处理的效率，同时有效保证订单的生产信息的准确性，实现透明化生产。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

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系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。在有些作为替换的实现中，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。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。