远程教学辅助方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本公开涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种远程教学辅助方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，各种新的学习模式如潮水般涌现，在所有学习模式中，在线学习方式变得越来越普及。在线学习是通过在网上建立教育平台，学员应用网络进行在线学习的一种全新方式。这种在线学习方式是由多媒体网络学习资源、网上学习社区及网络技术平台构成的全新的学习环境。相对于其他的学习模式来说，它具有无可比拟的优势。
3.但是，现有的在线学习软件，无法对学生的学习情况进行监管，导致在线学习的学习效果差。


技术实现要素：

4.本公开提供一种远程教学辅助方法、装置、设备及存储介质，可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
5.第一方面，本公开提供一种远程教学辅助方法，包括：
6.在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；
7.对所述图像进行识别处理，得到学生的行为类别；
8.当所述学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。
9.在一种可能的设计中，在根据预设时间间隔采集屏幕前的图像之前，还包括：
10.根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件；
11.根据所述课程表中的会议号，进入目标会议室。
12.在一种可能的设计中，在根据所述课程表中的会议号，进入目标会议室之后，还包括：
13.在预设时间范围内，采集屏幕前的图像；
14.若在预设时间范围内，未采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第二提示信息，用以提示学生尚未进入课堂；
15.若在预设时间范围内，采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第三提示信息，用以提示学生已经进入课堂。
16.在一种可能的设计中，所述对所述图像进行识别处理，得到学生的行为类别，包括：
17.通过图像识别模型，对采集到的图像进行分析，输出学生的行为类别，所述类别包括：学习状态、非学习状态；其中，所述非学习状态包括：睡觉状态、吃饭状态、远离屏幕状态；所述学习状态包括：注视屏幕状态、翻阅课本状态。
18.在一种可能的设计中，还包括：
19.若当前时刻为下课时间，且教师对应的终端未采集到图像，则将语音静音；
20.若教师对应的终端超过预设时长未采集到图像，则向所述目标终端发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线；
21.若当前时刻为放学时间，且教师对应的终端未采集到图像，则关闭教学软件。
22.在一种可能的设计中，还包括：
23.根据教学过程中学生各种行为类别发生的次数，和/或时长，生成对应的学习报告；
24.将所述学习报告，发生给至少一个所述目标终端。
25.第二方面，本公开还提供一种远程教学辅助装置，包括：
26.采集模块，用于在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；
27.识别模块，用于对所述图像进行识别处理，得到学生的行为类别；
28.发送模块，用于当所述学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。
29.在一种可能的设计中，还包括：课程启动模块，用于：
30.根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件；
31.根据所述课程表中的会议号，进入目标会议室。
32.在一种可能的设计中，所述发送模块，具体用于：
33.在预设时间范围内，采集屏幕前的图像；
34.若在预设时间范围内，未采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第二提示信息，用以提示学生尚未进入课堂；
35.若在预设时间范围内，采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第三提示信息，用以提示学生已经进入课堂。
36.在一种可能的设计中，所述识别模块，具体用于：
37.通过图像识别模型，对采集到的图像进行分析，输出学生的行为类别，所述类别包括：学习状态、非学习状态；其中，所述非学习状态包括：睡觉状态、吃饭状态、远离屏幕状态；所述学习状态包括：注视屏幕状态、翻阅课本状态。
38.在一种可能的设计中，还包括：控制模块，用于：
39.当前时刻为下课时间，且教师对应的终端未采集到图像时，将语音静音；
40.当教师对应的终端超过预设时长未采集到图像时，向所述目标终端发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线；
41.当当前时刻为放学时间，且教师对应的终端未采集到图像时，关闭教学软件。
42.在一种可能的设计中，还包括：报告生成模块，用于：
43.根据教学过程中学生各种行为类别发生的次数，和/或时长，生成对应的学习报告；
44.将所述学习报告，发生给至少一个所述目标终端。
45.第三方面，本公开还提供一种电子设备，包括：
46.处理器；以及，
47.存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
48.其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任意一种远
程教学辅助方法。
49.第四方面，本公开实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任意一种远程教学辅助方法。
50.本公开提供一种远程教学辅助方法、装置、设备及存储介质，通过在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；对所述图像进行识别处理，得到学生的行为类别；当所述学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
附图说明
51.为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1为本公开根据一示例实施例示出的远程教学辅助方法的应用场景图；
53.图2为本公开根据一示例实施例示出的远程教学辅助方法的流程示意图；
54.图3为本公开根据另一示例实施例示出的远程教学辅助方法的流程示意图；
55.图4为本公开根据又一示例实施例示出的远程教学辅助方法的流程示意图；
56.图5为本公开根据一示例实施例示出的远程教学辅助装置的结构示意图；
57.图6为本公开根据另一示例实施例示出的远程教学辅助装置的结构示意图；
58.图7为本公开根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
59.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
60.本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的本公开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。
61.随着互联网技术的发展，各种新的学习模式如潮水般涌现，在所有学习模式中，在线学习方式变得越来越普及。在线学习是通过在网上建立教育平台，学员应用网络进行在线学习的一种全新方式。这种在线学习方式是由多媒体网络学习资源、网上学习社区及网络技术平台构成的全新的学习环境。相对于其他的学习模式来说，它具有无可比拟的优势。但是，现有的在线学习软件，无法对学生的学习情况进行监管，导致在线学习的学习效果
差。
62.针对上述技术问题，本公开提供一种远程教学辅助方法、装置、设备及存储介质，可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。本公开提供的方法可以由机器人流程自动化(robotic process automation，rpa)机器人执行，rpa机器人可以是rpa软件，也可以是加载有rpa软件的电子设备。rpa软件可以安装在多个电子设备上，在电子设备上对电子设备上安装的软件或者网络平台进行操作。图1为本公开根据一示例实施例示出的远程教学辅助方法的应用场景图，如图1所示，包括教师终端、家长终端、服务器和学生终端。终端可以是计算机、平板电脑，手机等智能设备。随着在线学习方式普及，学生的年龄段也在扩展。特别是在疫情期间，学生由线下上课改为线上上课，上课形式发生变化后，带来了很多问题，如学生太小、家长上班、老人不熟悉电脑操作无法辅助孩子打开上课软件等等。因此，本实施例还可以根据课程表中的时间信息，在学生终端上自动开启教学软件，并进入课程表中对应的网络教室。从而解决了远程教学操作复杂的问题。在学生进入网络教室后，可以通过学生终端上的摄像头采集图像的方式实现签到。若在预设时间范围内，学生终端未采集到屏幕前的图像，则说明学生未按时参与网络教学，可以以短信、微信、电话等方式通知家长终端和/或教师终端，提示学生尚未进入课堂。同时，还可以在教学平台软件中，以消息提醒的方式发送给教师终端，提醒老师该学生尚未进入课堂。当采集到图像，可以以短信、微信、电话等方式通知家长终端和/或教师终端，提示学生已经进入课堂。同时，还可以在教学平台软件中，以消息提醒的方式发送给教师终端，提醒老师该学生已经进入课堂。
63.在教学过程中，通过学生终端自带的图像采集设备如摄像头等定时采集屏幕前的图像。例如，每分钟采集一次学生的图像，并标注上学生信息(如姓名、学号等)。通过图像识别模型，服务器对采集到的图像进行分析，输出学生的行为类别，类别包括：学习状态、非学习状态；其中，非学习状态包括：睡觉状态、吃饭状态、远离屏幕状态；学习状态包括：注视屏幕状态、翻阅课本状态。当学生的行为类别为非学习状态时，服务器可以记录下学生姓名、行为、时间等，并可以向家长终端和/或教师终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。服务器还可以记录学生各种行为类别发生的次数，和/或时长。例如，a学生在45分钟课程中，有几次打瞌睡、离开屏幕的时长等等，进而生成a学生对应的学习报告。通过对这些数据的分析，可以考察学生是否对某些课程或者某些知识的学习兴趣。例如，当上数学课时，a学生处于非学习状态的时长、次数较多，则a学生大概率对数学课学习兴趣较低，可以由家长、老师找寻原因，从而提升教学质量。还可以通过对这些数据的分析，考察学生非学习状态的时间分布。例如，当课程临近结束时，a学生处于非学习状态的时长、次数较多，则a学生大概率注意力不能长时间集中或者比较困乏，因此可以由家长、老师调整上课时长或增加中间休息次数，从而可以提升教学质量。
64.在教学结束后，可以根据课程表中的信息进行判断。例如，若当前时刻为下课时间，且教师终端未采集到图像，说明教师已经离开，此时将语音静音。若教师终端超过预设时长未采集到图像，则向教师发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线。例如，当半个小时内或更长时间内，老师头像没有出现在屏幕内，自动以短信、微信、电话等等形式提醒老师关闭摄像头并下线。若当前时刻为放学时间，且教师终端未采集到图像，则自动关闭教学软件。
65.应用上述方法可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
66.图2为本公开根据一示例实施例示出的远程教学辅助方法的流程示意图，如图2所示，本实施例提供的方法可以包括：
67.步骤101、在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像。
68.本实施例中，在线学习一般是通过计算机、平板电脑，手机等智能设备，来实现学生与老师之间的教学互动。因此，可以在教学过程中，通过智能设备自带的图像采集设备如摄像头等定时采集屏幕前的图像。例如，每分钟采集一次学生的图像，并标注上学生信息(如姓名、学号等)。
69.步骤102、对图像进行识别处理，得到学生的行为类别。
70.本实施例中，通过图像识别模型，对采集到的图像进行分析，输出学生的行为类别，类别包括：学习状态、非学习状态；其中，非学习状态包括：睡觉状态、吃饭状态、远离屏幕状态；学习状态包括：注视屏幕状态、翻阅课本状态。
71.具体地，可以通过构建学习模型和训练数据集，对学习模型进行迭代训练，得到图像识别模型。可以将步骤s101中采集到的图像输入图像识别模型，从而判断学生是否在学习状态。例如，当学生处于打瞌睡状态、吃饭状态或者不在屏幕前，则可以判断学生处于非学习状态。当学生注视屏幕、翻阅课本、参与教学互动，则可以判断学生处于学习状态。因此，通过本实施例提供的方法，可以精准地识别学生上课状态，可以方便地让老师、家长了解学生的学习状态，从而能够进行针对性的调整。例如，当大部分学生处于非学习状态时，老师可以考虑是否教学内容不够生动，是否需要进行调整。当自己小孩长期处于非学习状态时，家长可以考虑了解小孩学习兴趣缺失的原因。
72.步骤103、当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。
73.本实施例中，当学生的行为类别为非学习状态时，可以记录下学生姓名、行为、时间等，并可以向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。其中，目标终端可以是是老师和/或家长的终端，例如手机等，可以是短信、微信、电话等等形式进行提醒。同时，还可以在教学平台软件中，以消息提醒的方式发送给老师，提醒老师关注。
74.可选地，还根据教学过程中学生各种行为类别发生的次数，和/或时长，生成对应的学习报告；将学习报告，发生给至少一个目标终端。
75.具体地，可以根据步骤102中的识别结果，记录学生各种行为类别发生的次数，和/或时长。例如，a学生在45分钟课程中，有几次打瞌睡、离开屏幕的时长等等，进而生成a学生对应的学习报告。通过对这些数据的分析，可以考察学生是否对某些课程或者某些知识的学习兴趣。例如，当上数学课时，a学生处于非学习状态的时长、次数较多，则a学生大概率对数学课学习兴趣较低，可以由家长、老师找寻原因，从而提升教学质量。还可以通过对这些数据的分析，考察学生非学习状态的时间分布。例如，当课程临近结束时，a学生处于非学习状态的时长、次数较多，则a学生大概率注意力不能长时间集中或者比较困乏，因此可以由家长、老师调整上课时长或增加中间休息次数，从而可以提升教学质量。
76.本实施例，通过在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端
发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
77.图3为本公开根据另一示例实施例示出的远程教学辅助方法的流程示意图，如图3所示，本实施例提供的方法可以包括：
78.步骤201、根据课程表中的信息，进入教学模式。
79.本实施例中，可以根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件；根据课程表中的会议号，进入目标会议室。
80.具体地，随着在线学习方式普及，学生的年龄段也在扩展。特别是在疫情期间，学生由线下上课改为线上上课，上课形式发生变化后，带来了很多问题，如学生太小、家长上班、老人不熟悉电脑操作无法辅助孩子打开上课软件等等。因此，本实施例还可以根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件，并进入课程表中对应的网络教室。从而解决了远程教学操作复杂的问题。
81.可选地，在根据课程表中的会议号，进入目标会议室之后，还包括：在预设时间范围内，采集屏幕前的图像；若在预设时间范围内，未采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第二提示信息，用以提示学生尚未进入课堂；若在预设时间范围内，采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第三提示信息，用以提示学生已经进入课堂。
82.具体地，在学生进入网络教室后，可以通过摄像头采集图像的方式实现签到。若在预设时间范围内，未采集到屏幕前的图像，则说明学生未按时参与网络教学，可以以短信、微信、电话等方式通知家长和/或老师，提示学生尚未进入课堂。同时，还可以在教学平台软件中，以消息提醒的方式发送给老师，提醒老师该学生尚未进入课堂。当采集到图像，可以以短信、微信、电话等方式通知家长和/或老师，提示学生已经进入课堂。同时，还可以在教学平台软件中，以消息提醒的方式发送给老师，提醒老师该学生已经进入课堂。
83.步骤202、在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像。
84.步骤203、对图像进行识别处理，得到学生的行为类别。
85.步骤204、当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。
86.本实施例中，步骤202～步骤204的具体实现过程和技术原理请参见图2所示的方法中步骤101～步骤103中的相关描述，此处不再赘述。
87.本实施例，通过在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
88.另外，本实施还可以根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件；根据课程表中的会议号，进入目标会议室；通过在预设时间范围内，集屏幕前的图像，判断学生是否进入课堂。从而可以远程教学操作复杂的问题，并可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
89.图4为本公开根据又一示例实施例示出的远程教学辅助方法的流程示意图，如图4所示，本实施例提供的方法可以包括：
90.步骤301、在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；
91.步骤302、对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；
92.步骤303、当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。
93.本实施例中，步骤301～步骤303的具体实现过程和技术原理请参见图2所示的方法中步骤101～步骤103中的相关描述，此处不再赘述。
94.步骤304、根据课程表中的信息，退出教学模式。
95.本实施例中，若当前时刻为下课时间，且教师对应的终端未采集到图像，则将语音静音；若教师对应的终端超过预设时长未采集到图像，则向目标终端发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线；若当前时刻为放学时间，且教师对应的终端未采集到图像，则关闭教学软件。
96.具体地，随着在线学习方式普及，学习与生活的联系更加紧密。同时，也引出了一些新的问题，例如老师上完课后，忘记关掉摄像头与语音，导致信息泄露等情况发生。因此，可以根据课程表中的信息进行判断。例如，若当前时刻为下课时间，且教师对应的终端未采集到图像，说明教师已经离开，此时将语音静音。若教师对应的终端超过预设时长未采集到图像，则向目标终端发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线。例如，当半个小时内或更长时间内，老师头像没有出现在屏幕内，自动以短信、微信、电话等等形式提醒老师关闭摄像头并下线。若当前时刻为放学时间，且教师对应的终端未采集到图像，则自动关闭教学软件。
97.本实施例，通过在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
98.另外，本实施还可以根据课程表中的信息进行判断，若当前时刻为下课时间，且教师对应的终端未采集到图像，则将语音静音；若教师对应的终端超过预设时长未采集到图像，则向目标终端发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线；若当前时刻为放学时间，且教师对应的终端未采集到图像，则关闭教学软件。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
99.图5为本公开根据一示例实施例示出的远程教学辅助装置的结构示意图。如图5所示，本实施例的远程教学辅助装置可以包括：
100.采集模块31，用于在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；
101.识别模块32，用于对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；
102.发送模块33，用于当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。
103.可选地，识别模块，具体用于：
104.通过图像识别模型，对采集到的图像进行分析，输出学生的行为类别，类别包括：学习状态、非学习状态；其中，非学习状态包括：睡觉状态、吃饭状态、远离屏幕状态；学习状态包括：注视屏幕状态、翻阅课本状态。
105.本实施例提供的装置，可以用于执行图2所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
106.本实施例，通过在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
107.在图5所示实施例的基础上，图6为本公开根据另一示例实施例示出的远程教学辅助装置的结构示意图，如图6所示，本实施例提供的远程教学辅助装置，还包括：
108.课程启动模块34，用于：
109.根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件；
110.根据课程表中的会议号，进入目标会议室。
111.可选地，发送模块33，具体用于：
112.在预设时间范围内，采集屏幕前的图像；
113.若在预设时间范围内，未采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第二提示信息，用以提示学生尚未进入课堂；
114.若在预设时间范围内，采集到屏幕前的图像，则向至少一个目标终端发送第三提示信息，用以提示学生已经进入课堂。
115.可选地，还包括：控制模块35，用于：
116.当前时刻为下课时间，且教师对应的终端未采集到图像时，将语音静音；
117.当教师对应的终端超过预设时长未采集到图像时，向目标终端发送第四提示信息，用以提示关闭摄像头或者下线；
118.当当前时刻为放学时间，且教师对应的终端未采集到图像时，关闭教学软件。
119.可选地，还包括：报告生成模块36，用于：
120.根据教学过程中学生各种行为类别发生的次数，和/或时长，生成对应的学习报告；
121.将学习报告，发生给至少一个目标终端。
122.本实施例提供的装置，可以用于执行图2、图3、图4所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
123.本实施例，通过在教学过程中，根据预设时间间隔采集屏幕前的图像；对图像进行识别处理，得到学生的行为类别；当学生的行为类别为非学习状态时，向至少一个目标终端发送第一提示信息，用以提示对学生的行为进行督促。从而可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
124.另外，本实施还可以根据课程表中的时间信息，自动开启教学软件；根据课程表中的会议号，进入目标会议室；通过在预设时间范围内，集屏幕前的图像，判断学生是否进入课堂。从而可以远程教学操作复杂的问题，并可以对远程教学过程进行自动化监管，提高远程教学的教学效果。
125.图7为本公开根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。如图7所示，本实施例提供的一种电子设备40，包括：
126.处理器401；以及，
127.存储器402，用于存储处理器的可执行指令，该存储器还可以是flash(闪存)；
128.其中，处理器401配置为经由执行可执行指令来执行上述方法中的各个步骤。具体
可以参见前面方法实施例中的相关描述。
129.可选地，存储器402既可以是独立的，也可以跟处理器401集成在一起。
130.当存储器402是独立于处理器401之外的器件时，电子设备40，还可以包括：
131.总线403，用于连接处理器401以及存储器402。
132.本实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，当电子设备的至少一个处理器执行该计算机程序时，电子设备执行上述的各种实施方式提供的方法。
133.本实施例还提供一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
134.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。