手表成色智能评估方法、装置、设备和存储介质与流程

手表成色智能评估方法、装置、设备和存储介质
1.技术领域
2.本发明涉及物品鉴定技术领域，尤其是涉及一种手表成色智能评估方法、装置、设备和存储介质。
3.

背景技术：

4.在二手奢侈品市场中，二手奢侈品的价格往往是由二手奢侈品的成色所决定的，目前二手奢侈品的成色需要鉴定人员花费较长时间进行比较判断，才能得出单个二手奢侈品成色的鉴定结果，且高端的鉴定人员数量有限，每天只能处理固定数量的二手奢侈品成色鉴定，普通的鉴定人员数量较多但鉴定经验不足，无法每次做出准确的鉴定，导致二手奢侈品成色鉴定整体耗时长且准确率不高。
5.

技术实现要素：

6.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的整体耗时长且准确率不高的缺陷而提供一种手表成色智能评估方法、装置、设备和存储介质。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种手表成色智能评估方法，包括：获取待鉴定手表的图像；根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
8.在一种实施方式中，根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级，包括：将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
9.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，包括：确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
10.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，包括：
确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
11.在一种实施方式中，部件包括：表带、表盘、后盖、指针、表壳和表镜；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分，包括：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
12.在一种实施方式中，表带的材质包括：钢带、金属带、牛皮带、陶瓷带、布带或橡胶带；所述钢带的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磕碰缺陷和刻印；所述金属带的评估项包括以下的一种或几种：氧化区域和划痕；所述牛皮带的评估项包括以下的一种或几种：污渍痕迹、断裂痕迹和水渍痕迹；所述陶瓷带的评估项包括以下的一种或几种：破损痕迹、划痕和裂痕；所述布带的评估项包括污以下的一种或几种：渍痕迹、脱线痕迹和折痕；所述橡胶带的评估项包括以下的一种或几种：划痕和断裂痕迹。
13.在一种实施方式中，表盘的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磨损痕迹和抛光处理痕迹；后盖的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磨损痕迹和抛光处理痕迹;指针的缺陷包括以下的一种或几种：指针变形、浸泡痕迹；表壳的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磨损痕迹和抛光处理痕迹；表镜的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磕碰痕迹、磨损痕迹。
14.根据本发明实施例的第二方面，一种手表成色智能评估装置，包括：获取模块，用于获取待鉴定手表的图像；成色等级评估模块，用于根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
15.在一种实施方式中，成色等级评估模块还用于：将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
16.在一种实施方式中，成色等级评估模块还用于：确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；
根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
17.在一种实施方式中，成色等级评估模块还用于：确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
18.在一种实施方式中，部件包括：表带、表盘、后盖、指针、表壳和表镜；成色等级评估模块还用于：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
19.根据本发明实施例的第三方面，一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行以下的步骤：获取待鉴定手表的图像；根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
20.所述处理器还用于：将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
21.在一种实施方式中，所述处理器还用于：确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
22.在一种实施方式中，所述处理器还用于：确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
23.在一种实施方式中，部件包括：表带、表盘、后盖、指针、表壳和表镜；所述处理器还用于：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；
b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
24.根据本发明实施例的第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行以下的步骤：获取待鉴定手表的图像；根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
25.在一种实施方式中，根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级，包括：将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
26.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，包括：确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
27.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，包括：确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
28.在一种实施方式中，部件包括：表带、表盘、后盖、指针、表壳和表镜；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分，包括：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
29.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明上述的技术方案，根据最后的成色总得分完成对待鉴定手表的等级鉴定，提升了对手表的成色评估评估效率和成色评估的精确度，避免了人工鉴定所带来的较大评
估误差。
附图说明
30.图1为本发明实施例的一种手表成色智能评估方法的流程图；图2为根据本发明实施例的根据待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级的方法流程图；图3为本发明实施例提供的一种缺陷示意图；图4为本发明实施例的一种手表成色智能评估装置的结构示意图；图5为本发明实施例的一种手表成色智能评估设备的结构示意图。
具体实施方式
31.下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
32.本申请提出了一种手表成色智能评估方法，参见附图1所示的一种手表成色智能评估方法的流程图；该方法包括：步骤s101，获取待鉴定手表的图像；其中，可以获取手表的多角度的多个图像；从而对每个部位都有清晰的图像。
33.步骤s102，根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
34.本发明的上述的方法，通过二手手表的图像来自动确定二手手表的成色等级；提高了二手手表鉴定的鉴定效率和精度。
35.在一种实施方式中，参见附图2所示的根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级的方法流程图；方法包括：步骤s201，将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；其中，缺陷检测模型采用经过预先训练的神经网络来实现。比如bp神经网络，将图像输入到预先经过训练的检测模型中；检测模型采集图像特征；根据与标准的图像特征进行比对，可以准确地识别出各种缺陷；参见附图3所示的表面缺陷示意图；如图中所示，缺陷包括划痕31和缺口32。
36.步骤s202，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；步骤s203，将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；步骤s204，根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
37.示例性的，成色等级包括ss级、s级、a级、b级和c级；其中ss级对应的成色总得分为99；s级对应的成色总得分为98；a级对应的成色总得分为95
‑
97；b级对应的成色总得分为90
‑
94；c级对应的成色总得分为90以下；成色总得分在90分以下的属于低成色。参见表1：ss99s98a95
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97b90
‑
94
c<90表1本发明的上述的技术方案，只需要通过对二手市场进行交易的二手手表进行拍照；根据图像就可以确定出二手手表的成色总评分。从而对于用户获知二手手表的市场估价有更准确的参考意义。
38.其中，手表的部件包括以下的一种或者几种：表带、表盘、后盖、指针、表壳和表镜；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分，包括：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
39.具体实施时，也可以选择以上的多个部件中的部分几个来进行计算，具体形式不申请不做限定。
40.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，采用两种方式，第一种方式为简单根据部件上的缺陷的类型来确定部件的成色评分，另一种方式为根据部件上的缺陷的数量来确定部件的成色评分：对于第一种方式，包括以下的步骤：确定部件上的缺陷的类型；根据部件上的缺陷的类型确定部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定部件的对应的成色评分。
41.其中，缺陷的类型包括划痕、缺口；如果是划痕，则对应的磨损程度等级为轻微磨损；如果是缺口，则对应的磨损程度等级为严重磨损。
42.其中，可以设定一个磨损程度与对应权值的对应关系表；根据磨损程度确定对应的权值；计算权值与基本分值的乘积得到该部件的分值。
43.参见表2：磨损等级权值部件的基本分值部件的计算分值严重磨损0.310030一般磨损0.810080表2如上表所示，严重磨损对应的权值比较小，为0.2；一般磨损对应的权值比较大，为0.8；基本分值为100，具体大小可以灵活进行设定；磨损的程度越是严重，对应的权值就越小；通过分值可以定量地反映出部件的新旧程度。
44.其中，严重磨损、一般磨损对应的权值大小可以灵活设定。具体权值大小本申请不作限定。
45.对于第二种方式；具体采用以下的步骤：确定部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；比如，可以统计部件上的划痕的数量；如果划痕的数量小于预定的阈值，则确定为一般磨损，如果大于预定的阈值，则确定为严重磨损；阈值可以为5条；具体可以灵活设定，本申请不做具体限定。
46.比如，可以计算由于磕碰造成的缺口的面积大小，如果缺口的面积小于预定的阈值，则确定为一般磨损，如果大于预定的阈值，则确定为严重磨损；阈值可以为10平方毫米；阈值具体可以灵活设定，本申请不做具体限定。
47.当然，还可以设定更多的等级与评分的对应关系，比如，等级划分为三个等级；轻微磨损、一般磨损和严重磨损；评分对应划分为3个级别，0
‑
30；31
‑
60；61
‑
100；等等。具体本申请不做限定。
48.根据成色总得分匹配相应的成色等级，并记录到待鉴定手表的商品信息中。
49.每种磨损程度的评估项设有对应的分值，本实施例中，当存在3个评估项时，评估项对应的分值分别为30分、30分和40分；当存在4个评估项时，评估项对应的分值均为25分；当存在5个评估项时，评估项对应的分值均为20分。
50.预设的成色等级包括ss级、s级、a级、b级和c级，其中ss级对应的成色总得分为99，s级对应的成色总得分为98，a级对应的成色总得分为95
‑
97，b级对应的成色总得分为90
‑
95，c级对应的成色总得分为90以下，成色总得分在90分以下的属于低成色。
51.在一种实施方式中，表带的材质包括：钢带、金属带、牛皮带、陶瓷带、布带或橡胶带；所述钢带的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磕碰缺陷和刻印；所述金属带的评估项包括以下的一种或几种：氧化区域和划痕；所述牛皮带的评估项包括以下的一种或几种：污渍痕迹、断裂痕迹和水渍痕迹；所述陶瓷带的评估项包括以下的一种或几种：破损痕迹、划痕和裂痕；所述布带的评估项包括以下的一种或几种：污渍痕迹、脱线痕迹和折痕；所述橡胶带的评估项包括以下的一种或几种：划痕和断裂痕迹。
52.表盘的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磨损痕迹和抛光处理痕迹；后盖的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磨损痕迹和抛光处理痕迹;指针的缺陷包括以下的一种或几种：指针变形、浸泡痕迹；表壳的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磨损痕迹和抛光处理痕迹；表镜的缺陷包括以下的一种或几种：划痕、磕碰痕迹、磨损痕迹。
53.示例性的，设定每个部件的基本分值为100。
54.a为表带成色分数，如果为严重磨损，权值为0.3，则a等于30；b为表盘成色分数，如果为一般磨损，权值为0.8，则b等于80；c为后盖成色分数；如果为严重磨损，权值为0.3，则c等于30；d为指针成色分数；如果为严重磨损，权值为0.3，则d等于30；e为表壳成色分数；如果为严重磨损，权值为0.8，则e等于80；
f为表镜成色分数；如果为严重磨损，权值为0.8，则f等于80；总的分值=a+b+c+d+e+f=330。
55.在一些实施例中，根据所述磨损程度确定对应的成色评分，包括：根据磨损程度和预先设定的磨损程度与权值的对应关系确定所述磨损程度对应的权值；根据历史价格计算所述权值的调整系数；根据所述调整系数和所述权值确定调整后的权值；根据所述权值和预先设定的分数基本值确定成色评分。
56.具体的，参见表2，其中的权值可以是预先人为设定的，也可以是当前时间点的同品牌，同型号，同样磨损程度的二手表的价格与最新的市场价格的比值。
57.在一些实施例中，还可以利用历史价格因素对权值进行调整，参见以下的计算公式：其中，为第二历史时期内的同种品牌同种型号同种磨损程度的二手手表的数量；i为第二历史时期内的第i个二手手表的二手市场价格；i大于等于1小于等于n2；其中，为第一历史时期内的同种品牌同种型号同种磨损程度的二手手表的数量；为第一历史时期内的第j个二手手表的二手市场价格；j大于等于1小于等于n2；为历史价格调整因数。
58.其中，第一历史时期大于第二历史时期；第一历史时期和第二历史时期的时间可以灵活进行设定。
59.优选地，第一历史时期为3年；第二历史时期为1个月。
60.示例性的，采集某个品牌的某个型号的磨损程度为严重磨损的手表，在过去一个月中，采集到的数量为100个，并统计每个二手手表的市场价格；计算得到市场价格的平均值为1000。
61.采集该品牌的该型号的磨损程度为严重磨损的手表，在过去三年中的数量为3590个，和每个手表的市场价格，计算得到市场价格的平均值为800；则调整因数为0.8。
62.结合表2，原来设定的固定权值为0.3，调整后的权值为0.3
×
0.8=0.24。
63.在一些实施例中，还考虑使用的因素，根据使用的因素对权值进行调整。
64.考虑到外观没有任何磨损的情况下，计算使用调整因数。
65.其中，使用因素包括：维修次数。比如，同样品牌同样型号的相同磨损程度的手表，有的手表维修的次数为1次和维修次数为10次相比，对应的成色分数应该不同。
66.示例性的，权值的调整因数：
如果b大于0.5a时，则默认=0.5。或者默认为小于0.5大于0的一个小数值。
67.b为维修次数；a为预定的维修范围计算参数。
68.示例性的，a为10，如果维修次数在5次以下，可以定量计算出调整因数随着次数的增多而减小。如果维修次数达到了5次以上，则调整因数固定为0.5。
69.上述的参数a和b的值具体可以灵活进行设定。
70.保修期，如果没有过保修期和超过保修期的，成色分数应该不同；示例性的，超过保修期的，使用调整因数为小于1的小数；没有超过保修期的使用调整因数为1。
71.购买时间，一般的手表，购买时间越久，成色分数应该越低。
72.设定计算购买的时间，如果超过了预定的年限，则使用调整因数设定为小于1的小数。
73.使用调整因数=；其中，为维修调整因数，为保修期调整因数，为购买时间调整因数。
74.在一些实施例中，调整后的权值=调整前的权值
×
使用调整因数
×
历史价格调整因数。
75.当然，可以设定更多的权值，对应更多不同的磨损程度级别，从而有更加精确的成色评价结果。
76.根据本发明的第二方面，本申请提出了一种手表成色智能评估装置，参见附图4所示的一种手表成色智能评估装置的结构示意图；该装置包括：获取模块41，用于获取待鉴定手表的图像；成色等级评估模块42，用于根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
77.在一种实施方式中，成色等级评估模块42还用于，将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
78.成色等级评估模块42还用于：确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
79.成色等级评估模块42还用于：确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；
根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
80.成色等级评估模块42还用于：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
81.根据本申请实施例的第三方面，本申请还提出了一种电子设备，参见附图5所示的一种电子设备的结构示意图；所述电子设备包括：至少一个处理器51和至少一个存储器52；所述存储器52用于存储一个或多个程序指令；所述处理器51，用于运行一个或多个程序指令，用以执行以下的步骤：获取待鉴定手表的图像；根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
82.在一种实施方式中，所述处理器51还用于，将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
83.在一种实施方式中，所述处理器51还用于，确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
84.在一种实施方式中，所述处理器51还用于，确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
85.在一种实施方式中，所述处理器51还用于，采用以下公式计算成色总得分；成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
86.根据本发明实施例的第四方面，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行以下的步骤：
获取待鉴定手表的图像；根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级。
87.在一种实施方式中，根据所述待鉴定手表的图像确定所述待鉴定手表的成色等级，包括：将所述待鉴定手表的图像输入到预先训练的缺陷检测模型中对各个部件分别进行缺陷识别；对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分；将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分；根据所述成色总得分确定所述鉴定手表的成色等级。
88.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，包括：确定所述部件上的各个缺陷的数量；根据缺陷的数量确定所述部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度等级确定对应的成色评分；磨损程度包括，严重磨损、中级磨损、轻微磨损。
89.在一种实施方式中，对于任意的一个部件，根据所述部件的缺陷确定所述部件的成色评分，包括：确定缺陷的类型；根据缺陷的类型确定所部件的磨损程度等级；根据所述磨损程度确定对应的成色评分。
90.在一种实施方式中，将每个部件的成色评分相加求和得到待鉴定手表的成色总得分，包括：成色总得分=a+b+c+d+e+f；其中，a为表带成色分数；b为表盘成色分数；c为后盖成色分数；d为指针成色分数；e为表壳成色分数；f为表镜成色分数。
91.在本发明实施例中，处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，简称dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，简称asic）、现场可编程门阵列（field programmable gate array，简称fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
92.可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
93.存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
94.其中，非易失性存储器可以是只读存储器（read
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only memory，简称rom）、可编程只读存储器（programmable rom，简称prom）、可擦除可编程只读存储器（erasable prom，简称eprom）、电可擦除可编程只读存储器（electrically eprom，简称eeprom）或闪存。
95.易失性存储器可以是随机存取存储器（random access memory，简称ram），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器（static ram，简称sram）、动态随机存取存储器（dynamic ram，简称dram）、同步动态随机存取存储器（synchronous dram，简称sdram）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（double data ratesdram，简称ddrsdram）、增强型同步动态随机存取存储器（enhanced sdram，简称esdram）、同步连接动态随机存取存储器（synchlink dram，简称sldram）和直接内存总线随机存取存储器（directrambus ram，简称drram）。
96.本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
97.本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
98.以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。